IMPUTATION OF DATA USING CONTEXTUAL INFORMATION

A user device (e.g., a mobile device) receives testing period data during a testing period. The user device determines that a portion of the data is missing based on an analysis of the received testing period data. The analysis of the received data includes an analysis of one or more blood glucose levels and an analysis of the dietary intake data, the medication data, and the activity data. The user device imputes the missing portion of the data with substitute data determined using predictive learning. The user device calculates a confidence level associated with the substitute data. The user device identifies, using the substitute data, a progression or a regression in a diabetic condition associated with the user. Un dispositivo de usuario (por ejemplo, un dispositivo móvil) recibe datos del período de prueba durante un período de prueba. El dispositivo de usuario determina que está ausente una parte de los datos en base a un análisis de los datos del período de prueba recibidos. El análisis de los datos recibidos incluye un análisis de uno o más niveles de glucemia y un análisis de los datos de aporte alimenticio, los datos de medicación y los datos de actividad. El dispositivo de usuario imputa la parte ausente de los datos con datos sustitutos determinados usando aprendizaje predictivo. El dispositivo de usuario calcula un nivel de confianza asociado con los datos sustitutos. El dispositivo de usuario identifica, usando los datos sustitutos, una progresión o una regresión en una afección diabética asociada con el usuario.