Peneliti independen Mohamed Menasy telah menerbitkan GlucoEdge, sebuah studi rekayasa yang merinci alur kerja machine learning end-to-end di perangkat untuk prakiraan tren glukosa lima kelas selama 15 menit dari data monitor glukosa kontinu. Karya ini memperkenalkan CNN 1D ringkas yang hanya memiliki 2.909 parameter dan mencakup seluruh alur kerja dari konversi PyTorch ke LiteRT.
- Kuantisasi pasca-pelatihan INT8 statis mengurangi ukuran artefak model sekitar 31%.
- Kuantisasi menyebabkan recall makro turun dari 0,5060 menjadi 0,4135, dengan performa menurun di seluruh empat kelas arah.
- Studi ini menganalisis ukuran penyebaran bersama dampak kuantisasi pada perilaku kelas minoritas, termasuk cakupan data kalibrasi dan pemotongan rentang input.
- Inferensi offline diuji pada perangkat Android fisik, dengan kode dan materi reproduktibilitas tersedia di GitHub.
Penulis secara eksplisit mencatat keterbatasan seperti tumpang tindih jendela deret waktu dan risiko kebocoran konteks-prefix, mengklarifikasi bahwa ini adalah prototipe penelitian daripada sistem medis.