GH-Method: 数理-物理医学を用いた2型糖尿病の管理（No.008、2019年2月11日）

カテゴリー：糖尿病

要約：
著者は20年以上にわたり、2型糖尿病、高脂血症、高血圧と共に生活をしてきました。以下は、2010年と2018年の健康データの比較です：
・体重：205ポンド → 171ポンド
・ウエストサイズ：44インチ → 32.5インチ
・空腹時血糖値 (FPG) / 食後血糖値 (PPG)：185 / 380 mg/dL → 114 / 117 mg/dL
・90日間の平均血糖値 (eAG)：279 mg/dL → 116 mg/dL
・HbA1C：10.0% → 6.5%
・アルブミン・クレアチニン比 (ACR)：116 mg/mmol → 12 mg/mmol
・中性脂肪：1161 mg/dL → 117 mg/dL
・LDL/HDLコレステロール比：174 / 28 → 103 / 44
・収縮期 / 拡張期血圧 (SBP/DBP)：250 / 107 mmHg → 105 / 65 mmHg

著者は8つの学問分野を、7つの大学で18年間にわたって研究し、この8.5年間で医学研究に23,000時間以上を費やしました。彼は4つの医療症状（体重、血糖値、血圧、脂質）と6つのライフスタイル要因（食事、運動、ストレス、睡眠、水分摂取、生活の規則性）を含む10のカテゴリーを組み込み、人体の代謝システムのシミュレーションモデルを開発しました。
さらに、代謝指数 (MI) と総合健康状態単位 (GHSU) という２つの革新的な概念を提唱しました。この新しいバイオマーカーであるGHSUは、90日間平均のMIから算出され、リアルタイムで健康状態を評価できます。
著者は約150万件のデータポイントを含むデータセットを活用し、20以上の影響要因を取り入れた4つの予測モデルを開発しました。これには、早朝の体重、空腹時血糖値 (FPG)、食後血糖値 (PPG)、およびHbA1Cが含まれます。これらのモデルは、生物医学的パターンを基に早期の予測や警告を提供します。
2010年から2018年に収集されたデータ（血糖関連のデータポイント：40,000〜60,000、期間：1,400〜1,800日）を用い、GH-Method: 数理-物理医学ツールを使用した詳細な生物医学分析を実施しました。

その結果、以下のことが判明しました：
・主な要因（薬物治療、体重、炭水化物および糖分摂取、運動）は血糖値の80%以上に寄与
・二次的な要因（天候、測定時間、ストレス、睡眠、病気、旅行）は20%未満

また、驚異的な予測精度も達成しました：
・体重、FPG、PPGの予測精度：99%以上
・実測データとの相関性：約80%

重要なメッセージ：
2010年から2018年までの著者の健康データを比較することで、8年間で大幅な改善が達成されたことが明らかです。もし著者ができたのなら、あなたにもできます。

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