CN114949445A - 基于膳食的脂肪含量的葡萄糖水平管理 - Google Patents

基于膳食的脂肪含量的葡萄糖水平管理 Download PDF

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Abstract

公开用于葡萄糖水平管理的技术。在一些实例中，所述技术可涉及获得膳食的估计的蛋白质值和基于所述估计的蛋白质值确定所述膳食的等效碳水化合物值。在一些实例中，所述技术可涉及获得膳食的估计的脂肪值和基于所述估计的脂肪值确定由所述膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率。在一些实例中，所述等效碳水化合物值和/或所述葡萄糖吸收速率可用于确定递送给患者以抵消由所述膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量。技术还可涉及产生指示递送给所述患者以抵消由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的所述胰岛素量的输出。

Description

基于膳食的脂肪含量的葡萄糖水平管理
技术领域
本公开涉及医疗系统，并且更具体地涉及用于针对糖尿病的疗法的医疗系统。
背景技术
患有糖尿病的患者从胰岛素递送装置(例如泵或注射装置)接收胰岛素以控制他或她的血流中的葡萄糖水平。由于胰岛素产生不足和/或由于胰岛素抵抗，天然产生的胰岛素可能无法控制糖尿病患者的血流中的葡萄糖水平。为了控制葡萄糖水平，患者的疗法例行程序可包括基础剂量和团注剂量的胰岛素。在空腹时间段期间，基础剂量倾向于将葡萄糖水平保持在一致的水平。可在进餐时间或接近进餐时间或葡萄糖水平可能有相对快速变化的其它时间将团注剂量特异性地递送给患者。
发明内容
本文公开用于葡萄糖水平管理的技术。技术可使用系统；处理器实施方法；和存储指令的非暂时性处理器可读存储介质实践，所述指令在由一或多个处理器执行时，导致执行所述技术。
在一些实施例中，技术可涉及获得膳食的脂肪值。技术还可涉及基于的估计脂肪值确定由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率。技术还可涉及基于由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率确定递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量。此外，技术可涉及产生指示递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量的输出。
在下文的附图和描述中阐述本公开的一个或多个方面的细节。本公开的其它特征、目的和优点将根据所述描述和附图以及权利要求而显而易见。
附图说明
图1为说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的包含胰岛素泵的实例葡萄糖水平管理系统的框图。
图2为说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的包含手动注射装置的实例葡萄糖水平管理系统的框图。
图3为说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的包含联网注射装置的实例葡萄糖水平管理系统的框图。
图4是说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的患者装置的实例的框图。
图5A和5B为在消耗膳食之后葡萄糖水平随时间的实例绘图。
图6-8为说明根据本公开的技术的葡萄糖水平管理的实例技术的流程图。
具体实施方式
本文公开用于基于关于除碳水化合物外的一种或多种大量营养素(例如蛋白质和/或脂肪)的信息管理患者的葡萄糖水平的装置、系统和技术。患者在消耗膳食之后的葡萄糖水平受膳食的碳水化合物含量影响很大。一般来说，对于碳水化合物含量较高的膳食，预计患者在消耗膳食后的葡萄糖水平较高。然而，仅基于膳食中的碳水化合物含量来管理葡萄糖水平无法解释影响葡萄糖水平的其它大量营养素。举例来说，膳食的蛋白质含量和/或脂肪含量会影响患者在消耗膳食后的葡萄糖水平。
为了考虑膳食中的其它大量营养素，患者的生理模型可被配置成将关于一种或多种除碳水化合物之外的大量营养素的信息作为输入。举例来说，本公开的计算装置可被配置成基于膳食的蛋白质含量为膳食创建等效的碳水化合物含量。一克蛋白质对葡萄糖水平的影响可能与一克碳水化合物不同，因此计算装置可使用转换因子来缩放蛋白质含量的值。附加地或替代地，膳食的脂肪含量可影响患者身体在消耗膳食之后吸收葡萄糖的速率。因此，脂肪含量不同的膳食可能具有不同的膳食后峰值葡萄糖水平和/或膳食后峰值葡萄糖水平的不同时序。因此，计算装置以使用调谐因子来估算脂肪含量对葡萄糖水平的影响。更具体地，调谐因子可用于估算脂肪含量对降低患者身体吸收葡萄糖的速率的影响。在一些实例中，具有大量值的调谐因子比具有小量值的调谐因子更能限制脂肪对降低吸收速率的影响。在图形方面，与脂肪膳食对应的葡萄糖分布(例如，葡萄糖水平随时间的绘图)可能看起来是平坦的曲线(例如，具有较低的峰值葡萄糖水平，并且出现的时间较晚)相对于与没有脂肪的膳食对应的葡萄糖曲线。
通过考虑膳食的蛋白质含量和/或脂肪含量，实施生理模型的计算装置可更准确地预测餐后葡萄糖水平。附加地或替代地，计算装置可确定最大化范围内的时间的膳食团剂量。
应当理解，本文公开的技术可用一种或多种类型的胰岛素(例如，速效胰岛素、中效胰岛素和/或慢效胰岛素)来实践。因此，如“基础胰岛素”和“团注胰岛素”的术语不一定表示不同类型的胰岛素。举例来说，速效胰岛素可用于基础剂量和团注剂量。
图1为说明根据本公开所描述的一个或多个实例的实例葡萄糖水平管理系统的框图。图1说明系统10A，其包括胰岛素泵14、管道16、输注器18、监测装置20(例如，葡萄糖水平监测装置)、可穿戴装置22、患者装置24和云26。云26表示包括一个或多个处理器28A-28N(“一个或多个处理器28”)的本地广域或全球计算网络。在一些实例中，各个组件可基于对监测装置20的葡萄糖水平的确定来确定对治疗的改变，并且因此系统10A可被称为葡萄糖水平管理系统10A。
患者12可能患有糖尿病(例如，1型糖尿病或2型糖尿病)，并且因此，患者12的葡萄糖水平在递送补充胰岛素的情况下可控制。例如，患者12可能无法产生足够的胰岛素来控制葡萄糖水平，或者由于患者12可能已经发展出的胰岛素抵抗，患者12产生的胰岛素量可能不足。
为了接受补充胰岛素，患者12可以携带联接到用于将胰岛素递送到患者12中的管道16的胰岛素泵14。输注器18可以连接到患者12的皮肤并且包括将胰岛素递送到患者12中的套管。监测装置20还可联接到患者12以测量患者12的葡萄糖水平。胰岛素泵14、管道16、输注器18和监测装置20可一起形成胰岛素泵系统。胰岛素泵系统的一个实例为MEDTRONICMINIMED公司的MINIMEDTM 670G胰岛素泵系统。然而，可使用胰岛素泵系统的其它实例，并且实例技术不应被认为限于MINIMEDTM 670G胰岛素泵系统。例如，本公开中所描述的技术可以用于包括无线通信能力的胰岛素泵系统。然而，示例技术不应被认为限于具有无线通信能力的胰岛素泵系统，并且如有线通信等其它类型的通信也是可能的。在另一个实例中，胰岛素泵14、管道16、输注器18和/或监测装置20可含有在同一壳体中。
胰岛素泵14可以是患者12可以放置在不同位置中的相对较小的装置。例如，患者12可以将胰岛素泵14夹到患者12所穿戴的裤子的腰带。在一些实例中，为谨慎起见，患者12可以将胰岛素泵14放置在口袋中。通常，胰岛素泵14可以被穿戴在不同的地方，并且患者12可以基于患者12正在穿戴的特定衣服将胰岛素泵14放置在某个位置中。除了胰岛素泵14或作为胰岛素泵14的替代物，可使用其它胰岛素递送装置(例如，注射装置、吸入器装置等)。
为了递送胰岛素，胰岛素泵14包括一个或多个储器(例如，两个储器)。储器可以是保持至多N个单位的胰岛素(例如，至多300个单位的胰岛素)并锁定到胰岛素泵14中的塑料筒。胰岛素泵14可为由可更换和/或可充电电池供电的电池供电装置。
管道16可在第一末端连接到胰岛素泵14中的储器并且可在第二末端连接到输注器18。管道16可以将胰岛素从胰岛素泵14的储器携带到患者12。管道16可以是柔性的，从而允许成环或弯曲以最小化管道16变得与胰岛素泵14或输注器18分离的担忧或管道16断裂的担忧。
输注器18可包括患者12将其插入到皮肤下脂肪层中(例如，皮下连接)的薄套管。输注器18可以搁置在患者12的胃附近。胰岛素从胰岛素泵14的储器行进穿过管道16，穿过输注器18中的套管，并进入患者12体内。在一些实例中，患者12可以使用输注器插入装置。患者12可以将输注器18放置到输注器插入装置中，并且在按下输注器插入装置上的按钮的情况下，输注器插入装置可以将输注器18的套管插入到患者12的脂肪层中，并且在套管插入患者12的脂肪层中的情况下，输注器18可以搁置在患者的皮肤的顶部上。
监测装置20可包括插入在患者12的皮肤下，如患者12的胃附近或患者12的手臂中(例如，皮下连接)的传感器。监测装置20可被配置成测量间质葡萄糖水平，所述间质葡萄糖是在患者12的细胞之间的流体中发现的葡萄糖。监测装置20可被配置成连续地或周期性地采样葡萄糖水平和葡萄糖水平随时间的变化速率。
在一个或多个实例中，胰岛素泵14和监测装置20和/或图1中所说明的各个组件可一起形成闭环的疗法递送系统。例如，患者12可以在胰岛素泵14上设置目标葡萄糖水平，通常以毫克/分升为单位进行测量。胰岛素泵14可从监测装置20接收当前葡萄糖水平，并且作为响应，可增加或减少递送给患者12的胰岛素量。例如，如果当前葡萄糖水平高于目标葡萄糖水平，则胰岛素泵14可以增加胰岛素。如果当前葡萄糖水平低于目标葡萄糖水平，则胰岛素泵14可以暂时停止递送胰岛素。胰岛素泵14可以被认为是自动胰岛素递送(AID)装置的实例。AID装置的其它实例也是可能的，并且本公开中所描述的技术可以适用于其它AID装置。
胰岛素泵14和监测装置20可被配置成一起操作以模拟健康胰腺以其进行工作的方式中的一些方式。胰岛素泵14可被配置成递送基础剂量，所述基础剂量是全天连续释放的少量胰岛素。有时葡萄糖水平会升高，如由于进食或患者12进行的一些其它活动。胰岛素泵14可被配置成与食物摄入相关联地按照需要递送团注剂量或校正血流中不令人期望的高葡萄糖水平。在一个或多个实例中，如果葡萄糖水平升高至目标水平以上，那么胰岛素泵14可增加团注剂量以解决葡萄糖水平的升高。胰岛素泵14可被配置成计算基础和团注剂量，并且相应地递送基础和团注剂量。举例来说，胰岛素泵14可确定要连续递送的基础剂量的量，并且然后响应于由于进食或一些其它事件引起的葡萄糖水平的升高而确定要递送以降低葡萄糖水平的团注剂量的量。
因此，在一些实例中，监测装置20可采样葡萄糖水平以确定葡萄糖水平随时间的变化率。监测装置20可将葡萄糖水平输出到胰岛素泵14(例如，通过如蓝牙或BLE的无线链路连接)。胰岛素泵14可将葡萄糖水平与目标葡萄糖水平(例如，由患者12或临床医生设置的)进行比较，并且基于比较调节胰岛素剂量。
如上文所描述，患者12或临床医生可在胰岛素泵14上设置目标葡萄糖水平。患者12或临床医生可以以多种方式在胰岛素泵14上设置目标葡萄糖水平。作为一个实例，患者12或临床医生可以利用患者装置24与胰岛素泵14通信。患者装置24的实例包括移动装置，如智能电话、平板计算机、膝上型计算机等。在一些实例中，患者装置24可为用于胰岛素泵14的特殊编程器或控制器(例如专用远程控制装置)。尽管图1说明了一个患者装置24，但是在一些实例中，可以存在多个患者装置。举例来说，系统10A可包括移动装置和专用无线控制器，其中的每一个都是患者装置24的实例。仅为了便于描述，实例技术是关于患者装置24进行描述的，并且应理解为患者装置24可以是一个或多个患者装置。
患者装置24还可被配置成与监测装置20接口。作为一个实例，患者装置24可通过胰岛素泵14从监测装置20接收信息，其中胰岛素泵14在患者装置24和监测装置20之间中继信息。作为另一个实例，患者装置24可直接从监测装置20(例如，通过无线链路)接收信息(例如，葡萄糖水平或葡萄糖水平的变化速率)。患者装置24可包括处理电路系统，其被配置成接收指示患者12已经消耗、正在消耗或将要消耗的膳食的大量营养素值的用户输入。
在一个或多个实例中，患者装置24可包含用户接口，患者12或临床医生可用所述用户接口控制胰岛素泵14。举例来说，患者装置24可包含允许患者12或临床医生输入目标葡萄糖水平的触摸屏。附加地或替代地，患者装置24可包含输出当前和/或过去的葡萄糖水平的显示装置。在一些实例中，患者装置24可以向患者12输出通知，如葡萄糖水平过高或过低的通知以及关于患者12需要采取的任何动作的通知。举例来说，如果胰岛素泵14的电池的电量低，那么胰岛素泵14可向患者装置24输出电池电量低指示，并且患者装置24可继而向患者12输出更换电池或对电池进行充电的通知。
通过患者装置24的显示装置控制胰岛素泵14仅被提供作为实例并且不应被认为是限制性的。举例来说，胰岛素泵14可包括允许患者12或临床医生设置胰岛素泵14的各种葡萄糖水平的按钮。在一些实例中，胰岛素泵14本身或作为患者装置24的补充可被配置成向患者12输出通知。例如，如果葡萄糖水平过高或过低，则胰岛素泵14可以输出听觉或触觉输出。在一些实例中，如果电池电量低，那么胰岛素泵14可在胰岛素泵14的显示器上输出电池电量低指示。
如上文提到，胰岛素泵14可基于当前葡萄糖水平(例如如通过监测装置20测量)向患者12递送胰岛素。然而，应当理解，胰岛素递送不限于基于当前葡萄糖水平的实施方案。举例来说，胰岛素泵14可基于预测的葡萄糖水平(例如，基于葡萄糖水平趋势确定的未来葡萄糖水平)向患者12递送胰岛素。
患者12的葡萄糖水平可能受患者12从事如进食或锻炼的活动的影响。基于确定患者12正在参与活动，递送/不递送胰岛素可具有治疗益处。
如图1中所说明，患者12可以穿戴可穿戴装置22。可穿戴装置22的实例包括智能手表或健身追踪器，在一些实例中，其中的任一个可被配置成穿戴在患者的手腕或手臂上。在一个或多个实例中，可穿戴装置22包括惯性测量单元，如六轴惯性测量单元。惯性测量单元可包括加速度计(例如，3轴加速度计)和陀螺仪(例如，3轴陀螺仪)。加速度计测量线性加速度，而陀螺仪测量旋转运动。可穿戴装置22可被配置成确定患者12的一个或多个移动特性。一个或多个移动特性的实例包括与移动瞬时或随时间的频率、振幅、轨迹、定位、速度、加速度和/或模式有关的值。患者的手臂的移动频率可以是指患者12在某个时间内重复移动多少次(例如，如在两个定位之间来回移动的频率)。
患者12可在他或她的手腕上穿戴可穿戴装置22。然而，示例技术不限于此。举例来说，患者12可在手指、前臂或二头肌穿戴可穿戴装置22。通常，患者12可将可穿戴装置22穿戴在可用于确定指示进食的姿势的任何地方。
患者12正在移动他或她的手臂的方式(即，移动特性)可以是指患者12的手臂的方向、角度和朝向，包括与移动瞬时或随时间的频率、振幅、轨迹、定位、速度、加速度和/或模式有关的值。作为实例，如果患者12正在进食，则患者12的手臂将以特定方式朝向(例如，拇指面向患者12的身体)，手臂的移动的角度将成大约90度移动(例如，从餐盘开始到嘴)，并且手臂的移动的方向将为按照从餐盘到嘴的路径。来自可穿戴装置22的向前/向后、向上/向下、俯仰、横滚、偏航测量可指示患者12正在移动他或她的手臂的方式。而且，患者12可具有患者12移动他或她的手臂的某个频率或患者12移动他或她的手臂的模式，与如吸烟或电子烟等其它活动相比，其中患者12可将他或她的手臂抬起到他或她的嘴，所述某个频率或模式更能指示进食。
尽管以上描述将可穿戴装置22描述为用于确定患者12是否正在进食，但是可穿戴装置22可被配置成检测患者12进行的任何活动。举例来说，通过可穿戴装置22检测到的运动特性可指示患者12是否正在锻炼、驾驶、睡觉等。在一些实例中，可穿戴装置22可检测与锻炼、驾驶、睡觉、进食等姿态对应的患者12的姿态。移动特性的另一个术语可能是姿势移动。因此，可穿戴装置22可被配置成检测姿势移动(即，患者12的手臂的移动特征)和/或姿态，其中姿势和/或姿态可为各种活动(例如，进食、锻炼、驾驶、睡觉等)的一部分。
在一些实例中，可穿戴装置22可被配置成基于检测到的姿势(例如，患者12的手臂的移动特征)和/或姿势来确定患者12正在进行的特定活动。举例来说，可穿戴装置22可被配置成确定患者12是否正在进食、锻炼、驾驶、睡觉等。在一些实例中，可穿戴装置22可将指示患者12的手臂和/或患者12的姿态的移动特性的信息输出到一个或多个其它装置(例如，患者装置24和/或云26中的一个或多个服务器计算机)，并且一个或多个其它装置可被配置成确定患者12正在进行的活动。
如图1中所说明的，系统10A包括云26，所述云包括一个或多个处理器28。举例来说，云26可包括多个网络装置(例如，服务器)，并且每个网络装置可包括一个或多个处理器。一个或多个处理器28可跨多个网络装置分布，或可位于网络装置中的单个网络装置内。云26表示支持可执行一个或多个用户所请求的应用程序或操作的一个或多个处理器28的计算基础架构。举例来说，一个或多个处理器28可远程存储、管理和/或处理数据，否则这些数据将被患者装置24或可穿戴装置22本地存储、管理和/或处理。一个或多个处理器28可共享用于执行计算的数据或资源，并且可以是计算服务器、网络服务器、数据库服务器等的一部分。一个或多个处理器28可以在数据中心内的网络装置(例如，服务器)中，或者可以跨多个数据中心分布。在一些情况下，数据中心可以在不同的地理位置中。
一个或多个处理器28以及本文所描述的其它处理电路系统可包括以下中的任何一个或多个：微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或任何其它等效的集成或离散逻辑电路系统以及这类组件的任何组合。归属于一个或多个处理器28以及本文所描述的其它处理电路系统的功能可体现为硬件、固件、软件或其任何组合。
一个或多个处理器28可以被实施为固定功能电路、可编程电路或其组合。固定功能电路是指提供特定功能并且在可执行的操作上预先设置的电路。可编程电路是指可被编程以执行各种任务并在可执行的操作中提供灵活功能的电路。例如，可编程电路可以执行使可编程电路以由软件或固件的指令所限定的方式操作的软件或固件。固定功能电路可以执行软件指令(例如，以接收参数或输出参数)，但是所述固定功能电路执行的操作的类型通常是不可变的。在一些实例中，一个或多个处理器28可包括不同的电路块(固定功能或可编程)，并且在一些实例中，一个或多个处理器28可包括集成电路。一个或多个处理器28可以包括由可编程电路形成的算术逻辑单元(ALU)、基本功能单元(EFU)、数字电路、模拟电路和/或可编程核。在其中使用由可编程电路执行的软件来执行一个或多个处理器28的操作的实例中，一个或多个处理器28可访问的存储器(例如，在云26中的服务器上)可存储一个或多个处理器28接收并执行的软件的目标代码。
在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成根据姿势移动(例如，由可穿戴装置22确定的一个或多个移动特性)确定模式，并且被配置成确定患者12正在进行的特定活动。一个或多个处理器28可以提供可以在实时响应基础上确定患者12正在进行的活动的实时响应云服务，并且在一些实例中，提供建议的疗法(例如，胰岛素剂量的量)。云26和患者装置24可经由一个或多个网络(例如有线网络、无线网络和/或运营商网络)传送。
举例来说，如上文所描述，在一些实例中，可穿戴装置22和/或患者装置24可被配置成确定患者12正在进行活动。然而，在一些实例中，患者装置24可将指示患者12的手臂的移动的移动特性的信息输出到云26，并且具有上下文信息，如位置或一天中的时间。云26的一个或多个处理器28然后可以确定患者12正在进行的活动。胰岛素泵14然后可以基于患者12的确定的活动来递送胰岛素。
在美国专利公开第2020/0135320A1号中描述一种实例方式，其中一个或多个处理器28可被配置成确定患者12正在进行活动并确定要递送的疗法，其全部内容以引用的方式并入本文中。
上文将手臂运动描述为确定患者12是否参与活动的一个因素。然而，可能存在可单独使用或与手臂移动结合使用以确定患者12是否参与活动的各种其它因素。一天中的时间和位置是可以用于确定患者12是否正在参与活动的上下文信息的两个实例。举例来说，患者12可以规则的时间间隔和/或在某些位置参加活动。这类其它因素可以多种方式中的任一种方式传送到一个或多个处理器28。举例来说，患者装置24可输出关于一天中的时间和患者12的位置的信息。在一些实施例中，患者装置24可配备有定位装置，如全球定位系统(GPS)单元，并且患者装置24可输出由GPS单元确定的位置信息。在一些实施例中，可基于无线接入点和/或蜂窝塔的已知位置来确定位置信息。
可以存在一个或多个处理器28可以确定患者12正在进行的活动的各种其它方式。本公开提供了用于确定患者12正在进行的活动的一些示例技术，但是示例技术不应当被认为是限制性的。
在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成确定递送给患者12的胰岛素量(例如，胰岛素的团注剂量)。作为一个实例，一个或多个处理器28可访问的存储器可存储患者12的患者特定参数(例如，胰岛素敏感性因子、胰岛素与碳水化合物的比率等)。一个或多个处理器28可访问存储器并且可基于患者12正在进食的食物类型和患者特定的参数确定患者12要接受的胰岛素量。
在一些实例中，可基于在本文中被称作“数字孪生”的患者特定生理仿真器来确定胰岛素量。一个或多个处理器28可被配置成利用患者12的“数字孪生”以考虑患者12的各种特质的方式确定要递送给患者12的胰岛素量。数字孪生可为患者12的数字复制品，其基于具有一个或多个患者特定参数(例如，胰岛素敏感性因子、体重、内源性葡萄糖产生、碳水化合物吸收速度和/或胰岛素吸收速度)。数字孪生可经由在一个或多个处理器28上执行的软件实施。数字孪生可将关于患者12吃了什么的信息作为输入，并使用此信息来模拟餐后葡萄糖水平和/或产生关于向患者12输送多少胰岛素以控制由膳食的消耗导致的葡萄糖水平升高的建议。
举例来说，关于膳食的大量营养素含量(例如，碳水化合物、蛋白质和/或脂肪含量)的信息可提供给患者12的数字孪生。基于大量营养素含量，数字孪生可用于预测将被吸收到患者12的血流中的葡萄糖量的时间序列。这可涉及将估计的蛋白质的量转换成相应的碳水化合物量。附加地或替代地，这可涉及确定估计的脂肪量对消化系统将葡萄糖吸收到血流中的速率的影响。
葡萄糖量的预测时间序列可用于多种不同目的(例如，产生胰岛素剂量推荐)。在一些实施例中，预测的待吸收葡萄糖量的时间序列可与胰岛素量(例如基础剂量和/或团注剂量)结合使用以预测由膳食的消耗和胰岛素量的递送导致的葡萄糖水平的时间序列(例如，血液葡萄糖水平或间质葡萄糖水平)。在一些实施例中，所得葡萄糖水平的预测时间序列可用于确定“最佳”的胰岛素量，因为胰岛素量使范围内的时间最大化。举例来说，数字孪生可预测多个候选剂量中的每个候选剂量的所得葡萄糖水平的相应时间序列，并且可评估所得葡萄糖水平的每个时间序列以确定多少所得葡萄糖水平落入目标范围(例如，预定目标范围的上限是低于高血糖葡萄糖水平的预定数量的值，下限是高于低血糖葡萄糖水平的预定数量的值)。被选择用于推荐的候选剂量可对应于表现出目标范围内的最大时间量(例如，相对于所得葡萄糖水平的其它时间序列)的所得葡萄糖水平的时间序列。
一个或多个处理器28可将推荐传达给患者装置24。响应于获得推荐，患者装置24可使胰岛素泵14递送推荐量的胰岛素。举例来说，患者装置24可将要递送的胰岛素量传送到胰岛素泵14。
如上文所描述，如数字孪生的预测模型可利用指示膳食的碳水化合物、蛋白质和/或脂肪含量的信息来确定足以抵消由于膳食的消耗的葡萄糖水平变化的胰岛素量。与其中仅利用碳水化合物的实例相比，除了碳水化合物之外，使用蛋白质和/或脂肪来确定胰岛素剂量可导致更准确的剂量确定。这是因为蛋白质和脂肪可影响足以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的膳食团的量和/或时序。
图2为说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的包含手动注射装置(未示出)的实例葡萄糖水平管理系统的框图。图2说明了类似于图1的系统10A的系统10B。然而，在系统10B中，患者12可以没有胰岛素泵14。而是，患者12可以利用手动注射装置(例如，胰岛素笔或注射器)来递送胰岛素。举例来说，不是胰岛素泵14自动递送胰岛素，而是患者12(或可能是患者12的看护者)可用胰岛素填充注射器或在胰岛素笔中设置剂量量和/或进行注射。一个或多个处理器28可使用本公开的技术来产生指示要递送给患者12的胰岛素量的输出。一个或多个处理器28可将输出传送到患者装置24以经由患者装置24的用户接口呈现输出。患者12(或看护者)可使用输出相应地提供治疗。
图3为说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的包含联网注射装置的实例葡萄糖水平管理系统的框图。图3说明了类似于图1的系统10A和图2的系统10B的系统10C。在系统10C中，患者12可以没有胰岛素泵14。而是，患者12可以利用注射装置30来递送胰岛素。举例来说，不是胰岛素泵14自动递送胰岛素，而是患者12(或患者12的看护者)可利用注射装置30进行注射。
注射装置30可以不同于注射器，因为注射装置30可以是能够与患者装置24和/或系统10C中的其它装置通信的装置。而且，注射装置30可包括储器，并且可以能够基于指示要递送多少疗法剂量的信息用量那么多胰岛素用于递送。例如，注射装置30可以基于从患者装置24接收的信息自动设置胰岛素量。在一些实例中，注射装置30可类似于胰岛素泵14，但不是由患者12穿戴。注射装置30的一个实例是胰岛素笔，其有时也被称为智能胰岛素笔。注射装置30的另一个实例可以是具有智能帽的胰岛素笔，其中智能帽可以用于设置特定的胰岛素剂量。一个或多个处理器28可使用本公开的技术来产生指示要递送给患者12的胰岛素量的输出。一个或多个处理器28可被配置成将输出传送到患者装置24和/或注射装置30以自动设置待递送给患者12的确定的胰岛素量。
上述实例将胰岛素泵14、注射器和注射装置30描述为递送胰岛素的实例方式。在本公开中，术语“胰岛素递送装置”通常可以指用于递送胰岛素的任何装置。胰岛素递送装置的实例包括胰岛素泵14、注射器和注射装置30。如所描述的，注射器可以是用于注射胰岛素、但不一定能够通信或给药特定量的胰岛素的装置。然而，注射装置30可以是用于注射胰岛素、且可以能够与其它装置通信(例如，通过蓝牙、BLE和/或Wi-Fi)或可以能够给药特定量的胰岛素的装置。注射装置30可为供电(例如，电池供电)装置，并且注射器可为不需要电力的装置。
图4是说明根据本公开中所描述的一个或多个实例的患者装置的实例的框图。虽然患者装置24通常可被描述为手持式计算装置，但是患者装置24可为例如笔记本计算机或工作站。在一些实例中，患者装置24可以是如智能手机或平板计算机等移动装置。患者装置24可执行允许患者装置24执行本公开中所描述的实例技术的应用程序。举例来说，患者装置24的处理电路系统32可被配置成获得指示膳食的一种或多种大量营养素值的用户输入，将一种或多种大量营养素值传送给一个或多个处理器28，并且获得指示足以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量的剂量推荐。在一些实例中，患者装置24可为用于与胰岛素泵14通信的专用控制器。
如图4中所说明的，患者装置24可包括处理电路系统32、存储器34、用户接口36、遥测电路系统38和电源39。存储器34可存储程序指令，所述程序指令在由处理电路系统32执行时使处理电路系统32提供贯穿本公开归属于患者装置24的功能。举例来说，处理电路系统32可被配置成获得指示膳食的一种或多种大量营养素值的用户输入。
在一些实例中，患者装置24的存储器34可存储多个参数，如递送的胰岛素量、目标葡萄糖水平、递送时间等。处理电路系统32(例如，通过遥测电路系统38)可将存储在存储器34中的参数输出到胰岛素泵14或注射装置30，以将胰岛素递送给患者12。在一些实例中，处理电路系统32可执行存储在存储器34中的通知应用程序，所述通知应用程序经由用户接口36向患者12输出通知，如服用胰岛素、胰岛素量和服用胰岛素的时间的通知。
存储器34可包括任何易失性、非易失性、固定、可移除、磁性、光学或电介质，如RAM、ROM、硬盘、可移除磁盘、存储卡或棒、NVRAM、EEPROM、闪存等等。处理电路系统32可以采用一个或多个微处理器、DSP、ASIC、FPGA、可编程逻辑电路系统等的形式，并且本文中归属于处理电路系统32的功能可以体现为硬件、固件、软件或其任何组合。
用户接口36可包括按钮或键盘、灯、用于语音命令的麦克风和/或显示器，如液晶显示器(LCD)。在一些实例中，所述显示器可以是触摸屏。如本公开中所讨论的，处理电路系统32可以通过用户接口36呈现和接收与疗法有关的信息。例如，处理电路系统32可以通过用户接口36接收患者输入。患者输入可以例如通过按压按钮或键盘、输入文本或从触摸屏选择图标来输入。患者输入可为指示膳食的大量营养素含量，患者12是否服用胰岛素(例如，通过注射器或注射装置30)，和其它此类信息。
遥测电路系统38包括用于与如云26中的装置、胰岛素泵14或注射装置30(如果适用的话)、可穿戴装置22和监测装置20的另一个装置通信的任何适合的硬件、固件、软件或其任何组合。遥测电路系统38可以在天线的帮助下接收通信，所述天线可以在患者装置24的内部和/或外部。遥测电路系统38也可被配置成经由无线通信技术与另一个计算装置通信，或通过有线连接进行直接通信。可以用于促进患者装置24与另一个计算装置之间的通信的本地无线通信技术的实例包括根据IEEE 802.11、蓝牙或BLE规范集的RF通信、例如根据IrDA标准的红外通信或其它标准或专有遥测协议。遥测电路系统38还可以提供与运营商网络的连接以访问云26。以这种方式，其它装置可以能够与患者装置24通信。
电源39向患者装置24的组件提供操作功率。在一些实例中，电源39可以包括电池，如可再充电或不可充电电池。不可再充电电池可持续几个月或几年，而可再充电电池可例如在每天或每周的基础上从外部装置周期性地充电。可再充电电池的再充电可通过使用交流电(AC)插座或通过外部充电器与患者装置24内的感应充电线圈之间的近侧感应相互作用来完成。
图5A为包含在消耗膳食之后葡萄糖水平随时间的绘图的实例葡萄糖曲线500A。在图5A中示出的绘图将膳食被消耗的时间描绘为时间零。在一些实例中，一个或多个处理器28可在膳食被瞬时消耗的假设下模拟随时间的葡萄糖水平。换句话说，一个或多个处理器28可将膳食建模为患者12在单个时间点消耗的一组大量营养素值。替代地，一个或多个处理器28可被配置成将膳食建模为患者12在非瞬时时间段内消耗的一组大量营养素值。举例来说，一个或多个处理器28可将膳食建模为在一段时间内的一组两个或更多个脉冲、一个或多个矩形波形、一个或多个三角波形、一个或多个梯形波形，和/或其任何组合。
当患者12消耗膳食时，患者12的葡萄糖水平在标记为“葡萄糖水平增加峰值的时序”的时间升高到葡萄糖水平升高的峰值。在达到葡萄糖水平升高的峰值(例如，最大葡萄糖水平)之后，患者12的葡萄糖水平降低。葡萄糖曲线500A可表示随时间而变的血液葡萄糖水平。葡萄糖曲线500A可受葡萄糖分子进出血流的净移动的影响。从消化系统进入血流的葡萄糖分子可促使葡萄糖水平升高，并且由于胰岛素的作用离开血流的葡萄糖分子可促使葡萄糖水平下降。优选地，胰岛素以足以保持葡萄糖水平升高的峰值低于目标范围的上限以及保持随后葡萄糖水平高于目标范围的下限的量递送给患者12。
影响葡萄糖曲线500A的因素之一为消化系统的葡萄糖吸收速率。在消耗的膳食穿过患者12的消化系统时，消化系统吸收膳食的一些分子。在一些实例中，分子(例如葡萄糖分子)的吸收速率可基于穿过消化系统(例如胃和肠)的分子的量。一般来说，消化系统中葡萄糖分子的数量越多，葡萄糖分子从消化系统吸收到血流中的速率越高。消化系统中葡萄糖分子的数量可由葡萄糖分子进出消化系统的净移动确定。在消化系统将葡萄糖分子吸收到患者12的血流中时，消化系统中葡萄糖分子的数量可减少。然而，在葡萄糖分子通过膳食被引入消化系统时，消化系统中葡萄糖分子的数量可增加。
图5B为在消耗膳食之后葡萄糖曲线500B、510B和520B随时间的实例绘图。如上文提到，膳食可包括多种大量营养素(例如，碳水化合物、蛋白质和/或脂肪)，其中每一种都可影响消化系统的葡萄糖吸收速率。因此，使用仅考虑膳食中碳水化合物含量的简单预测模型可导致葡萄糖水平管理不善。举例来说，十克蛋白质对葡萄糖水平的影响可与一克碳水化合物相同。因此，未能考虑膳食的蛋白质含量可导致低估由膳食引起的葡萄糖水平增加和/或低估用于抵消葡萄糖水平增加的胰岛素量。葡萄糖曲线500B表示在消耗仅包括碳水化合物的膳食(即，对照组)之后随时间的葡萄糖水平。葡萄糖曲线510B表示在消耗包括碳水化合物和蛋白质的膳食之后随时间的葡萄糖水平。葡萄糖曲线510B的峰值高于葡萄糖曲线500B的峰值，因为由葡萄糖曲线510B表示的膳食中的蛋白质等效于一定量的碳水化合物。
作为另一实例，脂肪会影响葡萄糖水平升高的峰值的时序和幅度，因为脂肪可导致消化系统的葡萄糖的吸收速率下降。更具体地，膳食的脂肪含量可延迟葡萄糖水平升高的峰值时序并降低葡萄糖水平升高的峰值幅度。此外，膳食中的脂肪含量可导致葡萄糖水平长时间段在或接近葡萄糖水平升高的峰值处保持较高。因此，过早地确定葡萄糖水平升高的峰值并假设葡萄糖水平升高的峰值是短暂的会导致确定不足以抵消由膳食引起的葡萄糖水平升高的胰岛素剂量。葡萄糖曲线520B表示在消耗包括碳水化合物、脂肪和蛋白质的膳食之后随时间的葡萄糖水平。与葡萄糖曲线500B的峰值相比，葡萄糖曲线520B的峰值较低且延迟，因为由葡萄糖曲线520B表示的膳食具有减慢碳水化合物吸收的脂肪含量。对于脂肪含量相对较低的膳食，葡萄糖水平升高的峰值可能具有更接近由仅碳水化合物膳食引起的葡萄糖水平峰值的幅度。
图6-8为说明根据本公开的技术的葡萄糖水平管理的实例技术的流程图。实例技术可由一个或多个处理器，如一个或多个处理器28、处理电路系统32和/或胰岛素泵14的一个或多个处理器执行。
一个或多个处理器28可被配置成获得膳食的一种或多种大量营养素值(600)。举例来说，一种或多种大量营养素值可从患者装置24获得。在一些实施例中，一种或多种大量营养素值可包括膳食的估计碳水化合物值。附加地或替代地，一种或多种大量营养素值可包括膳食的估计的蛋白质值和/或估计的脂肪值。一个或多个处理器28可使用一种或多种大量营养素值来确定患者12的消化系统吸收葡萄糖分子的速率。
一个或多个处理器28可被配置成确定递送给患者12以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量(602)。胰岛素量可对应于膳食团。
在一些实施例中，可基于使用患者12的数字孪生预测由于膳食的消耗而将在一段时间内被吸收到患者12的血流中的葡萄糖的量来确定胰岛素量。举例来说，如上文提到，一个或多个处理器28可基于一种或多种大量营养素值确定消化系统的葡萄糖吸收速率。基于消化系统的葡萄糖吸收速率，一个或多个处理器28可预测在由于膳食的消耗而将一段时间内被吸收到患者12的血流中的葡萄糖的量。更具体地，可基于患者12的碳水化合物吸收速度从消化系统的葡萄糖吸收速率推导出将随时间被吸收到血流中的葡萄糖的预测量。如下文将更详细地描述，将被吸收到血流中的葡萄糖的预测量可用于确定递送给患者12的胰岛素的团注剂量。
在一些实施例中，可基于使用患者12的数字孪生预测餐后葡萄糖水平来确定团注剂量。如上文提到，数字孪生可被配置成基于葡萄糖进出血流的净移动来预测餐后葡萄糖水平。进入血流的葡萄糖包括将被吸收到血流中的葡萄糖的预测量，并且离开血流的葡萄糖包括由于胰岛素的作用而被吸收到间质液中的葡萄糖。
在一些实施例中，数字孪生可预测餐后葡萄糖水平以确定“最佳”的团注剂量的量，因为它使范围内的时间最大化。举例来说，一个或多个处理器28可识别多个候选剂量。基于将随时间被吸收到血流中的葡萄糖的预测量和每个候选剂量的量，患者12的数字孪生可用于预测每个候选剂量的葡萄糖值的相应时间序列。可评估葡萄糖值的每个时间序列以确定患者12的葡萄糖水平的目标范围内的相应时间量，并且一个或多个处理器28可选择对应于目标范围内的最大时间量的候选剂量。
在一些实施例中，数字孪生可预测餐后葡萄糖水平以确定补充先前递送的胰岛素量的团注剂量的量。举例来说，一个或多个处理器28可获得(例如，从患者装置24)先前递送给患者12的胰岛素量(例如，基础剂量)。基于先前递送的胰岛素量和将被吸收到血流中的葡萄糖的预测量，一个或多个处理器28可模拟患者12的餐后葡萄糖水平。因此，一个或多个处理器28可将团注剂量确定为用于使范围内时间最大化的额外的胰岛素量。
一个或多个处理器28可被配置成产生指示递送给患者12的胰岛素量的输出(604)。输出还可包括可将胰岛素递送给患者12的时间。通过考虑膳食的估计的脂肪和/或蛋白质含量，一个或多个处理器28可能够产生更准确地适合患者12和待消耗的膳食的输出。
在一些实例中，一个或多个处理器28被配置成使胰岛素装置将确定量的胰岛素作为团注递送。胰岛素量可为随时间的单剂量或多剂量。附加地或替代地，一个或多个处理器28可被配置成将输出存储到存储器和/或将输出传输到另一个装置。确定的胰岛素量可自动递送给患者12和/或经由显示器呈现给患者12。
在图7所示的实例中，一个或多个处理器28可被配置成获得膳食的估计的蛋白质值(700)。如上文提到，在一些实例中，一个或多个处理器28可从患者装置24获得估计的蛋白质值。
一个或多个处理器28还可被配置成将估计的蛋白质值转换为第一等效碳水化合物值(702)。一个或多个处理器28可通过将估计的蛋白质值乘以或除以转换因子或通过应用涉及转换因子的另一种数学函数，如指数或对数函数，将估计的蛋白质值转换为第一等效碳水化合物值。转换因子可将估计的蛋白质值转换成估算蛋白质对患者12的葡萄糖水平的影响的参数。举例来说，数字孪生可将蛋白质的影响估算为对葡萄糖水平的贡献较小(相对于碳水化合物)但呈线性。因此，转换因子可将估计的蛋白质值按比例缩小到对应的碳水化合物值，所述值可添加到膳食的估计的碳水化合物含量中。
虽然图7是在蛋白质方面讨论的，但是类似的方法可用于其它大量营养素。举例来说，膳食的脂肪含量也可影响膳食的总等效碳水化合物。因此，一个或多个处理器28可被配置成基于膳食的估计的脂肪值确定膳食的总等效碳水化合物值。然而，与膳食中每克蛋白质相比，膳食中每克脂肪对膳食的总等效碳水化合物值的影响可能更小。因此，一个或多个处理器28可使用与蛋白质的转换因子不同的(例如，更大的)脂肪转换因子。
转换因子可能因患者而异和/或因膳食而异。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成基于患者12的历史膳食数据，并进一步基于患者12的历史葡萄糖水平数据确定患者特定的转换因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可使用优化程序和/或机器学习来确定每种膳食的最佳拟合转换因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成通过确定最佳拟合转换因子的平均值或中值来确定患者特定的转换因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成基于患者12消耗膳食的一天中的时间来确定膳食的转换因子。
一个或多个处理器28可被配置成基于第一等效碳水化合物值确定膳食的总等效碳水化合物值(704)。因此，对于包括三十克碳水化合物和十克蛋白质的膳食，一个或多个处理器28可首先例如使用转换因子值五将蛋白质值转换为两克的第一等效碳水化合物值。替代地，对于十的转换因子值，一个或多个处理器28可确定一克的第一等效碳水化合物值。一个或多个处理器28然后可将第一等效碳水化合物值添加到估计的碳水化合物值以确定三十一或三十二克的膳食的总等效碳水化合物值。对于其它方面相同的两种膳食，一个或多个处理器28可被配置成确定具有较高蛋白质值的膳食比具有较低蛋白质值的膳食更高的总等效碳水化合物值。
一个或多个处理器28可被配置成基于总等效碳水化合物值确定胰岛素量(706)。在一些实例中，基于膳食的总等效碳水化合物值，患者12的数字孪生可用于预测由于膳食的消耗而将在一段时间内被吸收到患者12的血流中的葡萄糖的量。
在图8所示的实例中，一个或多个处理器28可被配置成获得膳食的估计的脂肪值(800)。如上文提到，在一些实例中，一个或多个处理器28可获得来自患者装置24的估计的脂肪值。
一个或多个处理器28还可被配置成确定患者12的吸收速率调谐因子，其中吸收速率调谐因子估算脂肪对葡萄糖吸收速率的影响(802)。在一些实施例中，吸收速率调谐因子可用于估算或限制脂肪对降低葡萄糖吸收速率的影响。
吸收速率调谐因子可因患者而异和/或因膳食而异。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成基于患者12的历史膳食数据，并进一步基于患者12的历史葡萄糖水平数据来确定患者特定的吸收速率调谐因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可使用优化程序和/或机器学习来确定每种膳食的最佳拟合吸收速率调谐因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成通过确定最佳拟合吸收速率调谐因子的平均值或中值来确定患者特定的吸收速率调谐因子。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成周期性地更新吸收速率调谐因子，原因在于患者特定的吸收速率调谐因子可随时间(例如，在几个月或几年内)变化。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成基于患者12消耗膳食的一天中的时间来确定膳食的吸收速率调谐因子。
一个或多个处理器28可被配置成基于吸收速率调谐因子和膳食的估计的脂肪值确定葡萄糖吸收速率(804)。葡萄糖吸收速率可对应于葡萄糖被消化系统吸收到患者12的血流中的速率。在一些实例中，假设第一膳食和第二膳食在其它方面相同，一个或多个处理器28被配置成如果第一膳食具有较低的脂肪含量，那么确定第一膳食将具有比第二膳食更快的吸收速率。
一个或多个处理器28可被配置成基于估计的脂肪值和由ω表示的吸收速率调谐因子，使用下文所示的等式(1)来确定由S表示的葡萄糖吸收速率。等式(1)中的葡萄糖吸收速率可能随着膳食中脂肪值的增加而趋于上限饱和。等式(1)还包括任选的变量C1和C2。在一些实例中，一个或多个处理器28可被配置成使用碳水化合物吸收速度的值或其倍数作为变量C1的值。对于非常大的脂肪含量或非常小的ω值，葡萄糖吸收速率可接近(例如，渐近接近)C2。对于非常低的脂肪含量或非常大的ω值，葡萄糖吸收速率可接近(例如，渐近接近)C1+C2。
Figure BDA0003509648150000221
虽然图8是在脂肪方面讨论的，但是类似的方法可用于其它大量营养素。举例来说，一个或多个处理器28可被配置成基于膳食的蛋白质值确定葡萄糖吸收速率，但是蛋白质值对葡萄糖吸收速率的影响可比脂肪值小。
一个或多个处理器28可被配置成基于葡萄糖吸收速率确定胰岛素量(806)。在一些实例中，基于葡萄糖吸收速率，一个或多个处理器28可确定由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的峰值。在一些实例中，基于葡萄糖吸收速率，一个或多个处理器28还可确定峰值的时序。
以下编号的实例说明本公开的一个或多个方面。
实例1.一种处理器实施的方法包括获得膳食的估计的蛋白质值和基于估计的蛋白质值确定膳食的等效碳水化合物值。所述方法还包括基于膳食的等效碳水化合物值确定递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量。所述方法还包括产生指示递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量的输出。
实例2.根据实例1所述的方法，其还包括获得膳食的估计的脂肪值，基于估计的脂肪值确定由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率，其中确定递送给患者的胰岛素量是基于膳食的等效碳水化合物值并且进一步基于由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率。
实例3.一种方法包括获得膳食的估计的脂肪值和基于估计的脂肪值确定由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率。方法还包括基于由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率确定递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量。方法还包括产生指示递送给患者以抵消由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量的输出。
实例4.根据实例3所述的方法，其还包括获得膳食的估计的蛋白质值，基于膳食的估计的蛋白质值确定膳食的等效碳水化合物值，其中确定递送给患者的胰岛素量是基于由膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率并且进一步基于膳食的等效碳水化合物值。
实例5.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于膳食的等效碳水化合物值预测由于膳食的消耗而将在一段时间内被吸收到患者的血流中的葡萄糖量。
实例6.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于将被吸收到血流中的葡萄糖的预测量确定递送给患者的胰岛素的团注剂量。
实例7.根据实例4所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括在确定团注剂量之前，获得先前递送给患者的胰岛素的基础的剂量的量，并且其中确定团注剂量是进一步基于胰岛素基础剂量的量。
实例8.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定团注剂量包括识别多个候选剂量，并且对于多个候选剂量中的每个候选剂量，预测患者的葡萄糖水平在目标范围内的相应时间量。
实例9.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定团注剂量包括选择导致在目标范围内的最大时间量的候选剂量。
实例10.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定等效碳水化合物值包括确定用于将蛋白质转换成估算蛋白质对患者的葡萄糖水平的影响的参数的转换因子。
实例11.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定等效碳水化合物值包括基于膳食的估计的蛋白质值和转换因子确定膳食的等效碳水化合物。
实例12.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中转换因子是基于患者的历史膳食数据并且进一步基于患者的历史葡萄糖水平数据确定的。
实例13.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中所述转换因子是基于患者消耗膳食的一天中的时间确定的。
实例14.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定葡萄糖吸收速率包括确定用于估算脂肪对葡萄糖吸收速率的影响的吸收速率调谐因子。
实例15.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定葡萄糖吸收速率包括基于膳食的估计的脂肪值和吸收速率调谐因子确定葡萄糖吸收速率。
实例16.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中吸收速率调谐因子是基于患者的历史膳食数据并且进一步基于患者的历史葡萄糖水平数据确定的。
实例17.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于葡萄糖吸收速率确定由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的峰值。
实例18.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于峰值确定递送给患者的胰岛素量。
实例19.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于葡萄糖吸收速率确定由膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的峰值的时序。
实例20.根据前述实例或其任何组合所述的方法，其中确定递送给患者的胰岛素量包括基于峰值的时序确定递送给患者的胰岛素量。
实例21.一种系统包括一个或多个处理器和存储指令的一个或多个处理器可读存储介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时，导致执行前述实例或其任何组合的方法。
实例22.一种装置包括具有存储于其上的可执行指令的计算机可读介质，其被配置成可由处理电路系统执行所述指令用于引起处理电路系统执行前述实例或其任何组合所述的方法。
实例23.一种系统，其包含用于执行前述实例或其任何组合所述的方法的装置。
这些技术的各个方面可在一个或多个处理器，包括一个或多个微处理器、DSP、ASIC、FPGA或任何其它等效集成或离散逻辑电路系统，以及此类组件的任何组合内实现，其体现在编程器中，如医师或患者编程器、电刺激器或其它装置。术语“处理器”或“处理电路系统”一般可指代单独或与其它逻辑电路系统或任何其它等效电路系统组合的前述逻辑电路系统中的任一个。
在一个或多个实例中，本公开中所描述的功能可以以硬件、软件、固件或其任意组合实施。如果以软件执行，则功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上，并由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可以包括形成有形的非暂时性介质的计算机可读存储介质。指令可以由一个或多个处理器，如一个或多个DSP、ASIC、FPGA、通用微处理器或其它等效的集成或离散逻辑电路系统来执行。因此，如本文所用，术语“处理器”可以是指前述结构中的任何结构或适于实施本文所描述的技术的任何其它结构。
另外，在一些方面，本文所描述的功能可以设置在专用硬件和/或软件模块内。将不同特征描绘为模块或单元旨在突出不同的功能方面，并且不一定暗示此类模块或单元必须由单独的硬件或软件组件来实现。相反，与一个或多个模块或单元相关联的功能可以由单独的硬件或软件组件来执行，或者集成在共用的或单独的硬件或软件组件中。同样，所述技术可以完全在一个或多个电路或逻辑元件中实现。本公开的技术可在各种各样的装置或设备中实施，包括云26的一个或多个处理器28、患者装置24的一个或多个处理器、可穿戴装置22的一个或多个处理器、胰岛素泵14的一个或多个处理器或其某种组合。一个或多个处理器可以是一个或多个集成电路(IC)和/或驻留在本公开中所描述的示例系统中的各个位置的离散电路系统。
用于例如本公开中所描述的示例技术的一个或多个处理器或处理电路系统可以实施为固定功能电路、可编程电路或其组合。固定功能电路是指提供特定功能并且在可以执行的操作上预先设置的电路。可编程电路是指可以被编程以执行各种任务并在可以执行的操作中提供灵活功能的电路。例如，可编程电路可以执行使可编程电路以由软件或固件的指令所限定的方式操作的软件或固件。固定功能电路可以执行软件指令(例如，以接收参数或输出参数)，但是所述固定功能电路执行的操作的类型通常是不可变的。在一些实例中，单元中的一或多个单元可以是不同的电路块(固定功能或可编程)，并且在一些实例中，所述一或多个单元可以是集成电路。处理器或处理电路系统可以包括由可编程电路形成的算术逻辑单元(ALU)、基本功能单元(EFU)、数字电路、模拟电路和/或可编程核。在使用由可编程电路执行的软件来执行处理器或处理电路系统的操作的实例中，所述处理器或处理电路系统可访问的存储器可以存储所述处理器或处理电路系统接收并执行的软件的目标代码。
已经描述本公开的各个方面。这些以及其它方面处于以下权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.一种系统，其包含：
一个或多个处理器；和
存储指令的一个或多个处理器可读存储介质，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，导致执行：
获得膳食的估计的脂肪值；
基于所述估计的脂肪值确定由所述膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率；
基于由所述膳食的消耗导致的所述葡萄糖吸收速率确定递送给患者以抵消由所述膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量；和
产生指示递送给所述患者以抵消由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的所述胰岛素量的输出。
2.根据权利要求1所述的系统，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于由所述膳食的消耗导致的所述葡萄糖吸收速率预测由于所述膳食的消耗而将在一段时间内被吸收到所述患者的血流中的葡萄糖量；和
基于将被吸收到所述血流中的所述葡萄糖的预测量确定递送给所述患者的胰岛素的团注剂量。
3.根据权利要求2所述的系统，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
在确定所述团注剂量之前，获得先前递送给所述患者的胰岛素基础剂量的量，并且其中确定所述团注剂量是进一步基于所述胰岛素基础剂量的量。
4.根据权利要求2所述的系统，其中确定所述团注剂量包含：
识别多个候选剂量；
对于所述多个候选剂量中的每个候选剂量，预测所述患者的葡萄糖水平在目标范围内的相应时间量；和
选择对应于在所述目标范围内的最大时间量的候选剂量。
5.根据权利要求1所述的系统，其中确定所述葡萄糖吸收速率包含：
确定吸收速率调谐因子用于估算脂肪对所述葡萄糖吸收速率的影响；和
基于所述膳食的所述估计的脂肪值和所述吸收速率调谐因子确定所述葡萄糖吸收速率。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述吸收速率调谐因子是基于所述患者的历史膳食数据并且进一步基于所述患者的历史葡萄糖水平数据确定的。
7.根据权利要求1所述的系统，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于所述葡萄糖吸收速率确定由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的峰值；和
基于所述峰值确定递送给所述患者的所述胰岛素量。
8.根据权利要求1所述的系统，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于所述葡萄糖吸收速率确定由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的峰值的时序；和
基于所述峰值的所述时序确定递送给所述患者的所述胰岛素量。
9.一种处理器实施的方法，其包含：
获得膳食的估计的脂肪值；
基于所述估计的脂肪值确定由所述膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率；
基于由所述膳食的消耗导致的所述葡萄糖吸收速率确定递送给患者以抵消由所述膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量；和
产生指示递送给所述患者以抵消由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的所述胰岛素量的输出。
10.根据权利要求9所述的方法，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于由所述膳食的消耗导致的所述葡萄糖吸收速率预测由于所述膳食的消耗而将在一段时间内被吸收到所述患者的血流中的葡萄糖量；和
基于将被吸收到所述血流中的所述葡萄糖的预测量确定递送给所述患者的胰岛素的团注剂量。
11.根据权利要求10所述的方法，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
在确定所述团注剂量之前，获得先前递送给所述患者的胰岛素基础剂量的量，并且其中确定所述团注剂量是进一步基于所述胰岛素基础剂量的量。
12.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述团注剂量包含：
识别多个候选剂量；
对于所述多个候选剂量中的每个候选剂量，预测所述患者的葡萄糖水平在目标范围内的相应时间量；和
选择对应于在所述目标范围内的最大时间量的候选剂量。
13.根据权利要求9所述的方法，其中确定所述葡萄糖吸收速率包含：
确定吸收速率调谐因子用于估算脂肪对所述葡萄糖吸收速率的影响；和
基于所述膳食的所述估计的脂肪值和所述吸收速率调谐因子确定所述葡萄糖吸收速率。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述吸收速率调谐因子是基于所述患者的历史膳食数据并且进一步基于所述患者的历史葡萄糖水平数据确定的。
15.根据权利要求9所述的方法，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于所述葡萄糖吸收速率确定由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的峰值；和
基于所述峰值确定递送给所述患者的所述胰岛素量。
16.根据权利要求9所述的方法，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于所述葡萄糖吸收速率确定由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的峰值的时序；和
基于所述峰值的所述时序确定递送给所述患者的所述胰岛素量。
17.一种存储指令的一个或多个非暂时性处理器可读存储介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时，导致执行：
获得膳食的估计的脂肪值；
基于所述估计的脂肪值确定由所述膳食的消耗导致的葡萄糖吸收速率；
基于由所述膳食的消耗导致的所述葡萄糖吸收速率确定递送给患者以抵消由所述膳食的消耗引起的葡萄糖水平升高的胰岛素量；和
产生指示递送给所述患者以抵消由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的所述胰岛素量的输出。
18.根据权利要求17所述的一个或多个非暂时性处理器可读存储介质，其中确定所述葡萄糖吸收速率包含：
确定吸收速率调谐因子用于估算脂肪对所述葡萄糖吸收速率的影响；和
基于所述膳食的所述估计的脂肪值和所述吸收速率调谐因子确定所述葡萄糖吸收速率。
19.根据权利要求18所述的一个或多个非暂时性处理器可读存储介质，其中所述吸收速率调谐因子是基于所述患者的历史膳食数据并且进一步基于所述患者的历史葡萄糖水平数据确定的。
20.根据权利要求17所述的一个或多个非暂时性处理器可读存储介质，其中确定递送给所述患者的所述胰岛素量包含：
基于所述葡萄糖吸收速率确定由所述膳食的消耗引起的所述葡萄糖水平升高的峰值的时序；和
基于所述峰值的所述时序确定递送给所述患者的所述胰岛素量。
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