CN110718302A - 一种基于大数据的糖尿病管理路径的系统 - Google Patents

Abstract

一种基于大数据的糖尿病管理路径的系统，1)基于预诊断模型及规则引擎对患者进行分级管理；若工作模式为预后评估，接收相应的检查参数，则检查参数包括糖化血红蛋白值和/或总胆固醇值；接收用户输入的有无并发症情况；判断所述检查参数所属的阈值范围，获得用户的预后效果等级；2)获取用户的基本信息，包括性别、年龄、身高、体重、职业、日活动量水平和饮食情况；制定糖尿病管理模式中管理处方和管理路径的应用，基于递次连接的采集模块，评估模块和建议输出模块；所述糖尿病的管理路径，采集模块用于根据用户选择的工作模式，接收相应的检查参数；评估模块，用于将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果。

Description

一种基于大数据的糖尿病管理路径的系统

技术领域

本发明涉及医疗辅助技术领域，属于计算机大数据分析糖尿病管理路径服务发现领域，具体涉及一种基于大数据糖尿病管理路径发现方法。

背景技术

在经济迅速发展的当今社会，健康问题已经成为人类重要问题。而糖尿病为是人类健康的挑战之一，糖尿病是一种以高血糖为特征的代谢性疾病，糖尿病的主要的临床表现为高血糖，目前尚无根治的方法。糖尿病属于慢性病。慢病管理是指对慢性非传染性疾病及其风险因素进行定期检测，连续监测，评估与综合干预管理的医学行为及过程，主要内涵包括慢病早期筛查，慢病风险预测、预警与综合干预，以及慢病人群的综合管理，慢病管理效果评估等。实际上，慢病管理是对慢性病人和高危人群的管理，包括对其合理膳食、行为习惯、健康心理等多方面的管理和干预；宣传正确的慢病管理理念、知识、技能，扎实做好慢病综合防治工作等。

作为一种典型的慢性病，糖尿病的主要的临床表现为高血糖，目前尚无根治的方法。日常生活中不健康的生活习惯、家族病史和特定疾病等因素容易诱发糖尿病。我国当前的糖尿病状况堪忧，存在发病率高、患病人口多、医疗护理水平有限等问题，糖尿病的预防和治疗工作任重而道远。首先，我国有着极其庞大的糖尿病人群。国际糖尿病联盟发布的数据表明，我国的糖尿病患者数量居全球之最。庞大的糖尿病人群需要大量的日常监测和持续治疗，这意味着对政府、社会和家庭的沉重负担。此外，我国还存在大量的潜在糖尿病人群，他们具有较高的患病风险，却未能被及时识别和干预。其次，近年来我国的糖尿病流行速度越来越快，流行趋势倾向于年轻化。然而，国内的医疗体系尚未健全，糖尿病治疗水平有限，护理条件亟待改善，而且医疗资源分布严重不均衡，给相应的诊断、治疗工作带来了严重的负担；对于普通居民而言，看病成本高，经济负担重。这些问题都严重限制了我国糖尿病医疗健康事业的进步。最后，我国居民普通对糖尿病认识不足，健康意识不高。由于生活节奏日益紧张、工作压力不断增加以及日常运动过分缺乏，大多数公民处在亚健康的状态，这大大增加了人们患糖尿病的风险；而环境恶化及不良饮食习惯等因素又为糖尿病的频发埋下了隐患。人们对糖尿病的危害缺乏基本的了解和认知，大多数公民的健康素养有待提高。

目前，糖尿病的主要评估手段可大致分为以下两种：传统诊断和自主健康评估。传统的糖尿病诊断主要依赖于医院的临床检查，涉及的主要检查指标包括血糖、胰岛素、C肽水平、糖化血红蛋白、血脂、血压等项目。这种方式完全依赖于医生经验，结果准确可靠；但成本较高，且缺少病人的自主参与，仅反映短期疾病信息，灵活性不足。另一种方式是糖尿病自主监测，主要依赖患者自身参与和主导，利用便捷的监测设备随时随地进行病情自主评估，由相应的监测系统在后台提供支持。这种模式通过对已有的疾病信息进行挖掘和分析，提供面向患者和其家庭的辅助诊断服务，其特点是灵活便捷，操作简单，适合日常健康评估和风险预测。

自我健康管理指居民基于个人自主评估的方式，对自身的健康状况和患病风险进行分析、预测，进而采取预防措施的全过程，是一种新兴的个人健康监测方式。这种日益流行的健康护理方式是人们健康需求和时代发展的产物。传统的医院信息系统主要在就医流程、患者管理、医院业务等方面提供便利，但对辅助医疗、健康咨询等服务难以发挥作用。随着居民健康意识的提高，人们已不再满足于传统医疗的现状，而是对疾病诊治和健康护理有了更高的要求。普通居民，特别是糖尿病患者，希望日常身体保健、疾病诊断等活动不再仅仅局限于医疗机构的范畴，要求能足不出户了解自身的糖尿病风险和患病状态，随时掌握自身动态的健康信息，及时作出健康决策。这为健康评估的发展提供了方向。通过对这些医学信息进行分析、挖掘，我们可以寻找潜在的知识和规律，为风险识别、疾病诊断、医药治疗等方面提供辅助建议，从而更好地指导医护人员、患者等进行疾病的预防和治疗，进而满足自我健康管理的需求。

发明内容

本发明通过研究糖尿病管理路径的可执行化预诊断建模方法，实现糖尿病患者分级管理，基于大数据的糖尿病管理模式中制定有严格管理处方和准确时间要求的程序化、标准化管理过程，糖尿病健康路径构建表达的内容不但包括糖尿病患者的健康风险评估，也包括糖尿病患者日常管理过程具有明确可执行的路径指导，以及通过糖尿病患者的反馈和监测结果动态调整患者健康管理处方。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：基于大数据糖尿病管理路径的系统，

步骤1，基于预诊断模型及规则引擎对患者进行分级管理；

根据用户(患者)选择的工作模式，接收相应的检查参数；将所述检查参数与预诊断模型标准比较分析获得预诊断结果；根据预诊断结果进行分级管理，动态生成患者监测计划与管理方案；

若工作模式为风险评估，接收相应的检查参数，检查参数为空腹血糖值和血中甘油三酯值，或者为糖负荷2h血糖值和血中甘油三酯值；相应的，将所述检查参数与依从性管理、高危预警、行为分析比较分析获得评估结果，包括：判断所述检查参数所属的阈值范围，获得用户患糖尿病的风险等级；

若工作模式为疗效评估，接收相应的检查参数，检查参数包括糖化血红蛋白值和空腹血糖值；相应的，将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果，包括：计算周期内空腹血糖的变异系数，判断所述检查参数和所述空腹血糖的变异系数所属的阈值范围，或者判断治疗前后所述检查参数和所述空腹血糖的变异系数的变化情况，获得用户服药的疗效等级；

若工作模式为预后评估，接收相应的检查参数，则检查参数包括糖化血红蛋白值和/或总胆固醇值；接收用户输入的有无并发症情况；判断所述检查参数所属的阈值范围，获得用户的预后效果等级；根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案，包括：根据所述预后效果等级和有无并发症情况提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案。

步骤2：获取用户的基本信息，包括性别、年龄、身高、体重、职业、日活动量水平和饮食情况；制定糖尿病管理模式中管理处方和管理路径的应用，基于递次连接的采集模块，评估模块和建议输出模块；

所述糖尿病的管理路径，采集模块用于根据用户选择的工作模式，接收相应的检查参数；评估模块，用于将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果；所述建议输出模块具体用于：根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的管理处方与管理路径：根据所述基本信息计算用户消耗及摄入的卡路里，结合所述评估结果和计算结果为用户提供糖尿病检查参数的监测计划与日常生活的管理方案。

所述系统还包括：基本信息获取模块，用于在根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案之前，获取用户的基本信息，包括性别、年龄、身高、体重、日活动量水平和饮食情况；相应的，所述建议输出模块具体用于：根据所述基本信息计算用户消耗及摄入的卡路里，结合所述评估结果和计算结果为用户提供糖尿病检查参数的管理处方与管理路径。

系统的服务引擎设计为应用层、标准接口层、控制层、服务层和资源层五级架构，；应用层内的各类应用通过调用服务接口完成糖尿病管理过程各项管理任务：

标准接口层：接口层采用RESTful原则的服务接口，负责与应用层的交互，接收；应用层：各类请求数据并将惟理完成后的结果以标准规范返回给应用层；

控制层：控制层是服务引擎的预处理层，将接口层获取的数据内容进行验证、解析、映射为推理引擎可读的格式，将从服务层获取的推理引擎执行结果进行封装和再解析，返回给接口层；

服务层：服务层是整个服务引擎的核心，包含糖尿病管理的预诊断模块、管理模块、推理引擎模块和规则管理模块，负责整合输入数据，完成推理任务，得到准确、完整的执行结果，作为整个糖尿病管理的“大脑”，指挥糖尿病管理依从指南和路径规范执行；

资源层：资源层包含用于存储规则调度状态的状态数据库、缓存数据库以及为整个懈尿病管理提供健康教育基础的文本知识和标签信息；

各层级之间通过双向交互完整糖尿病管理指南的电子化和管理路径的可执行化。

RESTful原则是分层系统，这表示组件无法了解它与之交互的中间层以外的组件。通过将系统知识限制在单个层，可以限制整个系统的复杂性，促进了底层的独立性。

有益效果

与现有技术相比，显著优点以及形成的效果：

(1)本发明通过结合大数据管理路径构建方法设计出应用于糖尿病院外患者的糖尿病管理路径，实现提高患者疾病控制率，提高医疗人员的工作效率。

(2)本发明通过研究糖尿病管理路径的可执行化预诊断建模方法，实现糖尿病患者分级管理以及糖尿病管理路径在更多糖尿病管理场景下的扩展应用。

(3)基于大数据的糖尿病管理模式中制定有严格管理处方和准确时间要求的程序化、标准化管理过程，糖尿病健康路径构建表达的内容不但包括糖尿病患者的健康风险评估，也包括糖尿病患者日常管理过程具有明确可执行的路径指导如：健康食谱、依从性管理、高危预警等。实现糖尿病患者分级管理，通过糖尿病患者的反馈和监测结果动态调整患者健康管理处方。

(4)接口层采用RESTful风格的服务接口，当RESTful架构的约束条件作为一个整体应用时，将生成一个可以扩展到大量客户端的应用程序。它还降低了客户端和服务器之间的交互延迟。统一界面简化了整个系统架构，改进了子系统之间交互的可见性。REST简化了客户端和服务器的实现。

附图说明

图1为本发明糖尿病管理路径方法实现的系统结构示意图

图2为本发明糖尿病管理路径方法实现的流程图；

图3是本发明实施例中基于糖尿病管理路径流程架构图

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1为本发明糖尿病管理路径方法实现的系统结构示意图：图1中：服务引擎设计为应用层、标准接口层、控制层、服务层和资源层五级架构，其中后四层是本研究主要设计和实现的部分。应用层内的各类应用通过调用服务接口完成糖尿病管理过程各项管理任务。在本研究设计的服务引擎架构中:

标准接口层：接口层采用RESTful风格的服务接口设计，负责与应用层的交互，接收

应用层:各类请求数据并将推理完成后的结果以标准规范返回绐应用层；

控制层：控制层是服务引擎的预处理层，将接口层获取的数据内容进行验证、解析、映射为推理引擎可读的格式，将从服务层获取的推理引擎执行结果进行封装和再解析，返回给接口层；

服务层：服务层是整个服务引擎的核心，包含糖尿病管理的预诊断模块、管理模块、推理引擎模块和规则管理模块，负责整合输入数据，完成推理任务，得到准确、完整的执行结果，作为整个糖尿病管理的“大脑”，指挥糖尿病管理依从指南和路径规范执行；

资源层：资源层包含用于存储规则调度状态的状态数据库、缓存数据库以及为整个糖尿病管理提供健康教育基础的文本知识和标签信息等。

各层级之间通过双向交互完整糖尿病管理指南的电子化和管理路径的可执行化。

REST原则是分层系统，这表示组件无法了解它与之交互的中间层以外的组件。通过将系统知识限制在单个层，可以限制整个系统的复杂性，促进了底层的独立性。

当REST架构的约束条件作为一个整体应用时，将生成一个可以扩展到大量客户端的应用程序。它还降低了客户端和服务器之间的交互延迟。统一界面简化了整个系统架构，改进了子系统之间交互的可见性。REST简化了客户端和服务器的实现。

图2为本发明糖尿病管理路径方法实现的流程图。如图2所示，该管理方法包括如下步骤：根据用户选择的工作模式，接收相应的检查参数。工作模式包括风险评估、疗效评估和预后评估。

若工作模式为风险评估，则检查参数包括空腹血糖值和糖负荷2h血糖值二者或二者其一，还包括血中甘油三酯值；若工作模式为疗效评估，则检查参数包括糖化血红蛋白值和空腹血糖值，作为一种更优选的实施方式，检查参数还包括血中甘油三酯值；若工作模式为预后评估，则检查参数包括糖化血红蛋白值和/或总胆固醇值，并且由用户自主选择填写有无并发症情况。

上述检查参数可通过医院的相关仪器进行检验，也可以用户通过便携设备自检。检验报告可通过用户手动输入，也可由数据线接口导入或网络接口导入。将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果。

若工作模式为风险评估，空腹血糖值、糖负荷2h血糖值和血中甘油三酯值的水平不同，代表用户的患病风险也不同，风险等级包括低度、中度、高度和极高，可实现糖尿病高危人群的筛查。

下面举例说明检查参数的阈值范围与风险等级的对应关系。空腹血糖值<5.0mmol/L且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，可判定为低度风险；空腹血糖值介于5.6-6.1mmol/L之间且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，可判定为中度风险；空腹血糖值介于6.1-7.0mmol/L之间且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，可判定为高度风险；空腹血糖值介于6.1-7.0mmol/L之间且血中甘油三酯值≥2.3mmol/L时，可判定为极高风险。

若工作模式为疗效评估，根据记录的检查数据判断病情的轻重程度，包括：病情较轻、病情一般和病情严重。其中病情较轻指：糖尿病新诊断病程短或<65岁年轻无并发症及伴发疾病无需降糖药物干预者或降糖治疗无低血糖和体重增加等副作用的患者。病情一般指：大多数非妊娠成人患者，<65岁口服降糖药物不能达标而合用或改用胰岛素治疗；≥65岁无低血糖风险脏器良好预期生存期大于15年的的患者。病情严重指：糖尿病病程较长，有严重低血糖史、预期寿命有限、有晚期微血管或大血管病并发症、有见多伴发病，治疗后难以达标的患者。病情的轻重程度不同，适用的阈值范围也不同。

下面举例说明检查参数的阈值范围与疗效等级的对应关系。若用户病情较轻仅有一段周期治疗检查数据，糖化血红蛋白值<6.5％且空腹血糖变异系数CV值＜0.29，则可判断为疗效显著。若用户病情较轻有治疗前后两组对比的检查数据，治疗后糖化血红蛋白值<6.5％(或者治疗前后糖化血红蛋白值下降率≥30％)且治疗前空腹血糖变异系数CV值大于治疗后空腹血糖变异系数CV值，则可判断为疗效显著。

若工作模式为预后评估，预后效果等级包括较好、一般、较差和差。

下面举例说明检查参数的阈值范围与预后效果等级的对应关系。糖化血红蛋白值<7％且总胆固醇值介于3.0-5.2mmol/L之间时，说明预后效果较好；糖化血红蛋白值<7％且总胆固醇值>5.2mmol/L时，说明预后效果一般；糖化血红蛋白值7-8％且总胆固醇值>5.2mmol/L时，说明预后效果较差；糖化血红蛋白值>8％且总胆固醇>5.2mmol/L时，说明预后效果差；无并发症时，根据具体情况调整预后方案指导用户预防并发症的发生发展。根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案。风险评估时，针对不同的风险等级，将会给用户提供不同的管理建议。低度和中度风险则请用户保持良好的生活习惯，注意调整饮食结构，加强锻炼；高度和极高风险则指出异常的指标，建议用户及时并定期复查，加强生活方式的干预治疗，并提供合理的饮食和作息规划供用户参考，如若干预效果不佳，建议及时就医，可选择药物干预治疗。

图3是本发明实施例中基于糖尿病管理路径流程架构图。如图3所示，该糖尿病管理主体系统包括：初步筛查、预诊断、生成管理计划以及延伸的积分兑换奖励机制。整体系统按照糖尿病全流程的慢病监测指导管理，实现对居民动态监测以及通过居民的反馈和监测结果动态调整居民健康管理计划。

其一，通过居民前期的问卷调查筛选为居民进行分级划分，实现前期糖尿病居民的预诊断如表二以及患者前期患者类型和患者分级的划分，根据分级管理的机制和预诊断的结果生成患者对应的管理计划。

其二，患者生成的管理计划中分为四部分：

2)每日任务，通过患者每日管理任务获取不同体质测量数值，其中包括血糖、血压、体重、运动、饮食和用药，根据每日血糖数值测量提供患者危险预警如表四，并通过相关数值根据依从性评估规则如表五实现患者依从性评估。依从性评估报告结果差的需对患者进行重新筛查，保证患者管理的准确性。并且患者可对任务进行健康评价，同样可实现对系统的监控反馈。

2)随访计划，根据不同的管理计划对应匹配相应的随访计划，并通过依从性评估结果进行依从性随访管理

3)个性健康宣教，对于不同级别的患者，通过院内糖尿病分级资源库，进行定期的健康宣教，保证糖尿病患者的饮食、护理等知识的普及，并对糖尿病知识库的知识水平进行增强提升。

4)问卷调查，糖尿病健康管理计划中会有定期问卷调查，根据问卷调查实现患者阶段性的监测反馈。

其三，患者健康管理计划中相关任务和内容系统进行记录分析，对分析结果进行近一步的比对调整患者类型和患者分级，相应的管理计划也随之变更，动态管理患者的糖尿病情况。

本实施例提供的管理系统旨在为用户提供日常检查计划和疾病管理建议，为用户降低患病风险或指导其配合治疗，密切关注预后效果，帮助用户自我监测和管理疾病，使用户的疾病管控更有计划。

以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的糖尿病管理路径的系统，其特征是，

步骤1，基于预诊断模型及规则引擎对患者进行分级管理；

根据用户(患者)选择的工作模式，接收相应的检查参数；将所述检查参数与预诊断模型标准比较分析获得预诊断结果；根据预诊断结果进行分级管理，动态生成患者监测计划与管理方案；

若工作模式为风险评估，接收相应的检查参数，检查参数为空腹血糖值和血中甘油三酯值，或者为糖负荷2h血糖值和血中甘油三酯值；相应的，将所述检查参数与依从性管理、高危预警、行为分析比较分析获得评估结果，包括：判断所述检查参数所属的阈值范围，获得用户患糖尿病的风险等级；

若工作模式为疗效评估，接收相应的检查参数，检查参数包括糖化血红蛋白值和空腹血糖值；相应的，将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果，包括：计算周期内空腹血糖的变异系数，判断所述检查参数和所述空腹血糖的变异系数所属的阈值范围，或者判断治疗前后所述检查参数和所述空腹血糖的变异系数的变化情况，获得用户服药的疗效等级；

若工作模式为预后评估，接收相应的检查参数，则检查参数包括糖化血红蛋白值和/或总胆固醇值；接收用户输入的有无并发症情况；判断所述检查参数所属的阈值范围，获得用户的预后效果等级；根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案，包括：根据所述预后效果等级和有无并发症情况提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案；

步骤2：获取用户的基本信息，包括性别、年龄、身高、体重、职业、日活动量水平和饮食情况；制定糖尿病管理模式中管理处方和管理路径的应用，基于递次连接的采集模块，评估模块和建议输出模块；

所述糖尿病的管理路径，采集模块用于根据用户选择的工作模式，接收相应的检查参数；评估模块，用于将所述检查参数与预设标准比较分析获得评估结果；所述建议输出模块具体用于：根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的管理处方与管理路径：根据所述基本信息计算用户消耗及摄入的卡路里，结合所述评估结果和计算结果为用户提供糖尿病检查参数的监测计划与日常生活的管理方案。

2.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，系统还包括：基本信息获取模块，用于在根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案之前，获取用户的基本信息，包括性别、年龄、身高、体重、日活动量水平和饮食情况；相应的，所述建议输出模块具体用于：根据所述基本信息计算用户消耗及摄入的卡路里，结合所述评估结果和计算结果为用户提供糖尿病检查参数的管理处方与管理路径。

3.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，系统的服务引擎设计为应用层、标准接口层、控制层、服务层和资源层五级架构，；应用层内的各类应用通过调用服务接口完成糖尿病管理过程各项管理任务：

标准接口层：接口层采用RESTful风格的服务接口设计，负责与应用层的交互，接收；

应用层：各类请求数据并将推理完成后的结果以标准规范返回绐应用层；

控制层：控制层是服务引擎的预处理层，将接口层获取的数据内容进行验证、解析、映射为推理引擎可读的格式，将从服务层获取的推理引擎执行结果进行封装和再解析，返回给接口层；

服务层：服务层是整个服务引擎的核心，包含糖尿病管理的预诊断模块、管理模块、推理引擎模块和规则管理模块，负责整合输入数据，完成推理任务，得到准确、完整的执行结果，作为整个糖尿病管理的“大脑”，指挥糖尿病管理依从指南和路径规范执行；

资源层：资源层包含用于存储规则调度状态的状态数据库、缓存数据库以及为整个糖尿病管理提供健康教育基础的文本知识和标签信息；

各层级之间通过双向交互完整糖尿病管理指南的电子化和管理路径的可执行化。

4.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，工作模式包括风险评估、疗效评估和预后评估；

若工作模式为风险评估，则检查参数包括空腹血糖值和糖负荷2h血糖值二者或二者其一，还包括血中甘油三酯值；若工作模式为疗效评估，则检查参数包括糖化血红蛋白值和空腹血糖值，作为一种更优选的实施方式，检查参数还包括血中甘油三酯值；若工作模式为预后评估，则检查参数包括糖化血红蛋白值和/或总胆固醇值，并且由用户自主选择填写有无并发症情况；上述检查参数可通过医院的相关仪器进行检验，或用户通过便携设备自检。

5.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是若工作模式为风险评估，空腹血糖值、糖负荷2h血糖值和血中甘油三酯值的水平不同，代表用户的患病风险也不同，风险等级包括低度、中度、高度和极高，能实现糖尿病高危人群的筛查。

6.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，查参数的阈值范围与风险等级的对应关系；空腹血糖值<5.0mmol/L且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，判定为低度风险；空腹血糖值介于5.6-6.1mmol/L之间且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，判定为中度风险；空腹血糖值介于6.1-7.0mmol/L之间且血中甘油三酯值<2.3mmol/L时，判定为高度风险；空腹血糖值介于6.1-7.0mmol/L之间且血中甘油三酯值≥2.3mmol/L时，判定为极高风险。

7.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，若工作模式为疗效评估，根据记录的检查数据判断病情的轻重程度，包括：病情较轻、病情一般和病情严重；其中病情较轻指：糖尿病新诊断病程短或<65岁年轻无并发症及伴发疾病无需降糖药物干预者或降糖治疗无低血糖和体重增加等副作用的患者；病情一般指：大多数非妊娠成人患者，<65岁口服降糖药物不能达标而合用或改用胰岛素治疗；≥65岁无低血糖风险脏器良好预期生存期大于15年的的患者；病情严重指：糖尿病病程较长，有严重低血糖史、预期寿命有限、有晚期微血管或大血管病并发症、有见多伴发病，治疗后难以达标的患者。

8.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，检查参数的阈值范围与疗效等级的对应关系。若用户病情较轻仅有一段周期治疗检查数据，糖化血红蛋白值<6.5％且空腹血糖变异系数CV值＜0.29，则可判断为疗效显著；若用户病情较轻有治疗前后两组对比的检查数据，治疗后糖化血红蛋白值<6.5％(或者治疗前后糖化血红蛋白值下降率≥30％)且治疗前空腹血糖变异系数CV值大于治疗后空腹血糖变异系数CV值，则可判断为疗效显著。

9.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，若工作模式为预后评估，预后效果等级包括较好、一般、较差和差。

10.根据权利要求1所述的基于大数据糖尿病管理路径的系统，其特征是，通过居民前期的问卷调查筛选为居民进行分级划分，实现前期糖尿病居民的预诊断以及患者前期患者类型和患者分级的划分，根据分级管理的机制和预诊断的结果生成患者对应的管理计划：

检查参数的阈值范围与预后效果等级的对应关系；糖化血红蛋白值<7％且总胆固醇值介于3.0-5.2mmol/L之间时，说明预后效果较好；糖化血红蛋白值<7％且总胆固醇值>5.2mmol/L时，说明预后效果一般；糖化血红蛋白值7-8％且总胆固醇值>5.2mmol/L时，说明预后效果较差；糖化血红蛋白值>8％且总胆固醇>5.2mmol/L时，说明预后效果差；无并发症时，根据具体情况调整预后方案指导用户预防并发症的发生发展；根据所述评估结果提供糖尿病检查参数的监测计划与管理方案；风险评估时，针对不同的风险等级，将会给用户提供不同的管理建议：低度和中度风险则请用户保持良好的生活习惯，注意调整饮食结构，加强锻炼；高度和极高风险则指出异常的指标，建议用户及时并定期复查，加强生活方式的干预治疗，并提供合理的饮食和作息规划供用户参考，如若干预效果不佳，建议及时就医，选择药物干预治疗；

患者生成的管理计划中分为四部分：

1)每日任务，通过患者每日管理任务获取不同体质测量数值，其中包括血糖、血压、体重、运动、饮食和用药，根据每日血糖数值测量提供患者危险预警，并通过相关数值根据依从性评估规则如表五实现患者依从性评估；依从性评估报告结果差的需对患者进行重新筛查，保证患者管理的准确性；并且患者可对任务进行健康评价，同样可实现对系统的监控反馈；

2)随访计划，根据不同的管理计划对应匹配相应的随访计划，并通过依从性评估结果进行依从性随访管理

3)个性健康宣教，对于不同级别的患者，通过院内糖尿病分级资源库，进行定期的健康宣教，保证糖尿病患者的饮食、护理等知识的普及，并对糖尿病知识库的知识水平进行增强提升；

4)问卷调查，糖尿病健康管理计划中会有定期问卷调查，根据问卷调查实现患者阶段性的监测反馈；

患者健康管理计划中相关任务和内容系统进行记录分析，对分析结果进行近一步的比对调整患者类型和患者分级，相应的管理计划也随之变更，动态管理患者的糖尿病情况。

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