GlucoStats：面向血糖时间序列高效特征提取与可视化分析的Python库及其在糖尿病管理中的应用

针对连续血糖监测（CGM）数据处理效率低、缺乏标准化工具的问题，研究人员开发了开源Python库GlucoStats，支持多进程并行计算、滑动时间窗特征提取及scikit-learn兼容分析，实现了59项血糖指标的高效提取与可视化，显著提升CGM数据在临床与研究中的分析效能。

　　

随着连续血糖监测（CGM）技术在糖尿病管理中的广泛应用，海量的血糖时间序列数据对临床研究和日常监护提出了新的挑战。传统的血糖指标计算往往依赖手工处理，不仅效率低下，还容易出错。尽管已有一些工具支持部分指标提取，但多数缺乏标准化、并行处理能力和直观的可视化功能，尤其缺乏对时间窗口化分析的支持。更关键的是，当前工具难以满足非编程人员（如临床医生和患者）的使用需求，限制了CGM数据潜力的充分发挥。

为此，Peiro-Corbacho等人在《BMC Bioinformatics》发表了题为“Glucostats: an efficient Python library for glucose time series feature extraction and visual analysis”的论文，介绍了一款全新的开源Python库——GlucoStats。该库致力于解决CGM数据分析中的效率、可扩展性和可用性问题，通过高度模块化的设计和并行计算支持，为科研和临床提供了一套完整、高效的解决方案。

本研究主要依托Python 3.10开发环境，结合Pandas、NumPy进行数据操作，利用Matplotlib和Seaborn实现可视化，并采用多线程并行处理技术加速大型数据集分析。数据来源于公开Aleppo数据集，包含225名1型糖尿病（T1D）成人的CGM记录。库的核心功能包括时间窗口划分（重叠与非重叠）、59项血糖指标提取（涵盖时间范围、观察数、描述统计、血糖风险、血糖控制及变异性六大类），以及与scikit-learn的兼容接口，支持端到端的机器学习流程集成。

软件架构与功能实现

GlucoStats采用模块化设计，分为Stats（指标计算）、Utils（数据预处理）、Visualization（可视化）和ExtractGlucoStats（总控类）四个核心模块，彼此独立且易于扩展。其窗口化分析功能允许用户按动态、静态等多种方式划分时间序列，捕捉局部血糖波动规律；并行批处理机制则大幅提升了大数据下的计算效率。

可视化分析工具

库中提供两种关键可视化方法：血糖信号时序图（带范围颜色标注）和热力图。前者用于展示单个或多个患者在不同时间段内的血糖水平，后者则通过日/时间段矩阵展示指标变化，支持 intra-patient（患者内）和 inter-patient（患者间）变异分析。在实际数据集应用中，该方法成功识别出患者2在2015年5月24日的全天高血糖异常，以及其他患者之间的变异模式，如患者7清晨血糖偏高、患者3下午血糖上升等。

特征提取与指标分类

GlucoStats共提取59项指标，分属于时间范围（TIRs）、观察数（NOs）、描述统计（DSs）、血糖风险（GRs）、血糖控制（GC）及血糖变异性（GV）六个大类。每一类又进一步细分为16个子类，如时间高于范围（TAR）、范围内观察数（N_IR）、血糖风险指数（LBGI）、血糖管理指标（GMI）等，全面覆盖临床常用及科研创新指标。

实际应用与讨论

该库已整合至欧盟WARIFA项目中，用于个性化血糖事件预测和患者数据可视化报告。其模块化、并行化和用户友好设计尤其适合大规模CGM数据处理，既服务于机器学习建模，也支持医生和患者的日常决策。未来版本计划增加实时可视化、多模态数据（如运动与饮食）整合以及无监督聚类功能，以进一步强化血糖管理的个性化支持。

GlucoStats作为一款高效、开源的CGM数据分析工具，通过自动化、并行化和可视化创新，显著提升了血糖时间序列数据的分析能力。其兼容scikit-learn、支持多时间窗口和批量处理的特点，适用于不同规模的临床与科研场景，不仅提高了研究效率，也为糖尿病精准管理和患者自我监控提供了可靠的技术基础。