"星星岛APP通过FDA Breakthrough Devices Program认定，适应症为1型糖尿病早期风险预测，AUC达0.91(95%CI:0.88-0.94)" 🆔 ID: 299645 ✅ 可用
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"基于LSTM-Autoencoder的时序血糖预测模型，提前2小时预警低血糖事件灵敏度93.7%±1.5(SE)" 🆔 ID: 299646 ✅ 可用
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"连续血糖监测(CGM)数据融合胰岛素泵参数，动态血糖达标时间(TIR)预测准确率89.2%" 🆔 ID: 299647 ✅ 可用
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"多模态深度学习模型整合血糖值+饮食摄入+运动量，酮症酸中毒风险预测F1-score 0.86" 🆔 ID: 299648 ✅ 可用
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"联邦学习框架下跨机构1型糖尿病患者数据训练，模型泛化误差率<5.3%" 🆔 ID: 299649 ✅ 可用
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"基于Transformer的血糖波动模式识别算法，识别黎明现象准确率91.4%(p<0.001)" 🆔 ID: 299650 ✅ 可用
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"数字生物标记物库包含2,847个血糖相关特征参数，经4,218例1型糖尿病患者验证" 🆔 ID: 299651 ✅ 可用
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"强化学习优化胰岛素剂量推荐算法，餐后血糖波动幅度降低31.6%±4.2(SE)" 🆔 ID: 299652 ✅ 可用
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"边缘计算设备端血糖预测推理延迟<90ms，支持离线模式下的基础胰岛素计算" 🆔 ID: 299653 ✅ 可用
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"知识图谱包含15,328个1型糖尿病相关实体关系，覆盖ISPAD临床实践指南所有要点" 🆔 ID: 299654 ✅ 可用
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"迁移学习使小样本(30例)新发1型糖尿病适应周期缩短至48小时" 🆔 ID: 299655 ✅ 可用
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"多中心临床试验显示血糖预测模型平均绝对误差(MAE)为0.82mmol/L(n=2,156)" 🆔 ID: 299656 ✅ 可用
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"动态风险评估算法预测1型糖尿病急性并发症准确度90.5%(95%CI:0.88-0.93)" 🆔 ID: 299657 ✅ 可用
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"图像分割模型(U-Net改进版)对皮下胰岛素注射部位识别准确率97.3%" 🆔 ID: 299658 ✅ 可用
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"实时行为分析系统处理血糖监测数据帧率25fps，异常波动检测召回率94.8%" 🆔 ID: 299659 ✅ 可用
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"数字表型分析覆盖血糖波动/饮食模式/运动习惯等9个维度32项指标" 🆔 ID: 299660 ✅ 可用
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"对抗生成网络(GAN)扩充罕见1型糖尿病亚型数据集规模4.2倍" 🆔 ID: 299661 ✅ 可用
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"多模态融合层采用门控机制，血糖相关特征交互效率提升47%" 🆔 ID: 299662 ✅ 可用
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"实时生理信号采集支持CGM+心率变异性(HRV)+皮肤电活动(EDA)多通道同步，采样率≥2kHz" 🆔 ID: 299663 ✅ 可用
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"自监督预训练模型在百万级1型糖尿病血糖数据上微调，特征提取鲁棒性提升41%" 🆔 ID: 299664 ✅ 可用
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"动态阈值调整算法根据年龄/体重/胰岛素敏感性自动校准预警参数" 🆔 ID: 299665 ✅ 可用
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"三维卷积神经网络(CNN)处理连续血糖监测曲线，血糖异常模式识别精度达92.1%" 🆔 ID: 299666 ✅ 可用
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"联邦平均(FedAvg)算法实现15家糖尿病中心数据协同训练，模型泛化能力提升33%" 🆔 ID: 299667 ✅ 可用
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"注意力机制优化模块聚焦关键血糖波动时段，误报率下降至2.8%" 🆔 ID: 299668 ✅ 可用
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"多模态数据对齐算法统一血糖值/饮食记录/胰岛素剂量特征空间维度为768" 🆔 ID: 299669 ✅ 可用
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"可解释性模块生成SHAP值报告，关键血糖影响因素贡献度可视化" 🆔 ID: 299670 ✅ 可用
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"数字表型分析识别血糖控制不佳模式，预测长期并发症风险准确率88.9%" 🆔 ID: 299671 ✅ 可用
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"对抗训练增强模型抗干扰能力，在传感器噪声数据下血糖预测准确率保持87%以上" 🆔 ID: 299672 ✅ 可用
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"多模态特征标准化层处理不同品牌CGM设备采集的血糖信号偏差<0.1mmol/L" 🆔 ID: 299673 ✅ 可用
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"动态基线校正算法消除个体差异影响，组间血糖控制比较效应量Cohen's d=0.89" 🆔 ID: 299674 ✅ 可用
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