In dem Artikel “Wissenschaftliche Computersimulationen” von Kaizer, J. S., Heller, A. K. & Oberkampf, W. L. aus dem Jahr 2015 werden verschiedene mathematische Modelle für die Simulation von Typ-1-Diabetes diskutiert. Unter anderem geht es um die Auswirkungen von Leptin auf den Glukosestoffwechsel sowie um pharmakokinetische Modelle des Glukosestoffwechsels. Auch physiologische Modelle und Regelungssysteme für Typ-1-Diabetes werden untersucht, um Einblicke in die Glukosehomöostase und den Diabetes zu gewinnen.
Des Weiteren werden neue Ansätze wie die Anwendung von neuronalen Netzen und generativen Modellen für die Vorhersage und Modellierung von Glukosekonzentrationen bei Typ-1-Diabetes diskutiert. Diese neuen Technologien ermöglichen die individuelle Generierung von synthetischen Datensätzen zur Verbesserung der Diabetesdaten und zur Entwicklung personalisierter Therapieansätze. Generative Adversarial Networks (GANs) werden auch zur Bild- und Datenverarbeitung im medizinischen Bereich eingesetzt, z.B. für die Erzeugung von synthetischen Retina-Bildern oder zur Vorhersage von Blutzuckerwerten.
Weitere Forschungen befassen sich mit der Anwendung von Deep Learning und GANs für die Synthese von Daten im Gesundheitswesen, z.B. für die Vorhersage von Diabetes-bedingten Komplikationen oder für die Simulation von Blutzuckerprofilen. Diese Technologien haben das Potenzial, die Diagnose, Behandlung und Vorhersage von Krankheiten zu verbessern und personalisierte Ansätze in der Medizin zu fördern. Durch die Generierung von synthetischen Daten können auch realistische Szenarien für die medizinische Forschung und Schulung erstellt werden.