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龙图腾网获悉乐普(北京)医疗器械股份有限公司申请的专利一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置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：CN116919395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210380666.9，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置是由张碧莹;张洪盼;李瑞莱;曹君设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置，所述方法包括：对大数据血糖预测模型进行训练；接收指定对象的第一采集数据集合；当第一数据类型为标签类型时根据第一采集数据集合对个性化数据库进行更新；更新成功则统计个性数据记录总数生成第一总数；第一总数大于或等于第一阈值则筛选个性数据标定记录；第一总数等于第二阈值则对个性化血糖预测模型进行训练；当第一数据类型为预测类型时，统计个性数据记录总数生成第二总数；第二总数小于第二阈值则基于大数据血糖预测模型进行预测；第二总数等于第二阈值则结合大数据、个性化血糖预测模型进行个性化血糖预测。通过本发明可避免有创血糖检测带来的不便。

本发明授权一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设的大数据库对大数据血糖预测模型进行训练并确认大数据标定记录； 接收指定对象的第一采集数据集合；所述第一采集数据集合包括第一数据类型；所述第一数据类型包括预测类型和标签类型； 当所述第一数据类型为标签类型时，根据所述第一采集数据集合对所述指定对象对应的个性化数据库进行数据库更新；所述数据库更新成功，则对所述个性化数据库的个性数据记录总数进行统计生成对应的第一总数；若所述第一总数大于或等于预设的第一阈值，则基于所述大数据血糖预测模型在所述个性化数据库中进行最优个性数据标定记录筛选得到最新的个性数据标定记录；若所述第一总数等于预设的第二阈值，则基于所述大数据血糖预测模型、所述个性化数据库和所述个性数据标定记录对个性化血糖预测模型进行训练；所述第一阈值小于所述第二阈值； 当所述第一数据类型为预测类型时，对所述个性化数据库的个性数据记录总数进行统计生成对应的第二总数；若所述第二总数小于所述第二阈值，则基于所述第二总数、所述大数据标定记录、所述个性数据标定记录和所述大数据血糖预测模型对所述第一采集数据集合进行血糖预测处理生成对应的第一预测血糖数据；若所述第二总数等于所述第二阈值，则基于所述个性数据标定记录、所述大数据血糖预测模型和所述个性化血糖预测模型对所述第一采集数据集合进行个性化血糖预测处理生成对应的第二预测血糖数据； 其中，所述大数据库包括多个大数据记录；所述大数据记录包括第一餐前子记录和第一餐后子记录；所述第一餐前子记录包括第一采集时间、第一时间间隔、第一光学数据组、第一代谢热数据组、第一生理信息数据组和第一测量血糖值；所述第一餐后子记录包括第二采集时间、第二时间间隔、第二光学数据组、第二代谢热数据组、第二生理信息数据组和第二测量血糖值；第一、第二测量血糖值分别对应餐前、餐后测量血糖值； 所述第一数据类型为标签类型时，所述第一采集数据集合还包括第一餐前采集记录和第一餐后采集记录，所述第一餐前采集记录包括第三采集时间、第三时间间隔、第三光学数据组、第三代谢热数据组、第三生理信息数据组和第三测量血糖值；所述第一餐后采集记录包括第四采集时间、第四时间间隔、第四光学数据组、第四代谢热数据组、第四生理信息数据组和第四测量血糖值；第三、第四测量血糖值分别对应餐前、餐后测量血糖值； 所述第一数据类型为预测类型时，所述第一采集数据集合还包括第五采集时间、第五时间间隔、第五光学数据组、第五代谢热数据组和第五生理信息数据组； 所述个性化数据库包括多个所述个性数据记录；所述个性数据记录包括第二餐前子记录和第二餐后子记录；所述第二餐前子记录包括第六采集时间、第六时间间隔、第六光学数据组、第六代谢热数据组、第六生理信息数据组和第五测量血糖值；所述第二餐后子记录包括第七采集时间、第七时间间隔、第七光学数据组、第七代谢热数据组、第七生理信息数据组和第六测量血糖值；第五、第六测量血糖值分别对应餐前、餐后测量血糖值；所述个性化数据库的最大记录总数为所述第二阈值； 所述基于所述大数据血糖预测模型在所述个性化数据库中进行最优个性数据标定记录筛选得到最新的个性数据标定记录，具体包括： 对所述个性化数据库中的各个所述个性数据记录的所述第二餐前子记录或所述第二餐后子记录分别进行第一特征向量转换处理生成与各子记录对应的第三特征向量；并将与各个所述第三特征向量对应的所述第五测量血糖值或所述第六测量血糖值记为对应的第二特征血糖值； 在所述个性化数据库中，依次提取所述个性数据记录作为当前标定记录；并将所述当前标定记录的两个第三特征向量分别作为对应的大数据餐前标定向量和大数据餐后标定向量，两个第二特征血糖值分别作为对应的大数据餐前标定血糖值和大数据餐后标定血糖值；并将除所述当前标定记录之外的其他所述个性数据记录的第三特征向量均记为第四特征向量，并由各个所述第四特征向量和所述大数据餐前标定向量、所述大数据餐后标定向量、所述大数据餐前标定血糖值、所述大数据餐后标定血糖值组成对应的第一模型输入向量；并基于所述大数据血糖预测模型，对各个所述第一模型输入向量进行大数据模型预测处理得到对应的第二预测数据，并根据所述大数据餐后标定血糖值与所述第二预测数据相加的和生成对应的第一模型预测血糖数据；并计算各个所述第一模型预测血糖数据与当前第一模型输入向量对应的所述第二特征血糖值的绝对差值得到对应的第一预测误差；并对得到的所有所述第一预测误差进行总和计算从而得到与所述当前标定记录对应的第一预测误差总和； 以最小预测误差总和为最优标定个性记录组筛选原则，将所述个性化数据库中所述第一预测误差总和为最小值的所述个性数据记录作为最新的所述个性数据标定记录。

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