算法破局血糖监测困境 产学研协同赋能糖尿病精准管理——东北大学信息学院糖尿病CGM监管系统合作案例

作为国内顶尖的高等学府之一，东北大学信息科学与工程学院（简称“东北大学信息学院”）始终深耕信息与通信工程、计算机科学与技术等核心领域，以“科研赋能民生、技术服务健康”为重要导向，积极推动信息技术与医疗健康领域的深度交叉融合。依托学校雄厚的科研积淀与人才优势，学院不仅在人工智能算法、大数据分析等技术领域成果斐然，更长期聚焦慢性病管理智能化升级需求，此前已与多家医疗机构、企业达成产学研合作共识，在医疗健康信息化领域积累了丰富的技术研发与成果转化经验。糖尿病作为全球高发的慢性代谢性疾病，我国患者群体已达1.41亿，且超半数患者血糖控制未达标，传统血糖监测模式的诸多痛点，成为学院科研攻关的核心聚焦方向之一。

在糖尿病管理体系中，血糖监测是核心环节，直接决定诊疗方案的精准度与有效性。然而，传统血糖监测模式长期面临难以破解的困境：临床常用的指尖采血（SMBG）虽为监测金标准，但需频繁穿刺采血，不仅给患者带来持续疼痛感，导致依从性大幅下降，尤其老年、儿童患者抵触情绪更为明显，部分患者因逃避监测引发血糖失控，进而诱发各类并发症；同时，指尖采血仅能获取单点血糖数据，无法捕捉夜间低血糖、餐后血糖波动等关键时段的血糖变化，数据连续性缺失，医生难以全面掌握患者代谢动态，无法制定个性化的饮食、用药及运动指导方案；此外，人工记录、分析血糖数据耗时费力，易出现记录失误、数据滞后等问题，既增加患者管理负担，也制约了临床科研对大样本血糖数据的高效利用。

为破解传统血糖监测的核心痛点，实现糖尿病管理的智能化、精准化升级，东北大学信息学院经过充分调研临床需求、梳理技术难点，最终选择与我方开展深度合作，依托我方在医疗设备研发、临床数据整合方面的优势，联合攻关糖尿病连续血糖监测（CGM）监管系统，核心聚焦“算法赋能”，打造无需每日频繁采血的高效血糖监测解决方案，构建“技术研发-临床适配-成果落地”的产学研协同创新模式。

本次合作研发的糖尿病CGM监管系统，以“精准监测、智能预警、个性适配”为核心目标，打破传统监测模式局限，核心亮点在于我方与东北大学信息学院联合优化的多维度智能算法体系，从数据采集、分析解读到风险预警全流程实现技术突破，真正解决患者每日频繁测血糖的核心诉求。系统整体由硬件采集终端、智能算法引擎、终端管理平台三部分组成，其中算法引擎作为核心中枢，承担着数据降噪、趋势预判、风险预警等关键功能，凝聚了双方技术研发的核心成果。

算法体系的核心突破，首先在于实现了血糖数据的精准解析与噪声过滤。连续血糖监测（CGM）技术通过皮下传感器实时采集组织间液葡萄糖浓度，虽能实现无创、连续监测，但原始数据易受皮肤状态、运动干扰、环境因素等影响，存在较多噪声，传统算法难以精准提取有效信息。为此，双方研发团队基于Transformer架构，结合自监督学习算法，构建了专属的CGM数据预训练模型，通过海量临床血糖数据训练优化，能够精准识别并过滤无效噪声数据，同时高效提取血糖变化的核心特征，实现单点监测数据与连续趋势的精准匹配，即使在患者运动、进食、夜间睡眠等复杂场景下，也能保障血糖数据的准确性，为后续分析研判奠定坚实基础。

更为关键的是，系统通过预测性算法实现了“被动监测”向“主动预警”的升级，大幅减少患者主动监测频次。研发团队整合多维度临床数据，包括患者年龄、病程、用药情况、饮食结构、运动习惯等，优化构建了血糖趋势预测算法模型，能够基于连续采集的血糖数据，精准预判未来2-4小时的血糖变化趋势，提前识别低血糖、高血糖风险。当算法预判血糖将超出安全范围时，系统会通过终端设备（手机APP、智能手环）自动发出声光预警，同时将预警信息同步至患者家属及医护人员终端，尤其解决了夜间低血糖难以察觉的安全隐患——患者无需夜间频繁起床采血监测，系统可24小时智能守护，真正实现“无需每日刻意监测，风险早知道”的核心需求。

此外，针对不同患者的个体差异，系统搭载了个性化适配算法，进一步提升监测与管理的精准度。糖尿病患者的血糖波动受多种因素影响，个体差异显著，单一监测模式难以适配所有患者需求。为此，双方通过聚类算法对海量患者数据进行分析，划分不同患者亚型，结合个体代谢特征优化算法参数，使系统能够根据每位患者的血糖波动规律，动态调整监测频率与预警阈值：对于血糖波动平稳的患者，系统自动降低数据采集频率，减少不必要的干扰；对于血糖波动剧烈、风险较高的患者，则提高监测频次与预警灵敏度，实现“一人一策”的个性化监管，既保障监测效果，又避免过度监测带来的资源浪费。

在产学研协同推进过程中，东北大学信息学院负责核心算法的研发、优化与测试，我方则聚焦临床需求调研、硬件终端适配、数据安全保障及成果转化落地，双方优势互补、高效协同。为确保算法模型的临床适用性，研发团队联合多家医疗机构开展临床试验，累计纳入数百名1型、2型糖尿病患者，持续收集临床数据优化算法参数，最终实现血糖预测准确率超92%，风险预警响应时间≤3秒，患者日均主动监测频次较传统模式降低80%以上，监测依从性提升65%，充分验证了系统的实用性与可靠性。

该糖尿病CGM监管系统的成功研发与落地，不仅是东北大学信息学院信息技术与医疗健康深度融合的重要成果，更是我方与高校产学研协同创新的典型实践，其核心价值体现在三大维度：对患者而言，彻底摆脱每日频繁指尖采血的痛苦，降低管理负担，提升血糖控制达标率，减少并发症风险；对医护人员而言，系统提供的连续、完整血糖数据及趋势分析，为精准诊疗提供可靠依据，助力个性化治疗方案制定；对科研领域而言，系统积累的大样本、标准化血糖数据，结合算法分析能力，可为糖尿病发病机制、诊疗方案优化等科研项目提供强大数据支撑，推动糖尿病防治领域的科研创新。

未来，我方将与东北大学信息学院持续深化合作，基于现有技术成果，进一步优化算法模型，拓展系统功能边界，包括结合饮食、运动推荐算法实现全流程健康管理，对接医疗机构信息系统实现数据互通共享等，持续推动糖尿病管理向更精准、更智能、更便捷的方向升级，为千万糖尿病患者带来更优质的健康服务，为健康中国战略落地贡献产学研协同创新的强大力量。