В данной работе описана интеллектуальная информационная система поддержки самоконтроля гликемии у пациентов с сахарным диабетом. Представлено описание основных компонентов системы: дневника самоконтроля, модуля прогнозирования уровня глюкозы на основе фармакокинетической модели глюкозо-инсулинового обмена и расширенного фильтра Калмана и диалогового ассистента на базе большой языковой модели GigaChat. Разработана прогностическая модель, работающая с разреженными ручными записями глюкометра без данных непрерывного мониторинга, персонализируемая онлайн без предварительного обучения и сопровождающая каждый прогноз количественной оценкой неопределённости. Проверена работоспособность системы в составе Android-приложения, развёрнутого в облачной инфраструктуре.

This paper describes an intelligent information system for supporting glycemia self-monitoring in patients with diabetes mellitus. The description of the main components of the system is presented: a self-monitoring event journal, a blood glucose prediction module based on a pharmacokinetic model of glucose-insulin exchange and an extended Kalman filter, and a dialog assistant based on the GigaChat large language model. A predictive model operating on sparse manual glucometer records without continuous monitoring data, personalizable online without preliminary training and accompanying each forecast with a quantitative uncertainty estimate was developed. The operability of the system as part of an Android application deployed in a cloud infrastructure was verified.