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龙图腾网获悉北京国弘九州生物技术有限公司申请的专利基于智能穿戴设备的用户健康状态管理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：CN120304819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510434179.X，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权基于智能穿戴设备的用户健康状态管理方法及系统是由田晴晴;王沛祯;刘晋;李慧设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能穿戴设备的用户健康状态管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能穿戴设备的用户健康状态管理方法及系统：首先通过智能穿戴设备的射频发射模组向用户预设身体区域发射特定波长的电磁波信号，并接收对应的反馈信号。利用预先训练的葡萄糖反馈信号判定模型，对接收到的反馈信号进行葡萄糖反馈信号判定。在确认存在葡萄糖反馈信号后，进一步调用目标血糖状态评估模型处理该信号，输出反馈信号的自回归特征。通过与预存的血糖健康状态特征进行对比，评估用户的血糖健康状态。如此设计，实现了对用户血糖等生化指标的实时监测与健康状态评估，提高了智能穿戴设备在健康管理领域的应用效能。

本发明授权基于智能穿戴设备的用户健康状态管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种服务器系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器用于执行基于智能穿戴设备的用户健康状态管理方法，所述方法包括： 响应于预设周期触发的健康状态评估指令，初始化智能穿戴设备的射频发射模组与反馈信号接收模组； 通过所述射频发射模组向目标用户的预设身体区域发射预设波长的电磁波信号； 通过所述反馈信号接收模组接收所述预设波长的电磁波信号对应的待判定反馈信号； 调用预先训练的葡萄糖反馈信号判定模型对所述待判定反馈信号进行葡萄糖反馈信号判定，获得用于表征所述待判定反馈信号是否包括葡萄糖反馈信号的判定结果； 在所述判定结果表征存在葡萄糖反馈信号的情况下，获取待处理的葡萄糖反馈信号； 调用预先训练的目标血糖状态评估模型对所述葡萄糖反馈信号进行处理，输出反馈信号自回归特征； 将所述反馈信号自回归特征与预存的血糖健康状态特征执行对比操作，得到对比结果； 当所述对比结果表示所述反馈信号自回归特征与所述血糖健康状态特征之间的特征距离小于预设特征距离阈值时，得到所述葡萄糖反馈信号对应的血糖健康状态； 所述葡萄糖反馈信号判定模型是通过以下方式获取的，包括： 调用所述葡萄糖反馈信号判定模型分别对无效瞬时反馈信号实例、有效瞬时反馈信号实例进行葡萄糖反馈信号判定，对应获得无效瞬时判定结果及有效瞬时结果； 其中，所述无效瞬时反馈信号实例调用对无效实例加入瞬时反馈信号获得，所述有效瞬时反馈信号实例调用对所述无效实例对应的有效实例加入瞬时反馈信号获得； 基于所述无效实例的实例目标值、所述有效实例的实例目标值、所述无效瞬时判定结果以及所述有效瞬时结果，确定第一误差函数的误差参量； 调用所述葡萄糖反馈信号判定模型分别对无效持续反馈信号实例、有效持续反馈信号实例进行葡萄糖反馈信号判定，对应获得无效持续判定结果及有效持续判定结果； 其中，所述无效持续反馈信号实例调用对所述无效实例加入持续反馈信号获得，所述有效持续反馈信号实例调用对所述有效实例加入持续反馈信号获得； 基于所述无效持续反馈信号实例的实例目标值、所述有效持续反馈信号实例的实例目标值、所述无效持续判定结果以及所述有效持续判定结果，确定第二误差函数的第一误差参量； 基于所述第一误差函数的误差参量及所述第二误差函数的第一误差参量，优化所述葡萄糖反馈信号判定模型的网络参量； 调用优化的葡萄糖反馈信号判定模型分别对所述无效持续反馈信号实例、所述有效持续反馈信号实例进行葡萄糖反馈信号判定，对应获得无效持续优化判定结果及有效持续优化判定结果； 基于所述无效实例的实例目标值、所述有效实例的实例目标值、所述无效持续优化判定结果以及所述有效持续优化判定结果，确定所述第二误差函数的第二误差参量； 基于所述第一误差函数的误差参量及所述第二误差函数的第二误差参量，优化所述优化的葡萄糖反馈信号判定模型的网络参量，得到训练完成的葡萄糖反馈信号判定模型； 所述目标血糖状态评估模型是通过以下方式获取的，包括： 对葡萄糖反馈信号实例集合内的葡萄糖反馈信号实例执行切割操作，得到第一葡萄糖反馈信号片段和第二葡萄糖反馈信号片段；所述葡萄糖反馈信号实例集合内的葡萄糖反馈信号实例包括第一葡萄糖反馈信号实例和其他葡萄糖反馈信号实例； 调用血糖状态评估模型中的第一集成单元，处理所述第一葡萄糖反馈信号片段得到第一葡萄糖反馈信号特征，对所述第一葡萄糖反馈信号特征进行自回归处理和特征扩展得到第一扩展自回归特征； 调用血糖状态评估模型中第二集成单元的特征提取组件对所述第二葡萄糖反馈信号片段进行特征提取，得到第二葡萄糖反馈信号特征； 调用所述第二集成单元的自回归组件对所述第二葡萄糖反馈信号特征进行自回归处理，得到第二自回归特征； 调用所述第二集成单元中的特征转换组件对所述第二自回归特征执行特征转换操作，得到第二扩展自回归特征； 根据所述第一葡萄糖反馈信号实例的第一扩展自回归特征、所述第一葡萄糖反馈信号实例的第二扩展自回归特征和预置调整系数得到第一特征向量； 根据所述第一葡萄糖反馈信号实例的第一扩展自回归特征、预置调整系数和所述其他葡萄糖反馈信号实例的第一扩展自回归特征或第二扩展自回归特征得到第二特征向量； 根据所述第一特征向量和所述第二特征向量得到中间参数； 基于所述中间参数、所述葡萄糖反馈信号实例集合的葡萄糖反馈信号实例数目和基准值得到第一代价参量，根据所述第一葡萄糖反馈信号特征和所述第二葡萄糖反馈信号特征得到第二代价参量； 根据所述第一代价参量和所述第二代价参量对所述第一集成单元进行结构优化，得到用于对目标用户的葡萄糖反馈信号进行血糖健康状态评估的目标血糖状态评估模型。

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