血糖管理对于糖尿病患者及高风险人群至关重要，但日常监测数据多源分散、趋势难以直观理解。Glucose Buddy（糖小助）整合连续血糖监测（CGM）、指尖血糖、治疗方案、饮食与运动记录，通过交互式图表与 AI 模型，为用户提供血糖趋势洞察、风险预警和个性化管理参考，帮助个人用户和家属更高效地理解血糖变化并辅助生活决策。
Glucose Buddy 糖小助是什么？
Glucose Buddy 糖小助是一款开源智能血糖监控与分析系统，基于 Nightscout 构建。它将多源血糖数据、治疗方案和生活方式记录汇聚在同一平台，通过 AI 分析提供趋势预测、风险评估和生活方式建议。项目面向有血糖管理需求的个人用户、家属及健康管理技术从业者，数据可视化和分析功能旨在参考和自我管理，不构成医疗诊断或治疗建议。
开源地址：https://github.com/flyhunterl/glucose-buddy
核心功能
系统核心功能涵盖血糖监控、AI 分析、治疗方案管理及多通道通知，旨在帮助用户全面掌握血糖数据：
- 血糖数据监控与可视化——实时展示 CGM 与指尖血糖，支持历史数据浏览、统计指标计算及打印报表。
- AI 驱动分析与预测——生成未来 30 分钟血糖预测曲线，趋势判断、低血糖风险评估及个性化生活方式建议。
- 治疗方案管理——支持口服药物和胰岛素方案配置，关联饮食与运动记录，形成完整数据画像。
- 智能风险预警——基于预测结果提供低血糖高/中/低风险提示，并支持自定义阈值。
- 消息中心与报表归档——统一管理 AI 报告与咨询内容，分类整理，支持标记、收藏和删除。
- 多通道通知——浏览器 Web Push、邮件、微信或 PWA 安装提醒，支持自定义通知频率与方式。
使用场景
适用于血糖监测、风险预警与数据分析需求的个人与家庭环境：
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 糖尿病患者 | 实时监控血糖变化并获取风险提示 | ★★★★★ |
| 家属或护理人员 | 远程了解血糖趋势，及时提醒患者 | ★★★★☆ |
| 健康管理技术人员 | 数据整合、分析和自建 AI 辅助系统 | ★★★★★ |
| 临床研究者 | 使用开源数据工具进行趋势分析与研究 | ★★★★☆ |
操作指南
快速上手 Glucose Buddy 糖小助：
- Docker 部署：克隆代码仓库 → 配置
config.toml→ 执行quick-start.sh或docker-compose up -d→ 访问http://localhost:1338初始化。 - 本地运行：Python 3.9+ 环境 →
pip install -r requirements.txt→python app.py启动。 - 配置 Nightscout API 连接，导入 CGM 与指尖血糖数据。
- 设置 AI 服务接口与通知渠道（邮件/浏览器/Web Push）。
- 浏览血糖数据仪表盘，查看趋势图表、统计指标及 AI 分析报告。
- 管理治疗方案、饮食与运动记录，关联血糖数据。
- 接收智能风险预警与多通道通知。
- 可选：使用 API 与脚本扩展功能或二次开发。
支持平台
- Web：支持 PC、平板与移动端浏览器，响应式界面。
- PWA：可安装到桌面或手机主屏幕，部分场景下可离线使用。
- Docker/本地 Python：开发者友好，便于自建与二次开发。
产品定价
免费开源。可自由部署与使用，适合个人、家属及研究场景。
常见问题
Q：Glucose Buddy 是否提供医疗诊断？
A：不提供，所有分析仅供参考，不替代医生诊疗。
Q：是否必须使用 Nightscout？
A：是，Nightscout 为核心数据来源，需配置 API 连接。
Q：AI 预测数据可完全信赖吗？
A：仅供参考，预测准确性受数据质量、趋势一致性和模型限制影响。
Q：如何接收预警？
A：支持浏览器 Web Push、邮件和微信等多渠道，可自定义通知频率与阈值。
开发者小结
Glucose Buddy 糖小助通过整合 CGM、指尖血糖、治疗方案、饮食和运动记录，结合 AI 分析与趋势预测，为用户提供可视化数据、风险预警和生活方式参考。项目开源、支持 Docker 部署及本地运行，适合个人自我管理、家庭护理及技术从业者研究使用，但不替代专业医疗服务，使用者需结合实际医疗指导。
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