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公开(公告)号：CN119694586A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411851090.5
申请日：2024-12-16
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于血糖识别技术领域，公开了基于智能可穿戴设备的1型糖尿病无创低血糖识别方法，包括以下步骤：采集1型糖尿病患者多源生理指标和血糖数据并进行特征提取和分类标记；构建目标函数，结合叶子节点分裂和信息增益寻找目标函数最优解，得到打分函数和特征划分准则；根据低血糖发生概率绘制动态低血糖概率图谱，可视化患者发生低血糖事件的整体情况及变化，指导个体化的低血糖识别和预警；引入校正模块，根据反馈的指尖血糖水平持续对算法进行个体化优化。本发明采用上述基于智能可穿戴设备的1型糖尿病无创低血糖识别方法，解决了现有持续葡萄糖监测设备在血糖监测中有创、不可重复利用和价格昂贵的问题，实现了低血糖的准确识别。
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公开(公告)号：CN118430812A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410615721.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大学人民医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及医疗信息处理技术领域，公开一种用于糖尿病患者的心血管病动态风险预测模型的构建方法及其应用，包括：根据目标人群的基线数据和随访数据，基于机器学习算法，训练得到用于糖尿病患者的心血管病动态风险预测模型。本发明结合基线数据和随访数据，基于机器学习算法，训练得到的心血管病动态风险预测模型，能够准确预测糖尿病患者在预设时间范围内发生心血管病终点事件的概率，得到糖尿病患者的心血管病动态风险情况，有利于评估药物治疗疗效，确定药物应答者，建立准确的临床选择策略，指导临床精准用药。该模型是糖尿病患者中全球首个动态心脑血管病预测模型，在糖尿病大血管并发症监测和治疗选择中的临床应用前景非常广阔。
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公开(公告)号：CN118314070A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310017661.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京大学人民医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于腹部CT图像识别腹部脂肪分型的装置，包括：腹部脂肪数据采集装置，所述腹部脂肪数据采集装置用于采集腹部CT图像数据；腹部脂肪识别装置，所述腹部脂肪识别装置用于基于腹部CT图像识别不同类型的腹部脂肪组织体积，并计算不同类型腹部脂肪组织的占比数据；腹部脂肪分型装置，所述腹部脂肪分型装置根据不同类型腹部脂肪组织的占比数据进行分型，得到测试者的腹部脂肪类型。
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公开(公告)号：CN115881307A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111135389.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京大学人民医院
Abstract: 本发明公开了一种用于糖尿病聚类分型的数据处理装置及系统。本发明数据处理装置，包括：数据接收模块，接收患者的数据；数据处理模块，得到患者的年龄、BMI、HbA1c、HOMA2β和HOMA2IR的数值；数据存储模块，存储新诊断数据库的5项数据各自的均值、标准差，及分别与糖尿病聚类分型各亚型的聚类中心点数值；数据分析模块，计算患者的5项聚类指标标准化值与糖尿病聚类分型中各亚型的聚类中心点的总距离值；数据比较模块，患者的5项聚类指标标准化值与糖尿病聚类分型中各亚型的聚类中心点的总距离值，并比较这4个数值；判断模块，判定符合预定判定条件的患者的所属的亚型，并输出判定结果。本发明测定患者的指标并标准化，通过对比已知数据库聚类，得到患者的分型。
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公开(公告)号：CN118398194A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410484794.7
申请日：2024-04-22
IPC: G16H50/20 , G16B20/50 , G16B40/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost算法的GCK‑MODY鉴别诊断系统，包括数据采集与预处理模块和基于XGBoost算法的分类模块；数据采集与预处理模块，将采集完成的糖尿病患者的葡萄糖数据和分类标签对应整理，对葡萄糖数据进行最大最小归一化处理；将最大最小归一化处理后的葡萄糖数据作为分类模块的输入，分类标签作为分类模块的输出，进行XGBoost模型训练；XGBoost模型通过梯度提升算法最小化损失函数，并通过正则化技术来防止过拟合进行训练。本发明采用上述一种基于XGBoost算法的GCK‑MODY鉴别诊断方法及系统，实现了对于葡萄糖变化时间序列的二分类，从而在2型和GCK‑MODY基因突变型糖尿病人的区分问题中获得具有较高的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109599159A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811621333.0
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京大学人民医院
Abstract: 本发明涉及一种胰岛素强化治疗中获得餐时胰岛素剂量的称量方法及其应用装置，该装置包括数据处理模块以及分别与数据处理模块电连接的电子秤和触控显示屏；触控显示屏用于向数据处理模块输入信息以及显示数据处理模块输出的信息；电子秤用于为食材称重并将称重数据发送到数据处理模块；数据处理模块用于根据电子秤和触控显示屏输入的信息计算出本餐所需要的胰岛素剂量。本发明设计科学，操作简单，使用方便，既解决了碳水化合物计算的实际困难，又帮助患者整理利用了血糖监测设备提供的数据及变化趋势，在进行规范胰岛素注射相关糖尿病教育中具有重要的意义，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN114689877B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202011607552.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京大学人民医院
IPC: G01N33/72
Abstract: 本发明公开了用于个体化预测和校准糖化血红蛋白值并辅助判断血糖升高风险的数据处理装置。它包括如下模块：(A)数据接收模块，数据接收模块被配置为接收如下至少一项参数：待测者的单次空腹血浆血糖、单次餐后2小时血浆血糖、多次空腹毛细血管血糖的算数平均值、多次餐后2小时毛细血管血糖的计算算数平均值、单次糖化白蛋白；(B)数据运算模块；数据运算模块被配置为接收来自数据接收模块的数据；数据运算模块包括参数运算模块一和参数运算模块二，其运算得到HbA1c点估计值；按照临床需求设定HbA1c预测范围宽度和HbA1c点估计值，计算得到待测者HbA1c预测范围的下限和上限。本发明采用按照临床需求设置预测范围宽度的方法，提高了辅助判断血糖升高的精确性。
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公开(公告)号：CN113151433A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010377232.4
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京大学人民医院 , 博淼生物科技(北京)有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12Q1/686 , C12N15/11
Abstract: 本发明针对中国人群单基因糖尿病新发现一个基因突变位点的检测试剂盒，该位点为过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)基因的c.284A＞G，并针对该位点采用Taqman技术进行了通用探针及位点特异性探针，形成检测试剂盒，便于临床推广使用，本发明中涉及的基因突变位点为中国人群首次发现，可面向中国人群特定单基因糖尿病进行个体化用药指导，提升相应的治疗效果。
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公开(公告)号：CN112927802A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110117772.3
申请日：2021-01-28
Abstract: 本发明提供一种专家经验辅助的餐前胰岛素剂量学习优化决策系统，结合人工智能和专家经验方法，同时挖掘患者血糖监测和胰岛素输注数据蕴含的信息，实现在少样本下，仍能基于历史数据确定安全有效的餐前胰岛素剂量，改善餐后血糖管理，同时赋予系统不断自适应学习，提升决策性能的能力；由此可见，本发明为改善餐后血糖管理，利用少量患者历史数据，设计了专家决策辅助的餐前胰岛素剂量个体化学习决策系统，该系统引入模型预测评估方法，有效避免少样本条件下系统决策失误，持续学习患者血糖代谢规律；同时，本发明还引入迭代更新思想，自适应确定餐后血糖管理目标，实现为不同患病情况的糖尿病患者少样本下快速确定安全有效的餐前胰岛素剂量。
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公开(公告)号：CN106609301A
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510701195.7
申请日：2015-10-26
Applicant: 北京大学人民医院
IPC: C12Q1/68
Abstract: 本发明公开了一种辅助诊断1型糖尿病患者的试剂盒。本发明所提供的辅助诊断1型糖尿病患者的试剂盒包括用于检测hsa-miR-1181的产品；所述hsa-miR-1181的序列如序列表中序列1所示。实验证明，本发明提供的试剂盒可以辅助诊断1型糖尿病，利用miRNA分子标记物hsa-miR-1181可以辅助诊断1型糖尿病，具有良好的灵敏度和特异性，miRNA分子标记物hsa-miR-1181用于指导临床进行糖尿病分型具有重要价值，对于1型糖尿病的诊断和治疗具有重大价值。
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