一种自适应血糖控制方法、装置、存储介质以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种自适应血糖控制方法、装置、存储介质以及电子设备，涉及血糖控制技术领域，方法包括获取待血糖控制对象的当前血糖状态观测数据；根据待血糖控制对象的人群类别，对预先训练好的各深度强化学习调参网络模型进行筛选，得到与人群类别对应的满足预设稳定性约束条件的目标深度强化学习调参网络模型；采用目标深度强化学习调参网络模型针对当前血糖状态观测数据进行调参，得到动作参数调整量；基于动作参数调整量对血糖控制设备的PID参数进行更新。本申请将鲁棒稳定性分析结果嵌入目标深度强化学习调参网络模型的奖励函数，通过动态约束PID参数调整范围，并结合调参网络模型自适应优化控制策略，使PID系统在不确定性场景下始终保持稳定。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及血糖控制，特别涉及一种自适应血糖控制方法、装置、存储介质以及电子设备。

技术介绍

1、血糖控制是重症监护室（icu）患者管理和慢性糖尿病治疗中的核心技术，尤其在危重症患者中，因其低胰岛素敏感度、高血糖波动和应激反应，控制难度显著增加。这些患者常因疾病、药物或应激导致胰岛素作用效率下降，营养通过胃管注射，摄入模式不规律，加剧了血糖管理的复杂性。不同人群（如成人、青少年、儿童）因生理特性差异（如胰岛素敏感度、代谢率）对控制策略提出多样化需求。临床研究表明，高血糖（>180 mg/dl）增加感染和死亡风险，低血糖（<70 mg/dl）可能引发神经损伤或昏迷，因此需维持高目标范围内时间（tir，70–180 mg/dl）并降低低血糖风险。血糖水平的不稳定直接影响患者预后，精准控制可有效降低并发症风险，缩短住院时间，改善生存率，同时减轻医护人员手动调整胰岛素剂量的负担。

2、当前血糖控制技术包括传统pid控制、模型预测控制（mpc）、基于深度强化学习（drl）的自适应控制等方法，结合连续血糖监测（cgm）和胰岛素泵形成闭环系统。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自适应血糖控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用所述目标深度强化学习调参网络模型针对所述当前血糖状态观测数据进行调参之前，所述方法还包括：构建不同人群类别对应的深度强化学习调参网络模型；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对不同人群类别的历史血糖数据进行不确定性分析，得到与不同人群类别分别对应血糖动态传递模型，具体包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述血糖动态传递模型和PID控制器采用值集重叠分析方法进行稳定性分析，得到与不同人群类别分别对应的PID控制参数的稳定性区域，具体...

【技术特征摘要】

1.一种自适应血糖控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用所述目标深度强化学习调参网络模型针对所述当前血糖状态观测数据进行调参之前，所述方法还包括：构建不同人群类别对应的深度强化学习调参网络模型；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对不同人群类别的历史血糖数据进行不确定性分析，得到与不同人群类别分别对应血糖动态传递模型，具体包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述血糖动态传递模型和pid控制器采用值集重叠分析方法进行稳定性分析，得到与不同人群类别分别对应的pid控制参数的稳定性区域，具体包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用值集重叠分析方法对所述闭环系统特征函数进行求解，得到值集边界，具体包括：

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始深度强化学习调参网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员：景子豪，李鸿儒，孙晓宇，于霞，孙一博，杨浩宇，赵昕芸，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：