[发明专利]用于基于机器学习实现获取来改进低血糖预测的血糖数据集优化在审
| 申请号： | 201980082675.6 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN113168917A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | A·伊曼巴耶夫 | 申请（专利权）人： | 诺和诺德股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 申屠伟进;吕传奇 |
| 地址： | 丹麦*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于基于分类器获取来改进低血糖预测的数据集扩展方法，并且包括以下步骤：提供针对受试者的原始数据集，该数据集包括在给定采样率下获得的多个BG值以及与其相关联的在多个天数N内的时间戳；以及通过对作为输入X的评估块值(eHH)进行滚动方案时间分箱以执行数据变换来产生作为输出Y的对应预测值(pHH)，其中X被创建为包括针对给定过去时间段T‑p的BG值的滑动窗口，并且其中Y被创建为指示给定未来时间T‑f处的BG值是否低于指示低血糖状况的给定阈值的指示符I。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 基于 机器 学习 实现 获取 改进 低血糖 预测 血糖 数据 优化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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