CN102549583A - 测量控制方法和设备 - Google Patents

测量控制方法和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN102549583A
CN102549583A CN201080031582XA CN201080031582A CN102549583A CN 102549583 A CN102549583 A CN 102549583A CN 201080031582X A CN201080031582X A CN 201080031582XA CN 201080031582 A CN201080031582 A CN 201080031582A CN 102549583 A CN102549583 A CN 102549583A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
incident
measurement
blood glucose
patient
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201080031582XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN102549583B (zh
Inventor
A.弗卡马基
H.安德尔
J.普兰曼
T.普兰曼
K.兰塔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mendor Oy
Original Assignee
Mendor Oy
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mendor Oy filed Critical Mendor Oy
Publication of CN102549583A publication Critical patent/CN102549583A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102549583B publication Critical patent/CN102549583B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及用于控制患者的血糖测量过程的方法。所述方法的特征在于其包括以下步骤:从时间段内选择至少一个重复发生的事件;获得与该事件相关的血糖测量差异数据;由差异数据计算趋势数据;以及利用趋势数据控制测量过程。还公开了一种设备、计算机程序产品和一种装置。

Description

测量控制方法和设备
技术领域
本发明涉及用于测量和分析例如患者的血糖水平和用于控制测量过程的测量方法和设备。
背景技术
糖尿病患者需要频繁进行血糖测量。每次测量需要体力劳动以及适当地还有一些使用计算机的分析工作。
在糖尿病管理中重要的是治疗方案的血糖监测和调整。这就要求测量血糖值(通常利用便携式监视器从血液样本获得),记录结果,随后分析结果。所述结果可用于获得更好的治疗方案和平衡。通常,无线或有线数据传输方法可用于将结果从仪表传输到本地或基于服务器的数据库以便进行分析。
寻求食物摄入、胰岛素用量、影响血糖水平的运动和其它因素之间的最佳平衡是一项艰巨的任务,尤其是对于刚被确诊患有糖尿病的人,其需要改变他/她的习惯,而且最重要的是,其需要学会一种方式以便以有效方式来监控血糖水平。学习的方法之一是将问题分为多个部分,每次将人的注意力引导到少数问题(例如一个问题)上,然后一个接一个地解决问题。
现有技术的测量过程还需要不必要的大量测量,而尤其对新糖尿病患者提供不足的质量和易懂性的测量数据。根据患者和/或医护人员的当前需要,现有技术的测量过程还缺乏适应性。
典型的解决方案,包括数值图和数值表。但是图和平均值不用于做出改善测量过程或与测量过程相关的治疗的决定。这些现有软件的结果通常需要受过训练的用户以及对结果的进一步分析,这是费时的。
专利申请WO2007093482描述了用于对与人的血糖水平相关的数据进行管理的设备和方法。在该方法中,测量事件之前和之后的血糖水平以便获得数据对,对数据对进行处理,且基于经过处理的数据对,在显示器上显示图形和/或文本。该公开没有教导利用何处的测量数据来控制测量过程的方法。此外,所述方案以使其难于对治疗进行任何具体调整的方式而将结果显示在二维表上。该表可能难于理解,且需要进一步分析。此外,该公开没有教导在不同时期对治疗平衡及其进展进行分析的方法。此外,该公开没有教导规定测量指标以及以为评估和改进治疗平衡提供即时基础的形式来解释结果的方法。
专利申请US20080234943披露了用于糖尿病管理系统中的糖尿病管理信息提供程序。该程序具有对象模块,在该模块中消息具有来自患者数据的由一天时间、一周中某天的时间或时间间隔来指示变化的模式。
专利申请WO2008071218披露了监控设备,例如个人的电池供电的手持诊断设备。该设备与关于医疗有用遵守范围的分析物测试元素端口的存储测量值相关。
专利申请WO2005093629披露了用于糖尿病患者的显示设备。该设备显示出的图形示出时间与习惯膳食和血糖水平相对关系,其中指示出在用餐时间点处的血糖水平,餐前和餐后血糖值的平均值或中值。
专利申请US20080119705披露了一种用于利用医疗设备和用户电子设备来管理糖尿病的糖尿病管理系统。该系统具有连接器,其可拆卸地耦接用户电子设备,以便于医疗设备和用于电子设备之间的连通。
专利申请US20090177147披露了用于治疗糖尿病患者的胰岛素治疗管理设备。该设备具有胰岛素定时模块,该模块在与用户用餐相关的时间内开始胰岛素传输,以及基于该信息调整胰岛素的传输。
专利申请US20050272640披露了用于将胰岛素剂量供给糖尿病患者的计算机实施的控制方法。该方法包括基于所观察到的对用餐的餐后血糖反应、对胰岛素的敏感性和当天的餐前胰岛素剂量来估算餐前胰岛素剂量。
需要一种方法和设备,其通过逐渐改善可从测量获得的数据的质量和实用性逐步引导患者进行有效的血糖测量和控制过程。这种方法有利于在每个时间点将患者的注意力引导到需要改善的少数问题上。最后,在问题受到控制后,所需的测量次数和给患者提供的指导次数应该被最小化。
发明目的
本发明的目的是提供用于控制血糖测量过程的方法、设备、计算机程序产品和装置中的至少一个。该方法可包括记录、分析和/或评估糖尿病患者的测量结果。本发明的另一个目的是可提供有助于将患者集中到需要注意力的测量事件上的手段。然而,本发明的另一个目的是可逐步减少活动次数,从而逐渐减少用于监测和控制患者的血糖水平所需的例如计算资源的使用。本发明还有另一个目的是可提供用于改善糖尿病治疗质量的技术手段。
发明内容
本发明的一方面是用于控制患者血糖测量过程的方法。该方法的特征在于其包括下述步骤中的任一步骤、任何组合或所有步骤:从重复发生的时间段内选择、指定或识别至少一个事件,获得与事件相关的血糖测量差异数据,从差异数据计算趋势数据,以及利用趋势数据来控制测量过程。
时间段例如可为一天或任何其它重复发生的时间段。
重复发生的事件可代表例如特定的习惯用餐,例如午餐;或可显著影响患者血糖水平的运动或其它事件。
血糖测量差异数据可例如利用在多个时间段中的针对每一发生事件的至少两次测量来获得。
趋势数据可包括例如至少一个差异数据和差异数据随时间而变化的方向。
不同的数据值例如可以是单个值或组合值,例如多个差异数据值的平均值。例如,通过将事件的第一测量值从同一事件的一对测量值的第二测量值中减去可获得单个的差异数据值,或反之亦然。
适当地,利用包括至少一台计算机(其包括处理器、存储器和数据通信装置)的设备执行或至少可执行该方法。计算机例如可以是服务器计算机或终端设备。
有关事件的测量可以各种不同的方式被分配到事件。这些包括手动标记、创建时间窗口,或它们的组合,或其它合适的选择和/或识别方法。
事件可与适当具有预定长度的时间窗口相关。例如,与事件相关的第一测量开始约两个小时的时间窗口,应在其结束末进行第二测量。
测量数据可包括例如下述的任何一个或任何组合:单次测量的计时,单次测量的血糖水平、在与事件相关的时间窗口内至少两次测量的测量值之间的不同或差。趋势数据可指示:例如平均血糖水平差异和血糖水平平均差异数据随着时间的变化方向。
相应事件是确认事件,其涉及类似的事件,例如:习惯用餐,例如早餐,午餐或晚餐。例如,相应事件可以是在不同天的相同用餐时间的事件。
适当地,该方法利用计算机设备来执行或该方法可利用计算机设备执行。计算机设备可包括服务器计算机和/或终端设备,例如移动设备,例如通信连通到服务器计算机的移动电话或血糖仪。
此后也将至少两个(优选两个)血糖测量称为“成对测量”。适当地,成对测量包括在事件之前和之后、或手动确定的事件之前和之后、或它们的组合创建的时间窗口内发生的一对测量。
血糖仪可包括定时器,其提醒患者例如在从成对测量的第一测量过去2个小时后进行第二测量。定时器功能可自动激活,例如当患者利用血糖仪测量他/她的血糖水平且没有激活定时器功能时。定时器功能也可以通过使用诸如移动电话的单独组件或设备来完成。
诸如进餐的事件可与时间窗口链接。可替换地或另外地,成对测量的至少一个测量例如可利用测量设备即血糖仪的用户界面按钮进行手动确认/触发。其后基于其时间戳(例如从第一测量过去2小时+ / - 15分钟)来确认或手动触发第二成对测量。而且,测量通过其时间戳可被确认为成对测量。
定时信息可包括例如符合确认时间窗口的测量数目及百分比。
适当地,测量过程用于改善糖尿病患者的治疗方案。
控制测量过程的步骤可具有例如改善所获得的测量数据相关性的目标。另一目标可能是例如帮助患者获得有助于治疗疾病例如糖尿病的测量结果。例如,控制步骤可包括发送有关及时测量血糖的提醒或发送有关在用餐时注意食品摄入(如摄入比例或碳水化合物)的提醒。在一个实施例中,控制步骤可包括确定某一测量是否是一定必需的。
在一个实施例中,血糖测量数据还可包括与有关特定事件的在时间窗口内和/或跨时间窗口的前和后测量之间的血糖水平的变化相关的信息。
在一个实施例中,趋势数据可包括与血糖水平数据的变化相关的趋势信息。
在一个实施例中,如果时间窗口内的平均差异数据在预定限制内,那么绝对的血糖水平信息和/或它的趋势数据用于控制测量过程。
在一个实施例中,绝对血糖水平是从多个特定事件例如午餐的第一或第二测量值计算为平均值。
多个相应事件(例如不同天的午餐事件)的测量值之间的平均差异数据可计算为从事件的第一测量值的平均值减去第二测量值的平均值,或反之亦然。
在一个实施例中,本发明的趋势数据包括监测相应事件的成对测量值和成对测量值随时间的变化。适当地,趋势数据包括与成对测量的状态以及变化方向相关的信息。例如,测量值随时间可能是“差的”和“变得更好”或“尚可”和“变得更差”。这可特别适用于确定用于改进方案并监测这些变化影响的需求。例如,系统可以利用趋势信息识别时间窗口,在该时间窗口测量值是“差的”与“不变的”,并通知患者该事件(例如用餐)需要更多的关注,因此及时测量对于该事件尤为重要。在改变方案后,系统可以监视平衡是否以预定方式改进,例如与事件相关的测量值目前具有“尚可”和“变得更好”的趋势。
在一个实施例中,控制测量过程的步骤包括显示需要治疗方案变化的需求,并监测这种变化的影响。控制测量过程的步骤可利用血糖监测器的处理能力,数据存储和数据输入/输出装置来至少部分地完成。该方法的至少一些步骤也可利用远程服务器和/或其它移动设备的数据存储和处理能力来执行。
在一个实施例中,成对测量数据可包括测量值之间的差异。从该“仅仅差异”数据可有利地计算趋势数据。只要没有低血糖的风险存在,实际的血糖水平在这个阶段可被忽略。一旦时间窗口内的变化处于足够控制之下,则关于平均血糖水平的信息可包括在控制过程中。
测量过程的控制可包括改变与事件相关的指导状态。事件的指导状态可对应于患者和/或医护人员所需的​​重视程度。指导状态例如可控制发送给患者消息的表现、性质、定时和/或频率。指导状态可以是例如“不需要指导”,“需要一些指导”,“需要广泛的指导”或“需要来自医务人员的会诊”。指导状态还可包括与需要指导种类相关的信息。例如,用户的注意力可被吸引到测量需求(例如,当患者没有提供测量数据且这种数据是处理过程所需时),被吸引到测量的定时,被吸引到成对测量值之间的差异或被吸引到监测通过多次测量的血糖平均水平。
有关事件的成对测量可表示例如一天的典型用餐时间,例如早餐,午餐,晚餐和夜宵。相应的成对测量是对不同天的同一用餐时间的成对测量。
测量的规定指标使得在治疗糖尿病过程中可对成对测量值进行有效汇总。在示例过程的第一阶段,患者被教导以足够规律的方式执行测量,例如:刚好饭前以及饭后两个小时。如果不能以足够规律的方式提供测量,则系统增加测量过程中的控制量(例如,增加发给患者的提醒数目或更改提醒性质)。
在汇总具有足够精确计时的足够数量的测量值之后,该方法可将患者注意力吸引到需要患者集中精力的问题上。例如,该方法可发送或显示关于用餐事件的餐后测量值明显比餐前测量值的通知,意味着不是最理想的平衡治疗。此外,如果与餐前测量值进行比较,餐后测量值最近变得甚至更高,该系统还可以表明趋势变差。现在患者可以改变他/她的治疗方案,导致与事件相关的更稳定的血糖水平(较小变化)。在一个实施例中,该方法也可要求进行与事件相关的额外测量。
在与系统中的所有建立事件相关的平衡足够稳定后,该方法可进行到建议用户进行下一阶段的治疗过程,例如降低更接近于个体设置目标水平的平均血糖水平。
当血糖的至少计时、血糖差异以及还有可能的血糖平均水平均受到控制时,该方法可允许患者减少所需的测量次数。测量的次数减少降低了资源量,例如降低了用于监测血糖水平所需的采血和测量带。指导量减少也使得系统更便于使用,因为对已经受到良好控制的事件不提供指导。
血糖水平的健康范围非常窄。如果血糖水平有很大的变化,它可能很难达到健康水平。本发明的实施例使其可以有效地指导测量过程,首先减少与事件相关结果的变化,而且,一旦变化被局限到足够窄的范围内,最终引导患者降低长期血糖水平达到健康范围。
测量过程的控制可将消息发送到移动设备,其可以是例如可通信地连接到数据通信网络的移动电话或血糖监测仪(即血糖计量装置)或任何其它合适的移动或非移动设备。
在本发明的一个实施例中,部分或全部功能(包括分析和提醒)可以包括在便携式血糖监测仪中。在一个实施例中,所述功能可以对于本领域那些技术人员而言显而易见的方式分为监测器、数据服务器,移动电话,个人计算机和其它设备和系统。
测量过程的控制也可包括将所述趋势数据(分析数据)和/或指导状态显示到网络(Web)应用的用户界面上。
本发明的另一方面是用于控制患者血糖测量过程的设备。该设备可包括至少一台服务器计算机。该设备的特征在于其包括:用于从重复发生的时间段选择、指定或识别至少一个事件的装置,用于获得与该事件相关的血糖测量差异数据的装置,用于由差异数据计算趋势数据的装置,以及用于利用趋势数据来控制测量过程的装置。
本发明还有另一方面是计算机可读介质,其包括用于控制患者血糖测量过程的软件程序产品。该方面的特征在于软件程序产品包括用于控制患者血糖测量过程的计算机可执行程序代码。该程序产品的特征在于其包括:用于从重复发生的时间段选择、指定或识别至少一个事件的指令,用于获得与该事件相关的血糖测量差异数据的指令,用于由差异数据计算趋势数据的指令,以及用于利用趋势数据来控制测量过程的指令。
本发明还有另一个方面是可通信地连接到本发明实施例的设备的血糖仪。血糖仪可用于将测量数据发送到例如设备的服务器计算机上和/或接收来自设备的服务器计算机的测量控制数据。
本文描述了本发明的一些实施例,并且本发明的另外的应用和变型将对于本领域技术人员变得明显。
附图说明
在下面参照附图对本发明进行了更详细的描述,在附图中:
图1示出了根据本发明实施例的示例性设备;
图2示出了根据本发明实施例的测量模块和测量值;
图3示出了根据本发明实施例的有关分析测量数据的示例性方法的流程图;
图4示出了根据本发明实施例的关于执行测量过程的示例性方法的流程图;
图5示出了根据本发明实施例的用于观察分析和测量过程控制数据的示例性用户界面;
图6示出了根据本发明实施例的方法的示例性输入和趋势数据;以及
图7示出了利用本发明方法实施例可控制的测量过程的不同阶段。
具体实施方式
图1示出了根据本发明实施例的设备的示例性实施例。设备100包括服务器,例如可通信地耦接102至数据通信网络103(其包括例如互联网)的网络(Web)服务器101。所示设备还包括终端设备104,例如PC计算机,其也通信地耦接107至数据通信网络103。测量设备,例如血糖仪105例如通过USB电缆通信地耦接106至终端设备104,以便于在测量设备105和终端104之间例如进行测量数据传输。在一个实施例(在图1未示出)中,血糖仪可例如经由GSM,3G,WLAN或其它合适的数据通信装置直接连接到数据通信网络103。以该方式,血糖仪105可基本上包括血糖仪和终端104两者所需的功能。终端适当运行具有与服务器101上运行的Web应用程序通信的用户界面的浏览器或其它软件。Web应用程序设备成从测量设备105收集测量数据和分析所收集的数据。该设备也可包括例如移动通信设备,例如通信地耦接109至合适数据通信地网络(例如GSM / GPRS,3G和/或WLAN网络)的移动电话110。移动电话也可以用于例如经由SMS或网络浏览器将数据发送到服务器,和/或用于接收来自服务器101的数据,例如测量指令。在一个实施例中,移动电话110可包括测量设​​备105。
图2示出了根据本发明实施例的示例性测量方法。在重复发生的适当的时间段内(适当地为一天)确认事件(例如用餐)。测量作为成对测量链接到事件200a-d:关于相应事件200a-d的事件前测量202a-d和事件后测量203a-d。测量可通过预定或自动适配的时间窗口手动触发链接到事件,其中事件被确认以及测量由用户手动分配给事件。在一个示例性实施例中,每一事件代表一天内的用餐时间(例如:早餐,午餐,晚餐,夜宵)。关于每一事件,进行若干合适的成对测量202a-d,203a-d。最理想地,但不是必要地,后期测量即203a-d在早期测量202a-d之后经过固定时间段后发生。该固定时间段可例如为两个小时加/减15分钟。在图中,附图标记204a-d代表模块发生第一测量。模块通常代表例如每天重复出现的事件。附图标记206a-d代表用于第二测量的最佳时间范围。附图标记205a-d代表第一和第二测量之间的最佳时间。每个模块的多天测量数据存储于系统中。在图中由附图标记201a-d代表前些天的事件测量。
图3示出了示例性实施例,其对模块(图2中的200a-d)测量数据进行分析300以及从早期的相应模块(图2中的201a-d)计算趋势数据。首先,测量数据项(适当地为一对数据项)(例如图2中的202a和203a)被收集301。基于测量时间,数据项分配302到一个合适的模块(例如图2中的200a)。为了获得关于测量数据可靠性和质量的信息,对数据项的测量时间进行分析303。与从最佳时间发生的测量获得的数据相比,从非最佳时间测量获得的数据较不可靠以及价值低。例如,在一个实施例中,用于血糖测量的最佳时间是刚好饭前和饭后约两个小时。在非最佳时间测量的数据项可从后期分析中将其去除,以及可通知患者测量数据的质量不够好。在一个实施例中,例如因为时机不好而造成的质量不够好的测量数据可能会触发模块的指导机制。这种指导机制可例如通过传送到移动电话或血糖监测仪的SMS消息来提醒患者及时测量血糖。在步骤304中,计算(该对)测量数据项的差异值。换句话说,模块的后期测量值(例如图2中的203a)比更早测量值(例如图2中的202a)高/低多少。在最理想的情况下,测量值之间的差异例如为零。然后将计算出的差异值与相同模块的早期(例如,来自早些日子)差异值相比,计算305趋势。趋势会通知差异值是否正朝向最佳值(“变得更好”)移动,或差异值是否正远离最佳值(“变得更差”)移动。然后差异数据(“状态”)和趋势数据(“进展”)可通报306给用户,例如糖尿病患者。利用血糖仪的数据输出界面或其它装置(例如通过Web应用程序或作为发送到移动电话的SMS或任何其它合适的通讯装置)来产生报告。如果差异数据在最优值附近,则进行分析,代替(或另外)监测成对测量的差异,集中到监测患者的绝对(平均)血糖水平及其发展趋势。通过这种方式,该过程指导患者首先管理与事件相关的血糖水平的变化,然后,一旦变化受到控制,则指导患者管理平均血糖水平。
图4示出了收集模块(例如图2中的200a)测量数据400的示例性过程。对于每个模块,信息可能会持续指示在用于该模块的测量过程中患者是否需要指导。指导可以是例如将提醒或指示发送给患者,例如经由短信(SMS)或将在Web应用程序的用户界面中需要注意的问题高亮显示。在步骤401中检查对这种指导的需求。在下述情况下需要指导,例如,如果测量时机不是最佳的,在时间窗口内测量地血糖变化过大,或如果差异值的趋势(随时间变化的方向)是“变得更差”。
如果根据该系统的数据,指导是必要的,那么受指导的数据收集过程在步骤402开始,在该步骤,例如通过SMS或其它信息关于模块的第一测量来提醒患者。然后接收到403第一测量数据项。当从第一测量经过适量时间(例如约两个小时),例如经由SMS消息关于第二测量404来提醒用户。一旦接收到405第二测量数据项,则例用如图3中所示的方法对数据进行分析406,且经由SMS消息将即时反馈提供给患者的移动设备。
如果在步骤401不需要指导,则系统不提醒患者有关测量事项,以及接收第一测量数据项408和第二测量数据项409,并利用例如在图3流程图中教导的方法来分析数据410。
在数据已被收集和分析之后,所收集和分析的数据存储411于例如Web服务器(图1中的101)的数据库内以便后期使用,例如通过Web应用程序呈现给用户。最后,根据测量和/或趋势数据,模块的指导状态可被更新412,例如从“需要指导”到“不需要指导”,或反之亦然。
图5示出了根据本发明实施例的Web应用程序的示例性用户界面500。每天的测量模块(图2中的200a-d)以单独的“框”501a-d示出。对于每个模块,由符号502a-d示出测量的差异。由箭头503a-d示出趋势(即“变得更好”或“变得更差”)。在所示的图中,模块501c包含需要注意的问题。因此,该模块是高亮显示且用户的注意力被吸引510到测量次数511和“变得更差”的趋势512,其由向上指向箭头所示的相对较高的差异值。在一个实施例中,例如还通过传送到他/她的移动电话的SMS来知患者有关还需要注意的问题。现在患者可以采取一些纠正措施,例如以更及时的方式执行测量和/或调整他/她的饮食,胰岛素用量或运动量,以校正高差异值和趋势值。
图6示出了在本发明实施例中可使用的示例性的成组测量和趋势数据。在表600中示出数据,其包含作为表中列的时间窗口601a-d,以及作为表中行的时间窗口的测量数据602a-b,趋势数据603和解释数据604。测量数据已被组织成两块,每块3天。在块之间的治疗可变化。对于每个时间窗口(“早餐”,“午餐”,“晚餐”和“就寝时间”)和每天,记录成对测量的测量时间和测量值。然后,计算第一和第二测量之间的变化。请注意,对于“就寝”时间窗口而言,“早餐”时间窗口的第一测量充当第二测量。
为了分析测量数据,对于每个事件计算血糖值的变化是(列中的“变化”)。也从这些值计算块内的平均变化。
为了分析测量数据,计算用于每个时间窗口的块(3天)内的第一和第二测量之间变化的平均值。由于最近的测量结果的平均变化水平是1.2,即低于2,目前的血糖变化水平(差异数据)被认为是“良好的”。
为了能够控制测量过程,还需要计算差异数据的趋势(变化方向)。在该简化的实例中,从平均测量的差异值获得该趋势。例如,在“早餐”时间窗口,在为期三天的测量块的平均差异为4.9,而在第二块的平均差异为1.2。因为差异正朝向最佳值即零移动,因此这是“变得更好”的趋势。现在系统可以决定是否需要调整测量过程,如果需要,做何种调整。在该实例中,一个可能的调整是减少发送给患者的提醒的数量或减少提醒的“侵扰”程度。由于用于早餐时间窗口的血糖变化受到良好控制,系统甚至会允许患者完全跳过一些测量。这自然节省了测量过程所需的资源,例如采血和测量带,以及患者所需的努力。
图7示出了根据本发明实施例的关于将注意力吸引到控制血糖监测过程的不同方面的示例性方法。在过程的第一阶段中,监测测量的定时。图700示出Y轴上的个体测量值702和X轴上的的测量事件的时间。 每个阴影区域701a和701b代表一个时间窗口,例如早餐和午餐。在图700的阶段中,该方法集中于监测测量事件有多准时,即它们适配于时间窗口701a和701b内的良好程度。测量越不准时,则通过发送例如提醒消息到移动终端或由患者血糖仪报警进行声音提醒来更多地指导患者进行准时测量。
一旦测量不够准时,例如:至少有80%的测量是按其预计发生的,测量值就足以用于实际分析。在所示实施例中,有两个分析阶段。在由图710代表的第一分析阶段中,分析成对测量712,713之间的变化。目标是指导患者使上述变化保持在允许的范围711内。对于每一患者可单独调整允许的范围。在这个阶段,如果测量以准时方式进行,则测量过程没有必要关于每次测量分别提醒患者,尤其是关于变化的目前水平和关于差异的变化方向。
一旦成对测量之间的差异受到足够的良好控制,例如:80%的值在允许范围711内,则将患者的注意力引导朝向将平均血糖水平调整到最佳水平。图720示出关于该监测过程这一阶段的测量值722。如果测量值的定时和差异保持在给定的限制721内,则仅给患者提供关于例如目前的平均血糖水平及其变化方向的反馈。但是,例如如果定时和/或差异没有保持在给定的限制内,或例如差异或平均血糖水平的变化方向是反向的(即“变得更差”),测量控制例如会切换回到血糖监测过程的前面阶段710或700。
对于本领域的那些技术人员而言,前述示例性实施例描述了本申请中存在的模型,由此其可以以对于专家而言显而易见的各种方式利用本申请中存在的创造性理念设计不同的方法和设备。

Claims (16)

1.一种用于控制患者的血糖测量过程的方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
a. 从重复发生的时间段选择至少一个事件;
b. 获得与该事件相关的血糖测量差异数据;
c. 由差异数据计算趋势数据;以及
d. 利用趋势数据控制测量过程。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述差异数据是组合值,例如是由所述事件多次发生的差异数据计算的平均值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述趋势数据包括至少一个差异数据值和差异数据随时间的变化方向。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述测量数据还包括关于与事件相关联的或跨越多个相应事件的绝对血糖水平的信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于如果所述趋势数据在预定限制内,所述绝对血糖水平信息用于对测量过程的控制。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程包括改变与所述事件相关的指导状态。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程包括显示对治疗方案的变化的需求以及监测这种变化的影响。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程利用血糖监测仪的处理能力和数据输入/输出来至少部分地完成。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程利用远程服务器和/或其它移动设备的数据存储和处理装置。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程包括将消息发送给患者的移动设备。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于移动设备是蜂窝电话。
12.根据权利要求10所述的方法,其特征在于移动设备是血糖仪。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述控制测量过程包括将所述趋势数据显示在网络应用程序的用户界面上。
14.一种用于控制患者血糖测量过程的设备,其特征在于所述设备包括下述装置:
a. 用于从重复发生的时间段选择至少一个事件的装置;
b. 用于获得与该事件相关的血糖测量差异数据的装置;
c. 用于由差异数据计算趋势数据的装置;以及
d. 用于利用趋势数据控制测量过程的装置。
15.一种计算机可读介质,其包括用于控制患者血糖测量过程的软件程序产品,其特征在于所述软件程序产品包括用于下述的计算机可执行程序代码:
a. 从重复发生的时间段选择至少一个事件;
b. 获得与该事件相关的血糖测量差异数据;
c. 由差异数据计算趋势数据;以及
d. 利用趋势数据控制测量过程。
16.一种血糖仪,其可通信地连接到权利要求14的设备,且用于将测量数据发送到所述设备和/或接收来自所述设备的测量控制数据。
CN201080031582.XA 2009-07-15 2010-07-14 测量控制方法和设备 Expired - Fee Related CN102549583B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20095791 2009-07-15
FI20095791A FI20095791A0 (fi) 2009-07-15 2009-07-15 Menetelmä ja järjestely mittauksen kontrolloimiseksi
PCT/FI2010/050595 WO2011007051A1 (en) 2009-07-15 2010-07-14 Measuring control method and arrangement

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102549583A true CN102549583A (zh) 2012-07-04
CN102549583B CN102549583B (zh) 2016-01-20

Family

ID=40935871

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201080031582.XA Expired - Fee Related CN102549583B (zh) 2009-07-15 2010-07-14 测量控制方法和设备

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8781752B2 (zh)
EP (1) EP2454698A4 (zh)
CN (1) CN102549583B (zh)
FI (1) FI20095791A0 (zh)
WO (1) WO2011007051A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105745653A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 用于辅助健康控制的数据管理单元
CN105745654A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 用于支持健康控制的数据管理单元
CN105745655A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 数据管理单元和操作数据管理单元的方法
CN105745656A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 医疗设备及其操作方法
CN108496225A (zh) * 2016-01-29 2018-09-04 株式会社I-Sens 用于妊娠性糖尿病患者的提供用餐时间信息的方法

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130085682A1 (en) * 2011-10-04 2013-04-04 Roche Diagnostics Operations, Inc. Memory card usage with blood glucose devices
US9258350B2 (en) * 2012-10-01 2016-02-09 Dexcom, Inc. Analyte data retriever
US9821908B2 (en) 2013-06-07 2017-11-21 Bell Helicopter Textron Inc. System and method for assisting in rotor speed control
FI126007B (en) * 2014-12-03 2016-05-31 Mendor Oy Methods and devices for monitoring glucose levels
US10756955B2 (en) * 2015-11-24 2020-08-25 International Business Machines Corporation Dynamic thresholds for computer system alerts
TWI668664B (zh) * 2017-01-16 2019-08-11 華廣生技股份有限公司 Method for dynamically analyzing blood sugar level, system thereof and computer program product
EP3826700A1 (en) * 2018-07-26 2021-06-02 Sanofi Method of adjusting medication doses
CN111128327B (zh) * 2019-12-30 2023-05-26 中国科学院深圳先进技术研究院 一种低血糖预警方法和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1469292A (zh) * 2002-06-13 2004-01-21 ����ɨ�����޹�˾ 交互式病人数据报告产生
WO2008071444A1 (en) * 2006-12-14 2008-06-19 Egomedical Swiss Ag Monitoring device
US20080234943A1 (en) * 2007-03-20 2008-09-25 Pinaki Ray Computer program for diabetes management
US20090018406A1 (en) * 2007-06-20 2009-01-15 Ofer Yodfat Method and Device for Assessing Carbohydrate-to-Insulin Ratio
CN101477128A (zh) * 2009-01-23 2009-07-08 李秀 血糖测试系统

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3263032B1 (en) 2003-12-09 2024-01-24 Dexcom, Inc. Signal processing for continuous analyte sensor
WO2005093629A2 (en) 2004-03-26 2005-10-06 Novo Nordisk A/S Device for displaying data relevant for a diabetic patient
WO2005113036A1 (en) 2004-05-13 2005-12-01 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for glucose control and insulin dosing for diabetics
WO2007093482A1 (en) 2006-02-16 2007-08-23 Novo Nordisk A/S A device and a method for managing data relating to blood glucose level for a person
US20080119705A1 (en) 2006-11-17 2008-05-22 Medtronic Minimed, Inc. Systems and Methods for Diabetes Management Using Consumer Electronic Devices
US20090177147A1 (en) 2008-01-07 2009-07-09 Michael Blomquist Insulin pump with insulin therapy coaching
US8317699B2 (en) * 2008-02-29 2012-11-27 Roche Diagnostics Operations, Inc. Device and method for assessing blood glucose control

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1469292A (zh) * 2002-06-13 2004-01-21 ����ɨ�����޹�˾ 交互式病人数据报告产生
WO2008071444A1 (en) * 2006-12-14 2008-06-19 Egomedical Swiss Ag Monitoring device
US20080234943A1 (en) * 2007-03-20 2008-09-25 Pinaki Ray Computer program for diabetes management
US20090018406A1 (en) * 2007-06-20 2009-01-15 Ofer Yodfat Method and Device for Assessing Carbohydrate-to-Insulin Ratio
CN101477128A (zh) * 2009-01-23 2009-07-08 李秀 血糖测试系统

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105745653A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 用于辅助健康控制的数据管理单元
CN105745654A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 用于支持健康控制的数据管理单元
CN105745655A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 数据管理单元和操作数据管理单元的方法
CN105745656A (zh) * 2013-09-20 2016-07-06 赛诺菲-安万特德国有限公司 医疗设备及其操作方法
US11016080B2 (en) 2013-09-20 2021-05-25 Sanofi-Aventis Deutschland Gmbh Medical device and method operating same
CN108496225A (zh) * 2016-01-29 2018-09-04 株式会社I-Sens 用于妊娠性糖尿病患者的提供用餐时间信息的方法

Also Published As

Publication number Publication date
FI20095791A0 (fi) 2009-07-15
WO2011007051A1 (en) 2011-01-20
EP2454698A4 (en) 2014-11-05
US20120173161A1 (en) 2012-07-05
US8781752B2 (en) 2014-07-15
EP2454698A1 (en) 2012-05-23
CN102549583B (zh) 2016-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102549583B (zh) 测量控制方法和设备
McCallum et al. Evaluating the impact of physical activity apps and wearables: interdisciplinary review
US10667759B2 (en) Automatic recognition of known patterns in physiological measurement data
Petrie et al. Improving the clinical value and utility of CGM systems: issues and recommendations: a joint statement of the European Association for the Study of Diabetes and the American Diabetes Association Diabetes Technology Working Group
US11998322B2 (en) Intermittent monitoring
Smith et al. From ecological momentary assessment (EMA) to ecological momentary intervention (EMI): past and future directions for ambulatory assessment and interventions in eating disorders
Backman et al. A randomized pilot study with daily walking during adjuvant chemotherapy for patients with breast and colorectal cancer
EP2873015B1 (en) Insulin dosage assessment and recommendation system
EP2445394B1 (en) Method and systemt for providing both an estimated true mean blood glucose value and estimated glycated hemoglobin (hba1c) value from structured spot measurements of blood glucose
EP4307314A1 (en) Analysis of glucose median, variability, and hypoglycemia risk for therapy guidance
EP2654563B1 (en) Automatic recognition of known patterns in physiological measurement data
KR102124249B1 (ko) 건강 관련 앱과 웨어러블 기기를 이용한 성인초기 대상자를 위한 대사증후군 예방 프로그램
CN101105824A (zh) 提供个性化疾病管理的系统和方法
Hager et al. Ankle accelerometry for assessing physical activity among adolescent girls: threshold determination, validity, reliability, and feasibility
Horner et al. Development of an accelerometer-based multivariate model to predict free-living energy expenditure in a large military cohort
JP6924971B2 (ja) 情報提供方法、情報処理システム、情報端末、及び情報処理方法
Perlmutter et al. Identification of patient perceptions that can affect the uptake of interventions using biometric monitoring devices: systematic review of randomized controlled trials
CN114098658A (zh) 一种健康状态的监测方法及装置
Wiemeyer Evaluation of mobile applications for fitness training and physical activity in healthy low-trained people-A modular interdisciplinary framework
JP6970899B2 (ja) 情報提供方法、情報処理システム、及び情報処理方法
Clevenger et al. Free-living comparison of physical activity and sleep data from Fitbit activity trackers worn on the dominant and nondominant wrists
EP2486851B1 (en) Display for biological values
CN108766516A (zh) 一种基于大数据的健康管理服务平台
KR20150057244A (ko) 생체 정보 및 활동량 정보를 활용한 건강관리 방법, 이를 이용한 건강관리 서버 및 시스템
US11090010B2 (en) Information providing method, information processing system, information terminal, and information processing method

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160120

Termination date: 20170714