基于数据增强的血糖动态预警方法、装置及设备与流程

本申请涉及基于数据增强的血糖动态预警领域，尤其涉及一种基于数据增强的血糖动态预警方法、装置及设备。

背景技术：

1、在现代医疗迈向智能化与数字化转型的进程中，糖尿病的精细化管控高度依赖于底层感知网络（如连续血糖监测设备）所提供的实时、准确的生理运行数据。这些时序数据为闭环人工胰腺与智能预警提供基本数据，不仅是优化干预策略、提升目标范围内时间的关键依据，更是保障患者生命安全、预防糖代谢紊乱的核心基础。在微观层面，部署于患者体表的微创传感器实时捕捉皮下间质液葡萄糖浓度及变化速率，为动态调整饮食与胰岛素输注策略提供决策支撑；在宏观层面，海量的生理数据经由深度挖掘与关联分析，能够揭示潜藏的个体化代谢规律，充分发挥医疗辅助系统优势，为医疗资源配置与干预决策提供更强支撑。

2、然而，真实佩戴环境的复杂性与非受控性，使得高质量连续血糖数据的持续获取面临挑战。在睡眠或高强度活动环境下，精密传感器的探头易受局部肢体压迫与汗液浸润冲击，会出现数据噪声甚至物理阻断，造成数据硬性缺失或产生极值毛刺（如压迫性假性低血糖）；日常行为与多种干预因素（如进食、运动、服药）不仅极大扰动了基础代谢的平稳性，其发生时间的随机性与不规则性，会导致数据流在时间维度上的非均匀分布。这些干扰因素，使得临床级血糖数据普遍呈现出非平稳、强噪声及非规则采样的特征。数据的完整性与准确性受损对血糖预警监控系统的负面影响是多维度的。在日常监控环节，关键时序数据的畸变与缺失会导致状态观测器失效，使预测系统难以重构患者真实的葡萄糖代谢轨迹，进而掩盖早期的危险征兆。这种信息的“盲区”不仅会引发频繁的错误报警导致“警报疲劳”，更可能延误针对脆性波动与急发低血糖的最佳干预窗口，诱发严重的连锁性生理危害，对患者的生命健康与用药安全性构成严重威胁。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供了一种基于数据增强的血糖动态预警方法、装置及设备，旨在解决现有技术难以在连续血糖监测数据存在复杂异常噪声、个体代谢迟滞和不规则采样的情况下稳定准确地预测未来血糖轨迹并进行动态预警的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于数据增强的血糖动态预警方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取目标个体的历史时段的第一多模态生理时序数据，所述第一多模态生理时序数据包括历史时段采集的连续血糖监测时间序列和生理干预事件时间序列；

4、基于洛伦兹混沌系统生成洛伦兹混沌噪声，并基于所述洛伦兹混沌噪声对所述第一多模态生理时序数据进行数据增强；

5、基于数据增强后的第一多模态生理时序数据构建训练数据集，基于所述训练数据集训练预构建的血糖预测模型，获得训练后的血糖预测模型；

6、将所述目标个体当前时间窗口内采集的第二多模态生理时序数据输入至所述训练后的血糖预测模型，获得预测时间窗口的预测血糖轨迹；

7、基于所述预测血糖轨迹生成血糖预警信息，并向所述目标个体关联的预警终端发送所述血糖预警信息，所述预警终端包括可穿戴智能终端和移动终端。

8、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种应用如上文所述的基于数据增强的血糖动态预警方法的基于数据增强的血糖动态预警装置，所述基于数据增强的血糖动态预警装置包括：

9、历史数据获取模块，用于获取目标个体的历史时段的第一多模态生理时序数据，所述第一多模态生理时序数据包括历史时段采集的连续血糖监测时间序列和生理干预事件时间序列；

10、数据增强模块，用于基于洛伦兹混沌系统生成洛伦兹混沌噪声，并基于所述洛伦兹混沌噪声对所述第一多模态生理时序数据进行数据增强；

11、模型训练模块，用于基于数据增强后的第一多模态生理时序数据构建训练数据集，基于所述训练数据集训练预构建的血糖预测模型，获得训练后的血糖预测模型；

12、血糖轨迹预测模块，用于将所述目标个体当前时间窗口内采集的第二多模态生理时序数据输入至所述训练后的血糖预测模型，获得预测时间窗口的预测血糖轨迹；

13、血糖动态预警模块，用于基于所述预测血糖轨迹生成血糖预警信息，并向所述目标个体关联的预警终端发送所述血糖预警信息，所述预警终端包括可穿戴智能终端和移动终端。

14、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于数据增强的血糖动态预警设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上的基于数据增强的血糖动态预警程序，所述处理器用于运行所述基于数据增强的血糖动态预警程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的基于数据增强的血糖动态预警方法的步骤。

15、本申请通过获取连续血糖监测时间序列和生理干预事件时间序列，在统一时间语义下保留血糖变化与饮食、药物及运动因素之间的关联，为个体代谢状态建模提供多维输入；通过洛伦兹混沌系统生成具有非线性、非周期性和时间相关性的扰动序列，扩充训练数据中的复杂异常监测形态，使模型减少对孤立毛刺及局部极值的依赖；通过数据增强样本与真实血糖轨迹标签构建训练数据集，使模型在扰动输入下仍学习指向真实血糖演化轨迹的映射关系；通过训练后的血糖预测模型对当前多模态生理时序数据进行时序特征提取和连续状态推演，使非规则干预事件、代谢迟滞特征及血糖变化趋势共同参与未来轨迹计算；通过分析预测血糖轨迹并向关联终端发送预警信息，将单点事后判断转化为面向预测时间窗口的提前预警。因此，本发明在保留真实血糖动态变化的同时抑制异常测量扰动对预测结果的传递，能够提高复杂佩戴环境及非规则采样条件下血糖预测和动态预警的稳定性和准确性。

1.一种基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述基于数据增强的血糖动态预警方法包括：

2.如权利要求1所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述获取目标个体的历史时段的第一多模态生理时序数据，包括：

3.如权利要求1所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述基于洛伦兹混沌系统生成洛伦兹混沌噪声，并基于所述洛伦兹混沌噪声对所述第一多模态生理时序数据进行数据增强，包括：

4.如权利要求1所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述基于数据增强后的第一多模态生理时序数据构建训练数据集，基于所述训练数据集训练预构建的血糖预测模型，获得训练后的血糖预测模型，包括：

5.如权利要求4所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述分段注意力特征提取模块配置为执行如下步骤：

6.如权利要求4所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述神经常微分方程连续时间演化模块配置为执行如下步骤：

7.如权利要求1至6中任一项所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述将所述目标个体当前时间窗口内采集的第二多模态生理时序数据输入至所述训练后的血糖预测模型，获得预测时间窗口的预测血糖轨迹，包括：

8.如权利要求1所述的基于数据增强的血糖动态预警方法，其特征在于，所述基于所述预测血糖轨迹生成血糖预警信息，并向所述目标个体关联的预警终端发送所述血糖预警信息，包括：

9.一种应用权利要求1至8中任一项所述的基于数据增强的血糖动态预警方法的基于数据增强的血糖动态预警装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种基于数据增强的血糖动态预警设备，其特征在于，所述基于数据增强的血糖动态预警设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上的基于数据增强的血糖动态预警程序，所述处理器用于运行所述基于数据增强的血糖动态预警程序，所述基于数据增强的血糖动态预警程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的基于数据增强的血糖动态预警方法。