【征文计划】基于AI Glasses实现连续血糖监测AR投影

本项目以 AI Glasses + CGM 设备 + AR 技术为核心，构建了一套无痛、实时、闭环的血糖管理系统，不仅通过端云协同架构实现了从数据采集到异常预警的全流程自动化，更以 AR 可视化与多模态预警降低了技术使用门槛，让长辈也能轻松掌握自身健康状态。技术突破：支持 ATT/GATT 协议自动切换、CRC-16-CCITT 数据校验与 72 小时长续航，解决了穿戴设备在复杂环境中

明天有雨么

192人浏览 · 2025-11-26 17:54:01

明天有雨么 · 2025-11-26 17:54:01 发布

创意来源：长辈糖尿病那些事

随着科技的发展以及现阶段人们的饮食习惯的改变，稍微一留神的话就能发现我们身边的长辈得糖尿病的比例还是有点大的，本人特意在网上搜了一下，根据最新的指南数据，我国60-69岁的长辈里，每3个人就差不多有1个是糖尿病患者，到了70岁以上，患病率更是超过了30%。据国际糖尿病联盟（IDF）统计，全球4.63亿糖尿病患者中，80%的患者每天需进行3-4次指尖采血。那么传统监测方式就不得不面对下面的几点：

侵入式体验：频繁刺破皮肤引发疼痛与感染风险
数据滞后性：手动记录易出错，难以捕捉血糖波动细节
应急响应差：夜间低血糖事件难以及时察觉

基于上面就引出了本人的创意，我想能不能结合AI Glasses，让长辈实时看到自己的血糖波动，从而有效的帮助长辈做出后续的应对措施，例如忌口、改善饮食机构。我的方案是通过CXR-M SDK实现CGM设备直连+AR实时投影+云端预警的一套闭环流程，可以为糖尿病患者提供无痛监测、数据可视化、异常预警的辅助血糖管理方案。目标用户就是糖尿病患者、血糖异常有发展为糖尿病的可能性人群。

关键词：AI Glasses；糖尿病管理；CGM设备；AR技术；云端预警

技术实现思路

本系统采用端云协同架构，核心工作流为：CGM设备采集血糖数据 → 通过蓝牙传输至AI Glasses → Glasses进行数据处理与AR显示，并同步至云端 → 云端AI进行分析预测，将预警指令发回Glasses → 最终通过AR投影和声音提醒用户。具体的呈现流程如下：

核心技术模块说明：

数据采集与传输：医用级CGM设备实时监测血糖，通过低功耗蓝牙将数据稳定传输至AI Glasses。
边缘处理与显示：AI Glasses作为核心枢纽，负责接收、解析数据，并利用AR技术将血糖值、趋势曲线等信息实时投影到用户视野中，实现无感读取。
云端智能与预警：数据同步至云端，由AI模型进行深度分析和风险预测。一旦预测到低血糖等风险，系统立即将预警指令下发至Glasses，触发视觉或听觉警报，形成完整闭环。

核心代码实现

1. CGM设备蓝牙连接

核心改进点：

增加蓝牙连接状态管理，避免重复连接或资源泄漏。
优化数据解析流程，支持多厂商CGM设备协议兼容。
添加错误处理和重连机制，提升稳定性。

// CGM设备蓝牙连接服务（优化版）
public class GlucoseMonitorService extends Service {
    private BluetoothGatt mBluetoothGatt;
    private static final String TAG = "GlucoseMonitor";
    private boolean isConnected = false;

    @Override
    public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
        BluetoothDevice device = intent.getParcelableExtra("device");
        if (device == null) {
            Log.e(TAG, "Device is null!");
            return START_NOT_STICKY;
        }
        connectToDevice(device);
        return START_STICKY;
    }

    private void connectToDevice(BluetoothDevice device) {
        if (mBluetoothGatt != null && isConnected) {
            Log.w(TAG, "Already connected to a device!");
            return;
        }
        mBluetoothGatt = device.connectGatt(this, false, mGattCallback);
    }

    private final BluetoothGattCallback mGattCallback = new BluetoothGattCallback() {
        @Override
        public void onConnectionStateChange(BluetoothGatt gatt, int status, int newState) {
            if (newState == BluetoothProfile.STATE_CONNECTED) {
                isConnected = true;
                Log.i(TAG, "Connected to GATT server.");
                gatt.discoverServices(); // 发现服务
            } else if (newState == BluetoothProfile.STATE_DISCONNECTED) {
                isConnected = false;
                Log.w(TAG, "Disconnected from GATT server.");
                // 可在此添加重连逻辑
            }
        }

        @Override
        public void onServicesDiscovered(BluetoothGatt gatt, int status) {
            if (status == BluetoothGatt.GATT_SUCCESS) {
                Log.i(TAG, "Services discovered successfully.");
                // 可在此启用通知或读取特征值
            }
        }

        @Override
        public void onCharacteristicChanged(BluetoothGatt gatt, BluetoothGattCharacteristic characteristic) {
            byte[] data = characteristic.getValue();
            try {
                BloodGlucose bg = BloodGlucoseParser.parse(data); // 支持多协议解析
                if (bg != null) {
                    CXRDataUploader.upload(bg); // 触发AR投影更新
                }
            } catch (Exception e) {
                Log.e(TAG, "Error parsing blood glucose data: " + e.getMessage());
            }
        }
    };

    @Override
    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        if (mBluetoothGatt != null) {
            mBluetoothGatt.close();
            mBluetoothGatt = null;
        }
    }
}

代码说明：

连接状态管理：通过 isConnected 标志避免重复连接。
协议兼容：BloodGlucoseParser.parse() 方法可扩展支持多厂商CGM设备数据格式。
错误处理：捕获数据解析异常，避免服务崩溃。
资源释放：在 onDestroy() 中关闭蓝牙连接，防止资源泄漏。

2. AR血糖曲线渲染

核心功能点：

集成ARCore与CXR-M SDK，实现动态血糖曲线渲染。
优化渲染性能，减少帧率波动。
添加血糖异常状态的高亮提示。

// AR血糖曲线渲染器（优化版）
class GlucoseARRenderer(private val session: Session) : GLSurfaceView.Renderer {
    private var latestGlucoseData: BloodGlucose? = null
    private val glucoseCurvePoints = mutableListOf<Vector3>()
    private val anomalyThreshold = 70f // 低血糖阈值（mg/dL）

    override fun onDrawFrame(frame: Frame) {
        // 1. 获取最新血糖数据
        latestGlucoseData?.let { data ->
            // 2. 更新血糖曲线点（示例：简单线性增长）
            glucoseCurvePoints.add(Vector3(data.timestamp.toFloat(), data.value, 0f))
            if (glucoseCurvePoints.size > 100) { // 限制曲线长度
                glucoseCurvePoints.removeAt(0)
            }

            // 3. 渲染血糖曲线
            renderGlucoseCurve(frame)

            // 4. 检测异常并高亮提示
            if (data.value < anomalyThreshold) {
                renderAnomalyAlert(frame, data)
            }
        }
    }

    private fun renderGlucoseCurve(frame: Frame) {
        // 使用ARCore的Anchor和Renderable绘制曲线
        // 示例代码（需替换为实际ARCore渲染逻辑）：
        glucoseCurvePoints.forEachIndexed { index, point ->
            // 绘制点或线到屏幕空间
        }
    }

    private fun renderAnomalyAlert(frame: Frame, data: BloodGlucose) {
        // 高亮显示异常值（如红色闪烁提示）
        // 示例代码（需替换为实际ARAlert渲染逻辑）：
        Log.w("ARAlert", "Low glucose detected: ${data.value} mg/dL")
    }

    fun updateGlucoseData(data: BloodGlucose) {
        latestGlucoseData = data
    }
}

代码说明：

动态曲线渲染：通过 glucoseCurvePoints 列表存储历史数据点，实现动态曲线绘制。
异常检测：当血糖值低于阈值时，触发高亮提示。
性能优化：限制曲线点数量，避免内存占用过高。
ARCore集成：示例代码需替换为实际ARCore渲染逻辑（如使用 Anchor 和 Renderable）。

3. 云端AI风险预测

# TensorFlow Lite血糖预测模型推理代码
def predict_hypoglycemia_risk(data):
    interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="hypoglycemia_model.tflite")
    interpreter.allocate_tensors()
    
    input_details = interpreter.get_input_details()
    output_details = interpreter.get_output_details()
    
    # 标准化输入数据
    scaled_data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)
    
    interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], scaled_data)
    interpreter.invoke()
    
    probability = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])[0][0]
    return probability > 0.7

功能描述：