1.本发明涉及一种使用手机应用程序进行糖尿病全病程管理的方法。
背景技术：
2.糖尿病已成为我国常见代谢性疾病，依who诊断标准，我国糖尿病患病率上升至11.2%。我国2型糖尿病的患病率为10.4%，男性和女性患病率分别为11.1%和9.6%，男性高于女性，常导致急性严重低血糖、慢性肾衰及脂肪肝等靶器官损伤，甚至致残、致死，缩短患者预期寿命。因此，糖尿病越来越受到社会大众的关注，但糖尿病病自身的复杂性、临床诊疗难度高、医护人员短缺等诸多因素造成糖尿病在临床诊断和治疗中仍存在很多问题。
技术实现要素：
3.针对复杂的糖尿病诊疗实际应用场景，为解决多源异构数据融合、诊疗及推断过程可解释、医生与人工智能的角色分配和权限划分等关键技术难题，该方法由四个层次构成，分别是数据层、算法层、平台层和应用层。
4.技术方案：一种使用手机应用程序进行糖尿病全病程管理的方法，其特征在于，所述的方法由四个层次构成，分别是数据层、算法层、平台层和应用层。
5.针对复杂的糖尿病诊疗实际应用场景，为解决多源异构数据融合、诊疗及推断过程可解释、医生与人工智能的角色分配和权限划分等关键技术难题1)数据层：专病知识库和患者个人专病档案相融合结合web挖掘等技术对最新医学知识、前沿临床研究和科研成果进行自动收集与标注、挖掘与分析、结构化存储与应用，突破多源异构数据融合等难点，打造专病管理知识库。
6.基于患者病历、诊疗数据、医学影像等基本医疗数据，在物联网和移动互联网技术的支持下，即时获取患者的动态指标数据，特别是餐前血糖和餐后两小时血糖等疾病相关指标，形成患者个人持续动态的健康档案。
7.此外，大数据云还涵盖患者的生活方式数据，包含膳食、运动、睡眠等多维度生活方式信息。
8.2)算法层：“模型+数据”的糖尿病ai智能诊疗系统在算力支持下，糖尿病ai智能诊疗系统可以基于最新专病知识库和患者个人专病档案，制定个性化专病管理方案，覆盖院内、院外的不同时间段。
9.以实际糖尿病医疗大数据和人工糖尿病诊疗过程模型为基础，通过调节患者病症参数、护士护理参数以及医生处方参数等计算实验手段，自动生成大量新数据；然后，一方面把新生成数据提供给医生，请医生协助判断哪些情况是实际可能遇到的糖尿病情况，为医生提供学习和培训机会；另一方面，利用医生反馈的数据，扩大系统自身的数据集，引入知识图谱、模糊逻辑和知识推理技术，对“虚拟诊断”过程进行疗效评估的同时，累积系统经
验与知识，提高系统智能水平。
10.通过计算实验过程，系统中收录并累积了大量自动生成的“虚拟患者”、“虚拟诊断过程”、“虚拟治疗方案”。当医生在实际看诊中遇到与系统已有“虚拟患者”相似的情况，只需输入患者信息，即可通过知识引擎搜索方式实现真实患者的“虚拟诊断”；再结合医生经验选择系统智能自主推荐的治疗方案。以这样“人
‑
系统融合”、数据闭环反馈、多轨执行的方式，实现糖尿病ai智能诊疗系统的精准运行。
11.3)平台层：糖尿病专病全程管理saas平台。
12.平台层将数据层和算法层的能力进行融合，为应用层提供能力支持。通过糖尿病专病全程管理saas平台，可以实现主管部门、医院等管理角色进行数据统计、管理效果分析、费效分析等功能。
13.4)应用层：多角色协同管理。
14.应用层是各角色、设备参与全病程管理的直接终端和通道：
①
医生端：医生端是医生掌握所管理病人信息、复核ai诊疗系统方案、下达医嘱、与病人建立直接联系的通道。以app和web的形式展现。
15.②
患者端：患者端是患者对自身疾病进行全病程管理的终端工具，通过患者端，患者可以上传生活方式数据和专病检测数据，同时可以查看和接受医嘱、生活方式建议，在必要的情况下，可与主管医生进行直接联系，提高患者对自身病程的感知度。以app的形式展现。
16.③
采集端：主要用于物联网设备的数据上传，以专病相关项目的监测设备为主。包含尿酸检测仪、尿常规监测仪等。采集端程序通过嵌入式软件的形式安装在智能硬件内，与大数据云实现数据通信，补充和更新专病档案。
17.④
药械端：药械端供药店等行业产品供应商和销售商使用。以自主入驻、平台审核的机制实现生态合规供应商的进入。生态合规供应商可以在药械端查看经过医生复核、患者确认（或患者直接购买）的药品、器械订单信息，并通过快递进行配送。以web的形式呈现。
18.⑤
运营端：运营端供平台管理人员使用。运营端可以对患者进行专病健康宣教、对糖尿病ai智能诊疗系统产生管理方案的复核、规划和提升医患沟通的效率、辅助和配合医生进行管理方案的实施。以web的形式呈现。
19.效果和优点：一种使用手机应用程序进行糖尿病全病程管理的方法，开辟慢病智能诊疗新路径，研发具有完全自主知识产权的慢病全程管理方法，助力区域医疗诊疗及服务水平提升，打造线上线下结合的云诊疗模式，提高患者管理水平。
具体实施方式
20.1)硬件（软件）数据采集。
21.①
通过智能血糖检测仪、血常规检测仪等设备进行专病相关指标的自助检测。如在其他医院或系统未支持设备进行检测，亦可通过患者端app进行录入或语音输入。
22.②
将生活方式信息进行采集，如通过患者端app，对膳食内容进行图片信息采集，通过智能运动手环和app，对运动信息进行采集。
23.2)上传大数据云。
24.①
检测数据上传至大数据云。并通过标准化技术，对数据进行归一处理。形成患者个人专病档案。
25.3)糖尿病ai智能诊疗系统制定方案。
26.①
结合ai算法和数据，为患者制定系统管理方案，包含诊疗、监测、膳食、运动、心理等多个方面。
27.4)运营人员方案初审。
28.①
运营人员对上述系统自动生成的方案进行初审，检查方案完整性和基本合理性；
②
对复合基本要求的方案，交医生复审；
③
对不复合基本要求的方案，进行完善、补充，反馈至系统，帮助系统进行持续学习。并继续提交医生复审。
29.5)医生复审。
30.①
对经过运营人员初审的方案进行复审，主要考察方案在医学层面的合理、合规。
31.6)患者接收并确认方案。
32.①
查看经医生复审的全程管理方案；
②
从费用、可执行等方面进行考虑，对可以的接受方案，进行确认和费用支付；
③
从费用、可执行等方面进行考虑，不可以的接受方案，进行反馈，并由系统运营人员进行方案的初步调整，继续发医生复审，并要求患者确认。
33.7)药械协同供应商提供方案指定药品和服务。
34.①
经医生复审、患者确认的管理方案中，涉及需要提供药械等产品和服务的，发送至供应商系统；
②
供应商根据内容明细进行产品组合和配送，并在应用中进行反馈。
35.8)持续管理、行为反馈和记录。
36.①
基于方案、产品和服务，患者对专病进行全程全面的管理，并通过患者端进行行为反馈和记录；
②
系统根据方案周期自动进行效果回顾，并制定后续方案，继而进入新周期服务。