公开(公告)号：CN119170278A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411413802.5

申请日：2024-10-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 蒋方元 ,  王泽蓬 ,  施俊逸 ,  蒋葵 ,  陈亚兰

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06N20/00 ,  G16H10/20 ,  G06N3/084 ,  G16H80/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的糖尿病患者健康素养智能测评器，包括树莓派5嵌入式平台、触控显示屏、麦克风和扬声器，所述树莓派5嵌入式平台上集成有健康素养水平预测模块、用户信息收集和健康素养水平评估模块和安全与隐私保护模块。本发明采用逻辑回归算法对用户的个人基本信息进行实时分析，能够在几秒钟内生成健康素养风险评估结果和个性化建议。相比传统问卷调查评估方法，本系统显著提高了健康管理的效率。系统基于多中心真实世界数据构建的预测模型，准确反映糖尿病患者的健康素养水平。经过实测，系统的评估准确性较传统基于问卷的评估方法提高了约25％。这一改进显著减少了评估误差，为患者提供了更可靠的健康指导。

公开(公告)号：CN118942692A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410943870.6

申请日：2024-07-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈亚兰 ,  施俊逸 ,  蒋葵 ,  蒋方元 ,  王泽鹏 ,  王古衡 ,  张涵 ,  张远鹏 ,  黄浩天

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G16H50/50

Abstract: 本发明涉及时间预测技术领域，具体地说，涉及基于大数据分析的健康监测时间预测系统。其包括获取分析单元、数据模型单元、评估展示单元、干预建议单元。本发明数据模型单元根据分析的个体健康状况数据、提取的个体健康数据和提取的历史个体健康数据建立时间预测模型，当接收到数据采集频率不足命令数据时，数据模型单元从分析判断模块中提取个体生活习惯、遗传因素、环境影响数据进行时间预测模型的更新，时间预测模型可以预测个体未来面临的健康问题和疾病风险，帮助个体及早采取预防和干预措施，同时通过更新最近阶段的数据，可以保持时间预测模型的时效性和准确性，更好地反映个体当前的健康状态和动态变化，提高预测的精度和可靠性。

公开(公告)号：CN119943398A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510035451.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 南通大学

Inventor： 蒋葵 ,  蒋方元 ,  张文雅 ,  江怡美 ,  杨秋雯 ,  陈亚兰

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/10 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2415 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及健康数据管理技术领域，具体为基于大数据的糖尿病管理系统，系统包括：异常监测模块、风险分析模块、健康状态模拟模块、监测管理模块。本发明中，通过数据处理与分析技术，对于糖尿病管理带来显著改进，精细化的数据审查和异常监测策略确保数据质量，剔除不合格数据，识别异常点，并通过时间序列分析异常点的发展趋势，这样的数据处理不仅提高数据的准确性，还增强对潜在健康风险的预测能力，对风险区域的评估和等级划分，使得医疗提供者可以更精确地理解和预防疾病风险，通过模拟糖尿病患者的健康状态，能够预测未来的健康转变，帮助制定更为前瞻性的恢复计划，提升疾病管理的效率和效果，促进患者生活质量的提升。

公开(公告)号：CN119833121A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510035455.5

申请日：2025-01-09

Applicant: 南通大学

Inventor： 蒋葵 ,  杨秋雯 ,  江怡美 ,  张文雅 ,  蒋方元 ,  陈亚兰

IPC: G16H50/20 ,  A61B5/145 ,  A61B5/021 ,  A61B5/33 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明涉及生理测量技术领域，具体为一种糖尿病症状自动检测系统，系统包括：血糖波动分析模块、多饮多尿症状检测模块、衰退水平评估模块、进展阶段识别模块。本发明中，通过实时血糖监测和患者饮食状态的关联分析，精准捕捉血糖水平变化，预测病情的发展趋势，增强病情监控的实时性，使医疗干预更为及时有效，通过对患者饮水量和尿量的连续监测，及时发现糖尿病患者多饮多尿的症状，并通过数据分析确定目标症状与糖尿病进展的相关性，增强对早期糖尿病并发症的识别能力，结合对于器官功能水平的评估，识别器官受损的迹象，帮助调整治疗策略，预防并发症发展，提高了疾病监控的实时性和准确性，降低长期治疗的复杂性和成本。

公开(公告)号：CN118942692B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410943870.6

申请日：2024-07-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈亚兰 ,  施俊逸 ,  蒋葵 ,  蒋方元 ,  王泽鹏 ,  王古衡 ,  张涵 ,  张远鹏 ,  黄浩天

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G16H50/50

Abstract: 本发明涉及时间预测技术领域，具体地说，涉及基于大数据分析的健康监测时间预测系统。其包括获取分析单元、数据模型单元、评估展示单元、干预建议单元。本发明数据模型单元根据分析的个体健康状况数据、提取的个体健康数据和提取的历史个体健康数据建立时间预测模型，当接收到数据采集频率不足命令数据时，数据模型单元从分析判断模块中提取个体生活习惯、遗传因素、环境影响数据进行时间预测模型的更新，时间预测模型可以预测个体未来面临的健康问题和疾病风险，帮助个体及早采取预防和干预措施，同时通过更新最近阶段的数据，可以保持时间预测模型的时效性和准确性，更好地反映个体当前的健康状态和动态变化，提高预测的精度和可靠性。