胰岛素剂量调整的临床挑战
传统胰岛素剂量调整高度依赖医生经验，难以实现真正的个体化精准治疗
个体差异大
每位患者的胰岛素敏感性、饮食习惯、代谢能力各不相同
血糖波动复杂
低血糖与高血糖风险并存，传统方法难以精准平衡
调整响应慢
人工调整周期长，难以实时响应患者血糖变化
医疗成本高
血糖控制不佳导致住院时间长、再入院率高、护理费用增加
糖智控智能决策引擎
AI + 临床知识深度融合
多源数据融合
整合实时血糖、历史记录、饮食、运动、用药等多维数据
个体化模型学习
机器学习持续学习每位患者的胰岛素敏感性特征
智能剂量推荐
预测未来血糖趋势，推荐安全有效的胰岛素剂量
风险预警保障
实时预警低血糖/高血糖风险，为医生决策保驾护航
从"经验调糖"到
数据驱动精准决策
糖智控为内分泌科医生提供智能辅助决策支持。系统通过持续学习患者个体特征，预测未来血糖变化趋势，智能推荐胰岛素剂量，帮助医生制定更精准、更安全的个体化治疗方案。
- 降低低血糖与高血糖事件发生风险
- 缩短患者住院时间，降低再入院率
- 减少护理工作量与整体医疗成本
- 提升血糖达标率，改善患者预后
虚拟病房驱动的全院血糖管理
通过设置虚拟病房，构建全院血糖一体化管理规范，实现"数据采集—系统推荐决策—专业内分泌科医生主动参与—全程监管"的全流程闭环管理。
数据采集
自动对接 HIS、血糖监测系统、CGM/BGM 设备，实时汇聚全院患者血糖数据
智能推荐决策
系统自动识别需要强化胰岛素管理的人员，计算推荐剂量并持续自我优化
专家主动参与
专业内分泌科医生在线评估、审核推荐结果，确保每一次决策安全可控
全程监管
下次监测、给药时间自动提醒，过程可实时监控，形成完整管理闭环
传统模式痛点
- 剂量调整评估周期长，调整不及时
- 血糖管控达标时间长
- 低血糖发生概率相对较高
信息化方案优势
- 提供个性化数字化手段管理胰岛素
- 剂量调整计算及时、准确，缩短达标时间
- 一人可管理多患者，减少工作时间和错误
- 整体提升医院血糖管控水平
四大核心能力，全面赋能临床决策
从数据采集到剂量推荐，为医生提供端到端的智能辅助
实时数据整合
无缝对接医院信息系统、血糖监测设备，实时汇聚患者血糖数据、用药记录、饮食运动等多维信息，构建完整的个体健康画像。
AI 趋势预测
基于深度学习算法，预测未来血糖变化趋势，提前识别潜在的高血糖与低血糖风险，让医生从被动应对转向主动干预。
个体化剂量推荐
持续学习每位患者的胰岛素敏感性、代谢规律与生活习惯，生成个体化的胰岛素剂量建议，推荐结果安全、可解释、可追溯。
安全预警保障
内置多重安全校验机制，对异常推荐、潜在低血糖风险实时预警，确保每一次建议都在医生可控的安全边界内。
46例随机对照研究验证
实验组采用糖智控辅助决策，对照组采用常规治疗，结果证实系统显著提升血糖控制效果
| 指标 | 实验组 | 对照组 | 组间比较 | P值 | 医学解读 |
|---|---|---|---|---|---|
| 平均空腹血糖 | 7.82 mmol/L | 8.84 mmol/L | ↓ 1.02 mmol/L | 0.087 | 实验组更低，提示基础血糖控制改善趋势 |
| 平均餐后血糖 | 11.37 mmol/L | 12.91 mmol/L | ↓ 1.54 mmol/L | 0.043 | 实验组更低，差异达到统计学显著 |
| 餐前血糖达标率 | 20/52（38.5%） | 11/49（22.4%） | ↑ 16.0 个百分点 | 0.090 | 实验组更高，显示餐前达标改善趋势 |
| 餐后血糖达标率 | 68/150（45.3%） | 36/163（22.1%） | ↑ 23.2 个百分点 | <0.001 | 实验组优势突出，差异具有明确统计学显著性 |
| 低血糖 | 0 次；0/24（0%） | 1 次；1/22（4.5%） | 对照组略高 | 0.478 | 仅见个别事件，总体发生率较低 |
| 严重低血糖 | 0 次；0/22（0%） | 0 次；0/24（0%） | 两组相同 | 1.000 | 两组均未发生严重低血糖 |
医学深度 × 技术实力
由内分泌临床专家与资深技术团队联合打造，确保产品既懂医学又懂技术
临床医疗专家
著名三甲医院内分泌科主任
深厚内分泌临床经验，主导产品医学逻辑与临床验证设计
AI 算法科学家
美国著名大学留学博士
专注于医疗 AI 算法研发，负责核心预测模型与个体化学习引擎
技术架构专家
超过 20 年行业经验
专注于大数据分析、数据建模和系统架构，保障系统稳定、安全、可扩展
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