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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司;湖南大學(xué);湖南智龍物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司申請的專利一種糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險智能預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114974578B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210376269.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險智能預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)是由尹駿剛;鄭璠;王森林;張小剛;王勛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險智能預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：早期識別低血糖發(fā)生高危人群對于預(yù)防和干預(yù)其發(fā)生具有重要的臨床意義。本發(fā)明公開了一種基于改進無監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，包括如下步驟：獲取患者各類數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；對所采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；利用非線性轉(zhuǎn)換公式對預(yù)處理后數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換；將非線性轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)導(dǎo)入稀疏編碼器進行訓(xùn)練；利用逆轉(zhuǎn)換公式對稀疏編碼器輸出數(shù)據(jù)進行逆轉(zhuǎn)換；通過逆轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)智能分析，獲得糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險預(yù)測結(jié)果。針對傳統(tǒng)預(yù)測模型無法納入非線性多分類復(fù)雜因素、基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型準確率低的問題，本發(fā)明提出了將樣本輸入與樣本標簽合并的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法模型、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，顯著提高了糖尿病患者術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險預(yù)測的準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險智能預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進無監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：包括如下步驟： S1：獲取患者各類數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)； S2：對步驟S1所述數(shù)據(jù)進行預(yù)處理； S3：利用非線性轉(zhuǎn)換公式對步驟S2所述數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換； S4：將步驟S3所述數(shù)據(jù)導(dǎo)入稀疏編碼器進行訓(xùn)練； S5：利用逆轉(zhuǎn)換公式對步驟S4所述稀疏編碼器輸出數(shù)據(jù)進行逆轉(zhuǎn)換； S6：分析步驟S5所述逆轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，獲得糖尿病術(shù)中低血糖發(fā)生風(fēng)險預(yù)測結(jié)果。 所述步驟S2具體為：數(shù)據(jù)缺失值填充，缺失數(shù)據(jù)標記為NaN、Z-score數(shù)值歸一化處理； 所述步驟S3具體為： 將步驟S2中預(yù)處理后數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換公式如下： 式中n為訓(xùn)練或測試樣本編號，x為未轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，y為轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)；NaN為數(shù)據(jù)缺失時x的值。 所述步驟S4具體為： 獲得步驟S3所述所有轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)后，輸入如下稀疏自編碼器進行訓(xùn)練： Yn＝RelUWnYn-1+bn Y0＝y(tǒng) 式中Yn為稀疏自編碼器第n層輸出，Wn為各層權(quán)系數(shù)矩陣，bn為各層偏移；RelU函數(shù)表達式如下： 式中a為激活函數(shù)控制參數(shù)，可通過反向傳播訓(xùn)練或設(shè)定合適的值。 所述步驟S5具體為： 使用如下逆轉(zhuǎn)換公式對步驟S4所述稀疏自編碼器的輸出結(jié)果進行逆轉(zhuǎn)換： 式中Yn為待逆轉(zhuǎn)換的稀疏自編碼器輸出數(shù)據(jù)，Zn為逆轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，NaN表示該項數(shù)據(jù)無法預(yù)測。

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