【技术实现步骤摘要】
基于CGM的结果病情预测系统及其预测方法
[0001]本专利技术涉血糖监控技术及领域，尤其涉及基于CGM的结果病情预测系统及其预测方法。
技术介绍
[0002]血中的葡萄糖称为血糖，葡萄糖是人体的重要组成成分，也是能量的重要来源。正常人体每天需要糖质来提高能量，为各种组织、脏器的正常运作提供动力，但如果糖尿病患者摄入较多的糖质后会发生血糖参数值居高，从而导致高血糖引起的器质性并发症的出现，所以血糖必须保持一定的水平才能维持体内各器官和组织的需要。
[0003]患者的在治疗期间，其发病率通常以单纯的数据记录形式，对每位患者的身体状况进行表达，在患者发病注入胰岛素时的剂量也是随着患者当时的血糖值而定，患者发病频率、血糖值、胰岛素需要注入的剂量，始终都是根据患者发病时进行的检测结果而定，对患者病情发展，加重还是减轻，后续发病率的变化以及每次需要注入的胰岛素剂量也是根据医师的经验进行大约估值，导致了对患者病情发展的预判全是出自人为经验，非常不稳定，且对于有病情恶化趋势的患者，通过单纯的查看病历数据，也难以进行有效预判。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于CGM的结果病情预测系统，其特征在于，包括：病历统计数据库，所述病历统计数据库对高血糖患者发病的病历信息进行采集，生成病历统计表；病情发展分析模块，所述病情发展分析模块通过病历统计表进行深度学习训练，对被检测患者在预设天数内的高血糖发病信息数据进行分析，建立病情发展基础模型并持续更新，通过收集预设天数内患者基础信息对病情发展基础模型进行延展预测，生成病情发展预测模型；调整模块，所述调整模块根据持续收集被检测患者的高血糖发病信息数据及持续更新的患者基础信息，对病情发展预测模型进行预测逻辑调整。2.根据权利要求1所述的基于CGM的结果病情预测系统，其特征在于，还包括智能随身终端，所述智能随身终端用于获取调整模块接收到持续收集被检测患者的高血糖发病信息数据、持续更新的患者基础信息以及进行预测逻辑调整后的病情发展预测模型；智能随身终端还用于采集患者的进食时的图片信息，并且根据图片信息判断患者进食时的食品的种类，并根据食品的种类生成对血糖的第一预测结果，然后采集进食过程声音信息判断用户进食顺序信息，根据进食顺序信息对第一预测结果修正预测逻辑，并根据修正后的预测逻辑得到患者本次进食后血糖预测结果。3.根据权利要求1所述的基于CGM的结果病情预测系统，其特征在于，所述病历信息包括：预设天数范围内患者的高血糖发病次数、血糖检测值及胰岛素注入量，所述病历信息为医院病历数据库中保持的患者治疗期间的病历数据；所述高血糖发病信息数据包括：预设天数范围内患者注入胰岛素后的发病时间间隔、发病时的血糖值、注入胰岛素剂量值；其中，所述高血糖发病信息数据为基于检测患者前一天的发病情况进行总结获得。4.根据权利要求1所述的基于CGM的结果病情预测系统，其特征在于，所述病情发展基础模型基于被检测患者在过去预设天数范围内获取的高血糖发病信息数据建立，其中所述高血糖发病信息数据以天为单位进行更新，所述病情发展分析模块根据最新的病情发展分析模块在预设天数范围内的数据对病情发展基础模型数据进行更新。5.根据权利要求1所述的基于CGM的结果病情预测系统，其特征在于，所述患者基础信息包括：患者每日BMI系数、每日糖分摄入量、每日酒精摄入量...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭劲宏，褚正康，
申请(专利权)人：重庆联芯致康生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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