基于 CGM 的低血糖风险预测和个性化血糖调控

本研究的目的是利用 CGM 系统连续采集受试者 CGM 数值，检测患者胰岛β细胞功能、α细胞功能等指标，结合其它临床信息，建立包括 CGM 监测结果在内的临床大数据，通过云平台对上述数据进行深度挖掘，筛选出用于低血糖预警的关键信号并建立评估模型；在前瞻性队列中进行验证和优化。患者不同饮食种类、运动类型和强度下的 CGM 信号；利用云平台的深度学习方法和功能 CGM 参数，建立基于 CGM 的精准指导患者饮食和运动等非药物干预下的个性化调控模型，在前瞻性队列中进行验证和优化。应用 CGM 系统评估 T1DM（包括 LADA）患者血糖控制情况以规律佩戴 CGM 在糖尿病管理中对血糖改善的收益，初步探究血糖波动与 T1DM 胰岛α细胞和β细胞功能以及并发症的关系，对建立 CGM 在糖尿病的临床管理中的应用提供证据。