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龙图腾网获悉南京市第一医院申请的专利基于血糖数据的胰岛素泵控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120549480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511062207.6，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权基于血糖数据的胰岛素泵控制方法及系统是由冯佳佳;荆亭;李晓梅;杨敏;朱冬冬设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于血糖数据的胰岛素泵控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于血糖数据的胰岛素泵控制方法及系统，涉及数据控制技术领域。包括以下步骤：获取用户的血糖数据；通过神经网络模型对血糖数据进行推断，输出神经网络模型中与血糖数据最匹配的预设时间段的模型参数，其中，模型参数包括血糖波动幅度、初始波动时间和下一时刻的血糖波动方向；根据模型参数判断血糖变化趋势，血糖变化趋势包括第一血糖变化趋势、第二血糖变化趋势和第三血糖变化趋势；根据血糖变化趋势调整胰岛素泵的基础率。本发明的有益效果为通过神经网络模型的参数化匹配机制，能够更精确地捕捉血糖变化的多维特征，实现了从单纯数值预测向模式识别的转变，提高了血糖趋势判断的准确性和可靠性。

本发明授权基于血糖数据的胰岛素泵控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于血糖数据的胰岛素泵控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户的血糖数据； 通过神经网络模型对所述血糖数据进行推断，输出所述神经网络模型中与所述血糖数据最匹配的预设时间段的模型参数，其中，所述模型参数包括血糖波动幅度、初始波动时间和下一时刻的血糖波动方向； 根据所述模型参数判断血糖变化趋势，所述血糖变化趋势包括第一血糖变化趋势、第二血糖变化趋势和第三血糖变化趋势； 根据所述血糖变化趋势调整胰岛素泵的基础率； 所述模型参数的输出步骤包括： 将所述血糖数据输入预训练的神经网络模型，所述预训练的神经网络模型包括多个预设时间段对应的模型参数组，每个模型参数组包含血糖波动幅度、初始波动时间和下一时刻的血糖波动方向； 计算所述血糖数据与每个模型参数组的相似度，所述相似度通过血糖数据序列与模型参数组中血糖波动模式的皮尔逊相关系数确定； 选择相似度最高的模型参数作为与所述血糖数据最匹配的模型参数； 根据所述模型参数判断血糖变化趋势的步骤包括： 提取所述模型参数中的血糖波动幅度，设置多个幅度阈值作为第一判断条件，判断所述血糖波动幅度是否大于任何一个幅度阈值，当大于时，则确定为第一血糖变化趋势，当不大于时，则进入初始波动时间判断； 提取所述模型参数中的初始波动时间，设置多个时间阈值作为第二判断条件，判断所述初始波动时间是否大于任何一个时间阈值，当大于时，则确定为第二血糖变化趋势，当不大于时，则确定为第三血糖变化趋势； 根据所述模型参数判断血糖变化趋势还包括： 提取所述模型参数中的下一时刻的血糖波动方向，根据所述下一时刻的血糖波动方向对所述第一血糖变化趋势、所述第二血糖变化趋势和所述第三血糖变化趋势进行方向性修正； 当下一时刻的血糖波动方向为上升时，增加趋势强度系数，当下一时刻的血糖波动方向为下降时，降低趋势强度系数； 所述趋势强度系数用于胰岛素泵基础率的调整幅度计算； 根据所述血糖变化趋势调整胰岛素泵的基础率的步骤包括： 当所述血糖变化趋势为第一血糖变化趋势，则根据所述趋势强度系数升高胰岛素泵的基础率； 当所述血糖变化趋势为第二血糖变化趋势，则根据所述趋势强度系数降低胰岛素泵的基础率； 当所述血糖变化趋势为第三血糖变化趋势，则维持胰岛素泵的当前基础率； 根据所述趋势强度系数升高胰岛素泵的基础率的步骤包括： 判断所述血糖数据是否处于低血糖状态，当是时，则根据所述模型参数中的初始波动时间进行基础率微调；当不是时，则根据所述趋势强度系数升高胰岛素泵的基础率； 进行基础率微调的步骤包括： 若所述初始波动时间大于预设时间阈值时，则将基础率调整幅度乘以缓解系数，若所述初始波动时间不大于所述预设时间阈值，则将基础率调整幅度乘以所述趋势强度系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京市第一医院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市秦淮区长乐路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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