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龙图腾网获悉北京健康有益科技有限公司申请的专利基于AI算法的血糖健康动态调控方法及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：CN121093167B 。

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：202511640071.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于AI算法的血糖健康动态调控方法及系统是由李宇欣;马良坤;李姣;曾强;孙崟设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI算法的血糖健康动态调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于AI算法的血糖健康动态调控方法及系统。该方法包括：获取监控目标当前时间窗的第一血糖数据；根据第一血糖数据和至少一个历史时间窗的第二血糖数据，获取监控目标的血糖波动的至少一个第一特征图；根据第一特征图和相关信息，生成第二特征图；根据第二特征图以及至少一个历史时间窗的第一预测概率组得到第二预测概率组；第二预测概率组包括不同风险等级对应的概率以及概率对应的置信度；根据第二预测概率组确定监控目标在下一个时间窗内的风险等级；风险等级包括第一类取值和第二类取值；第一类取值与低血糖相关；第二类取值与高血糖相关；将第二预测概率组存储到第一队列。

本发明授权基于AI算法的血糖健康动态调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI算法的血糖健康动态调控方法，其特征在于，包括； 获取监控目标当前时间窗的第一血糖数据； 根据第一血糖数据和至少一个历史时间窗的第二血糖数据，获取所述监控目标的血糖波动的至少一个第一特征图，其中，所述第一特征图中每一个像素点包括第一特征向量；一个所述第一特征向量对应于一个时间段；所述第一特征向量包括按序排列的时间信息、场景信息以及至少一个血糖测量值；所述场景信息至少包括空间信息； 获取所述监控目标与血糖监控相关的相关信息；所述相关信息包括生理数据以及饮食数据； 根据所述第一特征图和所述相关信息，生成第二特征图； 根据所述第二特征图以及至少一个历史时间窗的第一预测概率组得到第二预测概率组，包括：基于注意力机制的卷积脉冲神经网络模型处理所述第二特征图得到空间关联特征；基于改进的转换iTransformer模型处理所述第二特征图得到第一时间特征；若所述第一时间特征不符合第一条件，读取N个历史窗的第二时间特征；以第一方式融合所述第一时间特征和所述第二时间特征得到第三时间特征；所述第三时间特征包括指示与时间先后顺序相关的血糖波动特征；以第二方式融合所述第一时间特征和所述第二时间特征得到第四时间特征；所述第四时间特征包括描述不同时间窗的血糖波动特征；根据所述第三时间特征、所述第四时间特征及至少一个历史时间窗的第一预测概率组，得到所述第二预测概率组；所述第二预测概率组包括不同风险等级对应的概率以及所述概率对应的置信度；所述第一预测概率组与所述第二预测概率组对应； 根据所述第二预测概率组确定所述监控目标在下一个时间窗内的风险等级；所述风险等级包括第一类取值和第二类取值；所述第一类取值与低血糖相关；所述第二类取值与高血糖相关； 将所述第二预测概率组存储到第一队列；所述第一队列存储多个时间窗的风险等级；所述第一队列用于风险提示和或饮食提示。

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