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龙图腾网恭喜四川互慧软件有限公司;三台县人民医院(川北医学院附属三台医院)申请的专利一种基于实时采集的糖尿病数据监管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：CN119943413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510412934.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于实时采集的糖尿病数据监管方法及系统是由郑建波;王家珍;申玲;左天熙;叶娟设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时采集的糖尿病数据监管方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于实时采集的糖尿病数据监管方法及系统，涉及糖尿病数据分析技术领域，包括：采集患者的静态特征参数，静态特征参数包括患者的个人信息及治疗信息；周期性采集患者的动态特征参数，动态特征参数包括患者的血糖数据；基于静态特征参数和动态特征参数构建特征向量，特征向量包括预测修正特征向量和体征特征向量，预测修正特征向量和体征特征向量中的数值越大代表对糖尿病的负面影响越大；根据特征向量通过肾病预测模块进行肾病病变风险评估。本发明具有可以提供更能适应个体化差异的、准确的糖尿病影响下的肾病病变风险评估的优点。

本发明授权一种基于实时采集的糖尿病数据监管方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时采集的糖尿病数据监管方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集患者的静态特征参数，静态特征参数包括患者的个人信息及治疗信息； 周期性采集患者的动态特征参数，动态特征参数包括患者的血糖数据； 基于静态特征参数和动态特征参数构建特征向量，特征向量包括预测修正特征向量和体征特征向量，预测修正特征向量和体征特征向量中的数值越大代表对糖尿病的负面影响越大； 根据特征向量通过肾病预测模块进行肾病病变风险评估； 所述肾病预测模块包括： 输入层，用于输入所述特征向量； 特征融合层，用于对所述特征向量进行多模态融合得到融合特征矩阵； 输出层，用于根据融合特征矩阵输出是否发生肾病病变的预测结果； 对所述特征向量进行多模态融合的方法为： 对预测修正特征向量和体征特征向量进行线性变换： ； ； ，； ，； ； 其中，和分别为线性变换后的和，和为线性变化权重，和为线性变化偏置，为线性化的目标维度，为的维度，为的维度，max为求最大值函数，和分别代表维度为和的实数矩阵，代表维度为d的一维向量； 获取拼接特征向量S: ; 获取注意力权重： ； 其中，代表softmax函数，为注意力权重矩阵，为注意力偏置； 获取融合特征矩阵： ； 其中，为矩阵的点乘运算符； 根据融合特征向量输出是否发生肾病病变的预测结果的方法为： 将所述融合特征矩阵进行线性变换得到中间参数： ； 其中，为变换权重且维度为，为变换偏置且为常数； 通过sigmoid获取发生肾病病变的概率： ； 其中，e为自然常数。

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