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龙图腾网获悉新乡市中心医院(新乡中原医院管理中心)申请的专利基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法、系统及介质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：CN119694598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411755775.X，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法、系统及介质是由孔亚坤;尹俊杰;赵建林;吴苏豫设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法、系统及介质，该方法包括收集糖尿病患者的个人信息，周期性的监测糖尿病患者的生理数据，对个人信息进行转化处理；将糖尿病患者进行分类，对不同类型糖尿病患者的生理数据进行分析获取分析结果，基于分析结果计算各生理指标和血糖水平的相关性得分，基于相关性得分获取第一生理指标；使用机器学习算法对学习数据进行训练生成对应类型的预测模型；使用智能穿戴设备测量待监测患者的生理数据，获取对应类型的预测模型，由预测模型输出预测血糖水平，基于预测血糖水平判断由智能穿戴设备监测的血糖水平是否准确。本发明能够提高糖尿病患者血糖监测的准确性。

本发明授权基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的糖尿病血糖智能监测方法，其特征在于，包括：S1、收集糖尿病患者的个人信息，个人信息包括身高、体重、年龄和病历数据，周期性的监测糖尿病患者的生理数据，生理数据至少包括血糖水平、心率、血压、皮肤温度、皮肤湿度和监测时间，对个人信息进行转化处理；S2、基于转化处理后的个人信息将糖尿病患者进行分类，获取多个不同类型的糖尿病患者，对不同类型糖尿病患者的生理数据进行分析获取分析结果，基于分析结果计算各生理指标和血糖水平的相关性得分，获取相关性得分大于预设第一阈值的第一生理指标；S3、将每个类型的糖尿病患者的第一生理指标作为输入数据，将和第一生理指标同时检测的血糖水平作为输出数据，将输入数据和输出数据组合生成学习数据，使用机器学习算法对学习数据进行训练生成对应类型的预测模型；S4、使用智能穿戴设备测量待监测患者的生理数据，还收集待监测患者的个人信息，基于个人信息获取待监测患者所属类型，从生理数据中提取第一生理指标输入对应类型的预测模型，由预测模型输出预测血糖水平，基于预测血糖水平判断由智能穿戴设备监测的血糖水平是否准确； S1包括获取个人信息中每个数据参数的数据类型，数据类型包括数字类型和文本类型，获取数据类型是文本数据的第一数据参数；获取语义类型相同的第一数据参数称为第二数据参数，获取第二数据参数的数据值，获取不同数据值的数据量，初始化第一编码为零，第一编码的位数为数据量，将每个数据值按顺序排序，和第一编码的每位一一对应；获取第二数据参数的数据值，在第一编码中将数据值对应的位数的数据修改为一，将修改后的第一编码转化为十进制数据，将十进制数据作为数据值的替代值； S2包括S211、预设多个不同的分类数，对个人信息进行多次分类，得到多个不同的分类结果，对每个分类结果计算对应的分类得分；S212、将每个分类得分和预设的第一数值进行减法运算获取对应的差值绝对值，获取差值绝对值中的最小值，将最小值对应的分类结果作为最终分类结果； S211包括对个人信息中的每条数据信息计算对应的第一距离，第一距离是指和数据信息属于同一类型的其他数据信息和数据信息之间的距离，对每条数据信息对应所有第一距离计算第一平均距离；对个人信息的每个类型，计算每个类型和其他类型之间的类型间距离，将类型间距离最小的类型作为每个类型的相邻类型；对个人信息中的每条数据信息还计算对应的第二距离，第二距离是指数据信息和相邻类型的数据信息之间的距离，计算每条数据信息对应的多个第二距离的第二平均距离；将第二平均距离减第一平均距离得到的结果值除以第二平均距离作为第一得分；计算个人信息中所有数据信息对应的第一得分的平均值，将平均值作为对应分类结果的分类得分。

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新乡市中心医院(新乡中原医院管理中心)，其通讯地址为：453000 河南省新乡市金穗大道56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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