CN116134543A - 用于胰岛素递送系统、方法和设备的tdd跟踪方法 - Google Patents

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Abstract

系统包括控制器，该控制器与药物递送设备通信并且包括控制逻辑。控制逻辑可操作以至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)。控制逻辑也可操作以至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。

Description

用于胰岛素递送系统、方法和设备的TDD跟踪方法
技术领域
本公开涉及对生理葡萄糖浓度的控制。更具体地，本公开涉及用于控制患者生理葡萄糖浓度的闭环系统和方法。
背景技术
皮下胰岛素替代疗法已被证明是控制糖尿病的所选择的方案。经由多次每日注射或输液泵的方式注射胰岛素，由血糖仪每天多次测量毛细血管葡萄糖来告知剂量。众所周知，因为每天(事实上，每时每刻)的可变性可能是显著的，所以该传统方法是不完美的。此外，因为该方法需要反复的手指针刺、严格监测食物摄入、以及警惕控测胰岛素递送，所以可能会给患者带来负担。
诸如连续葡萄糖监测器(CGM)的葡萄糖测量设备的出现为开发闭环人工胰腺(AP)系统创造了潜力。AP系统在控制器上执行的给药/控制算法中使用由CGM提供的葡萄糖数据，该控制器向输液泵提供方向，并且泵向患者施药。
发明内容
在示例1中，公开了一种用于控制患者体内葡萄糖的系统。该系统包括被配置为与药物递送设备通信的控制器。该控制器包括控制逻辑，该控制逻辑可操作以至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)。该控制逻辑进一步可操作以至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。
在示例2中，根据示例1所述的系统，其中，控制逻辑进一步可操作以：至少部分地基于第一过滤的TDD，设定第一系统增益，以及至少部分地基于第二过滤的TDD，设定第二系统增益。
在示例3中，根据示例2所述的系统，其中，控制逻辑进一步可操作以：至少部分地基于第一系统增益计算第一组基础剂量，以及至少部分地基于第二系统增益计算第二组基础剂量。
在示例4中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，第一组速率限制包括第一上限和第一下限，其中，第二组速率限制包括第二上限和第二下限，以及其中，第一组速率限制允许比第二组速率限制更大的TDD速率变化。
在示例5中，根据示例4所述的系统，其中，第二下限允许比第二上限更大的绝对速率变化。
在示例6中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，第一组胰岛素递送剂量比第二组胰岛素递送剂量基于更少的TDD测量。
在示例7中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，控制逻辑可操作以在应用初始跟踪阶段一段时间之后或响应于预定数量的有效实际TDD测量，转换到稳态跟踪阶段。
在示例8中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，控制逻辑进一步可操作以至少部分地基于总每日基础(TDB)水平计算初始化阶段的启动时估计的TDD。
在示例9中，根据示例8所述的系统，其中，估计的TDD是预定比率的TDB。
在示例10中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，第一过滤的TDD和第二过滤的TDD被限制为预定比率的总每日基础。
在示例11中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，控制逻辑可操作以每天计算一次初始跟踪阶段期间的第一过滤的TDD，以及每天计算一次稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。
在示例12中，根据前述示例中任一项所述的系统，其中，控制逻辑可操作以通过用无限脉冲响应(IIR)过滤器处理第一组胰岛素递送剂量，计算第一过滤的TDD，以及通过用IIR过滤器处理第二组胰岛素递送剂量，计算第二过滤的TDD。
在示例13中，根据前述示例中任一项所述的系统，进一步包括药物递送设备，其被配置为至少部分地基于初始跟踪阶段期间的第一过滤的TDD和稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD向患者递送胰岛素。
在示例14中，根据前述示例中任一项所述的系统，进一步包括葡萄糖测量设备，其与控制器通信并被配置为测量葡萄糖水平。
在示例15中，公开了一种方法。该方法包括由应用数字过滤器的控制器，至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)。该方法进一步包括由控制器至少部分地基于第一过滤的TDD，计算第一组基础速率。该方法进一步包括由应用数字过滤器的控制器，至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。该方法进一步包括由控制器至少部分地基于第二过滤的TDD，计算第二组基础速率。
在示例16中，根据示例15所述的方法，进一步包括由药物递送设备递送对第一组基础速率响应的胰岛素量。该方法还包括由药物递送设备递送对第二组基础速率响应的胰岛素量。
在示例17中，根据示例15和16所述的方法，进一步包括至少部分地基于第一过滤的TDD，设定第一系统增益，以及至少部分地基于第二过滤的TDD，设定第二系统增益。第一组基础速率至少部分地基于第一系统增益。第二组基础速率至少部分地基于第二系统增益。
在示例18中，根据示例15-17中任一项所述的方法，进一步包括至少部分地基于总每日基础水平计算初始化阶段期间估计的TDD。
在示例19中，根据示例15-18中任一项所述的方法，其中，第一过滤的TDD和第二过滤的TDD被限制为预定比率的总每日基础水平。
在示例20中，公开了一种非暂态计算机可读介质。非暂态计算机可读介质包括指令，该指令在执行时使硬件处理器以至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)；以及至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。
在示例21中，公开了一种非暂态计算机可读介质。非暂态计算机可读介质包括指令，在执行该指令时该指令使硬件处理器执行示例15-19的方法的步骤。
附图说明
图1示出根据本公开的某些实施例的用于控制生理葡萄糖的系统的示意图。
图2示出根据本公开的某些实施例的示例性模型预测控制算法的框图。
图3示出根据本公开的某些实施例详细说明各种示例逻辑的流程图，可在确定将在餐丸(meal bolus)中递送的药品量时应用该逻辑。
图4示出根据本公开的某些实施例的方法的框图。
本公开可修正为各种修改和替代形式，在附图中以示例的方式示出具体实施例，并在下面详细描述。然而，其意图并不是将本公开限制在描述的特定实施例中，而是旨在涵盖属于所附权利要求书范围内的所有修改、等价物和替代方案。
具体实施方式
闭环胰岛素递送系统响应于测量的葡萄糖水平自动调节胰岛素递送。正如下面将更详细描述的，这些系统至少部分地基于诸如患者的估计的胰岛素敏感性的信息定期(诸如每5到15分钟)自动调节基础胰岛素递送速率。
胰岛素敏感性是估计患者对胰岛素递送反应如何并且用于闭环胰岛素递送系统的各种计算中的分量。高胰岛素敏感性指示，与具有较低胰岛素敏感性的患者相比，在给定的胰岛素剂量下，具有高胰岛素敏感性的患者的葡萄糖水平将变化更大。
患者的总每日胰岛素剂量(TDD)可用作患者胰岛素敏感性的间接度量或代理。然而，由于生理和行为二者的变化，患者的TDD将随时间推移而变化。本公开的某些实施例相应地涉及用于过滤TDD的系统、方法和设备。
系统硬件
图1描绘了用于控制生理葡萄糖的系统10的示例性表示框图。该系统10包括药物递送设备12，诸如可移除地耦合到患者14的输液泵。药物递送设备12包括至少一个药物储存器16，其包含药物。在所示出的实施例中，药物或药品包括胰岛素，例如诸如常规胰岛素，胰岛素类似物，诸如赖脯胰岛素和甘精胰岛素，以及胰岛素衍生物。药物递送设备12可经由输液器18将至少一种药物(例如胰岛素)递送给患者14，该输液器18提供了从药物递送设备12到患者14的流体路径。例如，输液器18可提供从药物递送设备12到患者14体内皮下目的地的流体路径。药物递送设备12或输液器18可包括用于插入患者皮下组织的针或套管。药物储存器16可以耦合到单独的泵送设备(例如柱塞、致动器、马达)，该泵送设备协助将药物从储存器泵送至患者。
该系统10还包括分析物传感器，诸如葡萄糖测量设备20。葡萄糖测量设备20可以是独立设备，或可以是移动设备。葡萄糖测量设备的一个示例是连续葡萄糖监测器(CGM)。在具体实施例中，葡萄糖测量设备20可以是葡萄糖传感器，诸如Dexcom G6系列连续葡萄糖监测器，然而也可以使用任何合适的连续葡萄糖监测器。葡萄糖测量设备20由患者14示意性地佩戴，并且包括一个或多个传感器，该传感器与患者14体内的生理空间(例如，间质或皮下空间)通信或监测该生理空间，并能够感测患者14的分析物(例如，葡萄糖)浓度。在一些实施例中，葡萄糖测量设备20报告与间质液中葡萄糖(例如间质葡萄糖(IG))浓度相关联的值。葡萄糖测量设备20可将代表IG值的信号传输到系统10的各个其它组件。
系统10包括用户界面设备22(下称“UI 22”)，该用户界面设备22可用于向系统10输入用户数据、修改值，以及接收由系统10生成的信息、提示、数据等。在某些实施例中，UI22是专门为系统10编程的手持用户设备，或者可以经由运行在药物递送设备12或个人智能设备(诸如电话、平板计算机、手表等)上的应用或应用软件实现。UI 22可以包括输入设备24(例如，按钮、开关、图标)和显示图形用户界面(GUI)的显示器26。用户可以与输入设备24和显示器26交互，以向系统10提供信息(例如字母数字数据)。在某些实施例中，输入设备24是显示器26(例如触摸屏)上的图标(例如动态图标)。在一个示例中，患者使用UI 22来公告事件，诸如用餐、运动开始、运动结束、紧急停止等。在一些实施例中，UI 22是具有显示器的图形用户界面(GUI)，其中用户与呈现的信息、菜单、按钮等交互，以从系统10接收信息并向系统10提供信息。
系统10还包括控制器28。尽管控制器28示为与药物递送设备12和UI 22分离，但控制器28也可以物理地合并到药物递送设备12或UI 22中，或由远程服务器执行。可替代地，UI 22和药物递送设备12可各自包括控制器28，并且系统10的控制可在两个控制器28之间划分。不管其在系统10内的物理位置如何，控制器28示为直接或间接地通信耦合到药物递送设备12、葡萄糖测量设备20和UI 22。
控制器28可以包括或通信地耦合到一个或多个接口30，该接口经由一个或多个通信链路32通信地耦合到药物递送设备12、葡萄糖测量设备20和/或UI 22。示例接口30包括有线和无线信号发射机和接收机。示例通信链路32包括有线通信链路(例如串行通信)、无线通信链路(诸如例如短程无线电链路，诸如蓝牙、IEEE 802.11、专有无线协议等)。术语“通信链路”可指在至少两个设备之间以至少一个方向通信某种类型的信息的能力。通信链路32可以是持久通信链路、间歇通信链路、自组织通信链路等。信息(例如，泵数据、葡萄糖数据、药品递送数据、用户数据)可以经由通信链路32进行传输。药物递送设备12、葡萄糖测量设备20和/或UI 22还可以包括一个或多个接口，以经由一个或多个通信链路32通信地耦合到系统10中的其它设备。
控制器28可以包括至少一个处理器34(例如微处理器)，该处理器执行存储在控制器28的存储器36中的软件和/或固件，并通信地耦合到一个或多个接口30，并且彼此通信地耦合。软件/固件代码包含指令，在由处理器执行指令时该指令使控制器28执行在此描述的控制算法的功能。控制器28可以可替代地或另外包括一个或多个专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、硬连接逻辑或其组合。存储器36可以包括以易失性和/或非易失性存储器形式的计算机可读存储介质，并且可以是可移动的、不可移动的或其组合。在实施例中，存储器36存储可执行指令38(例如，计算机代码、机器可用指令等)，以使处理器34实现在此讨论的系统组件的实施例的各个方面和/或执行在此讨论的方法和过程的实施例的各个方面，包括下面更详细描述的控制逻辑。接口30、处理器34和存储器36可以通过一个或多个总线通信地耦合。控制器28的存储器36是处理器可访问的任何合适的计算机可读介质。存储器可以是单个存储设备或多个存储设备，可以位于控制器28的内部或外部，并可以包括易失性和非易失性介质二者。示例性存储器包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦可编程ROM(EEPROM)、闪存、CD-ROM、数字通用磁盘(DVD)或其它光盘存储、磁存储设备或被配置为存储数据并可由控制器28访问的任何其它合适介质。
控制器28可从系统10的多个组件接收信息，并将该信息(例如泵数据、葡萄糖数据、药品递送数据、用户数据)馈入控制算法(如下面更详细地描述)，该控制算法确定至少一个药品递送控制参数，该药品递送控制参数可部分地控制药物递送设备的操作12。在一些特定实施例中，控制器28可以从药物递送设备12接收泵数据，从葡萄糖测量设备20接收葡萄糖数据，以及从UI 22接收用户数据。所接收的泵数据可以包括与由药物递送设备12向患者14递送的药品剂量对应的药品递送数据。可以由药物递送设备12在递送剂量时或按照预定的时间表提供泵数据。由控制器28接收的葡萄糖数据可以包括来自葡萄糖测量设备20的葡萄糖浓度数据。葡萄糖数据可以以连续的速率提供，偶尔或以预定义间隔(例如，每5分钟或10分钟)提供。
泵数据、葡萄糖数据、药品递送数据和用户数据可根据要求、按预定义时间表提供给控制器28，或在存储器36中排队并在请求时提供给控制器28。用户数据可以响应于由UI22生成和/或由患者14在训练期间按照指示声明的用户/患者提示而输入到UI 22。在一些实施例中，可以从与控制器28相关联的存储器36中取得泵数据、葡萄糖数据和/或用户数据中的至少一些，并且可以从药物递送设备12中的存储器中取得该数据中的一些数据。在一些实施例中，用户与UI 22的交互可能是最小的，患者14被提示开始执行由控制器28实现的算法，并提供用餐和/或锻炼通知。在其它实施例中，可提示用户提供各种附加数据，以便初始化由控制器28实现的算法。
由控制器28确定的至少一个药品递送参数可以是一个或多个药品剂量，该药品剂量可以至少部分地管理经由药物递送设备12对患者给药的药品管理。对于胰岛素递送(例如，速效胰岛素或超速效胰岛素的递送)，药品递送参数可以是基础速率(例如，包括预定义的24小时过程内随时间变化的胰岛素流量速率的基础轮廓(profile))、微丸剂量(例如，相对于基础速率的校正剂量)和/或餐丸。基础递送是指以患者所需的基础速率持续递送胰岛素，以将餐后时段以外患者血液中的葡萄糖水平维持在所需水平。药物递送设备12可以以基础剂量提供基础递送，之后是平均到基础速率的零流量时段。在一个示例中，药物递送设备12以固定的间隔提供基础剂量，并且基础剂量等于所需的基础速率乘以间隔的持续时间。偶尔，由于诸如进食或影响用户新陈代谢的其它活动的变化，用户可能需要更大量的胰岛素。该更大量的胰岛素在此称为丸剂。餐丸是通常在短时间段内提供的特定量的胰岛素。药物递送设备12的性质可需要在一段时间内以连续的胰岛素流递送丸剂或者在一段时间内以一系列更小的离散的胰岛素体积递送丸剂。在消化系统向血液流供应大量的葡萄糖时，餐丸有助于维持葡萄糖水平。
在一个实施例中，提供给药物递送设备12的药品递送参数是要求泵递送特定量或体积的药物的控制信号。在一个实施例中，药品递送参数是药物递送设备12转换为药物的量或体积或泵冲程的数量的模拟或数字信号。在一些实施例中，药品递送参数是对基础胰岛素剂量或基础胰岛素轮廓的当前值的偏差。该偏差可以是胰岛素的量或体积，或基础胰岛素剂量的百分比。因此，在初始启动后该系统10可以在需要与患者14进行最小交互或不需要交互的闭环设置下操作，以实现血糖控制。
术语生理葡萄糖在此是指测量的体内葡萄糖浓度。在一些实施例中，生理葡萄糖可以是血液中葡萄糖的浓度，其也可以称为血糖。在其它实施例中，生理葡萄糖可以是血浆中葡萄糖的浓度，其可称为血浆葡萄糖。因为在血浆葡萄糖测定中去除了血液中的血细胞，所以血浆葡萄糖的测量值通常比血糖高10-12％。血浆葡萄糖和血糖之间的关系取决于红细胞比容(hematocrit)，并且可能因不同患者以及随时间推移而不同。可以通过测量间质液中的葡萄糖浓度(其称为间质葡萄糖并且简称IG)来间接地测量生理葡萄糖(这里简称PG)。
MMPC算法
在某些实施例中，控制器28具有以多模型预测控制器(MMPC)100形式的控制逻辑，其如图2中概述并执行人工胰腺算法。在其它实施例中，控制器28具有以比例-积分-导数(PID)控制器或其它类型的闭环控制方法形式的控制逻辑。下面的描述使用了MMPC 100，然而也可以与所声明的发明结合使用其它方法(诸如PID控制器)。
MMPC 100接收来自葡萄糖测量设备20的葡萄糖浓度数据和来自UI 22的用户数据，并确定药物递送设备12递送给患者14的药物量。然后，药物递送设备12经由输液器18将所需的胰岛素剂量递送给患者。
MMPC 100将多个状态向量及其模型与模型预测控制算法相结合。MMPC 100通过传播多个状态向量(图2中的框110)并选择与过去数据最匹配的状态向量及其模型，向控制器28添加改进的对身体和环境的变化的适应性。然后，由控制器28使用所选状态向量及其模型来确定递送给患者的下一个基础速率或基础剂量的胰岛素，以实现所需的生理葡萄糖水平(图2中的框115)。多状态向量及其模型的使用提高了算法对代谢、消化、活动的变化或其它变化的响应性。
在一些实施例中，MMPC 100在每个时间间隔使用模型、葡萄糖数据和带有卡尔曼过滤器(Kalman filter)的协方差矩阵传播状态向量中的每个状态向量。在一些实施例中，MMPC 100在一段时间内保留每个状态向量的先前值，并且在传播每个状态向量时生成每个状态向量的最新值，每个状态向量的最老值将被覆盖。每个状态向量与唯一的模型和唯一的协方差矩阵相关联。MMPC 100基于IG的状态变量与过去一段时间内IG的测量值的匹配程度来选择最优状态向量及其模型。然后，MMPC 100在选择的状态向量及其模型中使用模型预测控制器，其中MMPC 100将选择的状态向量传播到预测视域(horizon)，生成随时间推移的一组预测的生理葡萄糖值。在此，对应时间的一组预测葡萄糖值称为预测轨迹。MMPC 100使用生理葡萄糖轨迹和目标函数来确定最优胰岛素轨迹。
在一些实施例中，最优胰岛素轨迹是与基础胰岛素或基础轮廓的偏差的轨迹，在此称为基础偏差轨迹。在这些实施例中，递送给身体的胰岛素量是预定义的基础胰岛素加上从胰岛素轨迹确定的最优基础偏差。在这些实施例中，模型和目标函数考虑身体对餐食和高于或低于预定义的基础胰岛素率的胰岛素水平的响应。
初步胰岛素率、剂量或最优基础偏差取自第一间隔的胰岛素轨迹值。MMPC 100可以在将速率或剂量请求传递给药物递送设备12之前限制该初步胰岛素率、剂量或最优基础偏差。在最优胰岛素轨迹是与基础轮廓的偏差的实施例中，剂量请求是受限制的基础偏差加上基础轮廓的总和。然后将受限制的胰岛素率、受限制的剂量或受限制的基础偏差反馈到多个状态向量中，作为用于确定下一个间隔的胰岛素率或剂量的胰岛素输入。
目标葡萄糖
如上所述，由控制器28实现的说明性MMPC算法100在确定与基础轮廓的最优偏差时使用目标生理葡萄糖值(PGTGT)。在一些实施例中，PGTGT是固定值。在其它实施例中，当存在各种条件或发生各种事件时，从标称值或预设值中修改PGTGT。可以基于经由UI的输入通信到系统10的用户数据来确定目标生理葡萄糖值。例如，可响应于用餐和/或运动的公告而发生目标生理葡萄糖值的此类调节。目标葡萄糖值的调节可以至少部分由目标修改公式控制，或可以基于在存在某些情况时使用的预定义值。此外，在条件或事件发生之后，目标值调节可持续一段时间。该调节可以是该时段内的静态调节或固定调节，也可以随着时间段流逝而改变幅度(例如，幅度线性减少)。
如上所述，葡萄糖目标可用于确定与基础轮廓的最优偏差。可响应于用餐和运动输入数据而改变目标生理葡萄糖值。作为确定基础轮廓中最优偏差的一部分，标称目标葡萄糖值可以从其标称值进行调节。典型的标称葡萄糖目标值为5-6mmol/L，但也可实现其它合适的值和范围(例如5-5.5mmol/L)。在一些实施例中，如果患者14公告运动且尚未结束运动，同时MMPC 100确定基础轮廓的最优偏差，则可调节目标葡萄糖值。在其它实施例中，如果在当前时间的预定义时间内发生了一段预定时段内的一段运动，则可针对运动而修改目标葡萄糖值。在一些实施例中，如果在确定最优基础偏差的预定义时段内患者14公告用餐，则餐食数据可改变目标生理葡萄糖值。
运动公告可以将生理葡萄糖目标值从预设值或标称值修改为运动目标值。在一些实施例中，运动目标值可处于或约为大于预设或标称目标值的3mmol/L。在一些实施例中，预设或标称目标值可处于或约为6mmol/L，而运动目标值可处于或约为9mmol/L。
可将餐食公告或餐食数据输入到公式，该公式基于与餐食的接近度增加目标值。可布置该公式以使得在接近餐食的时间处餐食对目标值具有更大的影响。随着餐食消耗时间增加，可将目标值改变到更小的程度。在一定的预定义时间段过去以后，餐食输入数据可能不再对确定任何目标值调节具有影响，并且可以使用预设或标称目标值。用餐事件对目标生理葡萄糖值的影响可随时间推移以线性方式变化(例如下降)。
在考虑了上述公告后，MMPC 100计算基础速率(图2中的框120)，并将基础速率传输到药物递送设备12。
模型
MMPC 100的模型模型包括由控制逻辑执行的一组线性差分方程，该控制逻辑计算患者体内PG和IG的水平。在一些实施例中，模型包括八个隔室，其跟踪体内胰岛素、碳水化合物和葡萄糖的变化和持久性。在一些实施例中，模型考虑葡萄糖(碳水化合物)的外部来源和与基础轮廓不同的胰岛素水平。
胰岛素、碳水化合物和葡萄糖的变化和持久性可由若干个模型参数驱动。计算的PG值可用于确定可递送给患者的下一个胰岛素微丸和/或餐丸。计算的IG可以与测量的IG进行比较。MMPC 100可包括一大组的状态向量，各个状态向量具有带有模型参数的唯一组合的模型。
模型参数可包括但不限于胰岛素敏感性(SI)、胰岛素时间常数(KI)、用餐行为时间常数(KC)、传感器时间常数(kSENSOR)、胰岛素与碳水化合物比(ICR)。模型参数还可以包括UI22处的输入值、算法中的编程值或由控制器28可读的存储器36中的存储值，或这些选项的组合。
如上所述，胰岛素敏感性是评估患者对胰岛素递送反应的分量。与具有更低的胰岛素敏感性的患者相比，高胰岛素敏感性指示在给定的胰岛素剂量下患者的葡萄糖水平可改变更多。胰岛素敏感性通常以每单位胰岛素的mg/dl表示。
用户数据可包括但不限于胰岛素/碳水化合物比率、餐食大小、餐食碳水化合物比率和运动量。用户数据还可以包括一组数据，其在此称为胰岛素需求数据。胰岛素需求数据可包括但不限于基础剂量、基础轮廓、总每日胰岛素剂量(TDD)和总每日基础胰岛素剂量(TDB)。
在某些实施例中，基础剂量是用户在预定义时段内所需的开环或标称胰岛素剂量。在一个示例中，基础剂量是在由控制器从CGM接收到的葡萄糖测量之间的间隔或每个时段的持续时间内用户所需的胰岛素量。在另一个示例中，在时间t的基础剂量是时间t的基础轮廓。在说明性实施例中，基础轮廓是24小时的过程内预定义的随时间变化的胰岛素流率。在一个示例中，基础轮廓可以表达为胰岛素流率的列表或流率和时间的成对列表。在另一个示例中，基础轮廓可以表达为方程。
TDD
如上所述，患者的TDD可用作患者胰岛素敏感性的间接度量或代理。换句话说，可以从患者的TDD中得出对患者敏感性的估计。可由MMPC 100使用胰岛素敏感性作为输入来设定MMPC 100的总体增益(例如，攻击性(aggressiveness))，使得适当设定胰岛素剂量的大小。例如，对于具有高胰岛素敏感性的患者，可以使用更低的增益水平，使得MMPC 100计算更小的控制胰岛素剂量，以控制患者的血液葡萄糖。此外，如上所述，可由MMPC 100使用TDD本身来最终确定向患者递送胰岛素的量。
在某些实施例中，TDD是24小时时段内递送给患者的所有胰岛素的总和，并且TDB是24小时时段内所有基础胰岛素递送的总和。在一个实施例中，TDB近似等于TDD减去餐丸和校正迷你丸剂的总和。在某些实施例中，由控制器28定期(例如每天)计算TDD和TDB。
然而，由于生理和行为的变化，患者的TDD会随时间推移而变化。长期影响包括衰老和糖尿病进展，短期影响包括季节变化(例如，患者可能在温暖的天气更活跃)，而突然影响包括疾病和大的餐食。例如，大的餐丸将对患者的TDD有贡献，但更大的TDD并不指示患者的胰岛素敏感性降低。此外，TDD可反映行为和生活方式，而不是单纯的胰岛素敏感性。例如，不同的患者可具有相同或相似的敏感性，但平均而言，一个患者可能食用低碳水化合物餐食，并且因此具有更低的TDD。
因此，TDD可以随时间的变化而变化，并且该变化可基于不指示患者胰岛素敏感性的因子。下面的描述描述了用于计算过滤的TDD的方法，其至少部分地去除了TDD中不指示胰岛素敏感性变化的变化。在不同的时间段，计算过滤的TDD的方法可能是不同的。
初始化阶段、初始跟踪阶段以及稳态跟踪阶段
当系统10在初始化阶段期间初始启动时，可以由控制器28估计TDD，直到系统10递送胰岛素超过用以计算实际的TDD的足够的时间。
作为一个示例，在初始化阶段期间，可以至少部分地基于TDB水平计算所估计的TDD，该TDB水平可以是从编程的基础轮廓计算的总基础。此外，可以至少部分地基于胰岛素敏感性因子、体重和/或ICR来计算估计的TDD。作为另一个示例，估计的TDD可以是预定比率的TDB。更具体地，可将TDD估计计算为TDB/分数，分数范围为0.5-0.8(例如，0.5，0.6，0.7，0.8)。
在患者最初手动输入不准确的剂量信息的情况下，在初始化阶段期间估计TDD(与基于患者手动输入的过去剂量来估计TDD相对地)更不容易出错。因此，MMPC 100(或另一类型的控制方法，诸如PID控制器)可以在初始化阶段期间使用估计的TDD进行各种计算。
在系统10可以计算出至少一天的实际TDD(例如，三天的实际TDD)，系统10可以转换到初始跟踪阶段，并且然后再转换到稳态跟踪阶段。在这两个阶段期间，控制器28被配置为至少部分地基于实际TDD计算过滤的TDD。如果实际TDD数天(例如3天或更多天)内不可用，在实际TDD计算再次可用后，系统10可转换回到初始化阶段以重新初始化。
图3示出由控制器28用于计算过滤的TDD值的过滤器200。过滤器200接收一天或多天的实际TDD计算202，并计算过滤的TDD 204。过滤器200可以应用各种限制，使得异常值的实际TDD计算不会在计算的过滤的TDD中造成较大的变化。
作为一个示例，过滤器200最初可以设置TDD变化率的上限和下限。在图3中，可以对上限分量206和下限分量208进行编程，以对实际TDD计算设置限制，从而有效地对实际TDD计算的速率变化限制设置限制。如图3中示出上限分量206和下限分量208二者，包括用于编程上限和下限的方程。示出上限分量206和下限分量208二者都利用可编程过滤系数ɑ。在某些实施例中，可编程过滤器ɑ系数设定在0.1-0.5之间，其中具体示例为0.181和0.382。正如下面将更详细描述的，自从控制器28转换到初始跟踪阶段，可编程过滤系数ɑ可以基于天数(例如，3天)变化。
上限分量206包括如图3中“PosRateLimit”所示的术语。PosRateLimit是介于0.01-0.5(例如，0.05、0.3)之间的正速率(positive rate)限制，其可以基于从转换到初始跟踪阶段以来的天数(例如，3天)而改变。下限分量208包括如图3中“NegRateLimit”所示的术语。NegRateLimit是负速率(negative rate)限制，范围在-0.01到-0.5之间(例如-0.10，-0.3)，其可以基于从转换到初始跟踪阶段以来的天数(例如，3天)而改变。
在初始跟踪阶段期间，可以设定上限分量206和下限分量208的项，使得在采样时段为24小时时，以分量210计算的TDD不能超过每天15％的正变化率或15％的负变化率。因此，分量210可以计算速率限制的TDD，其可以是与实际TDD 202不同的值，或者如果实际TDD202在速率限制内，则该速率限制的TDD具有与实际TDD 202相同的值。可对上限分量206和下限分量208编程以提供非对称或不同的绝对速率限制，其可高于或低于上述15％的变化速率限制。
在图3中的分量212处，速率限制的TDD乘以可编程过滤系数ɑ。在求和分量214处，分量212的输出与之前计算的过滤的TDD 204相加。在计算过滤的TDD 204之前，应用总体最大TDD限制。可设定TDD限制分量216为过滤的TDD 204的最大限制。在某些实施例中，TDD限制分量216是动态的，使得TDD限制分量216可以随时间推移变化。例如，TDD限制分量216可以至少部分地基于患者的胰岛素对碳水化合物比率。
在某些实施例中，最大过滤的TDD 204是TDB的函数。例如，最大过滤的TDD 204可被限制为一天TDB的比例因子(例如，1.5x、2x、3x、4x)。如果由求和分量214输出的TDD计算大于由TDD限制分量216设定的最大值，则过滤的TDD 204将被设定为等于由TDD限制分量216允许的最大TDD。
在初始跟踪阶段，控制器28可以应用过滤器200，使得过滤的TDD 204考虑到多天(例如，3天)的实际TDD 202，但限制每日变化率(例如，±15％)和最大允许的过滤的TDD204。过滤器200的各个分量和限制(例如，可编程过滤系数ɑ、PosRateLimit和NegRateLimit)可被编程并设定成使得过滤的TDD 204考虑到多天的实际TDD 202，但至少部分地过滤掉不指示患者胰岛素敏感性的事件。更具体地，可编程过滤系数ɑ将确定在计算过滤的TDD 204时考虑多少天的实际TDD 202计算，而PosRateLimit和NegRateLimit将分别确定TDD每天正变化和负变化的速率限制。
在根据初始跟踪阶段的分量和极限操作一定时间段后，控制器28可以转换到稳态跟踪阶段。例如，在控制器28接收一定天数(例如，4天，5天)的实际TDD 202计算后，控制器28可以转换到不同的阶段，与初始跟踪阶段期间使用的值相比，该转换的阶段使用不同的分量和限制的值。可以选择过滤器200的各种值，使得从初始跟踪阶段到稳态跟踪阶段的转换是平滑的或突变的。
在稳态跟踪阶段期间，控制器28可以用不同的分量和限制对过滤器200进行编程，使得与在初始跟踪阶段期间过滤的TDD 204相比，该过滤的TDD 204可能每天变化更小。例如，在一些实施例中，过滤器200可以减小可编程过滤系数ɑ的值，以增加由过滤器200所考虑的实际TDD 202计算的天数(例如，从3天到5天)。
作为另一个示例，可减小PosRateLimit分量的值来降低由过滤器200使用的针对实际TDD 202计算的正速率限制。更具体地，在一些实施例中，可以设定PosRateLimit分量，使得上限分量206在稳态跟踪阶段期间将正变化率限制为5％。
作为另一个示例，可增加NegRateLimit分量的值(例如，到不那么负的值)，以降低由过滤器200使用的针对实际TDD 202计算的负速率限制。更具体地，在一些实施例中，可以设定NegRateLimit分量，使得下限分量208在稳态跟踪阶段期间将负变化率限制为-10％。可以设定下限分量208为允许比上限分量206更大的变化率，使得控制器28(经由MMPC 100)可以在患者胰岛素敏感性快速上升的情况下降低过滤的TDD 204。如果MMPC 100每天向患者递送较少的胰岛素，则患者需要更少的胰岛素来维持所需的葡萄糖水平，并且因此会变得对胰岛素更敏感。
无论在初始化阶段、初始跟踪阶段还是稳态跟踪阶段，估计的TDD(在初始化阶段的情况下)和过滤的TDD 204(在跟踪阶段的情况下)可用于设定MMPC 100的增益218。因为每天只计算一次过滤的TDD 204(在任何阶段)，因此也可以每天调节一次增益218。在一些实施例中，每天多次调节增益218。
估计的TDD和过滤的TDD 204也可以用于设定上述模型的胰岛素敏感因子(ISF)。
作为另一个示例，在上述目标函数中可以使用估计的TDD和过滤的TDD 204来设定控制胰岛素轨迹高于或低于预定义的基础胰岛素轮廓的偏差的权重系数，其会影响校正微丸的量。例如，当估计的TDD和过滤的TDD 204随着时间推移减少时，这指示患者对胰岛素更敏感，并且因此需要更小的胰岛素剂量。因此，目标函数中的胰岛素偏差项可以更大程度地惩罚胰岛素偏差，使得在校正微丸中递送更少的胰岛素。
作为另一个示例，可使用估计的TDD和过滤的TDD 204来设定阈值，使得MMPC 100变得不那么富有攻击性(例如，当MMPC 100针对给定的偏差递送更少的胰岛素时)。可以根据IOB的单位来设定阈值，并且当患者的IOB超过阈值时违反该阈值。
如上所述，系统10可以经由控制器28至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的TDD 204。系统10还可以经由控制器28至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD 204。在某些实施例中，第二组胰岛素递送剂量包括来自第一组胰岛素递送剂量的至少一些递送剂量和附加一天或更长时间的胰岛素递送剂量。因此，与第二组胰岛素递送剂量相比，第一组胰岛素递送剂量可基于更少的实际TDD 202计算。在某些实施例中，如果没有针对给定的一天生成实际的TDD 202计算，则过滤的TDD 204可能不针对该给定的一天被更新。
第一过滤的TDD 204可用于在初始跟踪阶段期间设定第一系统增益218，并且第二过滤的TDD 204可用于在稳态跟踪阶段期间设定第二系统增益218。因此，MMPC 100将使用第一系统增益218来计算一些基础剂量，而第二系统增益218来计算其它基础剂量。
在计算第一过滤的TDD 204的过程中，过滤器200应用第一组速率限制，其包括第一上限和第一下限。在计算第二过滤的TDD 204的过程中，过滤器200应用第二组速率限制，其包括第二上限和第二下限。如上所述，第一组速率限制允许比第二组速率限制更大的TDD速率变化。并且，在某些实施例中，第二下限允许比第二上限更大的速率变化。过滤器200还可以将过滤的TDD 204限制到最大值，该最大值可以是基于预定比率的TDB的。
在某些实施例中，过滤器200是数字过滤器，诸如无限脉冲响应(IIR)过滤器，其处理实际TDD 202以计算过滤的TDD 204。此外，可考虑上限分量206和下限分量208来将输入(例如，实际的TDD 202)“剪辑”到过滤器200。
如上所述，控制器28可以包括至少一个处理器34，该处理器34执行存储在存储器36中的控制逻辑，该控制逻辑与控制器28包含或耦合在一起。存储器36可以以可执行指令38(例如，计算机代码、机器可用指令等)的形式存储控制逻辑，以使处理器34实现在此所述的各种功能和方法。
方法
图4示出方法300的流程图，该方法可用系统10执行，以计算过滤的TDD 204，其可用于替代患者胰岛素敏感性或作为患者胰岛素敏感性的代理。方法300包括由应用数字过滤器200的控制器28至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的TDD 204(图4中的框302)。该方法300还包括由控制器至少部分地基于第一过滤的TDD 204，计算第一组基础速率(图4中的框304)。该方法300进一步包括由应用数字过滤器200的控制器28至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD 204(图4中的框306)。该方法进一步包括由控制器至少部分地基于第二过滤的TDD 204，计算第二组基础速率(图4中的框308)。
结论
在不脱离本公开的情况下，技术人员可以设计各种替代方案和修改。特别地，尽管本公开使用基于模型的控制器来最终确定并向患者递送适当量的胰岛素，但本公开的特征可以应用于其它类型的控制算法(例如，PID控制算法、模糊逻辑控制算法等)。
因此，本公开旨在包括所有此类替代方案、修改和变体。此外，虽然本公开的几个实施例已在图纸中示出和/或在此进行了讨论，但并不旨在将本公开限于此，而是旨在本公开的范围在技术允许的范围内尽可能广泛，并且说明书也应同样解读。因此，上述描述不应被解释为限制，而仅仅是作为特定实施例的例示。

Claims (21)

1.一种控制患者体内葡萄糖的系统，所述系统包括：
控制器，其被配置为与药物递送设备通信并包括控制逻辑，所述控制逻辑可操作以：
至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)，以及
至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制逻辑进一步可操作以：
至少部分地基于所述第一过滤的TDD，设定第一系统增益，以及
至少部分地基于所述第二过滤的TDD，设定第二系统增益。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述控制逻辑进一步可操作以：
至少部分地基于所述第一系统增益计算第一组基础剂量，以及
至少部分地基于所述第二系统增益计算第二组基础剂量。
4.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述第一组速率限制包括第一上限和第一下限，其中，所述第二组速率限制包括第二上限和第二下限，其中，所述第一组速率限制允许比所述第二组速率限制更大的TDD速率变化。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述第二下限允许比所述第二上限更大的绝对速率变化。
6.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述第一组胰岛素递送剂量比所述第二组胰岛素递送剂量基于更少的TDD测量。
7.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述控制逻辑可操作以在应用所述初始跟踪阶段一段时间之后或响应于预定数量的有效实际TDD测量，转换到所述稳态跟踪阶段。
8.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述控制逻辑进一步可操作以：
至少部分地基于总每日基础(TDB)水平计算初始化阶段的启动时估计的TDD。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述估计的TDD是预定比率的TDB。
10.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述第一过滤的TDD和所述第二过滤的TDD被限制为预定比率的总每日基础。
11.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述控制逻辑可操作以：
每天计算一次所述初始跟踪阶段期间的所述第一过滤的TDD，以及
每天计算一次所述稳态跟踪阶段期间的所述第二过滤的TDD。
12.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述控制逻辑可操作以：
通过用无限脉冲响应(IIR)过滤器处理所述第一组胰岛素递送剂量，计算所述第一过滤的TDD，以及
通过用所述IIR过滤器处理所述第二组胰岛素递送剂量，计算所述第二过滤的TDD。
13.根据前述权利要求中任一项所述的系统，进一步包括：
所述药物递送设备，其被配置为至少部分地基于所述初始跟踪阶段期间的所述第一过滤的TDD和所述稳态跟踪阶段期间的所述第二过滤的TDD向所述患者递送胰岛素。
14.根据权利要求13所述的系统，进一步包括所述药物递送设备中包含的所述胰岛素。
15.根据前述权利要求中任一项所述的系统，进一步包括：
葡萄糖测量设备，其与所述控制器通信并被配置为测量所述葡萄糖水平。
16.一种方法，包括：
由应用数字过滤器的控制器，至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)；
由所述控制器至少部分地基于所述第一过滤的TDD，计算第一组基础速率；
由应用所述数字过滤器的所述控制器，至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD；以及
由所述控制器至少部分地基于所述第二过滤的TDD，计算第二组基础速率。
17.根据权利要求16所述的方法，进一步包括：
由药物递送设备递送对所述第一组基础速率响应的胰岛素量；以及
由所述药物递送设备递送对所述第二组基础速率响应的胰岛素量。
18.根据权利要求16和17中任一项所述的方法，进一步包括：
至少部分地基于所述第一过滤的TDD，设定第一系统增益，以及
至少部分地基于所述第二过滤的TDD，设定第二系统增益，其中，所述第一组基础速率至少部分地基于所述第一系统增益，其中，所述第二组基础速率至少部分地基于所述第二系统增益。
19.根据权利要求16-18中任一项所述的方法，进一步包括：
至少部分地基于总每日基础水平计算初始化阶段期间估计的TDD。
20.根据权利要求16-19中任一项所述的方法，其中，所述第一过滤的TDD和所述第二过滤的TDD被限制为预定比率的总每日基础水平。
21.一种非暂态计算机可读介质，其包括指令，在执行所述指令时所述指令使硬件处理器以：
至少部分地基于第一组胰岛素递送剂量并受制于第一组速率限制，计算初始跟踪阶段期间的第一过滤的总每日剂量(TDD)；以及
至少部分地基于第二组胰岛素递送剂量并受制于第二组速率限制，计算稳态跟踪阶段期间的第二过滤的TDD。
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