예측 엔진 ( 44 A ) 은 저 혈당 이벤트 가 임계 치 발생 확률 ( 예컨대 , 95 % 확률 에 도달 할 때 , 경보 가 트리거 링 됨 ) 에 도달 했 는지 여부 를 예측 하 기 위한 실행 가능 코드 ( 명령어 ) 를 포함 한다 . 일부 실시 예 에서 , 사용 자 에게 점진 적 인 경고 ( 예컨대 , 더 낮 은 위험 으로부터 더 높 은 위험 ) 를 제공 하 기 위해 다수 의 임계 치 확률 이 사용 될 수 있 다 . 예측 엔진 ( 44 A ) 은 센서 측정 모듈 ( 42 A ) 로부터 그리고 / 또는 다른 입력 소스 로부터 지표 를 수신 하 고 ( 예컨대 , 무선 연결 을 통해 수신 됨 , 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) 에 수동 으로 입력 됨 , 등등 ) , 일 실시 예 에서 , 지표 들 중 하나 이상 이 그 들 각자 의 기준 값 들 로부터 각자 의 임계량 을 벗어났 는지 여부 를 결정 하 기 위해 규칙 기반 접근 법 을 구현 한다 . 일 실시 예 에서 , 예측 엔진 ( 44 A ) 은 지표 들 에 대한 기준 값 들 을 학습 하 도록 구성 되 는 학습 ( LEARN ) 모듈 ( 46 A ) 을 포함 한다 . 일 실시 예 에서 , 디폴트 값 ( 예컨대 , 모집단 통계 , 공공 의료 / 연구 데이터 등 에 기초 함 ) 이 초기 에 기준 값 으로서 사용 될 수 있 고 , 학습 모듈 ( 46 A ) 은 사용 자 가 사용 자 에게 맞춤 된 / 개인 맞춤 된 지표 에 대한 기준 값 을 가능 하 게 하 기 위해 측정치 들 이 수집 됨 에 따라 시간 에 걸쳐 이 들 값 을 조절 한다 . 일부 실시 예 에서 , 초기 기준 값 은 사용 자 의 병력 을 포함 하 는 의료 데이터 구조 들 로부터 ( 적절 한 허가 를 가지 고 ) 획득 된 사용자 - 특정 값 및 / 또는 일상 사용 에서 수집 된 바 와 같 은 사용자 - 특정 값 에 기초 할 수 있 으며 , 일부 실시 예 에서 , 기준 값 은 디폴트 값 , ( 초기 의 그리고 학습 된 바 의 둘 모두 의 ) 개인 맞춤 된 값 , 및 사용자 에 대해 시간 에 걸쳐 수집 된 이력 데이터 의 조합 에 기초 할 수 있 다 . 기준 값 으로부터 의 편차 또는 델타 는 저 혈당 이벤트 가 막 발생 하 거나 발생 했 을 더 높 은 확률 을 나타낼 수 있 다 . 예 를 들 어 , 혈관 수축 , 심계 항진 , 더 빠르 고 / 빠르 거나 불 규칙 적 인 호흡수 , 발한 , 냉습 피부 , 창백 한 피부 , 진전 및 / 또는 떨림 등 이 이 들 편차 의 징후 일 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 예측 엔진 ( 44 A ) 은 각자 의 기준 값 으로부터 의 편차 또는 델타 가 저 혈당 이벤트 의 높 은 확률 을 나타내 는 수준 에 도달 했 는지 여부 를 결정 하 기 위해 지표 들 각각 에 대한 임계 치 들 을 사용 한다 ( 또는 , 일부 실시 예 에서 , 사용 자 에게 경향 위험 을 점차 적 으로 경보 로 알리 기 위해 다수 의 임계 치 확률 들 이 사용 될 수 있 다 ) . 저 혈당 이벤트 를 경험 한 사용자 의 과거 사례 로부터 의 것 , 그리고 / 또는 공공 데이터 구조 ( 예컨대 , 연구 , 의료 ) 및 / 또는 사용자 ( 및 / 또는 저 혈당 , 당뇨병 등 의 이력 을 포함 하 는 가족 구성원 ) 의 사설 이력 의료 데이터 로부터 결정 되 는 바 의 것 을 포함 한 임계 치 들 이 ( 예컨대 , 학습 모듈 ( 46 A ) 을 통해 ) 학습 될 수 있 다 . 임계 치 들 은 , 각각 의 사용 자 가 사용 자 의 운전 스타일 및 기법 들 과 연관 된 사용자 - 특정 임계 값 들 을 갖 도록 기계 학습 기법 들 을 사용 하 여 학습 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 결정 트리 학습 , 신경망 , 딥 러닝 ( deep learning ) , 서포트 벡터 머신 ( support vector machine , SVM ) , 베이지안 네트워크 ( Bayesian network ) 등 과 같 은 기계 학습 기법 이 사용 되 어 , 운전자 / 자동차 거동 들 에 대한 특정 임계 치 ( 예컨대 , 운전자 생리 적 데이터 , 운전자 움직임 데이터 , 및 자동차 데이터 ) 를 분류 및 / 또는 식별 하 여 , 이 들 거동 이 저 혈당 이벤트 또는 저 혈당 이벤트 의 예측 을 나타내 는지 여부 를 식별 할 수 있 다 .