CN106821395A

CN106821395A - 一种预测血糖的系统

Info

Publication number: CN106821395A
Application number: CN201710177089.2A
Authority: CN
Inventors: 刘慧�; 刘厚为
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2017-03-23
Filing date: 2017-03-23
Publication date: 2017-06-13

Abstract

本发明公开了一种预测血糖的系统，由所述可穿戴血糖监测设备和移动终端组成，所述可穿戴血糖监测设备包括：可穿戴本体以及在可穿戴本体上的粘贴部，所述粘贴部包括葡萄糖传感器，所述粘贴部可粘贴于人体皮肤并监测人体汗液中的葡萄糖测量值并传送至所述控制部，所述控制部通过所述通讯部将监测数据以及对应的监测时间传送到所述移动终端，移动终端对监测数据进行处理并完成血糖的预测。

Description

一种预测血糖的系统

技术领域

本发明属于人体血糖监测或检测领域，尤其涉及一种预测血糖的系统。

背景技术

随着可穿戴式设备的不断普及和技术的广泛推广，给医疗卫生行业带来了深远的影响，并且直接推动了智能医疗产品的快速发展。目前各种可穿戴式产品用于医疗健康的监测应用，其被充分利用其优势来实现远程的在线监测或自我监控，如人体的心率、血压的监测。

而目前社会由于工业化的快速进程，食物构成发生了巨大变化，糖尿病等“富贵病”的比率越来越大，甚至其还出现了年轻化的趋势，发明人甚至发现有高中生发生糖尿病的情形，而对于糖尿病人其监测尤为重要。

在目前现有技术中，对其的监测往往通过测量血液中的葡萄糖水平，以应对具有病人的血糖的波动从而放置因高血糖水平引发的肾脏、神经系统、血管等等的并发症，进而对其进行监护和治疗。这些技术是可以对血糖进行有效的监测而提供很多的参考依据，如中国专利CN205234512就提供了一种可穿戴式高精度血糖检测设备。不过目前使用的技术都是基于血糖的监测，也就是说需要创口和采血，这种现有技术不适合非专业的病人的日常使用，并且需要创口一方面会有疼痛而使用感不佳，并且有造成感染的可能。同时，血糖的监测需要人工进行操作，也就是说如果使用者比较忙碌或者忘记操作而造成监测的遗漏，甚至即使采用其他的提醒方式，但也会有被忽略的风险。从而其不能可靠的对使用者做到有效的日常监测，从而失去了可穿戴式设备的使用优势。

特别重要的是，发明人还发现血糖的变化其实是具备一定统计规律的，而如何根据规律预测得到血糖可能的升高或者超标是一个特别值得研究的技术问题，而发明人并未发现在本领域有这样的案例。

基于此，发明人提出了可穿戴的、方便使用的一种预测血糖的系统。

发明内容

本发明一方面提出了一种预测血糖的系统，所述系统由所述可穿戴血糖监测设备和移动终端组成，所述可穿戴血糖监测设备包括：可穿戴本体以及在可穿戴本体上的粘贴部，所述可穿戴本体包括可穿戴部件、控制部和通讯部，所述粘贴部包括葡萄糖传感器，所述粘贴部可粘贴于人体皮肤，并且所述可穿戴本体通过所述可穿戴部件被穿戴在人体皮肤对应所述粘贴部粘贴的位置，所述葡萄糖传感器监测人体汗液中的葡萄糖测量值并传送至所述控制部，所述控制部通过所述通讯部将监测数据以及对应的监测时间传送到所述移动终端。

优选的，所述移动终端包括：监测模块、数据存储模块、数据处理模块、显示模块以及血糖预测模块，其中数据处理模块分别电连接所述监测模块、数据存储模块、显示模块和数据处理模块；

其中，

(1)血糖监测模块：与可穿戴血糖监测设备的通讯部进行数据交互以获得所述监测数据并根据所述监测数据计算得到血糖数据；

(2)数据存储模块：记录并存储所述血糖数据和对应的时间；

(3)数据处理模块：根据数据存储模块中的血糖数据，找出血糖值随时间变化的规律；

(4)血糖预测模块：根据上述血糖随时间变化的规律计算结束血糖的预测值；

(5)显示模块：将上述预测值在显示屏上显示。

优选的，所述找出血糖值随时间变化的规律通过计算由监测数据组成的血糖值随时间变化曲线的开氏预测系数获得，计算公式为：

其中，n为测试的次数，Y_i为第i次获取的血糖值，t_i为第i次监测的时间；

并且所述计算结束监测t小时后血糖的预测值的计算公式为：

Y_t＝K·(t-t_n)+Y_n

其中，Y_t为结束监测t小时后的血糖预测值，K为计算得到的开氏预测系数，t_n为用血糖监测设备最后一次监测的时间，Y_n为用血糖监测设备最后一次监测的血糖值。

优选的，n≥50。

优选的，t≤12。

优选的，所述移动终端还包括报警模块，当所述血糖预测值高于报警模块中预先设定的阈值时，所述报警模块就发警报。

具体实施例

实施例一。

本实施例给出了一种预测血糖的系统，所述系统由所述可穿戴血糖监测设备和移动终端组成，所述可穿戴血糖监测设备外观做成一个手环，其可以包括：可穿戴本体以及在可穿戴本体上的粘贴部，所述可穿戴本体包括可穿戴部件、控制部和通讯部，所述粘贴部包括葡萄糖传感器，所述粘贴部被粘贴于人体皮肤，并且所述可穿戴本体通过所述可穿戴部件被穿戴在人体皮肤对应所述粘贴部粘贴的位置，所述葡萄糖传感器监测人体汗液中的葡萄糖测量值并传送至所述控制部，其中的葡萄糖传感器是一种石墨烯与黄金颗粒混合制成的葡萄糖传感器，其优选为美国、韩国等团队所研发的传感器。

所述控制部通过所述通讯部将监测数据以及对应的监测时间传送到所述移动终端，即其中不但记录了监测的葡萄糖数据以及对应的监测时间，这样可以生成一个时间对应监测数据的二维图表，以便于后续的预测过程。

优选的，所述移动终端包括：监测模块、数据存储模块、数据处理模块、显示模块以及血糖预测模块，其中数据处理模块分别电连接所述监测模块、数据存储模块、显示模块、报警模块和数据处理模块；

其中，

(1)血糖监测模块：与可穿戴血糖监测设备的通讯部进行数据交互以获得所述监测数据并根据所述监测数据计算得到血糖数据，这里的计算方法实际可以根据所选用的传感器提供方提供的计算公式来计算，或者通过血糖与汗液葡萄糖含量的历史数据进行查表获得，即建立一个血糖与汗液葡萄糖的专家数据库；

(2)数据存储模块：记录并存储所述血糖数据和对应的时间；

(5)显示模块：将上述预测值在显示屏上显示。

优选的，所述找出血糖值随时间变化的规律通过计算由监测数据组成的血糖值随时间变化曲线的开氏预测系数获得，该预测系数是一种历史数据模拟方法，是申请人对目前常见的简单公式进行改进获得，其能够高效的针对历史数据在一定范围内进行模拟，计算公式为：

并且所述计算结束监测t小时后血糖的预测值的计算公式为：

Y_t＝K·(t-t_n)+Y_n

本实施例选取的n≥50，这样历史数据的样本就足以支撑获得有效的模拟。

而模拟的时间段t≤12，即预测的时间被控制在12小时之内，这个时间之内可以进行高效的模拟而不时地预测数据失真。

优选的，显示模块中显示每间隔0.5小时的血糖预测值。

Claims

1.一种预测血糖的系统，其特征在于，所述系统由所述可穿戴血糖监测设备和移动终端组成，

所述可穿戴血糖监测设备包括：可穿戴本体以及在可穿戴本体上的粘贴部，所述可穿戴本体包括可穿戴部件、控制部和通讯部，所述粘贴部包括葡萄糖传感器，所述粘贴部可粘贴于人体皮肤，并且所述可穿戴本体通过所述可穿戴部件被穿戴在人体皮肤对应所述粘贴部粘贴的位置，所述葡萄糖传感器监测人体汗液中的葡萄糖测量值并传送至所述控制部，所述控制部通过所述通讯部将监测数据以及对应的监测时间传送到所述移动终端。

2.如权利要求1所述的预测血糖的系统，其特征在于，所述移动终端包括：监测模块、数据存储模块、数据处理模块、显示模块以及血糖预测模块，其中数据处理模块分别电连接所述监测模块、数据存储模块、显示模块和数据处理模块；

其中，

(2)数据存储模块：记录并存储所述血糖数据和对应的时间；

(5)显示模块：将上述预测值在显示屏上显示。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述找出血糖值随时间变化的规律通过计算由监测数据组成的血糖值随时间变化曲线的开氏预测系数获得，计算公式为：

K = \frac{Σ_{i = 1}^{n} Y_{i} t_{i} - \frac{1}{n} (Σ_{i = 1}^{n} Y_{i} Σ_{i = 1}^{n} t_{i})}{Σ_{i = 1}^{n} {t_{i}}^{2} - \frac{1}{n} {(Σ_{i = 1}^{n} t_{i})}^{2}}

并且所述计算结束监测t小时后血糖的预测值的计算公式为：

Y_t＝K·(t-t_n)+Y_n

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：n≥50。

5.如权利要求3所述的系统，其特征在于：t≤12。

6.如权利要求4或5所述的系统，其特征在于：显示模块中显示每间隔0.1小时的血糖预测值。

7.如权利要求2-6任一项所述的系统，其特征在于：

所述移动终端还包括报警模块，当所述血糖预测值高于报警模块中预先设定的阈值时，所述报警模块就发警报。