SSMCGM-Stream：流式状态空间模型用于糖尿病管理

Shakson Isaac 与 Chirag Patel 提交论文，提出 SSMCGM-Stream 流式状态空间模型：它随每条血糖读数更新个性化隐藏状态，实现常数时间预测、生理结构化的反事实推理和基于隐藏状态归因的可解释预测。作者称，在 T1DEXI 队列上，该模型预测性能与强神经基线相当，同时大幅降低计算成本，可支持设备端持续糖尿病决策。 基于该模型，作者还提出 SSMCGM-Agent，通过受约束的语言模型接口，把预测、解释与反事实转化为有依据的风险感知自然语言建议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。