
Sensorwaarden per minuut
Altijd de laatste stand
Elke minuut haalt de server de nieuwste sensorwaarde op. Op het scherm zie ik de huidige waarde, de richting en de afgelopen zes uur. Het model rekent op kwartieren.
Een persoonlijk project van Jordy
Op mijn sensordata bouw ik een eigen AI-model: een soort weerbericht voor mijn glucose. Het voorspelt waar mijn glucose heen gaat, en een assistent legt dat in gewone taal uit. Hier laat ik zien wat ze nu kunnen, hoe ik eerlijk meet en waar ik naartoe wil.
Persoonlijk project. Geen medisch hulpmiddel. Het model doseert nergens automatisch insuline.
Waarom dit bestaat
2001
Mijn lichaam maakt geen insuline meer. Vanaf dan moet ik het zelf doen.
Elke dag
Een druppel bloed, een getal op een schermpje, alleen van dat ene moment. Bij elke maaltijd koolhydraten schatten, eenheden uitrekenen, alles in een boekje. En hopen dat het klopt.
's Nachts
Trillen, zweten, suiker eten. Niemand die het zag aankomen.
25 jaar later
2026
Nu
Ik spuit met pennen en draag een Libre-sensor op mijn arm die dag en nacht meet. Dat is een wereld van verschil met dat boekje. Maar de beslissing bij elke maaltijd, elke training en elke nacht blijft bij mij liggen.
Daarom bouw ik dit. Mijn eigen data, een model dat erop leert, en een assistent die uitlegt wat er waarschijnlijk komt. Zodat ik wat minder hoef na te denken, en misschien op een dag ook anderen.
Wat de app nu doet
De app draait voor mij alleen. Het model erachter is getraind op mijn eigen sensordata en kijkt elke dag mee.

Sensorwaarden per minuut
Elke minuut haalt de server de nieuwste sensorwaarde op. Op het scherm zie ik de huidige waarde, de richting en de afgelopen zes uur. Het model rekent op kwartieren.

Glucoseverwachting over 60 minuten
Een eigen model (XGBoost) kijkt naar de laatste twee uur en schat de waarde over een uur. Heb ik insuline en eten gelogd, dan rekent een aparte regel die erbij, en staat de som eronder.

Hypokans over 2 uur
Een tweede model schat de kans dat ik binnen twee uur onder de 3,9 mmol/L kom. Niet elke melding is terecht.

Chat die uitlegt
Een taalmodel legt uit, maar elk getal komt uit het model, het logboek of een vaste rekenregel. Algemene richtlijnen citeert het met bron. De enige eigen schatting: koolhydraten op een foto, als bereik, en die moet ik eerst bevestigen.

Logboek
Insuline, eten, notities en beweging, per dag met totalen. Ik kan aanvullen en corrigeren, want dit logboek is ook de brandstof voor de volgende versie van het model.

Watch-data
Hartslag, stappen, trainingen en slaap komen vanzelf binnen en worden op hetzelfde kwartierrooster gelegd als de glucose. In de voorspelling zit beweging nog niet: dat is de volgende stap.

Meldingen
Ook als de app dicht is. Elke regel kan aan of uit, met eigen drempels, bijvoorbeeld voor geen sensordata, richting laag of lang hoog. Geen enkele melding vervangt de alarmen van de sensor zelf.
Hoe eerlijk ik meet
Ik gebruik dit zelf, dus ik wil weten hoe goed het echt is. Daarom deze spelregels.
Getest wordt op latere dagen die het model tijdens het trainen nooit heeft gezien.
Elk resultaat staat naast de aanname "het blijft gelijk". Die lat is verrassend moeilijk te verslaan.
De hypokans telt alleen op momenten dat ik niet al laag zit. Anders lijkt het model beter dan het is.
Mijn eerste versie vulde sensorgaten in en keek daardoor stiekem een kwartier vooruit. Dat is eruit.
Een hertraind model vervangt het oude alleen als het op dezelfde testperiode niet slechter is.
De app legt vast wat het model voorspelde, zodat ik het later naast de werkelijkheid kan leggen.
Alles komt samen
Mijn sensor en horloge sturen continu data naar mijn eigen server, en het logboek vult dat aan. Elke maand traint de app opnieuw op mijn nieuwe sensordata. Wat ik vastleg over insuline, eten en beweging wordt de invoer voor het volgende model.
Fragment uit het filmpje, met verzonnen voorbeelden. Slimme pennen en pompen zijn nog niet gekoppeld.
De langetermijnambitie
Zodat mensen minder hoeven na te denken. Dat is de droom, en die kent geen snelle weg.
Closed-loop pompen bestaan al en sturen automatisch bij. Ik probeer die niet na te bouwen. Mijn sterkste bijdrage kan een onderdeel zijn: personalisatie op iemands eigen data en het gebruik van beweging. Of dat echt iets toevoegt, moet nog blijken, en dat kan alleen stap voor stap.
Het logboek en de watch-data lopen, en een eerste model met insuline en eten draait in stilte mee. Nu verzamel ik eigen weken om het eerlijk te kunnen vergelijken.
Verder als: het op eigen testdagen aantoonbaar beter is dan het huidige model.
Testen wat een voorstel zou doen, zonder dat een echt mens er risico van loopt, ook bij mensen die anders reageren dan ik.
Verder als: het model veilig blijft bij uiteenlopende virtuele patiënten en bij fouten in de data.
Het model stelt iets voor, een mens beslist. Eerst alleen meelopen en achteraf vergelijken met wat er echt gebeurde. Dit is iets anders dan de vaste rekenregel die ik nu voor mezelf gebruik.
Verder als: de voorstellen achteraf aantoonbaar deugen.
Vanaf hier kan ik het niet meer alleen. Dit vraagt om onderzoekers, behandelaars, mensen met diabetes en data van meer mensen.
Verder als: anderen de resultaten onafhankelijk hebben nagekeken.
Pas als de eerdere stappen dat rechtvaardigen, en alleen onder de regels en het toezicht die daarbij horen. Alleen zo kan blijken of mensen er echt beter van worden.
Werk mee
Dit kan ik vanaf een bepaald punt niet meer alleen. Ben je onderzoeker of behandelaar, of heb je zelf diabetes en wil je meedenken? Stuur me een mail.
louwersjordy@gmail.com Meer over Jordy
Ik kan geen medische vragen beantwoorden, en de app is niet beschikbaar voor anderen. Deel liever geen gezondheidsgegevens per mail.
Het is een persoonlijk project om te bouwen en te leren, zonder keuring of certificering.
Het model doseert nergens automatisch insuline en stuurt geen pomp aan. Ik beslis en spuit zelf.
De app is alleen voor mijzelf en is niet beschikbaar voor anderen. Het bolusvoorstel in het filmpje is een vaste rekenregel voor mijn eigen gebruik.
Niets op deze pagina is medisch advies. Vragen over je behandeling horen bij je eigen behandelteam.