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龙图腾网获悉广东乐心医疗电子股份有限公司申请的专利融合生理数据及行为数据的血糖动态预测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：CN120959733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511322968.0，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权融合生理数据及行为数据的血糖动态预测方法及系统是由潘伟潮;潘志刚;李胜利;秦箫学;刘子毅;余文翰;崔莹莹设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合生理数据及行为数据的血糖动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗健康技术领域，一种融合生理数据及行为数据的血糖动态预测方法及系统，包括：利用可穿戴设备采集患者的原始数据集，利用血糖监测设备获取血糖值序列，对原始数据集进行预处理，对预处理数据集中的预处理数据及血糖值序列中的血糖值均执行特征提取操作得到原始高维特征数据集，利用时序分析模型进行血糖值相关性评估，获得血糖值影响权重集，将多模态特征向量集与血糖值影响权重集进行加权融合得到加权向量集，将加权向量集划分为训练集及验证集，对初步血糖预测模型进行验证，优化初步血糖预测模型，利用优化血糖预测模型进行血糖预测，实现对血糖的动态预测。本发明可解决血糖预测时，考虑的特征因素单一及预测准确性低的问题。

本发明授权融合生理数据及行为数据的血糖动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合生理数据及行为数据的血糖动态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预确认的可穿戴设备及预设的采集时间间隔采集患者的原始数据集，利用预确认的血糖监测设备及采集时间间隔获取血糖值序列，其中，原始数据集中包括多个原始数据，且原始数据包括生理数据及行为数据，血糖值序列中包括多个血糖值； 对原始数据集进行预处理，得到预处理数据集，其中，预处理数据集中包括多个预处理数据； 所述对原始数据集进行预处理，得到预处理数据集，包括： 对原始数据集进行数据缺失检测，得到缺失检测报告； 利用缺失检测报告确认出缺失数据，其中，缺失数据包括单点随机缺失数据或连续缺失数据段； 对缺失数据中的单点随机缺失数据进行补全，得到补全数据集； 识别缺失数据中连续缺失数据段的数据缺失时间，确认所述数据缺失时间小于预设的缺失时间阈值，则对缺失数据中连续缺失数据段进行重建，得到补全数据段； 将补全数据集、补全数据段及原始数据集进行整合，得到修复数据集； 利用预设的归一化方法对修复数据集进行归一化，得到归一化数据集； 将归一化数据集及血糖值序列进行时间校准，得到预处理数据集； 对预处理数据集中的预处理数据及血糖值序列中的血糖值均执行特征提取操作，得到原始高维特征数据集； 所述对预处理数据集中的预处理数据及血糖值序列中的血糖值均执行特征提取操作，得到原始高维特征数据集，包括： 从预处理数据集中提取出预处理生理数据集及预处理行为数据集； 对预处理生理数据集进行时间域特征提取，得到生理特征向量集； 对预处理行为数据集进行分段聚合近似处理，得到行为特征向量集； 对血糖值序列进行特征提取，得到血糖特征向量集； 将生理特征向量集、行为特征向量集与血糖特征向量集按时间维度进行特征关联，得到原始高维特征数据集； 对原始高维特征数据集进行融合，得到多模态特征向量集； 利用预构建的时序分析模型对多模态特征向量集进行血糖值相关性评估，得到特征重要性评估数值，基于所述特征重要性评估数值获得血糖值影响权重集； 将多模态特征向量集与血糖值影响权重集进行加权融合，得到加权向量集； 将加权向量集划分为训练集及验证集，利用预构建的时间序列建模方法对训练集进行建模，得到初步血糖预测模型，其中，训练集在加权向量集中的占比为70%，验证集在加权向量集中的占比为30%，且验证集所对应的时间晚于训练集； 利用验证集对初步血糖预测模型进行验证，得到验证评估结果，根据验证评估结果优化初步血糖预测模型，得到优化血糖预测模型，利用所述优化血糖预测模型对患者进行血糖预测，得到患者预测血糖值，利用患者预测血糖值及预设的血糖阈值获取血糖风险预警报告，实现对血糖的动态预测。

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