[發明專利]一種糖尿病病人日常血糖監測數據采集管理方法及系統在審
| 申請號: | 202011072872.0 | 申請日: | 2020-10-09 |
| 公開(公告)號: | CN112216360A | 公開(公告)日: | 2021-01-12 |
| 發明(設計)人: | 屠云 | 申請(專利權)人: | 常州市第一人民醫院 |
| 主分類號: | G16H10/60 | 分類號: | G16H10/60;G16H20/30;G16H20/60;G16H50/30 |
| 代理公司: | 南通毅帆知識產權代理事務所(普通合伙) 32386 | 代理人: | 任毅 |
| 地址: | 213000 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 糖尿病 病人 日常 血糖 監測 數據 采集 管理 方法 系統 | ||
1.一種糖尿病病人日常血糖監測數據采集管理方法,其中,所述方法包括:
獲得第一用戶的日運動量信息;
獲得所述第一用戶的日飲食含糖量信息;
獲得所述第一用戶的第一血糖值并記錄;
獲得預定標準血糖閾值;
判斷所述第一血糖值是否在所述預定標準血糖閾值之內;
如果所述第一血糖值不在所述預定標準閾值之內,獲得第一提醒信息;
根據所述第一提醒信息,獲得第一調整信息;
根據所述調整信息對所述第一用戶的日運動量信息和所述日飲食含糖量信息進行調整。
2.如權利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
如果所述第一血糖值在所述預定標準閾值之內,獲得第二提醒信息;
根據所述第二提醒信息,對所述第一用戶的日運動量信息和所述日飲食含糖量信息進行標記;
根據所述標記后的日運動量信息和所述日飲食含糖量信息構建訓練數據集;
根據所述訓練數據集訓練神經網絡模型。
3.如權利要求2所述的方法,其中,所述方法包括:
將所述第一用戶的日運動量信息和所述日飲食含糖量信息輸入所述神經網絡模型,其中,所述神經網絡模型通過多組訓練數據訓練獲得,所述多組中的訓練數據中的每一組訓練數據均包括:所述第一用戶的日運動量信息和所述日飲食含糖量信息和用來標識第一用戶的血糖是否在預定標準血糖閾值之內的標識信息;
獲得所述訓練模型的輸出信息,其中,所述輸出信息包括第一輸出結果和第二輸出結果,所述第一輸出結果為所述第一用戶的血糖在所述預定標準血糖閾值之內的結果,所述第二輸出結果為所述第一用戶的血糖不在所述預定標準血糖閾值之內的結果;
根據所述輸出信息對所述第一血糖信息進行預測,獲得第一預測結果。
4.如權利要求3所述的方法,其中,所述方法包括:
獲得預定時段內所述第一預測結果的準確度;
獲得預定準確度閾值;
如果所述第一預測結果的準確度在所述預定準確度閾值之內,獲得第二調整指令;
根據所述第二調整指令,降低所述第一用戶采集血糖的頻率信息。
5.如權利要求1所述的方法,其中,所述獲得所述第一用戶的第一血糖值并記錄之前,包括:
獲得所述第一用戶的身體狀態信息;
獲得預定健康閾值;
判斷所述第一用戶的身體狀態信息是否在所述預定健康閾值之內;
如果所述第一用戶的身體狀態信息在所述預定健康閾值之內,獲得所述第一用戶的第一血糖值并記錄。
6.如權利要求1所述的方法,其中,所述獲得所述第一用戶的第一血糖值并記錄之前,包括:
獲得所述第一用戶的情緒穩定度信息;
獲得預定情緒穩定度閾值;
判斷所述第一用戶的情緒穩定度信息是否在所述預定情緒穩定度閾值之內;
如果所述第一用戶的情緒穩定度信息在所述預定情緒穩定度閾值之內,獲得所述第一用戶的第一血糖值并記錄。
7.如權利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
根據所述第一用戶的日運動量信息和所述第一用戶的日飲食含糖量信息和所述第一用戶的第一血糖值,獲得所述第一用戶的個人安全血糖生成指數閾值;
獲得所述第一用戶的日飲食的血糖生成指數;
判斷所述第一用戶的日飲食的血糖生成指數是否在所述個人安全血糖生成指數閾值之內;
如果所述第一用戶的日飲食的血糖生成指數不在所述個人安全血糖生成指數閾值之內,獲得第二提醒信息,根據所述第二提醒信息提醒所述第一用戶的日飲食的血糖生成指數需要調整。
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