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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种糖尿病症状自动检测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：CN119833121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510035455.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种糖尿病症状自动检测系统是由蒋葵;杨秋雯;江怡美;张文雅;蒋方元;陈亚兰设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种糖尿病症状自动检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生理测量技术领域，具体为一种糖尿病症状自动检测系统，系统包括：血糖波动分析模块、多饮多尿症状检测模块、衰退水平评估模块、进展阶段识别模块。本发明中，通过实时血糖监测和患者饮食状态的关联分析，精准捕捉血糖水平变化，预测病情的发展趋势，增强病情监控的实时性，使医疗干预更为及时有效，通过对患者饮水量和尿量的连续监测，及时发现糖尿病患者多饮多尿的症状，并通过数据分析确定目标症状与糖尿病进展的相关性，增强对早期糖尿病并发症的识别能力，结合对于器官功能水平的评估，识别器官受损的迹象，帮助调整治疗策略，预防并发症发展，提高了疾病监控的实时性和准确性，降低长期治疗的复杂性和成本。

本发明授权一种糖尿病症状自动检测系统在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述系统包括： 血糖波动分析模块基于实时血糖监测数据，分析患者的血糖波动模式，结合患者的饮食状态，分析营养摄入对血糖波动的影响，预测患者的血糖水平发展趋势，生成血糖特征数据集； 多饮多尿症状检测模块基于所述血糖特征数据集，通过采集患者的饮水量和尿量数据，评估患者的多尿症状水平，并根据尿量水平和血糖特征间的相互关系，计算多尿症状特征和糖尿病进展阶段的相关性，输出多尿症状分析结果； 衰退水平评估模块利用所述多尿症状分析结果，采集目标患者的多种生理特征数据，通过和已知的器官衰退模式特征数据进行对比，计算多种生理特征数据的匹配度，评估患者的器官衰退水平，生成器官衰退监测信息； 进展阶段识别模块基于所述器官衰退监测信息，根据患者的血糖值、尿量水平和器官功能水平数据，识别患者病情的发展阶段，生成糖尿病阶段分类结果； 所述血糖特征数据集的获取步骤具体为： 基于所述血糖波动模式，采集目标患者的饮食记录信息，提取多次饮食事件对应的血糖测量值和对应营养摄入量，通过公式： ； 计算营养摄入对血糖影响的系数， 其中，是饮食后血糖与前一测量的差值，是对应的营养摄入量，表示营养摄入水平对血糖变化的影响程度，表示饮食后测量的血糖值，为用于标记饮食事件的索引； 基于所述营养摄入对血糖影响的系数，分析多种营养摄入水平下的血糖反应，评估多种饮食情况下的预期血糖波动，生成敏感性分析结果； 根据所述敏感性分析结果，根据患者的饮食习惯和营养摄入水平，预测患者的血糖水平发展趋势，生成血糖特征数据集； 所述多尿症状水平的获取步骤具体为： 基于所述血糖特征数据集，采集患者的饮水和排尿数据，记录患者的排尿频率和排尿量，生成患者尿量数据； 基于所述患者尿量数据，通过公式： ； 计算多尿症状的严重程度评分； 其中，为每次排尿的尿量，为实际尿量与理想尿量的比率，用来量化多尿症状的严重程度，为基础尿量，为年龄的调整系数，为体重的调整系数，为性别的调整系数，为患者的实际年龄，为患者的体重，为患者的性别，是排尿事件的索引； 根据所述多尿症状的严重程度评分，对目标患者的多尿症状等级进行分类，生成多尿症状水平； 所述多尿症状分析结果的获取步骤具体为： 基于所述多尿症状水平，通过提取目标患者的每日尿量数据和血糖数据，通过公式： ； 计算每日尿量与患者血糖数据间的相关性，得到相关性系数； 其中，表示单次测量的每日尿量，表示每日尿量数据的平均值，表示单次测量的血糖值，表示血糖数据的平均值，表示相关系数，表示数据点的索引； 基于所述相关性系数，评估多饮多尿症状水平和糖尿病进展阶段间的相关性，结合患者的多饮多尿症状的严重程度，输出多尿症状分析结果； 所述多种生理特征数据的匹配度的获取步骤具体为： 基于所述多尿症状分析结果，采集目标患者的多种生理参数数据，包括血压、心电图、肾功能指标，计算多种参数的变化趋势和波动模式，包括平均变化率和波动指数，生成数据变化特征值； 基于所述数据变化特征值，通过公式： ； 计算实测生理数据与已知器官衰退模式特征数据之间的相似度，得到生理特征相似度值； 其中，为实测数据与标准模式之间的相似度指数，为实测数据的平均变化率，为实测数据的波动指数，为已知标准数据的平均变化率，为已知标准数据的波动指数，代表实测数据特征的索引，代表已知器官衰退模式特征数据的索引； 基于所述生理特征相似度值，通过将多种生理参数特征值的相似度计算结果进行汇总，生成多种生理特征数据的匹配度； 所述器官衰退监测信息的获取步骤具体为： 基于所述多种生理特征数据的匹配度，为多种生理参数分配影响权重，反映多种生理参数对患者健康状态的实际影响，生成特征权重匹配度数据； 基于所述特征权重匹配度数据，通过公式： ； 计算患者的器官衰退程度，得到器官衰退度预测数据； 其中，表示预测的器官衰退度，是回归模型的截距，是第z个生理特征的回归系数，是第z个生理特征的匹配度值，代表特定生理特征的索引，代表总的生理特征数量； 基于所述器官衰退度预测数据，实时评估目标糖尿病评估患者的器官衰退水平，生成器官衰退监测信息。

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