ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-BASED BLOOD GLUCOSE PREDICTION SYSTEM AND METHOD

Disclosed are a blood glucose prediction system and a method therefor. According to an embodiment, the blood glucose prediction system may comprise: a training model unit which trains a blood glucose variability inference model to infer a correlation between a body index and blood glucose variability, and trains a blood glucose inference model to infer a correlation between salivary glucose and blood glucose in consideration of the blood glucose variability; a subject information obtainment unit which obtains a body index and salivary glucose of a subject; a blood glucose variability estimation unit which estimates, by using the blood glucose variability inference model, blood glucose variability of the subject with the body index of the subject as an input parameter; and a blood glucose prediction unit which predicts, by using the blood glucose inference model, blood glucose of the subject with the estimated blood glucose variability and the salivary glucose of the subject as input parameters. L'invention concerne un système de prédiction de glycémie et un procédé associé. Selon un mode de réalisation, le système de prédiction de glycémie peut comprendre : une unité de modèle d'entraînement qui entraîne un modèle d'inférence de variabilité de glycémie pour inférer une corrélation entre un indice corporel et une variabilité de la glycémie, et entraîner un modèle d'inférence de glycémie pour inférer une corrélation entre le glucose salivaire et la glycémie en tenant compte de la variabilité de la glycémie ; une unité d'obtention d'informations de sujet qui obtient un indice corporel et un glucose salivaire d'un sujet ; une unité d'estimation de la variabilité de la glycémie qui estime, en utilisant le modèle d'inférence de la variabilité de la glycémie, la variabilité de la glycémie du sujet avec l'indice corporel du sujet en tant que paramètre d'entrée ; et une unité de prédiction de la glycémie qui prédit, en utilisant le modèle d'inférence de glycémie, la glycémie du sujet avec la variabilité de glycémie estimée et le glucose salivaire du sujet en tant que paramètres d'entrée. 혈당 예측 시스템 및 그 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면 혈당 예측 시스템은, 신체 지표와 혈당변동성 사이의 상관 관계를 추론하도록 혈당변동성 추론 모델을 학습시키고, 타액당과 혈당 사이의 상관 관계를 상기 혈당변동성을 고려하여 추론하도록 혈당 추론 모델을 학습시키는 학습 모델링부; 대상자의 신체 지표와 타액당을 획득하는 대상자 정보 획득부; 상기 대상자의 신체 지표를 입력 파라미터로 상기 혈당변동성 추론 모델을 이용하여 상기 대상자의 혈당변동성을 추정하는 혈당변동성 추정부; 및 상기 대상자의 타액당과 추정된 혈당변동성을 입력 파라미터로 상기 혈당 추론 모델을 이용하여 상기 대상자의 혈당을 예측하는 혈당 예측부를 포함할 수 있다.