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龙图腾网获悉大连智驱科技有限公司申请的专利基于机器学习的糖尿病数据处理分析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：CN118969314B9 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411441072.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于机器学习的糖尿病数据处理分析系统是由庞杰;李惠;常月设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的糖尿病数据处理分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的糖尿病数据处理分析系统。该系统包括：糖尿病数据获取模块，用于获取糖尿病患者的病历样本数据；正常指标分析模块，用于对每个病历样本数据中的血糖时序数据的变化趋势以及波动情况进行分析，并且结合数值特征，精准量化每个病历样本数据的最终正常指标；参考数据库构建模块，用于基于病历样本数据中的多项参数对所有病历样本数据进行分类处理，并在每个类别中，基于前述获取到的最终正常指标筛选正常程度高且参考价值大的病历样本数据，从而构建参考数据库。本发明能够准确筛选参考价值较高的病历样本数据，从而使得构建的参考数据库能够更加准确的辅助医生进行治疗方案的制定。

本发明授权基于机器学习的糖尿病数据处理分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的糖尿病数据处理分析系统，其特征在于，该系统包括： 糖尿病数据获取模块，用于获取糖尿病患者的病历样本数据，所述病历样本数据中包含多项参数以及血糖时序数据； 正常指标分析模块，用于从每个血糖时序数据中分解出对应的趋势项时序数据和季节项时序数据；综合分析每个血糖时序数据对应的趋势项时序数据的整体变化趋势以及季节项时序数据的变化情况，确定每个病历样本数据对应的初始正常指标；基于每个趋势项时序数据中的局部数据波动情况以及数据值的数值特征，对所述初始正常指标进行修正，从而确定每个病历样本数据的最终正常指标； 参考数据库构建模块，用于基于病历样本数据中各项参数对所有病历样本数据进行分类，得到分类结果；在各个类别中，基于最终正常指标从病历样本数据中筛选参考数据，并基于参考数据构建参考数据库； 所述初始正常指标的获取方法包括： 在每个血糖时序数据对应的趋势项时序数据中，对所有的数据值进行直线拟合，并获取拟合直线的斜率值，对所述斜率值进行归一化并负相关映射处理，得到第一正常因子； 在每个血糖时序数据对应的季节项时序数据中，获取所有的极小值点，将相邻两个极小值点之间的数据作为一个变化数据段； 在所有变化数据段中，根据变化数据段中数据值之间的变化情况，确定第二正常因子； 根据每个血糖时序数据对应的所述第一正常因子以及第二正常因子，计算每个病历样本数据对应的初始正常指标，且所述第一正常因子与第二正常因子均与所述初始正常指标呈正相关； 所述第二正常因子的获取方法包括： 在每个变化数据段中，将最大数据值与最小数据值之间的差值作为每个变化数据段的波动幅度； 将所有变化数据段的波动幅度按照变化数据段的时序进行排列，得到排序序列，并对所述排序序列中的数值进行向后差分，得到一阶差分序列，将所述一阶差分序列中正数的数量占比作为第二正常因子。

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