【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及确定用户的平均葡萄糖值。具体地，本公开的各方面可以包括多头时间性卷积神经网络(“mh-tcnn”)，其可以分析过去的平均血液葡萄糖水平和其他相关生物特征数据，以预测用户的所估计的平均葡萄糖值。
技术介绍
1、患有糖尿病的人可能需要穿戴连续葡萄糖监测(“cgm”)装置，这需要用户将针插入到他们的血流中以便监测他们血液中的平均葡萄糖水平。cgm装置可以在糖尿病用户的平均血液葡萄糖水平变得高血糖(过高)或低血糖(过低)时向糖尿病用户提供通知，并提供关于与平均血液葡萄糖水平相关的趋势的通知。然而，如果该装置发生故障、以其他方式停止工作，或者如果用户取下该装置，则用户将无法以持续的方式监测血液葡萄糖水平。因此，期望一种用于估计用户的血液葡萄糖水平的模型。
技术实现思路
1、本公开的实施例的各方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或者可以从描述中学习，或者可以通过实施例的实践来学习。
2、本公开的一个方面提供了一种用于确定用户的葡萄糖值的方法。该方法包括：接收与用户的生物特征数据相...
【技术保护点】
1.一种用于确定用户的葡萄糖值的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中用多头时间性卷积神经网络处理所述多个数据输入以生成所述用户的血液葡萄糖值包括：
3.如权利要求1所述的方法，其中所述多个数据输入包括表示选自由以下各者组成的数据输入组的输入数据的至少一个数据输入：基础胰岛素数据、推注胰岛素数据、营养数据、睡眠数据、压力源数据、低血糖事件数据、疾病数据、锻炼数据、心率数据、空气温度数据、皮肤温度数据、步数数据和皮肤电反应数据。
4.如权利要求1所述的方法，其中分析每个个体卷积层包括针对每个卷积层执行每层标准化。>
5.如权利要...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于确定用户的葡萄糖值的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中用多头时间性卷积神经网络处理所述多个数据输入以生成所述用户的血液葡萄糖值包括：
3.如权利要求1所述的方法，其中所述多个数据输入包括表示选自由以下各者组成的数据输入组的输入数据的至少一个数据输入：基础胰岛素数据、推注胰岛素数据、营养数据、睡眠数据、压力源数据、低血糖事件数据、疾病数据、锻炼数据、心率数据、空气温度数据、皮肤温度数据、步数数据和皮肤电反应数据。
4.如权利要求1所述的方法，其中分析每个个体卷积层包括针对每个卷积层执行每层标准化。
5.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括对所述多个数据输入中的非时间性数据输入执行提升，以将所述非时间性数据输入与所述多个数据输入中的时间性数据输入对齐。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述多头时间性卷积神经网络的至少一个个体卷积层具有与所述多头时间性卷积神经网络的其他个体卷积层不同的输入层大小。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述血液葡萄糖值包括血液葡萄糖值的范围。
8.如权利要求1所述的方法，其中：
9.如权利要求8所述的方法，其中所述通知包括指令所述用户停止执行锻炼或摄入食物的第四通知。
10.一种计算装置，所述计算装置包括：
11.如权利要求10所述的计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：东吉克·辛，威廉·詹姆斯·比德曼，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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