摘要
本发明涉及一种糖尿病患者综合管理系统,包括:构建高维代谢数据模型,将基因组信息、代谢组数据、生活行为数据进行多模态融合,挖掘患者代谢特征的潜在模式;利用包括自组织映射网络的聚类算法进行患者分型,识别包括胰岛素抵抗型、胰岛素分泌不足型的不同代谢类型;基于分型结果开发分层管理策略,包括针对不同分型的饮食、运动和药物干预方案;采集代谢负荷的动态量化指标,综合患者的血糖波动幅度、胰岛素敏感性和每日营养摄入量;构建代谢负荷预测模型,通过时序深度学习算法结合患者包括血糖、饮食、运动的实时数据测未来代谢负荷;建立患者行为与代谢反应之间的因果关系模型,采用因果推断技术分析饮食、运动与代谢负荷的互动模式。
技术关键词
综合管理系统
预测模型构建方法
胰岛素
患者
因果关系模型
负荷预测模型
连续血糖监测设备
动态
异常事件
调控算法
深度学习算法
深度自动编码器
运动
反馈增益系数
管理策略
多模态数据融合
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