看见当前，也看见趋势
查看当前血糖、趋势箭头、历史曲线和关键统计，不只盯着一个孤立数字。
它解决的，是日常管理里的小麻烦
糖尿病管理往往不是缺少一次测量，而是信息散落在不同设备、聊天记录和纸张里。糖小助把这些线索放到同一个时间轴上，让“这次为什么高了”变成可以一起讨论的问题。
把饮食和运动放回现场
结合餐食、活动、指尖血糖和 CGM 记录，帮助回顾餐前餐后的真实变化。
留意接下来的一小段时间
系统根据当前用户的 CGM 序列分别给出 10、20、30 分钟预测和 80% 预测区间；有风险时按设置发送通知。
让 AI 帮你整理问题
用日常语言询问波动、饮食或运动，获得基于已有记录的分析线索，便于和医生沟通。
生成能带走的报表
按日期查看详细报表，必要时打印或保存，带着更完整的记录去复诊。
把重要消息留在一个地方
AI 分析、咨询结果和通知进入消息中心，家属与照护者更容易跟进待处理事项。
短时血糖预测使用什么模型
预测部分不是让聊天 AI 猜一个数字，而是为每个用户单独训练和选择的数学统计模型。系统提取该用户自己的 CGM 当前值、5 至 60 分钟历史值、变化速度、波动程度和时段等特征；当餐食和运动记录足够时，还会加入活跃碳水、混合餐延迟影响、已记录胰岛素及近期运动负荷，分别计算 10、20、30 分钟后的结果。没有完整事件数据时仍使用原有 CGM 模型。
| 候选策略 | 模型类型 | 什么时候使用 |
|---|---|---|
| 稳健基线 | 持续性数学基线：短时内以当前血糖为中心。 | 新用户、数据不足，或者其他模型没有在独立评估中带来可靠提升时使用。 |
| 阻尼趋势 | 近期斜率外推，并对趋势幅度进行衰减，减少直线外推过冲。 | 用户近期变化速度有预测价值，并且在历史留出数据上优于稳健基线时使用。 |
| 个体 Ridge | 带 L2 正则化的多变量线性回归，属于统计机器学习模型。 | 该用户的数据量和连续性足够，而且独立评估确认它有明显提升时激活。 |
| 生活方式 Ridge | 在个体 Ridge 基础上加入餐食、胰岛素和运动时间窗特征。 | 事件样本覆盖训练、调参与评估阶段，并且事件时段误差低于纯 CGM 模型时激活。 |
个体模型的激活条件
- 有足够历史：理想连续数据下最快约需 18 天。最新 7 天用于独立评估，此前 7 天用于调参，更早的数据至少需要 1000 个可用训练样本。
- 数据足够连续：调参区和评估区各至少需要 288 个可用样本；断流和不规则间隔会减少可用样本，因此实际建议先积累 21 至 30 天。
- 确实优于基线：独立评估集上的平均绝对误差至少改善 5%，RMSE 不能变差；在可以计算趋势方向指标时，方向准确率还需达到 55%。
- 事件模型额外过关：餐食或运动活跃时段在调参与评估数据中的误差还必须低于纯 CGM 个体模型。
系统不会强行启用复杂模型
10、20、30 分钟三个预测时长分别比赛，因此同一用户也可能使用不同策略。任何一个时长没有跨过上线门槛，就继续使用稳健基线。
模型状态最多缓存 24 小时后重新检查；最新血糖超过 15 分钟时暂停预测，并为有效预测展示 80% 预测区间，而不是把可靠性包装成医学概率。
这些规则用于减少过拟合和错误自信，但仍不等同于医疗器械级临床验证。
每个人都可以从自己的角度使用
患者
每天花几分钟看趋势和上下文，记录值得复盘的饮食、运动或用药情况，把“感觉不对”变成具体记录。
家属
在得到授权后，和患者一起看一段时间的变化，少一些只围绕单次读数的提醒，多一些基于事实的陪伴。
照护者与医生
用连续记录了解生活场景和波动模式，把复诊时的讨论从“最近还好吗”推进到更具体的问题。
从第一次打开到日常复盘
不需要一次把所有功能都学会，先建立一条可靠的数据链，再逐步增加分析和提醒即可。
接入数据
连接已有的 Nightscout；如果使用支持的动态血糖设备，也可以按配置页说明直接上传 CGM 数据。
先看 7 天
从一周视图开始，确认时间、单位和数据是否连续，再按需要查看 1 至 90 天或自定义区间。
补上上下文
同步或记录餐食、活动和指尖血糖，让曲线旁边有“发生了什么”的解释线索。
再看分析
需要时使用 AI 分析或咨询，把结果当作问题清单和复盘起点，而不是直接执行的医疗指令。
和专业人员确认
把报表、趋势和具体疑问带给医生或糖尿病教育者，共同调整适合自己的管理计划。
几个常见指标，应该怎样看
页面里的数字用于帮助观察。目标范围和处理方案需要结合年龄、妊娠情况、用药、低血糖风险等因素，由专业人员个体化确定。
| 看到的内容 | 它能提示什么 | 别忘了 |
|---|---|---|
| 当前血糖与趋势箭头 | 现在大约在哪里，以及正在上升、下降还是相对平稳。 | 传感器延迟、校准和数据中断都会影响判断。 |
| 目标范围内比例 | 一段时间里有多少读数落在设定范围内。 | 默认范围只是通用参考，不是每个人的处方目标。 |
| 平均血糖与变异系数 | 整体水平和波动程度，适合看一段时间的模式。 | 不能替代化验、医生评估或对低血糖经历的询问。 |
| 估算糖化血红蛋白 | 根据监测数据推算的趋势指标，可帮助准备复诊问题。 | 它不是实验室 HbA1c 结果，数据不足时误差会更大。 |
| 10、20、30 分钟短时预测 | 按用户历史表现选择策略，并展示预测中位数与 80% 区间。 | 这是数学模型估计，不是保证；出现不适应优先按医嘱处理。 |
数据从哪里来，谁可以看到
数据来源
糖小助可以从 Nightscout 获取血糖和治疗记录，也支持在启用后接收兼容客户端上传的 CGM entries。餐食、运动和指尖血糖等信息会在有记录时用于对照。
数据是否连续、时间是否正确，会直接影响图表和分析质量。第一次使用时，请先核对时区、单位和最近一条数据的时间。
访问与隐私
项目支持账号、密码保护和多用户数据隔离。家属或照护者应使用得到患者同意的账号和授权方式访问。
如果由个人或机构自行部署，服务器、备份、HTTPS、日志和管理员权限仍需要由部署者负责管理；不要在聊天或公开页面分享 API Secret。
请把安全放在所有功能之前
糖小助不是医疗器械，也不能替代医生、糖尿病教育者或急救服务。
AI 分析、趋势预测和通知可能因数据缺失、网络延迟或模型误差而不准确。不要仅凭页面结果自行改变胰岛素、降糖药、饮食或运动方案，也不要因为等待通知而延误处理。
如果出现严重低血糖、高血糖或意识异常等情况，请立即按照个人应急计划处理，并联系家属、医生或当地急救服务。
常见问题
- 我没有使用 CGM，还能用吗？
- 可以。项目也能展示 Nightscout 中已有的指尖血糖或其他记录；数据越完整，趋势分析越有参考价值。
- 家属一定要看到所有数据吗？
- 不一定。是否共享、共享哪些内容以及由谁保管账号，应由患者和家属共同约定，尊重患者的隐私和自主权。
- AI 给出的建议可以直接照做吗？
- 不可以。把它当作整理信息、发现模式和准备问题的工具，涉及用药或治疗调整时务必和专业人员确认。
- 为什么页面显示的结果和我的感觉不一样？
- 先检查时间、单位、传感器状态和数据是否连续，再结合症状和指尖复测（如个人方案要求）判断，并在需要时联系医疗团队。
从一周的记录开始，和家人一起看懂变化
先确认数据可靠，再慢慢建立属于自己的复盘习惯。每一次记录，都是下一次更好沟通的线索。