个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质。系统包括：数据采集单元，用于获取患者所处模式并采集患者在所述模式下时序变化的血糖数据，模式包括睡眠、饮食、运动和休闲模式；血糖预测单元，用于将血糖数据输入血糖预测模型进行预测并输出未来一段时间内的血糖预测值，血糖预测模型是在所述模式下通过采用患者自身数据训练得到；比较单元，用于比较血糖预测值与预先设定的血糖异常阈值，若血糖预测值超出血糖异常阈值发出预警提醒。本发明专利技术还涉及数字医疗领域，上述个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质可应用智慧医疗系统。本发明专利技术可实现个性化的糖尿病健康管理，管理更全面，血糖预警信息更准确。

【技术实现步骤摘要】
个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
以及数字医疗领域，特别是涉及一种个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质。
技术介绍
糖尿病是一种长期慢性疾病，需要长期坚持治疗和管理。患者日常行为和自我管理能力是糖尿病控制与否的关键之一，因此，糖尿病的控制除了药物上的治疗外还需要个性化的生活方式的干预措施，包括饮食、运动、自我血糖监测等内容。其中，对于饮食：糖尿病患者需要控制饮食以维持标准体重、纠正已发生的代谢紊乱和减轻胰岛β细胞的负担，每天摄入的营养总量有一定标准，帮助糖尿病患者计算和统计各类物质摄入量有助于健康饮食计划的建立。对于运动：个性化的运动方案可以促进糖尿病患者坚持运动治疗，改善身体状况。对于自我血糖监测：患者在治疗过程中可能发生血糖过低现象，低血糖可导致不适甚至生命危险，也是血糖达标的主要障碍，如果能够在发生低血糖之前发出预警，及时采取措施，那就可以很大程度降低患者的低血糖风险。现有的糖尿病管理系统大多只有血糖监测模块，缺少多方面的生活方式上的管理，同时，现有糖尿病管理系统缺乏个性化，不能满足各类糖尿病患者的需求。例如，中国专利CN110680340A公开了一种用于糖尿病健康管理的全天候血糖监测系统，其通过设置包含贴覆在手腕上的石墨烯柔性葡萄糖传感器的血糖采集模块进行血糖数据采集，接着通过预警模块直接判定采集数据是否落入预设报警门限，然后进行预警，该专利其预警为当前预警，虽然其还公开了饮食监测模块和用于食品血糖计算模块，但并未涉及其他方面的管理，且血糖预警结果的准确性也有待提高。
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术的目的在于提供一种个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质，以解决现有技术中糖尿病健康管理系统缺乏个性化，管理不全面，血糖预警信息不够准确的问题。上述目的是通过以下技术方案实现的：根据本专利技术得一个方面，本专利技术提供一种个性化糖尿病健康管理系统，包括：数据采集单元，用于获取患者所处的模式，并采集患者在所述模式下时序变化的血糖数据，其中，所述模式包括：睡眠模式、饮食模式、运动模式和休闲模式；血糖预测单元，用于将所述血糖数据输入到血糖预测模型中进行预测，并通过血糖预测模型输出未来一段时间内的血糖预测值，其中，所述血糖预测模型是在所述模式下通过采用患者自身的数据进行训练得到；比较单元，用于比较所述血糖预测值与预先设定的血糖异常阈值，若所述血糖预测值超出血糖异常阈值，则发出预警提醒。可选地，所述系统还包括：模型构建单元，用于采用LSTM算法构建不同模式下的血糖预测模型。可选地，所述模型构建单元中，包括：数据处理模块，用于采用滑动窗口的方式对血糖数据进行处理，其中，所述血糖数据为通过所述数据采集单元采集到的患者在各模式下自身的时序变化的血糖数据；模型训练模块，采用处理后的患者自身血糖数据进行血糖预测模型的训练，其中，不同模式下的血糖数据训练得到不同的血糖预测模型；模型验证模块，采用处理后的患者自身血糖数据进行血糖预测模型的验证，若预测值与真实值的误差在阈值内，则血糖预测模型构建完成。可选地，所述数据处理模块，还用于将血糖数据划分为两部分，一部分用于模型训练模块对血糖预测模型进行训练，另一部分用于模型验证模块对血糖预测模型进行验证。可选地，所述模型构建单元中，还包括：数据标注模块，用于对血糖数据的所处的模式进行标注得到所处模式标签，以及用于血糖数据的异常情况进行标注得到异常发生标签，并将所处模式标签和异常发生标签上传至模型训练模块，以便对血糖预测模型进行训练。其中，根据血糖数据采集时患者所进行的活动，或血糖数据采集时所处的时间段，对血糖数据的所处的模式进行标注。可选地，所述系统还包括：录入调用单元，用于录入患者基本信息，以及用于根据患者基本信息调用采用所述患者自身的血糖数据进行训练得到的血糖预测模型。可选地，所述血糖预测模型的输入的血糖数据为时间T到T+t的时序变化的血糖数据，输出的血糖预测值为T+t到T+t+Δt的血糖预测序列的平均值。可选地，所述血糖异常阈值，包括：任何模式下的低血糖预警阈值、休闲模式下的血糖最高阈值、和饮食模式下的血糖最高阈值。其中，所述饮食模式下的血糖最高阈值高于休闲模式下的血糖最高阈值。进一步地，当血糖预测值小于任何模式下的低血糖预警阈值，发出低血糖预警提醒；当休闲模式下的血糖预测值高于休闲模式下的血糖最高阈值，发出血糖过高提醒；当饮食模式下血糖预测值高于饮食模式下的血糖最高阈值，发出血糖过高提醒。根据本专利技术的另一个方面，本专利技术提供的一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的个性化糖尿病健康管理系统中各单元和/或模块的功能。根据本专利技术的还一个方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的个性化糖尿病健康管理系统中各单元和/或模块的功能。与现有技术相比，本专利技术个性化糖尿病健康管理系统、设备及存储介质是基于人工智能的预测分析、数字医疗的健康管理和风险评估等技术得到的。本专利技术在四种不同模式下进行血糖数据采集和监测，并将各模式下血糖数据输入到采用患者自身的血糖数据在该模式下训练好的血糖预测模型中进行预测，最终输出未来时间段内的血糖预测值，将其与预先设置的阈值比较，并根据比较结果发出预警信号，使得血糖管理更加全面，血糖预警结果更加精确，且实现了个性化的血糖管理，可以满足各类糖尿病患者的需求。附图说明通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本专利技术的更全面理解，本专利技术的其它目的及结果将更加明白及易于理解。附图中：图1是本专利技术实施例的个性化糖尿病健康管理系统的使用示意图；图2是本专利技术实施例的个性化糖尿病健康管理系统运行流程框架示意图；图3是本专利技术实施例的数据处理模块中滑动窗口的示意图；图4是本专利技术实施例的采用LSTM构建血糖预测模型的框架结构示意图；图5是本专利技术实施例的采用LSTM构建血糖预测模型的层结构示意图；图6是本专利技术实施例个性化糖尿病健康管理系统的结构示意图；图7是本专利技术实施例电子设备的结构示意图。具体实施方式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：本专利技术提供一种个性化糖尿病健康管理系统，包括：数据采集单元、血糖预测单元、以及比较单元。该系统实现了个性化的糖尿病健康管理，且管理更加全面，血糖预警信息更加准确，能够促进患者养成良好的生活习惯，从而改善健康状态。本专利技术中，所述数据采集单元用于获取患者所处的模式，并采集患者在所述模式下时序变化的血糖数据。所述数据采集单元例如可以通过患者佩戴动态血糖仪采集各个模式下的时间序列的血糖数据。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述系统包括：/n数据采集单元，用于获取患者所处的模式，并采集患者在所述模式下时序变化的血糖数据，其中，所述模式包括：睡眠模式、饮食模式、运动模式和休闲模式；/n血糖预测单元，用于将所述血糖数据输入到血糖预测模型中进行预测，并通过血糖预测模型输出未来一段时间内的血糖预测值，其中，所述血糖预测模型是在所述模式下通过采用患者自身的数据进行训练得到；/n比较单元，用于比较所述血糖预测值与预先设定的血糖异常阈值，若所述血糖预测值超出血糖异常阈值，则发出预警提醒。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集单元，用于获取患者所处的模式，并采集患者在所述模式下时序变化的血糖数据，其中，所述模式包括：睡眠模式、饮食模式、运动模式和休闲模式；
血糖预测单元，用于将所述血糖数据输入到血糖预测模型中进行预测，并通过血糖预测模型输出未来一段时间内的血糖预测值，其中，所述血糖预测模型是在所述模式下通过采用患者自身的数据进行训练得到；
比较单元，用于比较所述血糖预测值与预先设定的血糖异常阈值，若所述血糖预测值超出血糖异常阈值，则发出预警提醒。


2.根据权利要求1所述的个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：模型构建单元，用于采用LSTM算法构建不同模式下的血糖预测模型。


3.根据权利要求2所述的个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述模型构建单元中，包括：
数据处理模块，用于采用滑动窗口的方式对血糖数据进行处理，其中，所述血糖数据为通过所述数据采集单元采集到的患者在各模式下自身的时序变化的血糖数据；
模型训练模块，采用处理后的患者自身血糖数据进行血糖预测模型的训练，其中，不同模式下的血糖数据训练得到不同的血糖预测模型；
模型验证模块，采用处理后的患者自身血糖数据进行血糖预测模型的验证，若预测值与真实值的误差在阈值内，则血糖预测模型构建完成。


4.根据权利要求3所述的个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述数据处理模块，还用于将血糖数据划分为两部分，一部分用于模型训练模块对血糖预测模型进行训练，另一部分用于模型验证模块对血糖预测模型进行验证。


5.根据权利要求1所述的个性化糖尿病健康管理系统，其特征在于，所述数据采集单元中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵婷婷，孙行智，廖希洋，赵惟，徐卓扬，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44