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公开(公告)号：CN114464291A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111577847.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的MDI剂量建议系统，包括指标计算模块、高斯过程学习模块和安全贝叶斯优化模块；指标计算模块将采集的某患者前一天24小时血糖进行记录并分段划分处理，并转化成能够描述血糖管理水平的非对称惩罚指标以及低血糖安全指标；高斯过程学习模块将指标结果和胰岛素剂量作为输入训练得到预测模型，利用预测模型得到剂量对应的预测结果；安全贝叶斯优化模块利用高斯过程学习模块预测得到的非对称惩罚指标预测模型的随机分布计算最大改善期望，并利用低血糖安全指标分布得到安全限制函数，将其作为风险惩罚因子加入改善期望，最后得到安全期望改善值；本发明利用多指标评价糖尿病患者血糖管理水平，逐步取得血糖的最优控制效果。
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公开(公告)号：CN114464291B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202111577847.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的MDI剂量建议系统，包括指标计算模块、高斯过程学习模块和安全贝叶斯优化模块；指标计算模块将采集的某患者前一天24小时血糖进行记录并分段划分处理，并转化成能够描述血糖管理水平的非对称惩罚指标以及低血糖安全指标；高斯过程学习模块将指标结果和胰岛素剂量作为输入训练得到预测模型，利用预测模型得到剂量对应的预测结果；安全贝叶斯优化模块利用高斯过程学习模块预测得到的非对称惩罚指标预测模型的随机分布计算最大改善期望，并利用低血糖安全指标分布得到安全限制函数，将其作为风险惩罚因子加入改善期望，最后得到安全期望改善值；本发明利用多指标评价糖尿病患者血糖管理水平，逐步取得血糖的最优控制效果。
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