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龙图腾网获悉成都大学附属医院(成都市创伤骨科研究所)申请的专利基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理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：CN121641459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610147771.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理系统是由文金辉;李世云;王珊;熊萍;张浩设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理系统在说明书摘要公布了：本申请涉及医疗保健信息化技术领域，特别涉及一种基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理系统，包括：通过信号采集与同步模块对CGM血糖流与多模态生理信号进行延迟对齐；利用智能事件触发模块针对不同病程阶段动态调整触发阈值以识别疑似事件；由混合一致性校验引擎结合医学先验规则与集成分类模型进行联合判别，输出一致性概率；配合交互模块的分级决策机制及自适应学习模块的在线增量学习优化个体参数。由此，解决了因CGM传感器固有的生理延迟、信号漂移等物理局限导致的频繁误报，以及由此引发的患者警报疲劳与依从性下降，为糖尿病前期等活跃人群提供更稳定、个性化的动态血糖管理支持。

本发明授权基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与CGM的糖尿病及前期患者自我管理系统，其特征在于，包括：信号采集与同步模块、智能事件触发模块、特征提取模块、混合一致性校验引擎、可信度判定与交互模块和自适应学习模块；其中， 所述信号采集与同步模块，用于同步接收来自连续血糖监测CGM设备的血糖数据流，以及来自可穿戴设备的多模态生理信号，并根据预设的生理延迟参数，对所述血糖数据流和多模态生理信号进行时间轴对齐处理； 其中，所述多模态生理信号至少包括用于计算心率变异性HRV的光电容积脉搏波PPG信号和皮肤温度信号； 所述智能事件触发模块，与所述信号采集与同步模块连接，用于基于预设的动态触发条件对所述血糖数据流进行实时监测，当当前血糖数据流满足任一触发条件时，识别所述当前血糖数据流并标记为疑似血糖事件； 其中，所述预设的动态触发条件，包括： 基于血糖数值的阈值触发和基于血糖变化速率的斜率触发； 所述阈值触发包括：CGM血糖值高于第一高血糖阈值或低于第一低血糖阈值，所述斜率触发包括：血糖上升速率高于第一上升速率阈值或血糖下降速率低于第一下降速率阈值； 其中，所述系统根据用户的预设病程阶段标签，动态调整所述第一上升速率阈值和或第一下降速率阈值； 当所述预设病程阶段标签为糖尿病前期时，所述第一上升速率阈值的绝对值被调低； 所述特征提取模块，与所述智能事件触发模块连接，用于在所述疑似血糖事件发生的时间窗口内，提取包含血糖变化特征、基于PPG信号计算的HRV指标、心率变化特征及皮肤温度变化特征的多模态特征向量； 所述混合一致性校验引擎，与所述特征提取模块连接，用于接收所述多模态特征向量，并基于预设的医学规则模型和经训练的机器学习模型进行联合判别，输出表征所述疑似血糖事件为真实生理事件的一致性概率； 其中，所述预设的医学规则模型基于高血糖或低血糖事件下自主神经系统与外周血管反应的协同生理变化模式设定，用于对所述多模态特征向量进行先验逻辑校验； 所述机器学习模型为基于梯度提升决策树的集成分类模型，用于对所述多模态特征向量进行计算并输出所述一致性概率； 所述可信度判定与交互模块，与所述混合一致性校验引擎连接，用于将所述一致性概率与预设置信阈值进行比较，若所述一致性概率值低于所述预设置信阈值，则将所述疑似血糖事件判定为可疑事件，并向用户终端发送非强制性的二次验证提示； 所述自适应学习模块，用于在用户基于所述二次验证提示反馈外部验证数据后，利用该验证数据对系统进行校准，并通过在线学习机制更新所述机器学习模型的个体化参数。

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成都大学附属医院(成都市创伤骨科研究所)，其通讯地址为：610000 四川省成都市二环路北二段82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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