JP7607291B2 - 血中グルコース制御システム - Google Patents
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Description
本発明は、米国国立衛生研究所(National Institutes of Health)によって付与された契約番号DK120234の下で米国政府の支援を受けてなされた。米国政府は、本発明において一定の権利を有する。
優先権主張出願の参照による組み込み
本出願は、「BLOOD GLUCOSE CONTROL SYSTEM」と題し、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に明示的に組み込まれる国際出願第PCT/US2020/054025号と同じ2020年10月2日に出願されている。本出願とともに提出された出願データシートにおいて外国または国内の優先権主張が特定されるすべての出願は、37 CFR 1.57の下で、参照により本明細書に組み込まれる。
くともインスリンを含むことができる。さらに、自動血中グルコース制御システムは、特定のコンピュータ実行可能命令を記憶するように構成されたメモリと、メモリと通信し、特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、被検者のグルコースレベルを受信し、グルコースレベルに少なくとも部分的に基づいて、被検者の血中グルコースレベルを上昇させるトリガイベントが発生したと判定し、トリガイベントが、低血糖症の切迫したリスクが被検者に存在すること、または低血糖症の発現が被検者に存在することを含み、低血糖症の切迫したリスクまたは低血糖症の発現に応答するための逆調節剤の量を決定し、逆調節剤の量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の用量を決定し、複数の低血糖症リスクイベントまたは低血糖症発現を含む期間にわたって、炭水化物療法の決定された用量を追跡して、その期間にわたる総炭水化物療法の指標を生成し、総炭水化物療法の指標を出力するように構成された、ハードウェアプロセッサと、を含むことができる。
る。加えて、本方法は、自動血中グルコース制御システムが被検者に治療を提供していないときに、バックアップ注入療法プロトコルまたはバックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つをディスプレイ上に出力して、自動血中グルコース制御システムによって決定された速度で治療を維持することを可能にするステップを含むことができる。
ムのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。本方法は、第1の治療期間中に血中グルコース制御システムによって第1の治療を被検者に送達させるステップを含むことができる。第1の治療は、用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達されてもよい。本方法は、第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定することをさらに含むことができる。第1の効果を決定するステップは、被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップを含んでもよい。さらに、本方法は、制御パラメータのベースライン値と、被検者の血糖制御に基づいて定義された関数の出力とに少なくとも部分的に基づいて、制御パラメータの第2の値を自律的に生成するステップを含むことができる。グルコースレベル信号は、第1の治療期間中の被検者の血糖制御の指標を含むことができる。さらに、本方法は、制御パラメータを第1の値から第2の値に修正するステップと、第2の治療期間中に血中グルコース制御システムによって第2の治療を被検者に送達させるステップと、を含むことができる。第2の治療は、制御パラメータの第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達されてもよい。制御パラメータを変更するステップは、被検者に提供される治療を修正するステップを含むことができる。
するものではない。
血中グルコース制御システムは、被検者の血中グルコースレベルを制御するために使用される。血中グルコース制御システムは、被検者に注入することができる1つまたは複数のグルコース制御剤のための用量制御信号を生成するように構成されたコントローラを含むことができる。グルコース制御剤には、インスリンおよびインスリン類似体などの血中
グルコースレベルを下げる傾向がある調節剤と、グルカゴンまたはデキストロースなどの血中グルコースレベルを上げる傾向がある逆調節剤と、が含まれる。2つ以上のグルコース制御剤とともに使用されるように構成された血中グルコース制御システムは、薬剤のそれぞれについて用量制御信号を生成することができる。いくつかの実施形態では、血中グルコース制御システムは、薬剤が被検者に接続された薬剤ポンプを介した投薬に利用可能でない場合であっても、薬剤の用量制御信号を生成することができる。
ぐことができる携帯型薬剤ポンプと一体化されている。特定の実施形態では、ユーザインターフェースの少なくとも一部は、スマートフォンなどの携帯型薬剤ポンプとは別個の電子機器を介して実装される。
ができる。電子機器108は、短距離無線データ接続216を介してトランシーバ214bを通過したデータまたは命令を、AMD100のトランシーバ214aに送信または受信することができる。いくつかの実施形態では、電子機器を省略することができ、AMD100およびリモートコンピュータ206のコントローラ202a、202cが協働して、ポンプ212に渡される用量制御信号を生成する。このような実施形態では、AMD100は、リモートコンピュータ206への直接的なエンドツーエンドの無線データ接続をサポートするために、それ自体のWAN接続インターフェース220aを有してもよい。
図5は、人間であってもよい動物被検者(被検者)512の血中グルコースレベルを調節するための自動グルコース制御システム510を示す。自動グルコース制御システム510は、薬剤注入システムの一例であり、薬剤注入システムに関して前述した実施形態のいずれかを含むことができる。
履歴を使用して、少なくとも特定の時間帯に制御システム510の自動動作を容易にすることができる。
図6は、特定の実施形態によるコントローラ518の例示的な構造を示す。図6に示すコントローラ518は、異なるコントローラもしくはプロセッサを有する物理構造、または1つもしくは複数の物理プロセッサによって実装される論理構造を表すことができる。換言すれば、単一のプロセッサを使用して、図6に示されるコントローラのそれぞれを実装してもよく、各コントローラをそれ自体のプロセッサによって実装してもよく、または特定のプロセッサが、コントローラ518の一部として図6に示されるコントローラのうちの必ずしもすべてではないが複数を実装してもよい。さらに、図6のコントローラは、コントローラ518の一部として示されているが、いくつかの実施態様では、コントローラのうちの1つまたは複数は、コントローラ518とは別個であってもよい。
に記載されるような制御方式を使用してグルコースレベルを調節する。基礎コントローラ624およびプライミング・インスリン・コントローラ628は、国際特許出願公開第2012/058694 A2号(その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる)に記載されているように、適応型自動制御を実行することができる。コントローラ622~628は、一般に、用量制御信号634、642に(直接または追加の条件付けを介して)変換される出力値を生成するために、報告されたグルコース値と数学的に組み合わされる制御パラメータを含む制御方法またはアルゴリズムを使用する。例えば、米国特許第7,806,854号に記載されている制御方式は、様々な制御パラメータを組み込んだ一般化予測制御(GPC)法を含む。制御アルゴリズムは、一般に適応型であり、これは、制御パラメータが動作中に動的に調整されて、変化する動作状況および「学習」態様を反映することを意味し、それ自体の動作を監視することによって、アルゴリズムは、その動作を個々のユーザに、より具体的に合わせるように調整し、アルゴリズムの有効性を高め、ユーザに関する明示的な入力情報を追加する必要性を低減または回避する。入力パラメータ520は、制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの一部を形成することができることに留意されたい。他の制御パラメータは、アルゴリズムの仕様に従った内部パラメータであり、それらの内部制御パラメータのうちの選択されたものが、制御アルゴリズムの適応を実現するために動的に調整される。
高血糖症は、血液中の糖またはグルコースのレベルが特定のレベル(例えば、180mg/dL)を超えた場合に起きる症状である。この症状は、糖尿病患者で起こり得る。高血糖症の発生を低減するのを助けるために、被検者は、自動血中グルコース制御システムを使用することができ、このシステムは、薬剤ポンプを使用して被検者にインスリンを自動的に提供することができる。投与されたインスリンは、被検者のグルコースを消費することによって、被検者の血中グルコースレベルを制御するのを助けることができる。
療法の削減または炭水化物の摂取を理解して、低血糖症イベントまたは潜在的な低血糖症イベントに対処することが有用な場合があるが、これは、バイホルモングルコース制御システムに切り替えることによって達成することができる。さらに、バイホルモングルコース制御システムを有することによって得られる炭水化物療法の削減を理解することは、バイホルモングルコース制御システムを有する被検者にとって有用な場合がある。例えば、炭水化物療法の摂取量または回避量を理解することは、被検者の栄養摂取量をモニタリングする際に重要である可能性がある。摂取時の栄養をモニタリングすることは、すべての人々にとって重要であるが、糖尿病患者は、健康的に食事をすることと、高血糖症および低血糖症の両方を回避するために、血糖を確実に特定の範囲内に維持することとのバランスをとらなければならないため、糖尿病患者にとって特に重要である。
を決定することができる。場合によっては、逆調節剤は、例えば、自動血中グルコース制御システムによって投与される。他の場合には、逆調節剤は投与されない。例えば、自動血中グルコース制御システムは、逆調節剤を送達することができない場合がある。別の例として、自動血中グルコース制御システムは、逆調節剤を送達することができるが、利用可能な逆調節剤の用量を有さない場合がある。
図7は、特定の実施形態による、例示的な炭水化物療法等価性追跡プロセス700のフローチャートを提示する。プロセス700は、経時的に被検者のグルコースレベルを追跡し、低血糖症イベントのリスクがしきい値を満たした場合(例えば、低血糖症イベントのリスクが特定の確率と一致するかまたはそれを上回った場合)に、低血糖症イベントまたは発生を識別することができる任意のシステムによって実行されてもよい。例えば、プロセス700は、グルコースレベル制御システム510の1つまたは複数の要素によって実行されてもよい。場合によっては、プロセス700の少なくとも特定の動作は、グルコースレベル制御システム510から被検者512の血中グルコースレベルの指標および/または低血糖症イベント(もしくはしきい値を超える低血糖リスクイベントとして識別された)の指標を受信する別個のコンピューティングシステムによって実行されてもよい。1つまたは複数の異なるシステムがプロセス700の1つまたは複数の動作を実行することができるが、説明を簡単にするため、および本開示を限定するためではなく、プロセス700は、特定のシステムに関して説明される。
場合がある。場合によっては、低血糖症イベントが発生しているかどうかを判定するために、または低血糖症が発生するしきい値を上回るリスクが存在すると判定するために使用されるしきい値は、被検者512の生理学的特性に基づいて変化することがある。生理学的特性は、患者のグループ間で関連付けられたまたは共有された生理学的特性(例えば、性別、年齢、体重)に基づいてもよく、または特定の被検者512に特有のものであってもよい。例えば、低血糖症のリスクに関連付けられたしきい値は、グルコースレベル制御システム510によって判定されるような低血糖症の以前の発生中に決定された被検者512のグルコースレベルに基づいて、または被検者512に特有の臨床データに基づいて決定されてもよい。
節剤の量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の用量を決定することができる。場合によっては、マッピングは、逆調節剤のタイプおよび/または炭水化物のタイプに基づいて変化することある。逆調節剤のタイプは、ユーザによって識別されてもよく、またはグルコースレベル制御システム510に設置もしくは挿入された薬剤カートリッジに基づいて自動的に決定されてもよい。さらに、炭水化物のタイプは、ユーザによって指定されてもよく、低血糖症の発生または発生のリスクに応答する際に被検者512によって通常摂取される炭水化物のタイプの識別情報を含んでもよい。例えば、低血糖症の発生もしくは発生のリスクに応答する際に、ユーザは、ユーザインターフェースを介して、被検者が通常キャンディーバーもしくはフルーツジュースを摂取しているかどうか、または通常摂取される炭水化物のサイズを指定することができる。
される。例えば、ブロック702~708に関連付けられた動作は、その時間帯にわたって1回または複数回繰り返されてもよい。このような場合、決定された炭水化物療法の用量は、その時間帯について集計され、その時間帯についての総炭水化物療法を決定することができる。さらに、ブロック710は、炭水化物療法の用量が決定される個々の時間ごとの炭水化物療法の用量および/またはその時間帯の炭水化物療法の決定された用量の総計の指標を出力することを含むことができる。この時間帯は、任意の時間帯であってもよい。例えば、時間帯は、被検者512がグルコースレベル制御システム510の使用を開始してから、ユーザが逆調節剤へのアクセスを獲得したかもしくは獲得することを中止してからの、日、週、月、年、または任意の他の時間帯であってもよい。場合によっては、時間帯は、低血糖症イベントの発生、またはしきい値を満たす低血糖症のリスクの発生によって定義される。例えば、時間帯は、5、10、15、100、または任意の他の数の低血糖症イベントまたはしきい値を満たす低血糖症のリスクの発生に関連付けられた時間であってもよい。
ことができる。炭水化物療法データの指標は、他の要因の中でもとりわけ、ユーザの生理学特性の違い、各ユーザの糖尿病の違い、各ユーザのライフスタイルの違いに起因して、ユーザによって異なる可能性があることを理解されたい。有利には、グルコースレベル制御システム510を使用して、被検者512の炭水化物療法を追跡することによって、または逆調節剤に関連付けられた回避されるもしくは回避可能な炭水化物療法を決定することによって、被検者512の血中グルコースレベルの管理を個人化することができる。
糖尿病の人々は、低血糖症を治療または予防する目的で、しばしば経口炭水化物を摂取する。このような余分な炭水化物は、不健康な結果をもたらす可能性があり、その1つである体重増加の一因となる。低血糖症の頻度、程度、および持続時間を減少させるために逆調節剤(例えば、グルカゴン)を注入するバイホルモングルコース制御システムを有することにより、低血糖症を治療または予防するために「薬として」必要な経口炭水化物の量を大幅に減少させることができる。
めのインスリン用量制御信号を生成するように規則的な頻度で動作することができる。オンライン動作中、コントローラは、関連付けられた経口炭水化物の量にマッピングされ得るグルカゴン投薬信号を生成する制御アルゴリズムを用いることができる。
血中グルコース制御システム(例えば、インスリンポンプまたはインスリンポンプと逆調節剤(例えば、グルカゴン)ポンプの組合せ)などの携帯型薬剤装置は、被検者に個別化された治療を提供することができる。換言すれば、携帯型薬剤装置は、被検者の生理、状態、活動などに特有の薬剤を提供することができる。さらに、一部の携帯型薬剤装置は、被検者の状態を監視して、いつ治療を提供するか、どのタイプの治療を提供するか(例えば、インスリンまたは逆調節剤療法)、および/またはどの程度の治療を提供するかを決定する。携帯型薬剤装置によって提供される治療は、進行中であってもよく、場合によっては、生命を救う場合もある。したがって、携帯型薬剤装置が中断されずに機能することが重要である。
スケーリング定数であり、α1およびα2は、時定数である。
臨床データに基づいて設定することができる。しかしながら、時間の経過とともに(例えば、3~5日)、自動血中グルコース制御システムは、昼食に7単位のインスリンを提供し、夕食に8単位のインスリンを提供することが、被検者の血中グルコースレベルを初期構成よりも設定値範囲の中央値により近く維持すると判断することができる。このように限定されるものではないが、一般に、インスリンの各単位は、1ミリリットルのインスリンの1/100である。
できる長時間作用型インスリンの用量を決定するために、1日を通して用量を集計することを含むことができる。
例えば、約4~5時間または6~8時間ごとに1回、食事時間の前、起床後、および/または就寝前など)。したがって、ポンプおよび注入のためのバックアップ療法プロトコルが異なる可能性がある。さらに、バックアッププロトコルで使用または特定されるインスリンのタイプが異なることがある。例えば、バックアッププロトコルは、長時間作用型インスリン(例えば、インスリングラルギンなど)または中間作用型インスリン(例えば、ヒト遺伝子組換えインスリンなど)の使用を要求することがある。
てもよく、血中グルコース制御に影響を与えることがある(例えば、投与されるインスリンの量は、被検者の体重に関連することがある)。
図8は、特定の実施形態による例示的なバックアップ療法プロトコル生成プロセス800のフローチャートを提示する。プロセス800は、経時的に被検者に提供される薬剤療法(例えば、インスリン療法)を追跡し、グルコースレベル制御システム510が利用不可能になった場合に使用され得るバックアップ療法プロトコルを生成することができる任意のシステムによって実行されてもよい。例えば、プロセス800は、グルコースレベル制御システム510の1つまたは複数の要素によって実行されてもよい。場合によっては、プロセス800の少なくともいくつかの動作は、グルコースレベル制御システム510から被検者512に提供される薬剤療法の指標を受信する別個のコンピューティングシステムによって実行されてもよい。1つまたは複数の異なるシステムがプロセス800の1つまたは複数の動作を実行することができるが、説明を簡単にするため、また本開示を限定するためではなく、プロセス800は、特定のシステムに関して説明される。
タッチスクリーンコントローラ538によってタッチスクリーン上に出力することができるプロセッサ530によって生成されたユーザインターフェースなどのユーザインターフェースを介してグルコースレベル制御システム510にグルコースレベルを提供するユーザから受け取ってもよい。ユーザから受け取ったグルコースレベルは、グルコースセンサ516の代わりに使用することができる代替のセンサまたは測定機構(例えば、糖尿病測定ストリップ)を使用して測定されるグルコースレベルであってもよい。
。
ン療法を追跡することは、追跡期間全体にわたって被検者512に注入された複数の自律的に決定されたインスリン用量についてのインスリン用量制御信号および/またはインスリンの量の対応する指標を記憶することを含むことができる。
えば、1時間ごと、30分ごと、5分ごとなど)でインスリンをより容易に投与することができる。したがって、バックアップポンプ療法プロトコルは、時間単位ごとに1回(例えば、1時間に1回、または15分に1回、または5分に1回)、あるいは時間単位ごと(例えば、1時間ごと)に特定の速度(例えば、0.5または0.6単位)で連続的に投与され得るインスリンの基礎レートを特定することができる。さらに、バックアップポンプ療法プロトコルは、1日の異なる部分に対して異なるレートを特定することができる(例えば、被検者について、1日の半分ごとに1つの速度、1日の四分の一ごとに1つの速度、または典型的な起床時間中に1つの速度、および典型的な睡眠時間中に1つの速度など)。
答して供給され、必ずしも毎日のインスリンの用量として供給されるわけではない。したがって、平均補正ボーラスは、平均的な1日の間に必要とされる可能性が高いインスリンの量をユーザが理解することを容易にするために、バックアップ療法プロトコルの一部として含まれてもよく、これは、ユーザ(例えば、被検者)が、例えば、注入療法で使用するためにどれだけのインスリンが利用可能であるかを決定するのに有用である場合がある。場合によっては、平均補正ボーラスを決定する際に、追跡期間の1つまたは複数の日または時間帯が省略されてもよく、これは、例えば、1つまたは複数の日または時間帯が外れ値であると判断されることがあるためである。外れ値は、平均インスリン必要量または消費量のより正確な理解を提供するために省かれることがある。
修正した回数のパーセンテージを含むことができる。
0における制御パラメータと通信し、ならびに/またはそれを修正することができるコンピューティングシステムによって生成および/もしくは出力されてもよい。例えば、コンピューティングシステムは、スマートフォン、スマートウォッチ、ラップトップ、もしくはデスクトップコンピュータ、またはグルコースレベル制御システム510を構成するために使用され得る任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであってもよい。ユーザインターフェースは、ユーザが制御パラメータを修正するためにインターフェースすることができるタッチスクリーン上に出力されてもよい。ユーザは、制御パラメータ選択要素または他のユーザインターフェース要素とインタラクションして、制御パラメータを選択および/または修正することができる。場合によっては、ユーザは、グルコースレベル制御システム510によってサポートされる任意の値を有する制御パラメータを提供することができる。他の場合には、ユーザは、制御パラメータの特定の値を選択することに限定されることがあり、その値は、グルコースレベル制御システム510がサポートすることができる値よりも小さいか、または他のユーザが選択することを許可される値よりも小さいことがある。例えば、臨床医は、制御パラメータを修正するために、親よりも大きな修正範囲を認められてもよい。
のコンピューティングシステムなどの別のコンピューティングシステムによって生成されてもよい。
図10~図12は、本明細書に開示される実施形態のうちの1つまたは複数を用いて生成することができる、バックアップ療法レポートまたは一連のレポートの1つの非限定的な例を示す。換言すれば、図10~図12のレポートは、グルコースレベル制御システム510によって生成された単一のレポートの一部であってもよく、または同時に生成されるか、あるいは異なるデータに基づいておよび/または異なる追跡期間にわたって生成される別個のレポートであってもよい。レポートは、自動血中グルコース制御システム510によって、または自動血中グルコース制御システムから治療データを受信することができる別のコンピューティングシステムによって生成されてもよい。さらに、図10~図12は、生成される可能性のあるレポートまたは一連のレポートの1つの非限定的な例のみを表す。より多くのまたはより少ないデータを含む他のレポートを生成することが可能である。例えば、図10に示されるバックアップ注入療法プロトコルおよびバックアップポンプ療法プロトコルは、別々に生成および/またはアクセスされ得る、2つの別々のレポートに分離されてもよい。
用いて様々な時間にまたは様々な条件下で被検者512に投与され得る様々なインスリン用量を示すことができる。表1002は、朝食、昼食、または夕食に通常サイズの食事を摂取するときに、被検者512が注入することができるインスリンの量を特定する。通常サイズの食事とは、特定の被検者512が通常摂取するか、または医療提供者によって摂取するように助言された食事サイズを指してもよい。指定されたインスリンの単位は、ユーザが、特定された通常サイズの食事を摂取するときに、自動血中グルコース制御システム510が被検者512に平均的に提供するインスリンの量を指すことができる。場合によっては、表1002は、異なるサイズの食事に対する推奨インスリン用量をさらに含むことができる。例えば、各朝食は、軽いまたは通常より小さい朝食、通常サイズの朝食、および重いまたは通常サイズより大きい朝食に対応する3つの異なる値(例えば、5単位、6単位、および8単位)を示すことができる。
スリンコントローラ626によって)処理されることがある。
携帯型医療装置(AMD)は、例えば、被検者の健康状態(例えば、被検者の1つまたは複数の測定された生理学的指標またはパラメータに基づいて決定される)に基づいて、被検者に治療を自律的に提供する制御システムを含むことができる。いくつかの例では、制御システムは、(例えば、CGMセンサなどの1つまたは複数の被検者センサを使用して)1つまたは複数の測定された生理学的パラメータに基づいて、ならびに1つまたは複数の制御パラメータを含むことができる予測モデルに従って、各治療送達中の治療時間および/または治療の強度を決定することができる。いくつかの例では、予測モデルは、意図された生理学的効果に従って治療送達を調整するために、治療の生理学的効果を推定するために使用されてもよい。制御パラメータの値を適応的に調整して、被検者に対する治療送達の生理学的効果に影響を与える可能性のある時間変動要因および被検者特有の要因の存在下で、被検者への治療送達を最適化することが望ましい。場合によっては、AMDは、被検者の血液中の分析物のレベルを調節する携帯型薬剤装置であってもよい。このような携帯型薬剤装置の例は、被検者512の血中グルコースレベル(BGL)の制御を助けるために、被検者512にインスリンおよび/または逆調節剤(例えばグルカゴン)を自動的に提供することができる自動血中グルコース制御システム(例えばグルコースレベル制御システム510)である。一般に、制御アルゴリズムは、自動血中レベルグルコース制御システム510によって実施され、いつインスリンを送達するか、および/またはどのくらいの量のインスリンを被検者512に提供するかを決定することができる。さらに、制御アルゴリズムは、インスリンの継続的または周期的送達(例えば、基礎用量)と、被検者の血中グルコースレベルを所望の範囲内に調整するために提供され得る補正ボーラスとの両方を制御することができる。制御アルゴリズムは、被検者から自動血中グルコース測定値を取得する連続グルコースモニタリング(CGM)センサなどの被検者センサ(例えば、被検者の1つまたは複数の生理学的パラメータをリアルタイムで測定するセンサ)から取得された血中グルコースレベル測定値を使用することができる。さらに、場合によっては、制御アルゴリズムは、被検者512によって摂取される食事または摂取されている食事の指示に応答して、インスリンのボーラスを送達することができる。
供給された治療)を分析することによって決定されてもよい。場合によっては、制御システムは、供給された治療の効果を経時的に測定または判定することができる。いくつかのそのような場合、治療効果は、BGLの変動および/または経時的に送達される治療の量に基づいて決定されてもよい。さらに、場合によっては、システムは、いくつかの治療送達時間または事例にわたって、被検者に治療を供給し続けてもよく、いくつかの治療送達時間または事例にわたって、治療の測定または判定された効果を平均化またはその他の方法で集計することができる。いくつかの他の例では、システム510は、被検者から受け取った入力に少なくとも部分的に基づいて治療効果を決定することができる。被検者から受け取った入力には、主観的または客観的効果が含まれことがある。被検者から受け取った入力には、例えば、試験紙を使用して得られる手動血中グルコースレベル測定値が含まれることがある。入力の別の例は、ふらつき、呼吸困難、頭痛、または被検者によって特定される任意の他の客観的もしくは主観的効果を示すものであってもよい。
図13は、特定の実施形態による例示的な自動血中グルコース制御改良プロセスのフロ
ーチャートを提示する。プロセス1300は、被検者512に施された治療に関するフィードバック(例えば、血中グルコース信号からの)に基づいて、制御アルゴリズムおよび/または制御アルゴリズムの実行に影響を与える制御パラメータを自律的および/または自動的に修正することができる任意のシステムによって実行されてもよい。例えば、プロセス1300は、グルコースレベル制御システム510の1つまたは複数の要素によって実行されてもよい。場合によっては、プロセス1300の少なくとも特定の動作は、グルコースレベル制御システム510から血中グルコースデータを受信する別個のコンピューティングシステムによって実行されてもよい。1つまたは複数の異なるシステムがプロセス1300の1つまたは複数の動作を実行することができるが、説明を簡単にするため、および本開示を限定するためではなく、プロセス1300は、特定のシステムに関して説明される。
2のうちの1つまたは複数など、Tmaxの決定に影響を与えるパラメータであってもよい。いくつかの実施態様では、制御パラメータは、被検者512におけるインスリン(または他の薬剤)の蓄積および/または被検者512におけるインスリン(または他の薬剤)の減少率を説明および/または決定するために、制御アルゴリズムによって使用されてもよい。場合によっては、制御パラメータは、ブロック1302において受信したグルコースレベル信号によって示されるような被検者の血中グルコース変動に対する制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御するために使用されてもよい。
ベル信号を受信することを含んでもよい。このグルコースレベル信号は、ブロック1302で受信したグルコースレベル信号よりも新しい、後続のまたは更新されたグルコース読み取り値であってもよい。ブロック1302で受信したグルコースレベル信号は、被検者512に施す治療を決定するために使用されてもよく、ブロック1306で受信したグルコースレベル信号は、施された治療の結果を決定するために使用されてもよい。グルコースレベル信号は、連続的または周期的に受信されてもよく、施すべき治療を決定するため、および施された治療の効果を決定するための両方に使用することができることを理解されたい。
他の近距離通信技術を介した)またはネットワーク(例えば、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、セルラーネットワークなど)を介した接続であってもよい。
を第2の値に変更する。制御パラメータを第2の値に変更することにより、制御アルゴリズムの動作または実行が変更される。制御アルゴリズムの実行におけるこの変化は、被検者512への治療の提供に関連付けられた1つまたは複数の要因に変化をもたらす可能性がある。例えば、制御アルゴリズムの実行における変化は、送達される薬剤の量、薬剤の送達のタイミング、薬剤の用量が被検者512に送達される速度、被検者の血中グルコースの目標設定値または目標範囲、薬剤を送達するかどうかを決定する際に用いられるしきい値(例えば、目標設定値からのしきい値の差)、または被検者512に送達される治療に影響を与える可能性がある任意の他の要因に変化をもたらすことがある。
り少ない変動性をもたらしたかどうかを判定することを含むことができる。場合によっては、第1の効果と第2の効果とを比較することは、第1の値または第2の値のどちらが、目標血中グルコース範囲からの被検者512の血中グルコースレベルのより多くのおよび/またはより大きな逸脱をもたらしたかどうかを判定することを含むことができる。
されてもよい。いくつかのこのような例では、プロセス1300は、ブロック1302から開始してブロック1318で終了する第1の修正期間中に第1の制御パラメータを調整し、再びブロック1302から開始してブロック1318で終了する第2の修正期間中に第2の制御パラメータを調整するために使用されてもよい。第2の修正期間は、第1の修正期間の直後であってもよく、または特定の時間だけ遅らせてもよい。いくつかの例では、制御システムは、第1のパラメータの修正に続いて第2の制御パラメータがいつ修正されるべきかを決定することができる。いくつかの例では、遅延は、グルコース信号(例えば、CGMセンサから受信される)に基づいて測定された血糖制御に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。いくつかの他の例では、遅延は、ユーザから受け取った入力に基づいて決定されてもよい。いくつかの例では、第2の制御パラメータの修正は、第1の制御パラメータの決定された修正に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。
可能でない単一ホルモン・グルコース・レベル制御システム510において、逆調節剤に関する推奨を生成するのに有利である場合がある。
前述したように、インスリンの吸収のピーク時間は、Tmaxと呼ばれることがある。インスリンタイプが異なると、被検者の血液中への吸収が、ピークになるまでの時間や被検者によって異なる場合がある。例えば、1つの仮定的な例において、速効型インスリンリスプロおよびインスリンアスパルトに対する被検者間の総Tmaxは、約65分であると決定されてもよく、一方、例えば、ピーク吸収までの時間を短縮する配合を有する、Fiaspブランドの下で市販されているインスリンアスパルト注射のような超速効型インスリンを使用する被検者間の総Tmaxは、約40分であると決定されてもよい。65分に設定されたTmaxに対応する制御パラメータを有する自動血中グルコースレベル制御システム(グルコースレベル制御システム510など)を使用する際に、速効型インスリンを使用した場合と比較して、超速効型インスリンを使用した場合には、平均グルコースレベルまたは低血糖症の頻度に統計的に有意な改善がないことがある。この比較では、使用するインスリンのタイプを変えながら、Tmaxを一定に保持する。
中グルコース濃度を最大血中グルコースレベル濃度として誤って認識する可能性があるために起こることがある。
断された場合、その特定のタイプのインスリンを使用している間、被検者が特定のやり方で自分の食事を修正することが推奨されてもよい。
本開示の実施形態とともに使用するように適合させることができる自動グルコースレベル制御システム510の実施形態は、2015年8月6日に公開された国際公開第2010/116524号、2015年12月5日に発行された米国特許第9,833,570号、および2017年10月5日に発行された米国特許第7,806,854号に記載されており、これらのそれぞれの開示は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
することができる)連続グルコースモニタがオンラインであるかオフラインであるかにかかわらず、適用可能であってもよい。例えば、本明細書に開示された方法は、国際公開第2015/116524号に記載されるシステムに適用することができる。さらに、記載された方法は、例えば、すべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、2017年2月16日に公開された国際公開第2017/027459号に記載されたシステムのように、限定されるものではないが、システムによって自動的に適合されるグルコース目標を有するなど、システムが活性化されるか否かの他の態様と共存することができる。
示されるように、Tmaxを15分に減少させると、所与のグルコースプロファイル1400を維持するために必要なインスリン投薬量が増加する可能性がある。
いくつかの実施態様において、Tmaxの値は、退薬期間の血糖制御に基づいてオンラインで自動的に変化させることができる。例えば、Tmaxは、以下の式を使用して記述することができる。
含むことができる)にわたって、グルコース信号ykの血糖制御において低血糖症が増加する(重篤度および/または持続期間において)または低血糖症の増加が切迫している場合に、Tmax(k)を
レース)の例を示しており、その治療期間中に、インスリンおよび/または逆調節剤(例えば、グルカゴン)の1つまたはいくつかの用量が、グルコース制御システム510によって決定および/または投与される。例えば、Ui1508単位のインスリン用量は、Gu,i1512の測定されたグルコースレベルで時間tu,i1510において提供されてもよい(ここで、iは、1からtS1504とtE1506との間のインスリン送達数まで変化する)。同様に、制御システムは、投与されていてもされていなくてもよいCj1514単位の用量、グルカゴンが送達されていてもよいグルコースレベルGc,j 1518、およびグルカゴンが送達されていてもよい時間tc,j1516(ここで、jは、1からtS1504とtE1506との間のグルカゴン送達数まで変化する)を計算していてもよい。制御システムは、BGLを上限Gmax1520と下限Gmin1522によって定義された正常範囲内に維持し、設定値Gset1524に近づけるために治療を提供するように構成されてもよい。いくつかの例では、Gmax1520を上回るグルコースレベルは、高血糖症を示してもよく、Gmin1522を下回るグルコースレベルは、低血糖症と見なされてもよい。例えば、図15に示される治療期間中、高血糖症1526の2つのインスタンスと低血糖症1528の2つのインスタンスが、制御システムによって特定されてもよい。いくつかの例では、各治療期間中、制御システムは、すべての治療送達(iおよびjのすべての値)について、G(t)1502、tu,i1510、tc,j1516、Ui1508、およびCj1514を記憶することができる。いくつかの例では、1つまたは複数の制御パラメータ(例えば、Tmax、Gset)の値は、tS1504とtE1506との間の治療期間中に変化しなくてもよい。
されるTmax値とすることができる。いくつかの例では、Tmaxは、制御アルゴリズムによって使用されるPKモデルにおける1つまたは複数のパラメータに関連していてもよい。別の例として、制御パラメータは、設定値(例えば、図15のGset1524)、または(例えば、CGMセンサを使用して測定された)被検者512の血中グルコース濃度の測定値の目標値とすることができる。
いいかなるタイプのインスリンであってもよい。例えば、インスリン用量は、基礎インスリン用量、プライミング用量、食事告知に応答して供給される用量、またはインスリンの補正用量であってもよい。さらに、提供される各治療は、逆調節剤(例えばグルカゴン)などのインスリン以外の薬剤であってもよい。場合によっては、各治療送達は、治療期間にわたって被検者512に供給または投与される複数の薬剤(例えば、インスリンおよび/または逆調節剤)用量を含んでもよい。さらに、複数の薬剤用量は、1つまたは複数の基礎用量、1つまたは複数の食事告知に関連する1つまたは複数の食事用量、1つまたは複数の補正用量など、異なるタイプの薬剤用量を含むことができる。
ース制御システムは、被検者の血糖制御が1つまたは複数のしきい値条件を満たした場合に、第1および第2、または第1、第2、および第3の制御パラメータを順次調整するように構成されてもよい。いくつかの例では、制御パラメータが調整される時間帯の持続時間は、第1および第2の制御パラメータの持続時間とは異なっていてもよい。
上述したように、グルコース制御システム510によって使用されるPKモデルおよび/または制御アルゴリズムの1つまたは複数の制御パラメータの値(例えば、ベースライン値または最適臨床値)は、臨床研究中に被検者の複数のコホート(例えば、20、50、100、200人の被検者)から収集された治療データセット(例えば、血糖制御情報)の統計解析によって決定されてもよい。いくつかの例では、制御パラメータ(例えば、Tmax)は、各コホート内の被検者について直接測定されてもよい(例えば、手動または自動薬剤投与後の血液分析の結果に基づいて)。これらの測定値を使用して、グルコース制御システムで使用される制御パラメータ(例えば、Tmax)の最適値を決定することができる。場合によっては、被検者の血中グルコースレベル(BGL)は、同一またはほぼ同一のグルコース制御システムを使用して、所与の期間(例えば、1週間、2週間、1ヶ月、または他の期間)にわたって制御および記録されてもよい。各コホートの被検者は、グルコース制御システムの制御パラメータに同じ値を使用することができ、一方、異なるコホートの被検者は、同じ制御パラメータの異なる値を使用することができる。その後、所与の期間にわたって測定された治療データセット(例えば、被検者について測定および/または決定された血糖制御情報を含む)を、統計解析を用いて比較し、制御パラメータの最適値を評価することができる。例えば、Tmaxを第1の値に設定することに応じた第1のコホートの被検者の測定された血糖制御を、Tmaxを第2の値に設定することに応じた第2のコホートの被検者の測定された血糖制御と比較することができる。このような比較は、測定された血糖制御間の統計的に有意な差を明らかにすることができる様々な統計解析を含むことができる。例えば、第1および第2のコホートから得られた測定された血中グルコースレベルデータの平均値、分散および/または標準偏差は、正常な血中グルコースレベルを有する被検者(例えば、非糖尿病被検者)の第3のコホートから得ることができる参照値のセットと比較することができる。正確な結果を生成するために、このような臨床研究には、多くの場合、それぞれが多数の被検者(例えば、統計解析を可能にするのに十分な大きさ)を含むいくつかのコホートが必要であり、したがって多数の同一のグルコース制御システムが必要である。例えば、いくつかの研究において、10、20、50、または100の被検者およびグルコースシステムが必要とされ場合がある。したがって、臨床研究に基づいて1つまたは複数の制御パラメータの最適値を決定することは、費用および時間がかかる場合がある。さらに、臨床研究では、典型的には、被検者の固有の生理学的特性およびリアルタイムの生理学的変化を捕捉することができない(いくつかの大きなコホートを含む研究であっても)。
データポイントを含むことができる治療データセットを収集および記憶することがでる。いくつかの例では、治療データは、血糖制御情報(例えば、CGMセンサから受信される)、治療の他の生理学的効果(例えば、被検者センサまたは被検者から得られる)、送達される薬剤の量およびタイプ、薬剤送達時間などを含むことができる。有利には、これらの治療データセットを使用して、グルコース制御システムの1つもしくは複数の制御パラメータの最適値、あるいはデフォルト値、ベースライン値、または臨床的に決定された初期値と比較して改善された糖尿病管理を提供するグルコース制御システムの1つもしくは複数の制御パラメータの値を決定することができる。最適値または改善された値は、臨床研究において使用され得る統計解析のタイプを含む統計解析に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、統計解析は、平均値、分散、標準偏差、様々な統計分布(例えば、以下で図17に関して説明するもの)などの1つまたは複数の統計量を計算することを含むことができる。1つまたは複数の治療期間中に収集された治療データに基づくグルコース制御システムの1つまたは複数の制御パラメータの値のオンボードおよびリアルタイム(またはほぼリアルタイム)評価により、高価で時間のかかる臨床研究の必要性がなくなり、例えば、被検者の固有の生理学的特性およびリアルタイムの生理学的変化を考慮することによって、被検者の糖尿病の維持を改善することができる。さらに、制御パラメータ値のオンボード評価は、臨床検査と比較して、より迅速かつより正確な糖尿病評価および管理を提供する。本明細書に記載される実施形態のいくつかは、グルコース制御システムのユーザインターフェースを介して制御パラメータを調整するためにユーザによって使用され得る1つまたは複数の制御パラメータの最適値を決定するために使用されてもよい。場合によっては、グルコース制御システムは、決定された光学的値を使用して、1つまたは複数の制御パラメータを自律的に調整することができる。
に依存する場合がある。
照によりその全体が本明細書に組み込まれる、論文「Statistical Tools to Analyze Continuous Glucose Monitor Data」(W.Clarke et al.,Diabetes Technology and Therapeutics,vol.11,S45-S54,2009)に記載されている。治療期間中に測定された複雑で大量の血糖制御情報からの情報の抽出を容易にすることができる方法およびツールの例を本明細書で論じる。場合によっては、統計解析に使用される治療データは、被検者のグルコーストレースまたはG(t)を含む。いくつかの例では、G(t)は、CGMセンサから受信したタイムスタンプ付きの一連の血糖データであってもよい(図17参照)。いくつかの例では、CGMから得られたグルコース信号は、特定のデバイスの分解能によって決まるステップ(例えば、2分ごと、5分ごと、10分ごとなどの読み取り)でG(t)を近似する離散的な時系列として血中グルコースレベルを表すことができる。いくつかの例では、治療データ(例えば、CGMセンサから受信したグルコース信号)に対して統計解析を実行して、(1)平均血中グルコースレベルおよび正常血糖制御からの偏差(正常血糖と呼ばれることもある)、(2)変動性およびリスク評価、ならびに(3)食後グルコース変動および低血糖発現などの臨床イベントに関連する評価(例えば、比較評価)を提供することができる。いくつかの実施形態では、評価は、2つの時間帯に収集された2組の治療データに基づいて行われてもよい。いくつかのこのような例では、評価は、被検者の血糖制御が第1の治療期間から第2の治療期間に改善されたかどうかを判定するために、制御システム510によって使用されてもよい。いくつかの例では、評価は、1つまたは複数の時間帯の被検者の血糖制御を評価するために医療提供者によって使用されてもよい。
することができる。いくつかの例では、修正値は、治療をより積極的にする(例えば、有意な量だけ積極的にする)値であってもよい。例えば、制御パラメータがTmaxである場合、ブロック1808において、Tmaxの値は、以前の治療期間において使用された値(例えば、初期値または最後に修正された値)よりも少ない量(例えば、5分、10分、15分、またはそれ以上)に低減されてもよい。いくつかの例では、制御パラメータの修正された値は、ユーザインターフェースとのユーザインタラクションに応答して、血中グルコース制御システムのユーザインターフェースから受信することができる。以前の治療期間は、第1の治療期間または任意の以前の治療期間であってもよい。いくつかの例では、Tmaxの値は、有意な量(例えば、10分、15分、または他の値)だけ下げられてもよい。さらに、Tmaxが低減される量は、プロセス1800の以前の反復中の以前の低減よりも小さくてもよい。いくつかの実施形態では、制御パラメータは、ユーザによるアクションなしに自動的に修正されてもよい。場合によっては、制御パラメータを修正することにより、被検者に投与されるインスリンの注入のタイミング、用量サイズ、または速度を変更することができる。
らしたかどうかを判定することができる。いくつかの実施形態では、制御システム510は、制御パラメータの修正された値が、被検者の生理学的パラメータの改善をもたらしたかどうかを判定することができる。これらの実施形態では、生理学的パラメータは、グルコース・レベル・センサから受信したグルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。
ような実施形態では、比較評価の結果に少なくとも部分的に基づいて、被検者、保護者、または医療提供者は、次の治療期間の前に、対応する制御パラメータの値(例えば、ユーザインターフェースとのインタラクション)を変更することができる。
以下は、例示的な番号付けされた実施形態の複数のセットのリストである。例示的な実
施形態の以下のリストに記載される特徴は、本明細書に開示される追加の特徴と組み合わせることができる。さらに、以下のリストにおける例示的な番号付けされた実施形態の各セットは、以下のリストからの例示的な番号付けされた実施形態の1つまたは複数の追加のセットと組み合わせることができる。さらに、例示的な実施形態の以下のリストに具体的に記載されておらず、以下に列挙される実施形態と同じ特徴を含まない特徴の追加の発明的組合せが本明細書に開示される。簡潔にするために、例示的な実施形態の以下のリストは、本開示のすべての発明的態様を特定するものではない。例示的な実施形態の以下のリストは、本明細書に記載される任意の主題の主要な特徴または本質的な特徴を特定することを意図するものではない。
1.少なくともインスリン療法を被検者に送達するように構成された薬剤ポンプを使用して、ある期間にわたる総炭水化物療法の指標を生成するコンピュータ実装方法であって、
少なくともインスリン療法を前記被検者に送達するように構成された前記薬剤ポンプのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって、
前記被検者のグルコースレベルを受信するステップと、
前記グルコースレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースレベルを上昇させるトリガイベントが発生したと判定するステップであり、前記トリガイベントが低血糖症の切迫したリスクが前記被検者に存在すること、または低血糖症の発現が前記被検者に存在することを示す、ステップと、
低血糖症の前記切迫したリスクまたは低血糖症の前記発現に応答するために逆調節剤の量を決定するステップと、
前記逆調節剤の前記量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の用量を決定するステップと、
複数の低血糖症リスクイベントまたは低血糖症発現を含む期間にわたって、炭水化物療法の決定された用量を追跡して、前記期間にわたる総炭水化物療法の前記指標を生成するステップと、
総炭水化物療法の前記指標を出力するステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
2.低血糖症の前記切迫したリスクまたは低血糖症の前記発現に応答して、前記逆調節剤の前記量を前記被検者に提供するステップをさらに含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
3.前記グルコースレベルがしきい値グルコースレベルを満たすかまたは下回ることに応答して、前記逆調節剤の前記量を前記被検者に提供するステップをさらに含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
4.前記しきい値グルコースレベルが低血糖症イベントに対する前記被検者のリスク許容度に基づいて設定される、実施形態3に記載のコンピュータ実装方法。
5.総炭水化物療法の前記指標が前記被検者によって摂取された炭水化物の減少に対応する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
6.総炭水化物療法の前記指標が前記逆調節剤の利用可能性によって達成可能な炭水化物の減少に対応する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
7.総炭水化物療法の前記指標が炭水化物の代替物として前記被検者に提供される逆調節剤の量に対応する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
8.総炭水化物療法の前記指標が炭水化物の範囲の指標を含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
9.炭水化物療法の前記用量を決定するステップが、
前記逆調節剤と炭水化物との間のマッピングにアクセスするステップと、
前記マッピングおよび前記逆調節剤の前記量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の前記用量を決定するステップと、
を含む、実施形態1のコンピュータ実装方法。
10.前記マッピングが前記炭水化物のタイプに少なくとも部分的に基づく、実施形態
9に記載のコンピュータ実装方法。
11.前記マッピングが前記逆調節剤と前記炭水化物との臨床比較に基づいて生成される、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
12.前記マッピングが前記被検者の生理学的特性に少なくとも部分的に基づく、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
13.前記マッピングが前記逆調節剤のタイプに少なくとも部分的に基づく、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
14.前記マッピングが前記逆調節剤を前記炭水化物に関連付ける式を含む、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
15.前記マッピングが、前記薬剤ポンプが前記被検者に逆調節剤療法を送達するように構成されたバイホルモンポンプを含む場合に第1のマッピングを含み、前記マッピングが、前記薬剤ポンプが前記被検者に前記逆調節剤療法を送達するように構成されていない場合に第2のマッピングを含む、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
16.総炭水化物療法の前記指標が、カロリーの指標、炭水化物の指標、糖の尺度の指標、食物の量の指標、または前記炭水化物療法に起因する前記被検者の体重の指標のうちの1つまたは複数を含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
17.前記期間が、特定の時間帯、前記複数の低血糖症リスクイベントに含まれるイベントの数、または前記複数の低血糖症発現に含まれる発現の数に対応する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
18.前記被検者におけるある期間にわたる総炭水化物療法の指標を生成するように構成された自動血中グルコース制御システムであって、
前記被検者に薬剤を注入するように構成された薬剤ポンプに動作可能に接続するように構成された薬剤送達インターフェースであり、前記薬剤が少なくともインスリンを含む、薬剤送達インターフェースと、
特定のコンピュータ実行可能命令を記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリと通信し、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記被検者のグルコースレベルを受信し、
前記グルコースレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースレベルを上昇させるトリガイベントが発生したと判定し、前記トリガイベントが低血糖症の切迫したリスクが前記被検者に存在すること、または低血糖症の発現が前記被検者に存在することを示し、
低血糖症の前記切迫したリスクまたは低血糖症の前記発現に応答するために逆調節剤の量を決定し、
前記逆調節剤の前記量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の用量を決定し、
複数の低血糖症リスクイベントまたは低血糖症発現を含む期間にわたって、炭水化物療法の決定された用量を追跡して、前記期間にわたる総炭水化物療法の前記指標を生成し、
総炭水化物療法の前記指標を出力する、
ように構成されたハードウェアプロセッサと、
を備える、自動血中グルコース制御システム。
19.前記ハードウェアプロセッサが、前記グルコースレベルが前記トリガイベントに対応するしきい値を満たさないことを示す、前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサから受信したグルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づいて、前記薬剤ポンプを動作させて前記被検者の血中グルコースレベルを制御するように構成された、逆調節剤投薬信号の自動生成のための制御アルゴリズムを動作させるようにさらに構成されている、実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
20.前記メモリが、前記逆調節剤と前記炭水化物との間のマッピングを記憶するようにさらに構成され、前記ハードウェアプロセッサが、
前記メモリから前記マッピングにアクセスし、
前記マッピングおよび前記逆調節剤の前記量に少なくとも部分的に基づいて炭水化物療法の前記用量を決定する、ようにされに構成されている、
実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
21.前記マッピングが、前記逆調節剤を前記炭水化物に関連付けるアルゴリズムを含む、実施形態20に記載の自動血中グルコース制御システム。
22.前記期間が、特定の時間帯、前記複数の低血糖症リスクイベントに含まれるイベントの数、または前記複数の低血糖症発現に含まれる発現の数に対応する、実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
1.血中グルコース制御システムを使用して被検者に提供される治療を修正するコンピュータ実装方法であって、
前記血中グルコース制御システムのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって、
前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップと、
第1の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第1の治療を被検者に送達させるステップであり、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータが、前記被検者におけるインスリンの蓄積を考慮するために前記制御アルゴリズムによって使用され、それによって、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコース変動に対する前記制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御する、ステップと、
前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定するステップであり、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコースの血糖制御を分析することを含む、ステップと、
前記制御パラメータの第2の値を自律的に生成するステップであり、前記自律的に生成された第2の値が前記第1の値および前記第1の効果に基づく関数として決定される、ステップと、
前記制御パラメータを前記第1の値から前記第2の値に変更するステップと、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第2の治療を前記被検者に送達させるステップであって、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが、前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
2.前記ハードウェアプロセッサによって、
前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定するステップと、
前記第1の効果と前記第2の効果との比較に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第1の値または前記制御パラメータの前記第2の値の一方をアクティブな制御パラメータ値として選択するステップと、
前記アクティブな制御パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、第3の治療期間中に前記被検者に治療を提供するように前記血中グルコース制御システムを構成するステップであって、前記アクティブな制御パラメータ値の前記選択が、前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
をさらに含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
3.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御制御パラメータが、前記制御アルゴリズムによる前記被検者におけるインスリンの蓄積の計算において使用される少なくとも1つの時定数に関連する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
4.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが前記被検者におけるインスリン減少率に対応する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
5.前記第1の治療期間が、複数の治療インスタンスの前記投与に対応する時間帯を含
み、前記第1の治療が前記複数の治療インスタンスを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
6.前記制御パラメータを前記第2の値に修正するステップが、前記第2の治療期間中に投与されるインスリンのタイミング、投与量サイズ、または投与レートのうちの1つまたは複数を修正する、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
7.前記制御パラメータの前記第1の値が、前記第1の治療期間の前の時間帯に送達された治療、臨床値、または前記被検者の体重のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づく、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
8.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者の血漿中のインスリンがインスリン用量の投与後に特定の濃度レベルに達するまでの時間に対応する、実施形態1のコンピュータ実装方法。
9.血中グルコース制御システムを使用して被検者に提供される治療を修正するコンピュータ実装方法であって、
前記血中グルコース制御システムのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって、
第1の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第1の治療を被検者に送達させるステップであり、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達される、ステップと、
前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定するステップであり、前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップを含む、ステップと、
前記制御パラメータのベースライン値と前記被検者の血糖制御に基づいて定義された関数の出力とに少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの第2の値を自律的に生成するステップであり、前記グルコースレベル信号が前記第1の治療期間中の前記被検者の前記血糖制御の指標を含む、ステップと、
前記制御パラメータを前記第1の値から前記第2の値に変更するステップと、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第2の治療を前記被検者に送達させるステップであり、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが、前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
10.前記ハードウェアプロセッサによって、
前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定するステップと、
前記第1の効果と前記第2の効果との比較に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第1の値または前記制御パラメータの前記第2の値の一方をアクティブな制御パラメータ値として選択するステップと、
前記アクティブな制御パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、第3の治療期間中に前記被検者に治療を提供するように前記血中グルコース制御システムを構成するステップであって、前記アクティブな制御パラメータ値の前記選択が、前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
をさらに含む、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
11.前記第1の治療が前記第1の治療期間にわたって施される複数の治療インスタンスを含む、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
12.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者の血液内のインスリンがインスリン用量の投与に起因する特定の濃度レベルに達するまでの時間に対応する、実施形態9に記載のコンピュータ実装方法。
13.血中グルコース制御システムを使用して被検者に提供される治療を修正するコンピュータ実装方法であって、
前記血中グルコース制御システムのための用量制御信号を生成するように構成されたハ
ードウェアプロセッサによって、
第1の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第1の治療を被検者に送達させるステップであり、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達される、ステップと、
前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定するステップであり、前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップを含む、ステップと、
前記制御パラメータの第2の値を自律的に生成するステップであり、前記自律的に生成された第2の値がベースライン値に少なくとも部分的に基づく関数として決定される、ステップと、
前記制御パラメータを前記第1の値から前記第2の値に変更するステップと、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって前記被検者に第2の治療を送達させるステップであり、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定するステップと、
前記第1の効果と前記第2の効果との比較を人間によるアクションなしに自律的に実行するステップと、
前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第1の値または前記制御パラメータの前記第2の値の一方をアクティブな制御パラメータ値として選択するステップと、
前記アクティブな制御パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、第3の治療期間中に前記被検者に治療を提供するように前記血中グルコース制御システムを構成するステップであって、前記アクティブな制御パラメータ値の前記選択が、前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
14.前記制御パラメータの前記第2の値が前記グルコースレベル信号によって示される血糖制御に少なくとも部分的に基づく、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
15.前記ベースライン値が前記制御パラメータの前記第1の値を含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
16.前記制御パラメータの前記第1の値が前記ベースライン値に少なくとも部分的に基づいて決定される、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
17.前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較を実行するステップをさらに含み、前記比較が前記第2の効果を決定することに応答して実質的にリアルタイムで実行される、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
18.前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較を実行するステップをさらに含み、前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較が前記第1の効果と前記第2の効果との統計的比較を実行することを含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
19.前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較を実行するステップをさらに含み、前記第1の効果と前記第2の効果との前記比較が少なくとも前記第1の効果と前記第2の効果との回帰分析を実行することを含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
20.前記制御パラメータの前記第2の値が、皮下投与されたインスリンの前記被検者の血液への吸収時間と血糖制御関数との間の回帰分析の実行に基づいて選択することができ、前記血糖制御関数が前記グルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づく、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
21.治療を被検者に提供させる用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータを自律的に修正するように構成された自動血中グルコース制御システムであって、
前記被検者に薬剤を注入するための薬剤ポンプに動作可能に接続するように構成された薬剤送達インターフェースと、
特定のコンピュータ実行可能命令および治療データを記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリと通信し、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信し、
第1の治療期間中に第1の治療を前記被検者に送達させ、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータが、前記被検者におけるインスリンの蓄積を考慮するために前記制御アルゴリズムによって使用され、それによって、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコース変動に対する前記制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御し、
前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定し、前記第1の効果を決定することが、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコースの血糖制御を分析することを含み、
前記制御パラメータの第2の値を自律的に生成し、前記自律的に生成された第2の値が、前記第1の値および前記第1の効果に基づく関数として決定され、
前記制御パラメータを前記第1の値から前記第2の値に変更し、
第2の治療期間中に第2の治療を前記被検者に送達させ、前記第2の治療が、前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが、前記被検者に提供される前記治療を修正する、
ように構成された、ハードウェアプロセッサと、
を備える、自動血中グルコース制御システム。
22.前記ハードウェアプロセッサが、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定し、
前記第1の効果と前記第2の効果との比較に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第1の値または前記制御パラメータの前記第2の値の一方をアクティブな制御パラメータ値として選択し、
前記アクティブな制御パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて第3の治療期間中に前記被検者に治療を提供し、前記アクティブな制御パラメータ値の前記選択が前記被検者に提供される前記治療を修正する、
ようにさらに構成されている、
実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
23.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記制御アルゴリズムによる前記被検者におけるインスリンの蓄積の計算において使用される少なくとも1つの時定数に関連する、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
24.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者におけるインスリン減少率に対応する、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
25.前記第1の治療期間が複数の治療インスタンスの投与に対応する時間帯を含み、前記第1の治療が前記複数の治療インスタンスを含む、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
26.前記制御パラメータを前記第2の値に修正することが、前記第2の治療期間中に投与されるインスリンの投与のタイミング、用量サイズ、または速度のうちの1つまたは複数を修正する、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
27.前記制御パラメータの前記第1の値が、前記第1の治療期間の前の時間帯に送達された治療、臨床値、または前記被検者の体重のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づく、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
28.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者の血漿中のインスリンが、インスリン用量の投与後に特定の濃度レベルに達するまでの時間に対応する、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
29.前記制御パラメータがTmaxまたはT1/2に対応する、実施形態21に記載の自動血中グルコース制御システム。
1.血中グルコース制御システムを使用して被検者に提供される治療を修正するコンピュータ実装方法であって、
前記血中グルコース制御システムのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって、
前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップと、
第1の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第1の治療を前記被検者に送達させるステップであり、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータが、前記被検者におけるインスリンの蓄積を考慮するために前記制御アルゴリズムによって使用され、それによって、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコース変動に対する前記制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御する、ステップと、
前記第1の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第1の治療データを取得するステップと、
第1の時間帯にわたる前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定するステップであって、前記第1の効果が前記第1の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定される、ステップと、
前記制御パラメータを前記第1の値と異なる第2の値に設定するステップと、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって前記被検者に第2の治療を送達させるステップであり、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
前記第2の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第2の治療データを取得するステップと、
第2の時間帯にわたる前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定するステップであり、前記第2の効果が前記第2の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定される、ステップと、
前記第1の効果および前記第2の効果に少なくとも部分的に基づいて統計解析を実行して、比較評価を取得するステップと、
前記比較評価に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の改善をもたらすかどうかを判定するステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
2.前記制御パラメータが、前記血中グルコース制御システムのユーザインターフェースとのユーザインタラクションに少なくとも部分的に基づいて前記第1の値または前記第2の値に設定される、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
3.前記制御パラメータが、ユーザによるアクションなしに、前記第1の値または前記第2の値に自動的に設定される、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
4.前記制御パラメータの前記第2の値が自律的に選択される、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
5.前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすと決定することに応答して、前記制御パラメータの前記第2の値を選択して第3の治療期間中に前記血中グルコ
ース制御システムによって第3の治療を前記被検者に送達させるステップをさらに含む、実施形態1のコンピュータ実装方法。
6.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御に統計的に有意な改善をもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
7.前記統計的に有意な改善が、前記被検者の血糖制御の改善のしきい値レベルを含む、実施形態6に記載のコンピュータ実装方法。
8.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の前記血糖制御の改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の生理学的パラメータの改善をもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
9.前記生理学的パラメータが前記グルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づいて決定される、実施形態8に記載のコンピュータ実装方法。
10.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記制御パラメータの前記第1の値と比較して血中グルコース変動の発生の低減をもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
11.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記制御パラメータの前記第1の値と比較して低血糖症イベントの発生のリスクの低減をもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
12.前記統計解析を実行することが、前記第1の治療データまたは前記第2の治療データに基づいて、平均値、中央値、最頻値、標準偏差、割合、比、または確率のうちの1つまたは複数を決定することを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
13.前記統計解析を実行することが、前記第1の効果または前記第2の効果に少なくとも部分的に基づいて、平均値、中央値、最頻値、標準偏差、割合、比、または確率のうちの1つまたは複数を決定することを含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
14.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者の血漿中のインスリンがインスリン用量の投与後に特定の濃度レベルに達するまでの時間に対応する、実施形態1のコンピュータ実装方法。
15.前記第1の治療期間中に前記第1の治療を送達させるステップが、複数の治療インスタンスを投与させるステップを含み、前記複数の治療インスタンスのうちの少なくとも1つが、前記第1の治療期間中に、少なくとも1つの他の治療インスタンスとは異なる時間帯に投与される、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
16.前記第1の治療期間および前記第2の治療期間が同じ持続時間である、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
17.第1の複数の治療インスタンスが前記第1の治療期間中に投与され、第2の複数の治療インスタンスが前記第2の治療期間中に投与される、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
18.前記制御パラメータを前記第2の値に設定するステップが、前記第2の治療期間中に投与されるインスリンの注入のタイミング、用量サイズ、または速度のうちの1つまたは複数に修正をもたらす、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
19.前記制御パラメータの前記第1の値が、前記第1の治療期間の前の時間帯に送達された治療、臨床値、または前記被検者の体重のうちの1つまたは複数に基づく、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
20.前記制御アルゴリズムが、薬物動態(PK)モデルに少なくとも部分的に基づく、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
21.前記制御パラメータが前記薬物動態(PK)モデルのパラメータを含む、実施形態20に記載のコンピュータ実装方法。
22.前記統計解析を実行することが、回帰分析を実行することまたは自己回帰モデルを生成することのうちの1つまたは複数を含む、実施形態1に記載のコンピュータ実装方法。
23.治療を被検者に提供させる用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータを自律的に修正するように構成された自動血中グルコース制御システムであって、
前記被検者に薬剤を注入するための薬剤ポンプに動作可能に接続するように構成された薬剤送達インターフェースと、
特定のコンピュータ実行可能命令および治療データを記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリと通信し、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信し、
第1の治療期間中に第1の治療を前記被検者に送達させ、前記第1の治療が前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータが前記被検者におけるインスリンの蓄積を考慮するために前記制御アルゴリズムによって使用され、それによって、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコース変動に対する前記制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御し、
前記第1の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第1の治療データを取得し、
第1の時間帯にわたる前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定し、前記第1の効果が前記第1の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定され、
前記制御パラメータを前記第1の値とは異なる第2の値に設定し、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって前記被検者に第2の治療を送達させ、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが前記被検者に提供される前記治療を修正し、
前記第2の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第2の治療データを取得し、
第2の時間帯にわたる前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定し、前記第2の効果が前記第2の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定され、
比較評価を取得するために、前記第1の効果および前記第2の効果に少なくとも部分的に基づいて統計解析を実行し、
前記比較評価に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の改善をもたらすかどうかを判定する、
ように構成されたハードウェアプロセッサと、
を備える、自動血中グルコース制御システム。
24.前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすと決定することに応答して、前記ハードウェアプロセッサが、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、前記制御パラメータの前記第2の値を少なくとも選択し、第3の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって前記被検者に第3の治療を送達させるようにさらに構成されている、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
25.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の少なくとも1つの生理学的パラメータの改善のしきい値レベルをもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
26.前記制御パラメータの前記第2の値が前記被検者の血糖制御の前記改善をもたらすかどうかを判定するステップが、前記制御パラメータの前記第2の値が前記制御パラメータの前記第1の値と比較して血中グルコース変動の発生の低減または低血糖症イベント
の発生のリスクの低減をもたらすかどうかを判定するステップを含む、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
27.前記制御アルゴリズムによって使用される前記制御パラメータが、前記被検者の血漿中のインスリンがインスリン用量の投与後に特定の濃度レベルに達するまでの時間に対応する、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
28.前記第1の治療期間の長さが少なくとも特定の数の治療インスタンスを包含するように選択され、前記第2の治療期間の長さが少なくとも前記特定の数の治療インスタンスを包含するように選択される、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
29.前記統計解析を実行することが、回帰分析を実行することまたは自己回帰モデルを生成することのうちの1つまたは複数を含む、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
30.前記制御アルゴリズムが薬物動態(PK)モデルに少なくとも部分的に基づき、前記制御パラメータが前記薬物動態(PK)モデルのパラメータを含む、実施形態23に記載の自動血中グルコース制御システム。
1.自律的に決定されたインスリンの用量から導出されたインスリン療法指標を含むバックアップ療法プロトコルを生成するように構成された自動血中グルコース制御システムであって、
前記被検者に薬剤を注入するための薬剤ポンプに動作可能に接続するように構成された薬剤送達インターフェースと、
特定のコンピュータ実行可能命令を記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリと通信し、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記被検者のグルコースレベルを決定するように動作可能に構成されたセンサからグルコースレベル信号を受信し、
前記グルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースを制御する目的で前記被検者に注入されるインスリンの用量を自律的に決定するように構成された制御アルゴリズムを用いて、用量制御信号を生成し、
前記自動血中グルコース制御システムによって少なくとも1日を含む追跡期間にわたって前記被検者に投与されたインスリン療法を追跡し、前記インスリン療法を追跡することが、基礎インスリンとして、インスリンの補正ボーラスとして、またはインスリンの食事時間ボーラスとして前記被検者に送達されたインスリンの前記自律的に決定された用量の指標を記憶することを含み、
前記追跡期間にわたって前記被検者に施された前記インスリン療法に少なくとも部分的に基づいて、インスリン療法指標を含むバックアップ注入療法プロトコルまたはバックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つを生成し、
前記自動血中グルコース制御システムが前記被検者に治療を提供していないときに、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルのうちの前記少なくとも1つをディスプレイ上に出力して、前記自動血中グルコース制御システムによって決定された速度で治療を維持することを可能にする、
ように構成されたハードウェアプロセッサと、
を備える、自動血中グルコース制御システム。
2.前記ハードウェアプロセッサが前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、前記被検者に送達されたインスリンの前記自律的に決定された用量の前記指標を前記メモリに少なくとも記憶するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
3.前記ハードウェアプロセッサが前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも
前記自動血中グルコース制御システムとは別個の外部コンピューティングシステムとの通信チャネルを確立し、
前記被検者に送達されたインスリンの前記自律的に決定された用量の前記指標を前記外部コンピューティングシステムに送信する、
ようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
4.前記外部コンピューティングシステムがデータセンタのコンピューティングシステムであり、前記ハードウェアプロセッサが、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、広域ネットワークを介して前記外部コンピューティングシステムと通信することができる無線機を少なくとも制御するようにさらに構成されている、実施形態3に記載の自動血中グルコース制御システム。
5.前記ハードウェアプロセッサが、前記追跡期間にわたって1日当たりの前記被検者に提供される平均総基礎インスリンに少なくとも部分的に基づいて、長時間作用型インスリン単位の数を少なくとも決定することによって前記バックアップ注入療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
6.前記追跡期間の各日が複数のサブ期間に分割され、前記ハードウェアプロセッサが、前記複数のサブ期間の各サブ期間について1時間当たりの基礎レートを少なくとも決定することによって前記バックアップポンプ療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
7.前記ハードウェアプロセッサが、前記追跡期間にわたって1日当たりの前記被検者に提供される平均補正ボーラスを少なくとも決定することによって、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
8.前記ハードウェアプロセッサが、前記追跡期間にわたって前記被検者に提供される平均補正ボーラスを少なくとも決定することによって、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
9.前記ハードウェアプロセッサが、前記追跡期間中に前記被検者に補正ボーラスとして提供されるインスリンの単位に少なくとも部分的に起因する血中グルコースの平均変化を少なくとも決定することによって、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
10.前記ハードウェアプロセッサが、1日当たりの複数の食事時間の各食事時間について、前記追跡期間にわたって前記被検者に提供されるインスリンの平均食事時間ボーラスを少なくとも決定することによって、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルを生成するようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
11.前記ハードウェアプロセッサが前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記追跡期間にわたって前記被検者に投与された逆調節剤療法を追跡し、前記逆調節剤療法を追跡することが、前記グルコースレベル信号に応答して前記被検者に送達された逆調節剤の自律的に決定された用量の指標を記憶することを含み、
前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つに、前記追跡期間にわたって前記被検者に提供された総逆調節剤および/または毎日の逆調節剤の指標を含める、
ようにさらに構成されている、実施形態1に記載の自動血中グルコース制御システム。
12.前記制御アルゴリズムが、前記グルコースレベル信号と、制御パラメータ選択インターフェース要素とのユーザインタラクションによって修正可能な制御パラメータと、に少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースを制御する目的で前記被検者に注入されるインスリンの用量を自律的に決定するようにさらに構成され、前記ハード
ウェアプロセッサが、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記追跡期間にわたって前記制御パラメータに対するユーザ修正を追跡し、前記ユーザ修正を追跡することが、前記ユーザ修正のそれぞれが、記憶された制御パラメータ値からの前記制御パラメータの増加または減少を含むかどうかと、前記ユーザ修正のそれぞれが行われた時間とを治療ログに記憶することを含み、
前記制御パラメータに対するユーザ修正のレポートを生成し、前記レポートが、前記記憶された制御パラメータ値からの増加および減少の頻度の尺度を含み、前記レポートが、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つに含まれる、
ようにさらに構成されている、
実施形態1の自動血中グルコース制御システム。
13.自動血中グルコース制御システムによって決定されたインスリンの自律的に決定された用量から導出されるインスリン療法指標を含むバックアップ療法プロトコルを生成するコンピュータ実装方法であって、
前記自動血中グルコース制御システムのハードウェアプロセッサによって、
前記被検者のグルコースレベルを決定するように動作可能に構成されたセンサからグルコースレベル信号を受信するステップと、
前記グルコースレベル信号に少なくとも部分的に基づいて前記被検者の血中グルコースを制御する目的で前記被検者に注入されるインスリンの用量を自律的に決定するように構成された制御アルゴリズムを使用して、用量制御信号を生成するステップと、
少なくとも1日を含む追跡期間にわたって、前記自動血中グルコース制御システムによって前記被検者に施されたインスリン療法を追跡するステップであって、前記インスリン療法を追跡するステップが、前記被検者に送達されたインスリンの前記自律的に決定された用量の指標を記憶するステップを含む、ステップと、
前記追跡期間にわたって前記被検者に施された前記インスリン療法に少なくとも部分的に基づいて、インスリン療法指標を含むバックアップ注入療法プロトコルまたはバックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つを生成するステップと、
前記自動血中グルコース制御システムが前記被検者に治療を提供していないときに、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルのうちの前記少なくとも1つをディスプレイ上に出力して、前記自動血中グルコース制御システムによって決定された速度で治療を維持することを可能にするステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
14.前記インスリンの自律的に決定された用量が、基礎インスリン用量、インスリンの補正ボーラス、またはインスリンの食事時間ボーラスのうちの1つまたは複数を含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
15.前記自動血中グルコース制御システムとは別個の外部コンピューティングシステムとの通信チャネルを確立するステップと、
前記被検者に注入されたインスリンの前記自律的に決定された用量の前記指標を前記外部コンピューティングシステムに送信するステップと、
をさらに含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
16.バックアップ注入療法プロトコルまたはバックアップポンプ療法プロトコルのうちの前記少なくとも1つを生成するステップが、
前記追跡期間にわたって1日当たりの前記被検者に提供された平均総基礎インスリンに少なくとも部分的に基づいて長時間作用型インスリン単位の数を決定するステップ、
前記追跡期間を複数のサブ期間に分割し、前記複数のサブ期間の各サブ期間について時間ごとの基礎レートを決定するステップ、
前記追跡期間にわたって前記被検者に提供された平均補正ボーラスを決定するステップ、
前記追跡期間中に前記被検者に補正ボーラスとして提供されたインスリンの単位に少なくとも部分的に起因する血中グルコースの平均変化を決定するステップ、または
1日当たりの複数の食事時間の各食事時間について、前記追跡期間にわたって前記被検者に提供されたインスリンの平均食事時間ボーラスを決定するステップ、
のうちの1つまたは複数を含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
17.前記追跡期間にわたって前記被検者に施された逆調節剤療法を追跡するステップをさらに含み、前記逆調節剤療法を追跡するステップが、前記グルコースレベル信号に応答して前記被検者に送達された逆調節剤の自律的に決定された用量の指標を記憶するステップを含み、バックアップ注入療法プロトコルまたはバックアップポンプ療法プロトコルのうちの前記少なくとも1つを生成するステップが、前記バックアップ注入療法プロトコルまたは前記バックアップポンプ療法プロトコルのうちの少なくとも1つに、前記追跡期間にわたって前記被検者に提供された総逆調節剤および/または毎日の逆調節剤の指標を含めるステップを含む、実施形態13に記載のコンピュータ実装方法。
18.前記自動血中グルコース制御システムのユーザによって行われた療法プロトコル修正のレポートを生成するように構成された自動血中グルコース制御システムであって、
被検者に薬剤を注入するための薬剤ポンプに動作可能に接続するように構成された薬剤送達インターフェースと、
特定のコンピュータ実行可能命令、記憶された制御パラメータ値、および治療ログを記憶するように構成されたメモリと、
前記メモリと通信し、前記特定のコンピュータ実行可能命令を実行して、少なくとも、
前記被検者のグルコースレベルを決定するように動作可能に構成されたセンサからグルコースレベル信号を受信し、
前記グルコースレベル信号と、制御パラメータ選択インターフェース要素とのユーザインタラクションによって修正可能な制御パラメータとに少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースを制御する目的で前記被検者に注入されるインスリンの用量を自律的に決定するように構成された制御アルゴリズムを使用して、用量制御信号を生成し、
少なくとも1日を含む追跡期間にわたって前記制御パラメータに対するユーザ修正を追跡し、前記ユーザ修正を追跡するステップが、前記ユーザ修正のそれぞれが、前記記憶された制御パラメータ値からの前記制御パラメータの増加または減少を含むかどうかと、前記ユーザ修正のそれぞれが行われた時間とを前記治療ログに記憶するステップを含み、
前記制御パラメータに対するユーザ修正のレポートを生成し、前記レポートが前記記憶された制御パラメータ値からの増加および減少の頻度の尺度を含む、
ように構成されたハードウェアプロセッサと、
を備える、自動血中グルコース制御システム。
19.前記レポートが前記追跡期間にわたって前記記憶された制御パラメータ値よりも高いまたは低いユーザ修正のパーセンテージをさらに含む、実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
20.前記レポートが、インスリンの注入が前記追跡期間にわたって一時停止される回数をさらに含む、実施形態18の自動血中グルコース制御システム。
21.前記レポートが、前記記憶された制御パラメータが前記追跡期間にわたってユーザによって変更されない時間のパーセンテージをさらに含む、実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
22.前記追跡期間が複数のサブ期間に分割され、前記ハードウェアプロセッサが前記追跡期間の各サブ期間の前記制御パラメータに対するユーザ修正を追跡するようにさらに構成され、前記レポートが前記追跡期間の各サブ期間の前記記憶された制御パラメータ値からの増加および減少の頻度の尺度を含む、実施形態18の自動血中グルコース制御システム。
23.前記複数のサブ期間のうちの少なくとも第1のサブ期間が前記制御パラメータの第1の値と関連付けられ、前記複数のサブ期間のうちの少なくとも第1のサブ期間が前記制御パラメータの第2の値と関連付けられ、前記ハードウェアプロセッサが前記第1のサブ期間の前記制御パラメータの前記第1の値に対するユーザ修正を追跡し、前記第2のサ
ブ期間の前記制御パラメータの前記第2の値に対するユーザ修正を追跡するようにさらに構成されている、実施形態22に記載の自動血中グルコース制御システム。
24.前記ハードウェアプロセッサが前記制御パラメータに対する前記ユーザ修正に関連付けられたユーザ活動を追跡するようにさらに構成され、前記制御パラメータに対するユーザ修正の前記レポートが前記制御パラメータに対するユーザ修正中に行われるユーザ活動の識別情報を含む、実施形態18に記載の自動血中グルコース制御システム。
25.被検者に薬剤を注入するように構成された自動血中グルコース制御システムのユーザによって行われた療法プロトコル修正のレポートを生成するコンピュータ実装方法であって、
前記自動血中グルコース制御システムのハードウェアプロセッサによって、
前記被検者のグルコースレベルを決定するように動作可能に構成されたセンサからグルコースレベル信号を受信するステップと、
前記グルコースレベル信号と、制御パラメータ選択インターフェース要素とのユーザインタラクションによって修正可能な制御パラメータとに少なくとも部分的に基づいて、前記被検者の血中グルコースを制御する目的で前記被検者に注入されるインスリンの用量を自律的に決定するように構成された制御アルゴリズムを使用して用量制御信号を生成するステップと、
少なくとも1日を含む追跡期間にわたって前記制御パラメータに対するユーザ修正を追跡するステップであって、前記ユーザ修正を追跡することが、前記ユーザ修正のそれぞれが、記憶された制御パラメータ値からの前記制御パラメータの値の増加または減少を含むかどうかと、前記ユーザ修正のそれぞれが行われた時間とを治療ログに記憶することを含む、ステップと
前記制御パラメータに対するユーザ修正のレポートを生成するステップであり、前記レポートが前記記憶された制御パラメータ値からの増加および減少の頻度の尺度を含む、ステップと、
含む、コンピュータ実装方法。
26.前記レポートが前記追跡期間にわたって前記記憶された制御パラメータ値よりも高いまたは低いユーザ修正のパーセンテージをさらに含む、実施形態25に記載のコンピュータ実装方法。
27.前記レポートが前記追跡期間にわたってインスリンの注入が一時停止された回数をさらに含む、実施形態25に記載のコンピュータ実装方法。
28.前記追跡期間が複数のサブ期間に分割され、前記追跡期間の各サブ期間の前記制御パラメータに対するユーザ修正を追跡するステップをさらに含み、前記レポートが前記追跡期間の各サブ期間の前記記憶された制御パラメータ値からの増加および減少の頻度の尺度を含む、実施形態25に記載のコンピュータ実装方法。
29.前記複数のサブ期間のうちの少なくとも第1のサブ期間が前記制御パラメータの第1の値に関連付けられ、前記複数のサブ期間のうちの少なくとも第1のサブ期間が前記制御パラメータの第2の値に関連付けられ、前記第1のサブ期間の前記制御パラメータの前記第1の値に対するユーザ修正を追跡するステップと、前記第2のサブ期間の前記制御パラメータの前記第2の値に対するユーザ修正を追跡するステップとをさらに含む、実施形態28に記載のコンピュータ実装方法。
30.前記制御パラメータに対する前記ユーザ修正に関連付けられたユーザ活動を追跡するステップをさらに含み、前記制御パラメータに対するユーザ修正の前記レポートが前記制御パラメータに対するユーザ修正中に行われるユーザ活動の識別情報を含む、実施形態25に記載のコンピュータ実装方法。
必ずしもすべての目的または利点が、本明細書に記載される任意の特定の実施形態に従って達成され得るわけではないことを理解されたい。したがって、例えば、当業者は、特定の実施形態が、本明細書で教示または示唆され得る他の目的または利点を必ずしも達成
することなく、本明細書で教示される1つの利点または利点群を達成または最適化するやり方で動作するように構成されてもよいことを認識するであろう。
これらの特徴、要素、および/またはステップが任意の特定の実施形態に含まれるかまたは実行されるべきかどうかを決定するための論理を含むことを暗示することを意図するものではない。
Claims (1)
- 血中グルコース制御システムを使用して被検者に提供される治療を修正するコンピュータ実装方法であって、
前記血中グルコース制御システムのための用量制御信号を生成するように構成されたハードウェアプロセッサによって、
前記被検者に動作可能に接続されたグルコース・レベル・センサからグルコースレベル信号を受信するステップと、
第1の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって第1の治療を前記被検者に送達させるステップであり、前記第1の治療が、前記用量制御信号を生成するために制御アルゴリズムによって使用される制御パラメータの第1の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータが、前記被検者におけるインスリンの蓄積を考慮するために前記制御アルゴリズムによって使用され、それによって、前記グルコースレベル信号によって示される前記被検者の血中グルコース変動に対する前記制御アルゴリズムのインスリン投薬応答を制御する、ステップと、
前記第1の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第1の治療データを取得するステップと、
第1の時間帯にわたる前記第1の治療に少なくとも部分的に対応する第1の効果を決定するステップであって、前記第1の効果が前記第1の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定される、ステップと、
前記制御パラメータを前記第1の値と異なる第2の値に設定するステップと、
第2の治療期間中に前記血中グルコース制御システムによって前記被検者に第2の治療を送達させるステップであり、前記第2の治療が前記制御パラメータの前記第2の値に少なくとも部分的に基づいて送達され、前記制御パラメータを変更することが前記被検者に提供される前記治療を修正する、ステップと、
前記第2の治療の前記送達からもたらされる血糖制御情報を含む第2の治療データを取得するステップと、
第2の時間帯にわたる前記第2の治療に少なくとも部分的に対応する第2の効果を決定するステップであり、前記第2の効果が前記第2の治療データに少なくとも部分的に基づいて決定される、ステップと、
前記第1の効果および前記第2の効果に少なくとも部分的に基づいて統計解析を実行して、比較評価を取得するステップと、
前記比較評価に少なくとも部分的に基づいて、前記制御パラメータの前記第2の値が前
記被検者の血糖制御の改善をもたらすかどうかを判定するステップと、
を含む、コンピュータ実装方法。
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| CN116897397A (zh) * | 2021-01-29 | 2023-10-17 | 拜耳医药保健有限责任公司 | 用于协议转换的系统、方法和计算机程序产品 |
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| FR3133478B1 (fr) * | 2022-03-11 | 2024-11-29 | Diabeloop | Système informatisé de communication d’informations de traitement à un utilisateur |
| US12293837B2 (en) * | 2022-03-14 | 2025-05-06 | O/D Vision Inc. | Systems and methods for artificial intelligence based warning of potential health concerns |
| CN116328088A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-27 | 深圳麦科田生物医疗技术股份有限公司 | 输注控制参数更新方法、装置、输注泵及存储介质 |
| US20240339190A1 (en) * | 2023-04-07 | 2024-10-10 | Abbott Diabetes Care Inc. | Management process for insulin therapy using reinforcement learning and therapy escalation pathways |
| WO2024259265A2 (en) * | 2023-06-14 | 2024-12-19 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University | Systems and methods for modeling and simulating glycemic response for behavioral lifestyle interventions |
| WO2025023962A1 (en) * | 2023-07-24 | 2025-01-30 | Carefusion 303, Inc. | Secure control of a medical device |
| CN117789900B (zh) * | 2023-12-08 | 2024-11-15 | 北京华益精点生物技术有限公司 | 血糖数据管理方法及相关设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010532044A (ja) | 2007-06-27 | 2010-09-30 | エフ ホフマン−ラ ロッシュ アクチェン ゲゼルシャフト | 患者生理学のモデル化に基づく各患者に固有の治療法を作成するためのシステムおよび方法 |
| WO2018036854A1 (en) | 2016-08-26 | 2018-03-01 | Novo Nordisk A/S | Systems and methods for adjusting basal administration timing |
| JP2019509074A (ja) | 2016-01-14 | 2019-04-04 | ビッグフット バイオメディカル インコーポレイテッドBigfoot Biomedical, Inc. | インスリン・デリバリ量の調節 |
| JP2019525367A (ja) | 2016-07-15 | 2019-09-05 | ウニヴェルズィテート ベルン | 強化学習に基づくインスリンの評価 |
Family Cites Families (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7591801B2 (en) * | 2004-02-26 | 2009-09-22 | Dexcom, Inc. | Integrated delivery device for continuous glucose sensor |
| US7806854B2 (en) | 2005-05-13 | 2010-10-05 | Trustees Of Boston University | Fully automated control system for type 1 diabetes |
| US10231077B2 (en) * | 2007-07-03 | 2019-03-12 | Eingot Llc | Records access and management |
| AU2010210156B2 (en) * | 2009-02-04 | 2015-01-29 | Sanofi-Aventis Deutschland Gmbh | Medical system and method for providing glycemic control based on glycemic response information |
| DK3173014T3 (da) * | 2009-07-23 | 2021-09-13 | Abbott Diabetes Care Inc | Realtidsstyring af data vedrørende fysiologisk kontrol af glucoseniveauer |
| WO2011149857A1 (en) * | 2010-05-24 | 2011-12-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for updating a medical device |
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| US8745298B2 (en) * | 2011-10-24 | 2014-06-03 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Interoperability enhancement that supports connectivity of applications on a medical device |
| NZ747032A (en) * | 2012-12-21 | 2020-06-26 | Deka Products Lp | System and apparatus for electronic patient care |
| US9242043B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-01-26 | Tandem Diabetes Care, Inc. | Field update of an ambulatory infusion pump system |
| EP2851823A1 (en) * | 2013-09-20 | 2015-03-25 | Sanofi-Aventis Deutschland GmbH | Data management unit for supporting health control |
| US10105488B2 (en) * | 2013-12-12 | 2018-10-23 | Medtronic Minimed, Inc. | Predictive infusion device operations and related methods and systems |
| US9486580B2 (en) * | 2014-01-31 | 2016-11-08 | Aseko, Inc. | Insulin management |
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| GB201407896D0 (en) * | 2014-05-05 | 2014-06-18 | Joanneum Res Forschungsgmbh | Insulin dosage proposal system |
| EP4241811B1 (en) * | 2014-05-27 | 2025-01-29 | ResMed, Inc. | Remote respiratory therapy device management |
| US9669160B2 (en) * | 2014-07-30 | 2017-06-06 | Tandem Diabetes Care, Inc. | Temporary suspension for closed-loop medicament therapy |
| EP3261523B1 (en) * | 2015-02-27 | 2023-05-03 | Zoll Medical Corporation | Downloading and booting method and system for a wearable medical device |
| CA2978392A1 (en) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | Colin LAKE | Patient care system |
| EP3319511B1 (en) | 2015-08-07 | 2021-10-06 | Trustees of Boston University | Glucose control system with automatic adaptation of glucose target |
| WO2017031440A1 (en) * | 2015-08-20 | 2017-02-23 | Aseko, Inc. | Diabetes management therapy advisor |
| CA3009409A1 (en) * | 2016-01-05 | 2017-07-13 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Operating multi-modal medicine delivery systems |
| US20170259072A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Qualcomm Incorporated | System architecture for medical implant |
| US10426342B2 (en) * | 2016-03-31 | 2019-10-01 | Zoll Medical Corporation | Remote access for ambulatory medical device |
| US10896245B2 (en) * | 2016-08-29 | 2021-01-19 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Network topology for insulin pump systems |
| AU2018362257B2 (en) * | 2017-10-30 | 2023-01-12 | Dexcom, Inc. | Diabetes management partner interface for wireless communication of analyte data |
| EP3729446A1 (en) * | 2017-12-21 | 2020-10-28 | Eli Lilly and Company | Closed loop control of physiological glucose |
| EP3603401B1 (en) | 2018-08-02 | 2021-12-08 | Radie B.V. | Device and method for portioning a dough mass |
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| JP2019509074A (ja) | 2016-01-14 | 2019-04-04 | ビッグフット バイオメディカル インコーポレイテッドBigfoot Biomedical, Inc. | インスリン・デリバリ量の調節 |
| JP2019525367A (ja) | 2016-07-15 | 2019-09-05 | ウニヴェルズィテート ベルン | 強化学習に基づくインスリンの評価 |
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