혈당 예측을 위한 초소형 개인화 모델 학습 사례

요약

한 Reddit 사용자가 개인의 혈당 수치를 예측하기 위해 31,253개의 파라미터를 가진 인코더 전용 트랜스포머 모델을 직접 훈련했다. 해당 모델은 100만 명의 제1형 당뇨병 환자 데이터를 시뮬레이션한 약 19,200 CGM-년 분량의 합성 데이터로 사전 훈련되었으며, LoRA 기법을 통해 개인 데이터에 맞춰 미세 조정되었다. 실제 훈련에는 115일 치의 CGM 데이터가 사용되었으며, 그중 80일 분량은 어댑터 훈련에, 35일 분량은 테스트에 활용되었다. 모델은 기존에 공개된 다른 예측 모델들과 대등한 성능을 보이며, 스마트폰 환경에서 인슐린 및 탄수화물 섭취에 따른 혈당 변화를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 향후 인과 관계 추론을 위한 벤치마크 테스트 등이 추가로 이루어질 예정이다.

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