基于人工智能的血糖值的测量方法及设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于人工智能的血糖值的测量方法及设备，其中，所述方法包括：获取待测试用户的人体体征数据；按照预设的体征提取算法，提取所述至少一种人体体征数据的特征数据；根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值。采用本发明专利技术，可在无创的前提下，提高血糖值测量的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的血糖值的测量方法及设备
本专利技术涉及医疗设备
和人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的血糖值的测量方法及设备。
技术介绍
随着近年来人们生活水平提高，摄入超量的糖分脂肪等物质而带来的糖尿病高血压心脏病等各类终身疾病的快速蔓延，直接威胁着人们的健康水平，而这类疾病需要对人体的特定体征进行持续监测才能对病人指导用药，不过传统的人体体征检测仪器存在使用复杂操作不便容易给用户造成二次创伤等问题，以糖尿病为例，病人需要每天数次检测自身的血糖数据，但每次想要取得精准数据，血糖仪试纸都需要提取用户血液才能进行，每次检测都会给病人带来痛苦。近年来随着各种传感器和相关检测技术的快速发展，各种使用新型光学传感器、超声检测、体液探测、拉曼光谱散射等技术的可穿戴便携式人体体征无创或微创检测设备的发展也有了很大进步，但由于每位病人由于生活习惯、健康状况的特殊性甚至传感器自身精度所导致的差异，该类无创检测设备很难实现对用户体征值的精准测量，每次的测量数据都存在偏差，以至于测得的各类数据的精准度以及可参考性均受到一定的质疑。对于这类血糖检测来讲，需要靠对用户的某一个参数的分析诊断来分析用户的血糖情况，而由于每个阶段的人的体质不一样，会影响到相应的物质成分的比例(例如，体液、尿液、眼泪等)，得到的血糖值在医学上或者诊断过程中无法作为准确的参考。也就是说，在上述无创或微创的血糖值检测设备或方法中，因为采集的数据以及算法的限制，导致其检测到的血糖值的准确度不足，不能作为医学诊断和分析的参考。
技术实现思路
基于此，为解决传统技术中在无创血糖测量过程中血糖值的准确度不足的技术问题，特提出了一种基于人工智能的血糖值的测量方法。一种基于人工智能的血糖值的测量方法，包括：获取待测试用户的人体体征数据；按照预设的体征提取算法，提取所述至少一种人体体征数据的特征数据；根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值。可选的，在其中一个实施例中，所述人体体征数据包括口水成分数据、尿液成分数据、口气成分数据、声音数据、脉象数据、面部表情数据、人体体温数据，皮肤状态数据、呼吸数据、血氧数据、用户瞳孔状态数据、用户情绪状态数据、和/或用户行为状态数据中的一种或多种。可选的，在其中一个实施例中，所述根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值，还包括：获取用户基础数据；和/或，获取当前环境数据；根据预设的血糖值计算的人工智能算法，计算与所述提取到的特征数据、用户基础数据、和/或当前环境数据对应的血糖值，所述血糖值计算的人工智能算法包含人体体征数据的特征数据、用户基础数据、和/或当前环境数据与血糖值之间的对应关系。可选的，在其中一个实施例中，所述根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值之前，还包括：获取所述待测试用户的历史血糖测量数据；根据预设的血糖值计算的人工智能算法，计算与所述历史血糖测量数据、以及所述提取到的特征数据对应的血糖值作为所述待测试用户的血糖值。可选的，在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取血糖值测量样本数据库，所述数据库中包含了若干个血糖值测量样本，所述每个血糖值测量样本包含了样本用户的人体体征数据和血糖值；根据人工智能算法对所述血糖值测量样本数据库进行学习，确定所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系，将所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系作为所述血糖值计算的人工智能算法。可选的，在其中一个实施例中，所述确定所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系之后，还包括：接收数据修正指令；根据所述接收到的数据修正指令对所述血糖值计算的人工智能算法中包含的人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系进行修正，根据修正后的人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系对所述血糖值计算的人工智能算法进行更新。此外，为解决传统技术中在无创血糖测量过程中血糖值的准确度不足的技术问题，还提出了一种基于人工智能的血糖值的测量设备。一种基于人工智能的血糖值的测量设备，所述测量设备包括人体体征数据监测模块、人工智能计算模块、人工智能模型，其中：所述人体体征数据监测模块用于获取待测试用户的人体体征数据；所述人工智能计算模块用于按照预设的体征提取算法，提取所述至少一种人体体征数据的特征数据，根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值；所述人工智能模型用于获取血糖值测量样本数据库，所述数据库中包含了若干个血糖值测量样本，所述每个血糖值测量样本包含了样本用户的人体体征数据和血糖值；根据人工智能算法对所述血糖值测量样本数据库进行学习，确定所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系，将所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系作为所述血糖值计算的人工智能算法。可选的，在其中一个实施例中，所述人体体征数据包括口水成分数据、尿液成分数据、口气成分数据、声音数据、脉象数据、面部表情数据、人体体温数据，皮肤状态数据、呼吸数据、血氧数据、用户瞳孔状态数据、用户情绪状态数据、和/或用户行为状态数据中的一种或多种。可选的，在其中一个实施例中，所述测量设备还包括历史数据存储模块，所述历史数据存储模块用于存储血糖值测量的历史血糖测量数据；所述所述人工智能计算模块还用于根据预设的血糖值计算的人工智能算法，计算与所述历史血糖测量数据、以及所述提取到的特征数据对应的血糖值作为所述待测试用户的血糖值。在本专利技术的另一部分，还提出了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如前所述的基于人工智能的血糖值的测量方法。实施本专利技术实施例，将具有如下有益效果：采用了上述基于人工智能的血糖值的测量方法和设备之后，在对待测试用户的血糖值进行测量的时候，不再采用采血等有创的血糖测量方式进行测量，而是通过血糖值测量设备上的各种传感器和/或分析仪来采集待测试用户的各种人体体征数据，然后根据预先建立的人工智能算法计算与测量得到的人体体征数据对应的血糖值。也就是说，采用本专利技术，可以实现无创的血糖值测量，并且，相对于其他的无创血糖值测量的方式来讲，本专利技术所提供的基于人工智能的血糖值的测量方法和设备的血糖值测量的精度更高，提高了血糖值测量的精度、提升了用户的使用体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为一个实施例中一种基于人工智能的血糖值的测量方法的流程示意图；图2为一个实施例中一种基于人工智能的血糖值的测量设备的结构示意图；图3为一个实施例中运行前述基于人工智能的血糖值的测量方法的计算机设备的结构示意图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的血糖值的测量方法，所述方法包括：获取待测试用户的人体体征数据；按照预设的体征提取算法，提取所述至少一种人体体征数据的特征数据；根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的血糖值的测量方法，所述方法包括：获取待测试用户的人体体征数据；按照预设的体征提取算法，提取所述至少一种人体体征数据的特征数据；根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的血糖值的测量方法，其特征在于，所述人体体征数据包括口水成分数据、尿液成分数据、口气成分数据、声音数据、脉象数据、面部表情数据、人体体温数据、皮肤状态数据、呼吸数据、血氧数据、用户瞳孔状态数据、用户情绪状态数据、和/或用户行为状态数据中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的血糖值的测量方法，其特征在于，所述根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值，还包括：获取用户基础数据；和/或，获取当前环境数据；根据预设的血糖值计算的人工智能算法，计算与所述提取到的特征数据、用户基础数据、和/或当前环境数据对应的血糖值，所述血糖值计算的人工智能算法包含人体体征数据的特征数据、用户基础数据、和/或当前环境数据与血糖值之间的对应关系。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的血糖值的测量方法，其特征在于，所述根据所述提取到的特征数据按照预设的血糖值计算的人工智能算法计算与所述待测试用户的血糖值之前，还包括：获取所述待测试用户的历史血糖测量数据；根据预设的血糖值计算的人工智能算法，计算与所述历史血糖测量数据、以及所述提取到的特征数据对应的血糖值作为所述待测试用户的血糖值。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的血糖值的测量方法，其特征在于，所述方法还包括：获取血糖值测量样本数据库，所述数据库中包含了若干个血糖值测量样本，所述每个血糖值测量样本包含了样本用户的人体体征数据和血糖值；根据人工智能算法对所述血糖值测量样本数据库进行学习，确定所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系，将所述人体体征数据的特征数据与所述血糖值之间的对应关系作为所述血糖值计算的人工智能算法。6.根据权利要求5所述的基于人工智能的血糖值的测量方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏尚利，
申请(专利权)人：深圳市漫牛医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44