CN114746016A - 用于减少计算的和测量的分析物水平之间差异的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

用于使用可行的分析物测量结果作为校准的参考测量结果来减少计算的分析物水平和不可行的分析物测量结果之间的误差的系统、方法和设备。减少误差可以包括将可行的参考分析物测量结果转换为估计的不可行的分析物水平，使用估计的不可行的分析物水平来更新转换函数，并且使用经更新的转换函数来计算分析物水平。在一些实施例中，所述可行参考分析物测量结果可以是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平可以是估计的静脉血液分析物水平。在一些实施例中，所述经更新的转换函数可以最小化使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差。

Description

用于减少计算的和测量的分析物水平之间差异的方法和系统
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年11月27日提交的美国临时申请US 62/941083的优先权，在此通过引用将其全部内容并入。
技术领域
本发明涉及分析物监测系统和方法。更具体地，本发明的各方面涉及使用可行的分析物测量结果作为校准的参考测量结果来减少计算的分析物水平和不可行的分析物测量结果之间的误差。更加具体地，本发明的方面涉及使用可行的毛细血管血液分析物测量结果作为校准的参考测量结果来减少计算的血液分析物水平和静脉血液分析物测量结果之间的误差。
背景技术
工业化国家的糖尿病患病率继续增加，并且预测指出到2030年这一数字将上升到全球人口的4.4％(3.66亿人)。血糖控制是糖尿病患者长期预后的关键决定因素，并且血糖控制不佳与视网膜病变、肾病以及心肌梗塞、脑血管意外和需要截肢的外围血管疾病的风险增加有关。尽管开发了新的胰岛素和其他类别的抗糖尿病疗法，但大约一半的糖尿病患者没有达到推荐的目标血红蛋白A1c(HbA1c)水平<7.0％。
经常自我监测血糖(SMBG)对于糖尿病患者实现严格的血糖控制是必要的，特别是对于那些需要胰岛素治疗的患者。然而，目前的血液(指刺)血糖测试是有压力的，而且，即使在结构化的临床研究中，患者对SMBG推荐频率的依从性也会随着时间的推移而显著降低。此外，指刺测量仅提供关于单个时间点的信息，并且不提供有关可能与一些临床预后更密切相关的血糖水平一天内波动的信息。
连续血糖监测仪(CGM)的开发旨在克服指刺SMBG的局限性，从而帮助改善患者的预后。这些系统能够增加葡萄糖测量的频率并更好地表征动态葡萄糖波动，包括未实现的低血糖发作。此外，CGM与自动胰岛素泵的集成允许建立闭环“人工胰腺”系统，以更接近生理胰岛素输送并提高依从性。
经由无线分析物监测传感器监测来自活体的实时分析物测量结果可以提供许多健康和研究益处。需要通过创新来增强这种分析物监测系统。特别是，需要改进的校准系统和方法来进行更准确的分析物监测。
发明内容
本发明的一个方面可以提供一种包括分析物传感器和收发器的系统。所述收发器可以被配置为从所述分析物传感器接收第一传感器数据。所述收发器可以被配置为使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平。所述收发器可以被配置为接收参考分析物测量结果。所述收发器可以被配置为将所述参考分析物测量结果转换为估计分析物水平。所述收发器可以被配置为使用估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数。所述收发器可以被配置为从所述分析物传感器接收第二传感器数据。所述收发器可以被配置为使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平可以是估计的静脉血液分析物水平。在一些方面中，所述经更新的转换函数可以将使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的转换可以基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的可能性最大化。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的负可能性最小化。
在一些方面中，所述第一分析物水平可以是第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平可以包括：至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。在一些方面中，所述第一介质可以是间质液，并且所述第二介质可以是血液。
在一些方面中，所述第一传感器数据可以包括光和温度测量结果。
在一些方面中，所述收发器可以还被配置为：显示计算的第一分析物水平并显示计算的第二分析物水平。在一些方面中，显示所述计算的第一分析物水平可以包括在所述收发器的显示器上显示所述计算的第一分析物水平，并且显示所述计算的第二分析物水平可以包括在收发器的所述显示器上显示所述计算的第二分析物水平。在一些方面中，显示所述计算的第一分析物水平可以包括将所述计算的第一分析物水平传送到显示设备，并且显示所述计算的第二分析物水平可以包括将所述计算的第二分析物水平传送到显示设备。在一些方面中，所述系统还可以包括显示设备，所述显示设备可以被配置用于：接收并显示所述计算的第一分析物水平以及接收并显示所述计算的第二分析物水平。
在一些方面中，所述收发器还可以被配置为：接收经更新的误差模型；接受第二参考分析物测量结果；使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；从所述分析物传感器接收第三传感器数据；并且使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
本发明的另一方面可以提供一种方法，包括使用收发器从分析物传感器接收第一传感器数据。所述方法可以包括使用所述收发器以使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平。所述方法可以包括使用所述收发器来接收参考分析物测量结果。所述方法可以包括使用所述收发器来将所述参考分析物测量结果转换成估计分析物水平。所述方法可以包括使用所述收发器以使用所述估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数。所述方法可以包括使用所述收发器来从所述分析物传感器接收第二传感器数据。所述方法可以包括使用所述收发器以使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平可以是估计的静脉血液分析物水平。在一些方面中，所述经更新的转换函数可以最小化使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的转换可以基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的可能性最大化。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的负可能性最小化。
在一些方面中，所述第一分析物水平可以是第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平可以包括：至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。在一些方面中，所述第一介质可以是间质液，并且所述第二介质可以是血液。
在一些方面中，所述第一传感器数据可以包括光和温度测量结果。
在一些方面中，所述方法还可以包括显示计算的第一分析物水平和显示计算的第二分析物水平。在一些方面中，显示所述计算的第一分析物水平可以包括在所述收发器的显示器上显示所述计算的第一分析物水平，并且显示所述计算的第二分析物水平可以包括在收发器的所述显示器上显示所述计算的第二分析物水平。在一些方面中，显示所述计算的第一分析物水平可以包括将所述计算的第一分析物水平传送到显示设备，并且显示所述计算的第二分析物水平可以包括将所述计算的第二分析物水平传送到显示设备。在一些方面中，所述方法可以包括：使用显示设备从所述收发器接收计算的第一分析物水平；使用所述显示设备来显示所述计算的第一分析物水平；使用所述显示设备来从所述收发器接收计算的第二分析物水平；并且使用所述显示设备来显示所述计算的第二分析物水平；
在一些方面中，所述方法还可以包括：使用所述收发器来接收经更新的误差模型；使用所述收发器来接收第二参考分析物测量结果；使用所述收发器以使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；使用所述收发器以使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；使用所述收发器接收来自所述分析物传感器的第三传感器数据；并且使用所述收发器以使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
本发明的另一方面可以提供一种收发器，包括传感器接口、显示接口和计算机。传感器接口可以被配置为从所述分析物传感器接收第一传感器数据和第二传感器数据。所述显示接口可以被配置为从显示设备接收参考分析物测量结果。所述计算机可以包括非瞬态和处理器。所述计算机可以被配置为使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平。所述计算机可以被配置为将所述参考分析物测量结果转换为估计分析物水平。所述计算机可以被配置为使用估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数。所述计算机可以被配置为使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平可以是估计的静脉血液分析物水平。在一些方面中，所述经更新的转换函数可以最小化使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差。在一些方面中，所述参考分析物测量结果可以是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
在一些方面中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的转换可以基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的可能性最大化。在一些方面中，将参考分析物测量结果转换为估计分析物水平可以基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的负可能性最小化。
在一些方面中，所述第一分析物水平可以是第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平可以包括：至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。在一些方面中，所述第一介质可以是间质液，并且所述第二介质可以是血液。
在一些方面中，所述第一传感器数据可以包括光和温度测量结果。在一些方面中，所述收发器还可以包括显示器，并且所述计算机还可以被配置为使所述显示器：显示计算的第一分析物水平；并且显示计算的第二分析物水平。在一些方面中，所述计算机可以还被配置为使所述显示接口：将所述计算的第一分析物水平传送到所述显示设备；并且将所述计算的第二分析物水平传送到所述显示设备。
在一些方面中，所述传感器接口可以还被配置为从所述分析物传感器接收第三传感器数据。所述显示接口还可以被配置为接收经更新的误差模型和第二参考分析物测量结果。所述计算机可以还被配置为：使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；从所述分析物传感器接收第三传感器数据；并且使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
在以下本发明的详细描述中描述了包含在系统和方法中的进一步变化。
附图说明
并入本文并形成说明书的一部分的附图图示了本发明的各种非限制性实施例。在附图中，相同的附图标记表示相同或功能相似的元件。
图1是图示实现本发明的各方面的分析物监测系统的示意图。
图2是图示实现本发明的各方面的分析物监测系统的传感器和收发器的示意图。
图3是图示实现本发明的各方面的收发器的示意图。
图4是示出计算的血液分析物水平、毛细血管血液分析物水平测量结果、静脉血液分析物水平测量结果和真实血液分析物水平之间的误差的误差图。
图5图示了毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的示例性误差模型。
图6是图示实现本发明的各方面的校准过程的流程图。
具体实施方式
图1是实现本发明方面的示例性分析物监测系统50的示意图。分析物监测系统50可以是连续分析物监测系统(例如，连续葡萄糖监测系统)。在一些实施例中，分析物监测系统50可以包括分析物传感器100、收发器101和显示设备105中的一个或多个。在一些实施例中，传感器100可以是小的、完全可皮下植入的传感器，其测量活体动物(例如，活人)的介质(例如，间质液)中的分析物(例如，葡萄糖)水平。然而，这不是必需的，并且在一些替代实施例中，传感器100可以是部分可植入的(例如，经皮的)传感器或完全外部的传感器。在一些实施例中，收发器101可以是外部佩戴的收发器(例如，通过臂带、腕带、腰带或粘合贴片附接)。在一些实施例中，收发器101可以远程为传感器供电和/或与传感器通信以启动和接收测量结果(例如，经由近场通信(NFC))。然而，这不是必需的，并且在一些替代实施例中，收发器101可以通过一个或多个有线连接为传感器100供电和/或与传感器100通信。在一些非限制性实施例中，收发器101可以是智能手机(例如，支持NFC的智能手机)。在一些实施例中，收发器101可以将信息(例如，一个或多个分析物水平)无线地(例如，经由诸如但不限于蓝牙低能量的蓝牙TM通信标准)传送到在显示设备105(例如，智能手机)上运行的手持应用。在一些实施例中，分析物监测系统50可以包括用于绘制和共享上传的数据的网络接口。
在一些实施例中，如图2中所示，收发器101可以包括电感器103，例如线圈。收发器101可以生成电磁波或电动场(例如，通过使用线圈)以在传感器100的电感器114中感应出电流，所述电感器114为传感器100供电。收发器101还可以将数据(例如，命令)传送到传感器100。例如，在非限制性实施例中，收发器101可以通过调制用于为传感器100供电的电磁波(例如，通过调制流过收发器101的线圈103的电流)来传送数据。由收发器101生成的电磁波中的调制可以由传感器100检测/提取。此外，收发器101可以从传感器100接收传感器数据(例如，测量信息)。例如，在非限制性实施例中，收发器101可以通过检测传感器100生成的电磁波中的调制(例如，通过检测流过收发器101的线圈103的电流中的调制)来接收传感器数据。
收发器101的电感器103和传感器100的电感器114可以处于当两个电感器被置于足够的物理接近范围内时允许实现足够的场强的任何配置中。
在一些非限制性实施例中，如图2中所示，传感器100可以被封装在传感器壳体102(例如，主体、壳体、胶囊或封装)中，所述壳体可以是刚性的和生物相容的。传感器100可以包括分析物指示剂106，例如，在传感器壳体102的外表面的至少部分上或外表面的至少部分中涂覆、扩散、粘附或嵌入的聚合物移植物。传感器100的分析物指示剂106(例如，聚合物接枝物)可以包括指示剂分子104(例如，荧光指示剂分子)，所述指示剂分子104(例如，荧光指示剂分子)基于接近分析物指示剂106的分析物的量或浓度表现出一个或多个可检测的特性(例如，光学特性)。在一些实施例中，传感器100可包括光源108，所述光源108在与指示分子104相互作用的波长范围内发射激发光329。传感器100还可以包括一个或多个光电探测器224、226(例如，光电二极管、光电晶体管、光敏电阻或其他光敏元件)。一个或多个光电探测器(例如，光电探测器224)可以对指示剂分子104发射的发射光331(例如，荧光)敏感，使得光电探测器(例如，光电探测器224)响应于此产生的信号指示指示物分子的发射光331的水平并且因此指示感兴趣分析物(例如，葡萄糖)的量或浓度。在一些非限制性实施例中，一个或多个光电探测器(例如，光电探测器226)可以对从分析物指示剂106作为反射光333反射的激发光329敏感。在一些非限制性实施例中，一个或多个光电探测器可以被一个或多个滤光片覆盖，所述滤光片仅允许特定波长的光的子集(例如，对应于发射光331的波长的子集或对应于反射光333光的波长的子集)通过并反射剩余的波长。在一些非限制性实施例中，传感器100可以包括温度传感器670。在一些非限制性实施例中，传感器100可以包括药物洗脱聚合物基质，其分散一个或多个治疗剂(例如，抗炎药)。
在一些实施例中，如图2中所示，传感器100可以包括基板116。在一些实施例中，基板116可以是电路板(例如，印刷电路板(PCB)或柔性PCB)，电路部件(例如，模拟和/或数字电路部件)可以安装或以其他方式附接在所述电路板上。然而，在一些替代实施例中，基板116可以是其中制造有电路的半导体基板。所述电路可以包括模拟和/或数字电路。此外，在一些半导体基板实施例中，除了在半导体基板中制造的电路之外，可以将电路安装或以其他方式附接到半导体基板116。换言之，在一些半导体基板实施例中，电路的一部分或全部可以包括分立电路元件、集成电路(例如，专用集成电路(ASIC))和/或其他电子元件(例如，非易失性存储器)可以在半导体基板116中制造，而电路的其余部分被固定到半导体基板116和/或用于电感器114的芯(例如，铁氧体芯)。在一些实施例中，半导体基板116和/或芯可以提供各种安全部件之间的通信路径。
在一些实施例中，传感器壳体102、分析物指示剂106、指示剂分子104、光源108、光电探测器224、226、温度换能器670、基板116和传感器100的电感器114中的一个或多个可以包括2013年2月7日提交的美国申请US13/761839、2013年7月9日提交的美国申请US13/937871和2012年10月11日提交的美国申请US13/650016中的一项或多项中描述的特征中的一些或全部，所有这些均以引用方式全文并入。类似地，传感器100和/或收发器101的结构和/或功能可以如美国申请US13/761839、US13/937871和US13/650016中的一项或多项中所述。
虽然在一些实施例中，如图2所示，传感器100可以是光学传感器，但这不是必需的，并且在一个或多个替代实施例中，传感器100可以是不同类型的分析物传感器，例如电化学传感器、扩散传感器、或压力传感器。此外，尽管在一些实施例中，如图1和图2中所示，分析物传感器100可以是完全可植入的传感器，但这不是必需的，并且在一些替代实施例中，传感器100可以是与收发器101有线连接的经皮传感器。例如，在一些替代实施例中，传感器100可以位于经皮针中或上(例如，在其尖端处)。在这些实施例中，代替使用电感器103和114进行无线通信，传感器100和收发器101可以使用连接在收发器101和包括传感器100的收发器经皮针之间的一条或多条电线进行通信。对于另一个示例，在一些替代实施例中，传感器100可以位于导管中(例如，用于静脉内血糖监测)并且可以与收发器101通信(无线或使用电线)。
在一些实施例中，传感器100可以包括收发器接口。在传感器100包括天线(例如，电感器114)的一些实施例中，收发器接口可以包括传感器100的天线(例如，电感器114)。在传感器100和收发器101之间存在有线连接的一些经皮实施例中，收发器接口可以包括有线连接。
图3是根据非限制性实施例的外部收发器101的示意图。在一些实施例中，收发器101可以具有连接器902，例如微型通用串行总线(USB)连接器。连接器902可以实现到外部设备的有线连接，例如个人计算机(例如，个人计算机109)或显示设备105(例如，智能手机)。
收发器101可以通过连接器902与外部设备交换数据和/或可以通过连接器902接收电力。收发器101可以包括连接器集成电路(IC)904，例如USB-IC，其可以控制通过连接器902的数据的传输和接收。收发器101还可以包括充电器IC 906，其可以通过连接器902接收电力并对电池908(例如，锂聚合物电池)进行充电。在一些实施例中，电池908可以是可再充电的，可以具有短的再充电持续时间，和/或可以具有小的尺寸。
在一些实施例中，收发器101可以包括一个或多个连接器，作为微型USB连接器904的补充(或作为替代)。例如，在一个替代实施例中，收发器101可以包括基于弹簧的连接器(例如，Pogo pin连接器)作为Micro-USB连接器904的补充(或作为替代)，并且收发器101可以使用建立的连接通过基于弹簧的连接器与个人计算机(例如，个人计算机109)或显示设备105(例如，智能手机)进行有线通信和/或接收可用于例如为电池充电的电力908。
在一些实施例中，收发器101可以具有无线通信IC 910，其能够与外部设备进行无线通信，例如一台或多台个人计算机(例如，个人计算机109)或一个或多个显示设备105(例如，智能手机)。在一个非限制性实施例中，无线通信IC 910可以采用一个或多个无线通信标准来无线地传输数据。所采用的无线通信标准可以是任何合适的无线通信标准，例如ANT标准、蓝牙标准或蓝牙低功耗(BLE)标准(例如，BLE4.0)。在一些非限制性实施例中，无线通信IC 910可以被配置为以大于1吉赫兹(例如，2.4或5GHz)的频率无线传输数据。在一些实施例中，无线通信IC 910可以包括天线(例如，蓝牙天线)。在一些非限制性实施例中，无线通信IC 910的天线可以完全包含在收发器101的壳体(例如，壳体206和220)内。然而，这不是必需的，并且在替代实施例中，无线通信IC 910的全部或部分天线可以在收发器壳体外部。
在一些实施例中，收发器101可以包括显示接口，其可以使收发器101能够与一个或多个显示设备105进行通信。在一些实施例中，显示接口可以包括无线通信IC 910的天线和/或连接器902。在一些非限制性实施例中，显示接口可以另外包括无线通信IC 910和/或连接器IC 904。
在一些实施例中，收发器101可以包括电压调节器912和/或升压器914。电池908可以向射频识别(RFID)读取器IC 916供电(经由升压器914)，其使用电感器103向传感器101传送信息(例如，命令)并从传感器100接收信息(例如，测量结果信息)。在一些非限制性实施例中，传感器100和收发器101可以使用近场通信(NFC)进行通信(例如，以13.56MHz的频率)。在图示的实施例中，电感器103是扁平天线。在一些非限制性实施例中，天线可以是柔性的。然而，如上所述，收发器101的电感器103可以是在与传感器100的电感器114足够物理接近时允许实现足够场强的任何配置。在一些实施例中，收发器101可以包括功率放大器918以放大要由电感器103传送到传感器100的信号。
收发器101可以包括计算机920和存储器922。在一些实施例中，存储器922(例如，闪存)可以是非易失性的和/或能够被电子地擦除和/或重写。在一些实施例中，计算机920可以包括处理器和非瞬态存储器。在一些非限制性实施例中，计算机920可以是例如但不限于外围接口控制器(PIC)微控制器。计算机920可以控制收发器101的整体操作。例如，计算机920可以控制连接器IC 904或无线通信IC 910经由有线或无线通信传输数据和/或控制RFID读取器IC 916经由电感器103传送数据。计算机920还可以控制对通过电感器103、连接器902或无线通信IC 910接收的数据的处理。
在一些实施例中，收发器101可以包括传感器接口，其可以使收发器101能够与传感器100通信。在一些实施例中，传感器接口可以包括电感器103。在一些非限制性实施例中，传感器接口可以另外包括RFID读取器IC 916和/或功率放大器918。然而，在传感器100和收发器101之间存在有线连接的一些替代实施例中(例如，经皮实施例)，传感器接口可以包括有线连接。
在一些实施例中，收发器101可以包括显示器924(例如，液晶显示器和/或一个或多个发光二极管)，计算机920可以控制显示器924以显示数据(例如，分析物水平值)。在一些实施例中，收发器101可以包括扬声器926(例如，蜂鸣器)和/或振动马达928，例如，在满足警报条件(例如，检测到低血糖或高血糖状况)的情况下可以启动它们。收发器101还可包括一个或多个附加传感器930，其可包括加速度计和/或温度传感器，其可用于由计算机920执行的处理。
在一些实施例中，收发器101可以是身体穿戴式收发器，其是佩戴在传感器植入或插入部位上的可充电的外部设备。收发器101可以向邻近的传感器100供电，根据从传感器100接收的数据计算分析物水平，和/或将计算的分析物水平传输到显示设备105(见图1)。可以通过感应链路(例如，13.56MHz的感应链路)向传感器100供电。在一些实施例中，收发器101可以使用粘性贴片或专门设计的缚带或带来放置。外部收发器101可以从皮下传感器100读取测量的分析物数据(例如，达2cm或更大的深度)。收发器101可以周期性地(例如，每2、5或10分钟)读取传感器数据并计算分析物水平和分析物水平趋势。根据该信息，收发器101还可以确定是否存在警告和/或警报条件，这可以用信号通知用户(例如，通过振动马达928的振动和/或收发器显示器924的LED和/或显示设备的显示105)。
来自收发器101的信息(例如，计算的分析物水平、计算的分析物水平趋势、警告、警报和/或通知)可以被传输到显示设备105(例如，通过具有高级加密标准(AES)的蓝牙低功耗-计数器CBC-MAC(CCM)加密)用于由显示设备105运行的移动医学应用(MMA)显示。在一些非限制性实施例中，除了从收发器101接收到的任何警告、警报和/或通知之外，MMA还可以提供警告、警报和/或通知。在一个实施例中，MMA可以被配置为提供推送通知。在一些实施例中，收发器101可以具有电源按钮(例如，按钮208)以允许用户打开或关闭设备、重置设备或检查剩余电池寿命。在一些实施例中，收发器101可以具有按钮，所述按钮可以是与电源按钮相同的按钮或额外的按钮，以抑制收发器101的由收发器101响应于检测到警告或警报条件而生成的一个或多个用户通知信号(例如，振动、视觉和/或听觉)。
在一些实施例中，分析物监测系统120的收发器101可以接收一个或多个传感器测量结果，所述测量结果指示邻近分析物传感器100的第一介质(例如，间质液(“ISF”))中的分析物的量、水平或浓度。在一些实施例中，收发器101可以周期性地(例如，每1、2、5、10、15或20分钟)从传感器100接收传感器测量结果。在一些实施例中，一个或多个传感器测结果可以包括例如但不限于以下中的一个或多个：(i)指示来自传感器100的分析物指示剂106的指示剂分子104的发射光的量的一个或多个测量结果(例如，由传感器100的一个或多个光电探测器224测量的)，(ii)指示参考光的量的一个或多个测量结果(例如，由传感器100的一个或多个光电探测器226测量的)，和(iii)一个或多个温度测量结果(例如，由传感器100的一个或多个温度传感器670测量的)。在一些实施例中，收发器101可以使用接收到的传感器测量结果来计算第一介质分析物水平(例如，ISF分析物水平或)。
在一些实施例中，收发器101可以使用计算的第一介质分析物水平和至少一个或多个先前计算的第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平的变化率(“M1_ROC”)。在一些非限制性实施例中，为了计算M1_ROC，收发器101可以仅使用计算的第一介质分析物水平和最新计算的第一介质分析物水平，并且将M1_ROC确定为计算的第一介质分析物水平和最新的先前分析物水平之间的差除以计算的第一介质分析物水平的时间戳与最新计算的第一介质分析物水平的时间戳之间的时间差。在一些替代实施例中，为了计算M1_ROC，收发器101可以使用计算的第一介质分析物水平和多个最新的先前计算的第一介质分析物水平。在一些非限制性实施方案中，多个最新先前计算的第一介质分析物水平可以是例如但不限于前两个计算的第一介质分析物水平、前20个计算的第一介质分析物水平或介于两者之间的任何数量的先前计算的第一介质分析物水平(例如，前5个计算的第一介质分析物水平)。在其他替代实施例中，为了计算M1_ROC，收发器101可以使用计算的第一介质分析物水平和在一个时间段期间计算的先前计算的第一介质分析物水平。在一些非限制性实施例中，时间段可以是例如但不限于前一分钟、前60分钟或两者之间的任何时间量(例如前25分钟)。在收发器101使用计算的第一介质分析物水平和多于一个先前计算的第一介质分析物水平来计算M1_ROC的一些实施例中，收发器101可以使用例如线性或非线性回归来计算M1_ROC。
在一些实施例中，收发器101可以通过执行滞后补偿来将计算的第一介质分析物水平(例如，血液分析物水平)转换成第二介质分析物水平(例如，血液分析物水平)，所述滞后补偿补偿第二介质分析物水平与第一介质分析物水平之间的时间滞后(例如，血液分析物水平与ISF分析物水平之间的时间滞后)。在一些实施例中，收发器101可以至少使用计算的第一介质分析物水平和计算的M1_ROC来计算第二介质分析物水平。在一些非限制性实施例中，收发器101可以将第二介质分析物水平计算为M1_ROC/p2+(1+p3/p2)*M1_analyte，其中p2是分析物扩散速率，p3是分析物消耗速率,M1_analyte是计算的第一介质分析物水平。
在一些实施例中，收发器101可以存储计算的第一介质分析物水平、计算的M1_ROC和计算的第二介质分析物水平中的一个或多个(例如，在存储器922中)。在一些实施例中，收发器101可以将计算的第一介质分析物水平传送到显示设备105，并且显示设备105可以显示计算的第一介质分析物水平。
在一些实施例中，分析物监测系统50可以校准传感器测量到第二介质(例如，血液)分析物水平的转换。也就是说，在一些实施例中，分析物监测系统50可以校准收发器101使用传感器测量结果来计算第二介质分析物水平的方式。在一些实施例中，可以大致周期性地(例如，大约每12或24小时)执行校准。在一些实施例中，可以使用一个或多个参考测量结果来执行校准。在一些实施例中，一个或多个参考测量结果可以是毛细血管血液分析物水平测量结果(例如，一个或多个自我监测血糖(SMBG)测量结果)。在一些非限制性实施例中，显示设备105可以提示用户进行一个或多个参考测量。在一些实施例中，可以使用显示设备105的用户接口将一个或多个参考测量结果输入分析物监测系统50。在一些实施例中，显示设备105可以将一个或多个参考测量结果传送到收发器101。在一些实施例中，收发器101可以从显示设备105接收一个或多个参考测量结果并且使用所述一个或多个参考测量结果来执行校准。
在一些实施例中，所述第二介质可以是血液，并且所述参考测量结果可以是毛细血管血液分析物水平测量结果，并且收发器101可以使用从传感器100接收的传感器测量结果来计算血液分析物水平。图4是示出(i)由收发器101计算的血液分析物水平、(ii)毛细血管血液分析物水平测量结果、(iii)静脉血液分析物水平测量结果和(iv)真实情况血液分析物水平之间的误差的误差图。真实情况分析物水平可以代表动物(例如，人类)身体的实际分析物水平。真实情况分析物水平无法直接测量，并且从未知晓。由于真实情况分析物水平未知，因此静脉血液分析物水平测量结果通常用作评估分析物监测系统准确性的金标准分析物水平测量结果。然而，静脉血液分析物水平测量结果对于连续分析物监测是不实用的，因为静脉血液分析物水平测量结果通常仅在技术人员可以找到可以从中抽取静脉血的静脉的实验室环境中获得。相比之下，毛细血管血液分析物水平测量结果可以由患者在任何地方进行(例如，使用指刺血液样本，与静脉抽血相比相对无痛且简单)。在一些实施例中，如图4中所示，计算的分析物水平、毛细血管血液分析物水平测量结果和静脉血液分析物水平测量结果可能各自具有关于真实情况分析物水平的它们自己的误差曲线。
由于没有真实情况分析物水平测量结果，因而分析物监测系统不能使用真实情况分析物水平测量结果来进行校准。此外，分析物监测系统通常不将静脉血液分析物水平测量结果用于校准目的，因为静脉血液分析物水平测量结果通常仅在实验室环境中可用。相反，分析物监测系统通常使用毛细血管血液分析物水平测量结果(其通常在现实生活环境中可用)用于校准目的。
在一些实施例中，收发器101可以使用一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果来校准传感器测量结果到计算的分析物水平的转换。在一些非限制性实施例中，使用一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果的校准可以将计算的血液分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差最小化。然而，由于毛细血管血液分析物水平测量结果和静脉血液分析物水平测量结果之间的误差(参见图4)，校准对话以最小化计算的血液分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差可能不会最小化计算的血液分析物水平与当在实验室环境中评估计算的血液分析物水平的准确性时静脉血液分析物水平测量结果之间的误差。
在一些替代实施例中，收发器101可以使用一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果来校准传感器测量结果到计算的血液分析物水平的转换，但校准转换以最小化计算的血液分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差(与最小化计算的血液分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差不同)。在一些实施例中，使用一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果的校准可包括(i)将一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果转换为一个或多个估计的静脉血液分析物水平和(ii)针对计算的血液分析物水平校准传感器测量结果的转换以使计算的血液分析物水平与一个或多个估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化。
在一些非限制性实施例中，收发器101可以基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型来将一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果转换为一个或多个估计的静脉血液分析物水平。图5图示了基于在一个或多个分析物监测诊所期间收集的实验数据的毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的示例性模型。
在一些实施例中，收发器101可以基于代价函数将一个或多个毛细血管血液分析物水平测量结果转换为一个或多个估计的静脉血液分析物水平，所述代价函数将计算血液分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差到毛细血管与静脉血液分析物水平测量结果的误差模型的拟合的似然性最大化(或负似然性最小化)。下面示出了使误差拟合的可能性最大化的代价函数和使误差拟合的负似然性最小化的代价函数的非限制性示例。在非限制性示例中，θ是代价函数，CGMθ(t)是在时间t计算的血液分析物水平，并且SMBG(t)是在时间t的毛细血管血液分析物水平测量结果。
Figure BDA0003665613380000091
et＝SMBG(t)-CGMθ(t) et＝SMBG(t)-CGMθ(t)
Figure BDA0003665613380000092
在一些实施例中，传感器测量结果到计算的血液分析物水平的校准可以将计算的血液分析物水平与使用毛细血管血液分析物水平测量结果估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化，这与静脉血液分析物测量结果不同，现实地可以得到。在一些实施例中，可以基于一个或多个新的实验数据集来更新误差模型。
图6是说明根据本发明的一些非限制性实施例的校准过程600的流程图。在一些实施例中，收发器101可以执行校准过程600的一个或多个步骤。在一些非限制性实施例中，收发器101的计算机920可以执行校准过程600的一个或多个步骤。
在一些实施例中，如图6中所示，校准过程600可以包括步骤602，其中收发器101确定收发器101是否已经从传感器100接收到传感器数据(例如，光和/或温度测量结果)。在一些实施例中，可以在从收发器101传送到传感器100的命令(例如，测量命令或读取传感器数据命令)之后接收传感器数据。然而，这不是必需的，并且在一些替代实施例中，传感器100可以控制何时将传感器数据传送到收发器101，或者传感器100可以连续地将传感器数据传送到收发器101。在一些非限制性实施例中，收发器101可以周期性地(例如，每1、2、5、10、15或20分钟)接收传感器数据。在一些实施例中，收发器101可以无线地接收传感器数据。例如但不限于，在一些非限制性实施例中，收发器101可以通过检测传感器100生成的电磁波中的调制(例如，通过检测流过收发器101的线圈103的电流中的调制)来接收传感器数据。然而，这不是必需的，并且在一些替代实施例中，收发器101可以通过与传感器100的有线连接来接收传感器数据。在一些非限制性实施例中，如果传感器已经接收到传感器数据，则校准过程600可以从步骤602进行到分析物水平计算步骤604。在一些非限制性实施例中，如果收发器101没有接收到传感器数据，则校准过程600可以从步骤602进行到步骤606。
在一些非限制性实施例中，校准过程600可以包括分析物水平计算步骤604。在一些实施例中，步骤604可以包括使用电流转换函数和接收到的传感器数据来计算分析物水平。在一些实施例中，计算的分析物水平可以是计算的第二介质分析物水平(例如，计算的血液分析物水平)。在一些实施例中，分析物水平计算步骤604可以包括计算第一介质分析物水平(例如，ISF分析物水平)、M1_ROC(例如，ISF_ROC)和第二介质分析物水平。
在一些非限制性实施例中，在分析物水平计算步骤604中，收发器101可以使用接收到的传感器数据来计算第一介质分析物水平。在一些实施例中，第一介质分析物水平可以是分析物指示剂106附近的第一介质(例如，间质液)中分析物的量或浓度的测量结果。在一些非限制性实施方案中，第一介质分析物水平的计算可以包括，例如但不限于，在2013年7月9日提交的美国申请序列US13/937871中描述的一些或全部特征，在此通过引用将其全文并入。
在一些非限制性实施例中，在分析物水平计算步骤604中，收发器101可以至少使用计算的第一介质分析物水平来计算M1_ROC。在一些非限制性实施例中，收发器101可以至少使用计算的第一介质分析物水平和一个或多个先前计算的第一介质分析物水平(例如，使用先前接收的传感器数据计算的一个或多个ISF分析物水平)来计算M1_ROC。
在一些非限制性实施例中，在分析物水平计算步骤604中，收发器101可以通过执行滞后补偿来计算第二介质分析物水平(例如，血液分析物水平)。在一些实施例中，收发器101可以至少使用计算的ISF分析物水平和计算的ISF_ROC来计算血液分析物水平。在一些非限制性实施例中，收发器101可以使用公式ISF_ROC/p2+(1+p3/p2)*ISF_analyte来计算血液分析物水平，其中p2是分析物扩散速率，p3是分析物消耗率，ISF_ROC是计算的ISF_ROC，ISF_analyte是计算的ISF分析物水平。然而，这不是必需的，并且一些替代实施例可以使用不同的公式来计算血液分析物水平。
在一些实施例中，在步骤604中，收发器101可以显示计算的分析物水平(例如，计算的血液分析物水平)。在一些非限制性实施例中，收发器101可以通过将计算的分析物水平传送到显示设备105进行显示来显示计算的分析物水平。在一些非限制性实施例中，收发器101可以额外地或替代地通过将计算的分析物水平显示在收发器101的显示器(例如，显示器924)上来显示计算的分析物水平。
在一些非限制性实施例中，校准过程600可以包括步骤606，其中收发器101确定收发器101是否已经接收到参考测量结果。参考测量结果可以是参考分析物测量结果。在一些非限制性实施方案中，参考测量结果可以是从例如但不限于指刺血液样本获得的毛细血管血液分析物测量结果(例如，SMBG测量)。在一些实施例中，收发器101可以周期性地或根据需要接收参考测量结果。在一些实施例中，收发器101可以从显示设备105接收参考测量结果(例如，使用收发器101的显示接口)。在一些非限制性实施例中，收发器101可以使显示设备105提示用户进行参考测量结果，并且作为响应，用户可以将参考测量结果输入到显示设备105中。在一些替代实施例中，收发器101可以提示用户参考测量结果，并且作为响应，用户可以将参考测量结果直接输入收发器101。
在一些实施例中，如果收发器101没有接收到参考测量结果，则校准过程600可以进行到步骤614。在一些实施例中，如果收发器101已经接收到参考测量结果，则校准过程600可以进行到步骤608。
在一些非限制性实施例中，校准过程600可以包括步骤608，其中参考测量结果被存储在例如校准点存储器(例如，循环缓存器)中。在一些实施例中，可以将参考测量结果与对应的参考时间戳一起存储在校准点存储器中。在一些实施例中，校准过程600可以从步骤608进行到步骤610。
在一些实施例中，校准过程600可以包括步骤610，其中收发器101将接收到的参考测量结果转换为估计分析物水平。在一些实施例中，接收到的参考测量结果可以是毛细血管血液分析物测量结果，并且估计分析物水平可以是估计的静脉血液分析物水平。在一些实施例中，可以使用毛细血管血液分析物水平测量结果和静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型(例如，误差模型)将参考测量结果转换成估计分析物水平。在一些实施例中，参考测量结果到估计分析物水平的转换可以使用代价函数来执行，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的可能性最大化。在一些替代实施例中，参考测量结果到估计分析物水平的转换可以使用代价函数来执行，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异模型的负可能性最小化。在一些非限制性实施例中，收发器101可以存储参考测量结果(例如，在校准点存储器中)。
在一些实施例中，校准过程600可以包括校准步骤612，其中收发器101更新用于从接收到的传感器数据计算第二介质(例如，血液)分析物水平的转换函数。在一些实施例中，收发器101可以至少使用估计分析物水平(例如，估计的静脉血液分析物水平)作为校准点来更新转换函数。在一些非限制性实施例中，收发器101可以使用估计分析物水平和从一个或多个先前接收的参考测量结果转换而来的一个或多个额外的估计分析物水平作为校准点来更新转换函数。在一些非限制性实施例中，收发器101可以将权重分配给估计分析物水平(例如，基于估计分析物水平有多陈旧)。在一些实施例中，经更新的转换函数将使用经更新的转换函数计算的分析物水平与一个或多个估计分析物水平之间的误差最小化。在一些非限制性实施例中，经更新的转换函数可以具有一个或多个经更新的滞后参数。在一些非限制性实施例中，一个或多个经更新的滞后参数可以包括经更新的分析物扩散速率(p2)和经更新的分析物消耗速率(p3)中的一个或多个。在一些实施例中，校准过程600可以从步骤612进行到步骤602(或到如图6所示的步骤614)，并且收发器101可以使用经更新的转换函数从后续传感器数据计算分析物水平。
在一些非限制性实施例中，校准过程600可以包括步骤614，其中收发器101确定收发器101是否已经接收到经更新的误差模型。在一些非限制性实施例中，收发器101可以从显示设备105接收经更新的误差模型(例如，经由收发器101的显示接口)。在一些实施例中，误差模型可能已经基于一个或多个新的实验数据集进行了更新。在一些实施例中，经更新的误差模型可以模拟毛细血管血液分析物水平测量结果和静脉血液分析物水平测量结果之间的差异。在一些实施例中，如果收发器101没有接收到经更新的误差模型，则校准过程600可以进行到步骤602。在一些实施例中，如果收发器101已经接收到参考测量结果，则校准过程600可以进行到步骤616。
在一些非限制性实施例中，校准过程600可以包括步骤616，其中收发器101将接收到的经更新误差模型替换用于将接收到的参考测量结果(例如，毛细血管血液分析物测量结果)转换成估计分析物水平(例如，估计的静脉血液分析物水平)的误差模型。在一些实施例中，校准过程600可以从步骤616进行到步骤602，并且收发器101可以使用经更新的误差模型将随后的参考测量结果转换成估计分析物水平。
上面已经参照附图充分描述了本发明的实施例。尽管已经基于这些优选实施例描述了本发明，但是对于本领域技术人员显而易见的是，可以在本发明的精神和范围内对所述实施例进行某些修改、变化和替代构造。例如，虽然本发明是在分析物监测系统的上下文中描述的，所述分析物监测系统使用间质液中的分析物水平的测量结果间接计算血液分析物水平，但本发明适用于任何监测系统，所述监测系统使用第二介质中的水平的测量结果来计算第一介质中的水平。

Claims (33)

1.一种系统，包括：
分析物传感器；
收发器，其被配置为：
从所述分析物传感器接收第一传感器数据；
使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平；
接收参考分析物测量结果；
将所述参考分析物测量结果转换为估计分析物水平；
使用所述估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；
从所述分析物传感器接收第二传感器数据；并且
使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述参考分析物测量结果是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平是估计的静脉血液分析物水平。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述经更新的转换函数将使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的系统，其中，所述参考分析物测量结果是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的系统，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的可能性最大化。
7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的负可能性最小化。
8.根据权利要求1-7中的任一项所述的系统，其中，所述第一分析物水平为第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平包括：
至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；
至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且
至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述第一介质是间质液，并且所述第二介质是血液。
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的系统，其中，所述第一传感器数据包括光和温度测量结果。
11.根据权利要求1-10中的任一项所述的系统，其中，所述收发器还被配置为：
接收经更新的误差模型；
接受第二参考分析物测量结果；
使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；
使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；
从所述分析物传感器接收第三传感器数据；并且
使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
12.一种方法，包括：
使用收发器来从分析物传感器接收第一传感器数据；
使用所述收发器以使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平；
使用所述收发器来接收参考分析物测量结果；
使用所述收发器来将所述参考分析物测量结果转换为估计分析物水平；
使用所述收发器以使用所述估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；
使用所述收发器来接收来自所述分析物传感器的第二传感器数据；并且
使用所述收发器以使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述参考分析物测量结果是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平是估计的静脉血液分析物水平。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述经更新的转换函数将使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化。
15.根据权利要求12-14中的任一项所述的方法，其中，所述参考分析物测量结果是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
16.根据权利要求12-15中的任一项所述的方法，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的可能性最大化。
18.根据权利要求16所述的方法，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的负可能性最小化。
19.根据权利要求12-18中的任一项所述的方法，其中，所述第一分析物水平为第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平包括：
至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；
至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且
至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述第一介质是间质液，并且所述第二介质是血液。
21.根据权利要求12-20中的任一项所述的方法，其中，所述第一传感器数据包括光和温度测量结果。
22.根据权利要求12-21中的任一项所述的方法，还包括：
使用所述收发器来接收经更新的误差模型；
使用所述收发器来接收第二参考分析物测量结果；
使用所述收发器以使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；
使用所述收发器以使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；
使用所述收发器接收来自所述分析物传感器的第三传感器数据；并且
使用所述收发器以使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
23.一种收发器，包括：
传感器接口，其被配置为从分析物传感器接收第一传感器数据和第二传感器数据；
显示接口，其被配置为从显示设备接收参考分析物测量结果；以及
计算机，其包括非瞬态和处理器，其中，所述计算机被配置为：
使用转换函数和所述第一传感器数据来计算第一分析物水平；
将所述参考分析物测量结果转换为估计分析物水平；
使用所述估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；并且
使用经更新的转换函数和所述第二传感器数据来计算第二分析物水平。
24.根据权利要求23所述的收发器，其中，所述参考分析物测量结果是毛细血管血液分析物测量结果，并且所述估计分析物水平是估计的静脉血液分析物水平。
25.根据权利要求24所述的收发器，其中，所述经更新的转换函数将使用所述经更新的转换函数计算的分析物水平与估计的静脉血液分析物水平之间的误差最小化。
26.根据权利要求23-25中的任一项所述的收发器，其中，所述参考分析物测量结果是从指刺血液样本获得的自我监测血糖(SMBG)测量结果。
27.根据权利要求23-26中的任一项所述的收发器，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于毛细血管血液分析物水平测量结果与静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的模型。
28.根据权利要求27所述的收发器，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的可能性最大化。
29.根据权利要求27所述的收发器，其中，所述参考分析物测量结果到所述估计分析物水平的所述转换基于代价函数，所述代价函数使计算的分析物水平与毛细血管血液分析物水平测量结果之间的误差拟合到所述毛细血管血液分析物水平测量结果与所述静脉血液分析物水平测量结果之间的差异的所述模型的负可能性最小化。
30.根据权利要求23-29中的任一项所述的收发器，其中，所述第一分析物水平是第二介质分析物水平，并且使用所述转换函数和所述第一传感器数据来计算所述第一分析物水平包括：
至少使用所述第一传感器数据来计算第一介质分析物水平；
至少使用所述第一介质分析物水平来计算第一介质分析物水平变化率；并且
至少使用所述第一介质分析物水平和所述第一介质分析物水平变化率来计算所述第二介质分析物水平。
31.根据权利要求30所述的收发器，其中，所述第一介质是间质液，并且所述第二介质是血液。
32.根据权利要求23-31中的任一项所述的收发器，其中，所述第一传感器数据包括光和温度测量结果。
33.根据权利要求23-32中的任一项所述的收发器，其中，
所述传感器接口还被配置为接收来自所述分析物传感器的第三传感器数据；
所述显示接口还被配置为接收经更新的误差模型和第二参考分析物测量结果。并且
所述计算机还被配置为：
使用所述经更新的误差模型将所述第二参考分析物测量结果转换为第二估计分析物水平；
使用所述第二估计分析物水平作为校准点来更新所述转换函数；
从所述分析物传感器接收第三传感器数据；并且
使用经两次更新的转换函数和所述第三传感器数据来计算第三分析物水平。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US8133178B2 (en) * 2006-02-22 2012-03-13 Dexcom, Inc. Analyte sensor
US8216138B1 (en) * 2007-10-23 2012-07-10 Abbott Diabetes Care Inc. Correlation of alternative site blood and interstitial fluid glucose concentrations to venous glucose concentration
EP2550530A1 (en) 2010-03-22 2013-01-30 Bayer HealthCare LLC Residual compensation for a biosensor
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EP3223689A4 (en) * 2014-11-25 2018-05-02 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring systems and related test and monitoring methods
US11185264B2 (en) * 2017-09-26 2021-11-30 Senseonics, Incorporated Methods and systems for weighting calibration points and updating lag parameters

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