技术特征：
1.一种智能化的胰岛素泵控制系统，包括：多组胰岛素泵和云服务器，每组胰岛素泵包括胰岛素泵本体和胰岛素泵控制装置，所述胰岛素泵本体包括储液部(103)、注射部(104)、无线通信装置(105)以及微控制器(107)，所述无线通信装置(105)用于与胰岛素泵控制装置有线或无线通信，所述储液部(103)用于承装胰岛素，所述注射部(104)用于胰岛素的皮下注射，所述胰岛素泵控制装置包括远程通信单元(201)、第二无线通信装置(202)、本地控制单元(203)，所述远程通信单元(201)用于与云服务器进行通信，第二无线通信装置(202)与无线通信装置(105)通信连接，接收本地控制单元(203)的控制指令；所述云服务器包括数据库、患者匹配系统以及第二远程无线通信装置，所述数据库中存储有训练数据和患者数据，所述患者匹配系统用于基于当前患者的参数信息为其匹配相近的训练数据，并基于训练数据进行基于即时性参数的神经网络模型的训练，基于训练后的模型生成参考控制指令，所述第二远程无线通信装置与远程通信单元通信连接，用以向其发出参考控制指令，其中，所述控制指令基于即时性参数模型基于患者相似性以及病情控制情况的评级来确定。2.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述患者匹配系统中设置有神经网络模型，所述神经网络模型经由标签数据进行训练，所述云服务器对于新的患者数据，将患者数据带入到神经网络模型，获得与该患者数据对应的胰岛素泵控制信息。3.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述患者匹配系统中设置有第一聚类分析模型、第二聚类分析模型和第三神经网络模型，所述第一聚类分析模型基于强相关参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第一类别，所述第二聚类分析模型基于强相关参数和相关参数两种参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第二类别，基于患者数据的类别为其选取第一类别和第二类别的交集中的训练数据的即时性参数对第三神经网络模型进行训练并利用训练后的神经网络模型确定患者的胰岛素供应量。4.根据权利要求3所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述第三神经网络模型的输入参数为诱因参数，输出参数为结果参数，对患者的即时性参数按时间进行截取，获得n个包含预定时间段的即时性参数组，将各个参数组分别代入到bp神经网络模型中，以输出的结果参数和真实结果参数的匹配度误差最低为优化条件，对该模型进行优化训练，获得相应模型参数。5.根据权利要求3所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述第三神经网络模型为反向传播网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，根据每个患者的即时性诱因参数，对于每个诱因赋予初始权重作为输入参数，输入层的神经元的数目根据诱因参数的数目确定，输出层的神经元数目根据结果参数的数目确定，输入层到隐含层的神经元采用非线性传播。6.根据权利要求5所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，非线性传播过程采用下述函数：x
i
表示第i个输入参数，y
j
表示中间层的第j个神经元输出，n表示输入参数的个数，m表示中间层神经元的个数，i∈[1,n],j∈[1,m]，α
ij
，β
ij
，γ
ij
，δ
ij
为对于y
j
的传播函数参数，当i+1大于n时，取x
i+1
为x1。7.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述胰岛素泵本体还包括：显示屏幕(101)、控制按钮(102)和输液管(106)。
8.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述胰岛素泵控制装置还包括定位模块(206)，其用于对当前胰岛素泵进行定位，所述云服务器中存储有预设地图以及胰岛素泵的禁入区域，当所述定位模块(206)检测到当前胰岛素泵靠近胰岛素泵的禁入区域预定范围时，所述定位模块向所述微控制器(107)发出警报。9.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述胰岛素泵控制装置还包括数据采集单元(205)，所述数据采集单元用于采集当前患者的饮食数据、体检数据以及作息数据。10.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述储液部(103)设置有胰岛素驱动控制机构，其采用电动马达带动螺旋杆进行驱动控制，所述注射部(104)包括注射针以及用于注射针的固定贴片。
技术总结
本发明公开了一种智能化的胰岛素泵控制系统，包括：多组胰岛素泵和云服务器，每组胰岛素泵包括胰岛素泵本体和胰岛素泵控制装置，所述胰岛素泵本体用于执行胰岛素的基本功能，所述胰岛素泵控制装置包括远程通信单元、第二无线通信装置、本地控制单元，所述远程通信单元用于与云服务器进行通信，第二无线通信装置与无线通信装置通信连接，接收本地控制单元的控制指令；所述云服务器包括数据库、患者匹配系统以及第二远程无线通信装置，所述数据库中存储有训练数据和患者数据，所述患者匹配系统用于基于当前患者的参数信息为其匹配相近的患者信息并生成参考控制指令。者信息并生成参考控制指令。者信息并生成参考控制指令。
技术研发人员：胡艳 刘芳 范黎
受保护的技术使用者：中南大学湘雅二医院
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2022/12/9