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龙图腾网获悉杭州倍佐健康科技有限公司申请的专利基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法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：CN120413050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510905276.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法是由张波;章沅;张宽设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法，通过智能可穿戴设备集成多模态传感器，结合深度学习算法构建个性化预测模型，通过人工智能算法实现糖尿病性神经病变DN进展风险预测及无知觉性低血糖症实时预警。能够根据多模态信号的时频域特征及临床数据，预测DN进展至严重阶段的时间窗口；通过ECG和HR特征结合血糖趋势预测模型，识别无知觉性低血糖症风险，并触发分级干预措施；基于患者个体生理响应模式，动态优化算法阈值，提升预测和预警的准确性。本发明整合HR、BP和ECG等多维信号，提升预测精度；支持连续监测和即时反馈；通过自适应算法适应患者个体差异，克服传统通用模型的局限性。

本发明授权基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态生物信号的糖尿病神经病变动态预警方法，通过智能可穿戴设备集成多模态传感器，采集心率HR、血压BP和单导心电图ECG信号，结合深度学习算法构建个性化预测模型，通过人工智能算法实现糖尿病性神经病变进展风险预测及识别无知觉性低血糖症风险实时预警，并触发分级干预措施，其特征在于，所述方法包括： S1、实时采集DN患者的生物信号数据：心率HR、血压BP和单导心电图ECG，并输入预设的预处理引擎； S2、由所述预处理引擎对所述生物信号数据进行预处理，并实时提取、获取DN患者的特征数据：心率变异性参数HRV、血压变异性参数BPV和心电图形态学参数ECG-v； S3、将所述特征数据输入预先部署的DN动态预警模型中，由该模型识别特征数据并输出相应的DN风险预测结果：DN进展概率和低血糖风险指数；所述DN预警模型的生成方法，包括如下步骤： 获取若干DN患者的生物信号数据集，包括在不同时序上的多模态生物信号：心率HR、血压BP和单导心电图ECG，以及标签数据：DN严重程度分级和连续血糖监测数据CGM； 通过所述预处理引擎对各个DN患者的所述生物信号数据进行预处理，并实时提取相应的特征数据：心率变异性参数HRV、血压变异性参数BPV和心电图形态学参数ECG-v； 根据所述DN严重程度分级，为所述特征数据打上相应的DN进展概率标签； 根据所述连续血糖监测数据CGM，为所述特征数据打上相应的低血糖风险指数标签； 统计各个DN患者的所述特征数据，得到训练模型用的数据集，并将数据集按照比例划分为训练集、验证集和测试集； 将所述训练集输入预设的LSTM-CNN模型进行特征学习，训练生成初始的所述DN预警模型； 利用所述验证集验证所述DN预警模型的应用性能： 若验证通过，则利用所述测试集测试所述DN预警模型的预测性能：若通过，则部署并应用所述DN预警模型；反之重新训练； 反之，重新训练； S4、根据所述风险预测结果，判断是否触发警报，并输出相应的判断结果； S5、记录DN患者的生物信号数据、特征数据、风险预测结果和判断结果，并存储、上传至云端。

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