糖尿病患者血糖预测中的算法研究及进展
蒋卓韵1
袁苏海1
俞志超1
李崭虹1
张冠群2
朱志刚1
1.上海理工大学 健康科学与工程学院,上海 2000932.江苏鱼跃凯立特生物科技有限公司,江苏 212300
摘要：糖尿病(DM)患者血糖水平受饮食、运动、胰岛素及压力等多因素影响,控制难度较大.准确预测血糖变化不仅有助于预测高、低血糖风险,还可优化治疗方案,提升患者生活质量.近年来,深度学习(DL)凭借强大的时序建模能力广泛应用于血糖预测,连续血糖监测(CGM)与可穿戴传感器的发展为其提供了数据支撑.本文系统梳理了DL在血糖预测领域的研究进展,介绍了常用的数据集与评价指标,并比较了不同模型的性能;最后,展望了个性化预测、多模态融合与可解释性模型等在血糖预测中的应用前景,以期为血糖预测研究提供参考.
关键词：糖尿病血糖水平高、低血糖连续血糖监测深度学习
分类号：R318(医用一般科学)TP183(自动化基础理论)R587.1(内分泌腺疾病及代谢病)
资助基金：上海市科委研究项目(2024-9-1)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 415-422 )
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