[发明专利]基于人工智能的个性化自适应可穿戴血糖校正方法及其校正装置

说明书

本发明属于血糖校正技术领域，具体涉及基于人工智能的个性化自适应可穿戴血糖校正方法，其具体步骤是：(1)收集患者的持续变化的准确血糖值；(2)记录尚未校正的血糖值；(3)通过这两种方式收集到血糖数值之后，通过人工智能深度学习法校正，并将此人工智能方法所识别的数值差异模式做为该患者特有的血糖校正模式；(4)在人工智能学习训练完毕之后，该患者继续使用无创血糖监测，并利用人工智能学习模块训练所得到的数值校正方法对所记录的血糖值进行校正。本发明可以对于每个不同患者，可以通过此方法自适应地在不同的患者身上进行人工智能训练学习，归纳识别出专门针对该患者的血糖校正方法，用于无创式地监测每个糖尿病患者的血糖值。

技术领域

本发明属于血糖校正技术领域，特别涉及一种基于人工智能的个性化自适应可穿戴血糖校正方法及其校正装置。

背景技术

近年来，糖尿病的发病率呈逐年上升趋势，对人们的生活造成了极大的困扰，己经成为继肿瘤、心血管病变之后第三大严重威胁人类健康的慢性疾病。我国已成为糖尿病发病的“重灾区”，是全球糖尿病第二大国，更让人忧心的是越来越多的孩子也成了糖尿病患者。

糖尿病根据发病的机理分成四种不同类型，其中发病最多的是1型和2型糖尿病。

1型糖尿病，是一种自身免疫性疾病，约占糖尿病患者总数的10％，但多见于儿童和青少年，其胰岛素分泌缺乏，必须依赖胰岛素治疗维持生命。

2型糖尿病，约占糖尿病患者总数的90％，多发于40岁以上的成年人或老年人，有明显的家族遗传性，其胰岛素的分泌量并不低甚至还偏高，病因主要是机体对胰岛素不敏感(即胰岛素抵抗)，此外还有少数病人患的是妊娠糖尿病或特殊型糖尿病。临床上，糖尿病的典型症状表现为“三多一少”，即多尿、多食、多饮和消瘦。在应激等情况下病情加重，出现头晕、恶心、呕吐、腹痛，多尿加重，高血压、视物模糊、呼吸困难、昏迷等严重症状。因此，糖尿病人需要频繁地进行血糖检测，根据血糖浓度注射适量胰岛素调控血糖浓度。

目前，临床上经常采用的方法是抽取静脉血测量、快速血糖测定仪测量和血糖试纸条比色法，主要是通过穿刺病人手指，采集血液，通过血糖分析仪来检测血糖浓度。这种传统意义上的检测方法给病人带来了许多不便和疼痛，会对皮肤造成一定的创伤，而且指尖抽血方法只能在少数时间点读取血糖值，不能及时出结果，对糖尿病情的诊断带来了许多不便。

因此，持续血糖监控仪进入了糖尿病的研究领域，MiniMed、Dexcom等公司纷纷推出了一系列可以持续监测的血糖仪，但是由于需要用针头插破皮肤将检测电极植入皮下，同手指采血一样，会给患者带来一些不便和疼痛，而且植入与皮下的电极探头容易诱导炎症反应，使得检测信号受到影响，所以通常需要额外使用指尖抽血的办法，将持续血糖监测的信号进行校正。因此需要一种无创伤疼痛、实时连续、响应迅速的检测方法，这就奠定了非侵入性血糖检测理论的基础。

无创监测血糖已经成为国内外竞相研究的热点，目前无创血糖检测技术的研究多集中在光谱检测技术上，包括：近红外光谱法、中红外光潜法、远红外光谱法、拉曼光谱法、旋光法等，此类方法一般都是利用该区域的光照射人体的某些部位如手指、耳部、舌头、腹部、大腿等，然后再通过光学探测器接收反射或者透射的光信号，并加以分析，以确定血糖的浓度。此外无创血糖监测还有光谱法、光声法、阻抗测量法、热代谢等方法，所述光谱法是指通过近红外光谱法或中红外光谱法或远红外光谱法或拉曼光谱法或旋光法；光声法是利用光声效应产生的超声波信号分析血糖浓度，阻抗测量法是利用葡萄糖所造成的电解质阻抗的变化来监测血糖的浓度；热代谢法是在光谱监测技术的基础上并结合温度，湿度，皮肤厚度等一系列参数，推测血糖浓度。