CN116529831A

CN116529831A - 具有基于风险的推注剂量校正的推注剂量建议器、无需碳水化合物的推注剂量推荐器和进餐确认

Info

Publication number: CN116529831A
Application number: CN202180073032.2A
Authority: CN
Inventors: S·帕特克
Original assignee: Dexcom Inc
Current assignee: Dexcom Inc
Priority date: 2020-12-23
Filing date: 2021-12-22
Publication date: 2023-08-01
Also published as: JP2024500599A; AU2021409721A1; WO2022140543A1; EP4268236A1; US20220192591A1; CA3193580A1

Abstract

通过分析血糖风险曲线，提供基础胰岛素推荐和推注剂量推荐，以考虑作为每日胰岛素总量的一部分的基础胰岛素与推注胰岛素的比例，确定是否应当增加或减少基础量或推注量。在一些实施方案中，各系统和方法寻求利用生理克隆来校正速效推注剂量与每日基础剂量之间的系统性不平衡，生理克隆对由患者生理和行为(生活方式和饮食)引起的患者糖尿病数据建模。在一些实施方案中，各系统和方法对归因于基础剂量和/或推注剂量的每日胰岛素总量的百分比进行约束。在一些实施方案中，在不使用患者提供的碳水化合物信息的情况下进行优化。

Description

具有基于风险的推注剂量校正的推注剂量建议器、无需碳水化合物的推注剂量推荐器和进餐确认

相关应用的交叉引用

本申请要求2020年12月23日提交的名称为”BOLUS ADVISOR WITH CORRECTIONBOLUSES BASED ON RISK,CARB-FREE BOLUS RECOMMENDER,AND MEAL ACKNOWLEDGEMENT”的美国临时专利申请案No.63/129,919的优先权，其内容以引用方式整体并入本文。

背景技术

近年来，随着连续葡萄糖监测(CGM)和连接装置的日益普及，葡萄糖时间序列数据的可用性和可靠性已经有所提高。然而，尽管可获得可靠的葡萄糖数据，但是对于许多糖尿病患者而言，准确跟踪胰岛素和膳食数据以及对进餐时间、胰岛素推注时间的定时进行优化并且使其有效仍然存在问题，导致葡萄糖控制不佳。

传统的临床建议是基础胰岛素/推注胰岛素的固定百分比为50/50，即，基础胰岛素应当是每日胰岛素总量的一半。最近的一些推荐是：40/60、30/70或其它比例。然而，对于所有患者，固定百分比并非是最佳的。先前为向患者提供基础剂量和/或推注剂量推荐的治疗优化所做的努力经常遭到不一致、不完整或不准确的建议推荐，因为所收集/提供的碳水化合物和/或锻炼信息本身将不准确性引入到数据分析中。

正是出于这些考虑和其他考虑，呈现了本公开的各个方面和实施方案。

发明内容

本文所述的系统和方法通过分析血糖风险的曲线提供基础胰岛素推荐(例如，处方)和推注剂量推荐(例如，处方)，以考虑作为每日胰岛素总量的一部分的基础胰岛素与推注胰岛素的比例，确定是否应当增加或减少基础量或推注量。推注胰岛素是指速效胰岛素，诸如将用于满足进餐时的胰岛素需求或用于校正短暂性高血糖的胰岛素。在一些实施方案中，各系统和方法寻求利用生理克隆来校正速效推注剂量与每日基础剂量之间的系统性不平衡，生理克隆对由患者生理和行为(生活方式和饮食)引起的患者糖尿病数据建模。在一些实施方案中，各系统和方法对归因于基础剂量和/或推注剂量的每日胰岛素总量的百分比进行约束。在一些实施方案中，在不使用患者提供的碳水化合物信息的情况下进行优化。

对患者的每日胰岛素模式和血糖风险进行分析确保了基础胰岛素、推注胰岛素和/或每日胰岛素总量的最佳平衡，同时尽最大程度地降低低血糖风险和高血糖风险。提供了一种胰岛素推荐系统，该胰岛素推荐系统对基础剂量百分比和/或推注剂量百分比进行调整，同时在基础剂量/推注剂量比例的目标范围内降低风险。

在一种实施方式中，一种方法包括：基于患者的葡萄糖数据，对血糖风险进行评估，其中葡萄糖数据包括在特定时间段内接收到的患者的连续葡萄糖监测(CGM)数据或扫描式葡萄糖监测(FGM)数据，其中血糖风险包括高血糖风险和低血糖风险中的至少一者；基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量，其中基于所述胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量包括计算在所述时间段内的每天的每日胰岛素的多个方面并且比较在所述时间段内的所述计算得出的方面，其中所述胰岛素数据包括基础胰岛素数据和推注胰岛素数据，其中针对所述患者的所述基础胰岛素数据和所述推注胰岛素数据是在所述时间段内接收到；基于目标范围和所述血糖风险以及所述每日胰岛素关系定量，确定针对患者的每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，其中所述推荐包括更改基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者；以及将该推荐输出到糖尿病管理系统。

在一种实施方式中，一种系统包括：至少一个处理器；和非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统：基于患者的葡萄糖数据，对血糖风险进行评估，其中葡萄糖数据包括在特定时间段内接收到的患者的连续葡萄糖监测(CGM)数据或扫描式葡萄糖监测(FGM)数据，其中血糖风险包括高血糖风险和低血糖风险中的至少一者；基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量，其中基于所述胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量包括计算在所述时间段内的每天的每日胰岛素的多个方面并且比较在所述时间段内的所述计算得出的方面，其中所述胰岛素数据包括基础胰岛素数据和推注胰岛素数据，其中针对所述患者的所述基础胰岛素数据和所述推注胰岛素数据是在所述时间段内接收到；基于目标范围和所述血糖风险以及所述每日胰岛素关系定量，确定针对患者的每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，其中所述推荐包括更改基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者；以及将该推荐输出到糖尿病管理系统。

在一种实施方式中，一种系统包括：血糖风险评估器，该血糖风险评估器被配置为基于患者的葡萄糖数据，对血糖风险进行评估，其中葡萄糖数据包括在特定时间段内接收到的患者的连续葡萄糖监测(CGM)数据或扫描式葡萄糖监测(FGM)数据，其中血糖风险包括高血糖风险和低血糖风险中的至少一者；胰岛素关系定量器，所述胰岛素关系定量器被配置为基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量，其中基于所述胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量包括计算在所述时间段内的每天的每日胰岛素的多个方面并且比较在所述时间段内的所述计算得出的方面，其中所述胰岛素数据包括基础胰岛素数据和推注胰岛素数据，其中针对所述患者的所述基础胰岛素数据和所述推注胰岛素数据在所述时间段内接收到；和胰岛素推荐器，该胰岛素推荐器被配置为基于目标范围和血糖风险以及每日胰岛素关系定量来确定针对患者的每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，其中该推荐包括更改基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者，并且将该推荐输出到糖尿病管理系统。

在一种实施方式中，一种方法包括：识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除所述界外值数据；以及将界外值数据的移除传送到糖尿病管理系统。

在一种实施方式中，一种系统包括：至少一个处理器；和非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统：识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除所述界外值数据；以及将界外值数据的移除传送到糖尿病管理系统。

在一个实施方式中，一种系统包括：胰岛素关系定量器，该胰岛素关系定量器被配置为：识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；以及从每日胰岛素关系模式数据集中移除界外值数据；和胰岛素推荐器，该胰岛素推荐器被配置为将界外值数据的移除传送到糖尿病管理系统。

在一种实施方式中，一种方法包括：识别每日胰岛素关系模式数据集的波动；分析所述波动，包括分析落入目标范围之上、之内或之下中的至少一者的数据；以及基于分析对数据集进行调整。

在一种实施方式中，一种系统包括：至少一个处理器；和非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统：识别每日胰岛素关系模式数据集中的波动；分析所述波动，包括分析落入目标范围之上、之内或之下中的至少一者的数据；以及基于分析对数据集进行调整。

在一种实施方式中，一种系统包括：被配置为进行以下操作的胰岛素关系定量器或胰岛素推荐器中的至少一者：识别每日胰岛素关系模式数据集的波动；分析所述波动，包括分析落入目标范围之上、之内或之下中的至少一者的数据；以及基于分析对数据集进行调整。

提供这一发明内容是为了以简化的形式介绍一些概念，这些概念将在下面的具体实施方式中进一步描述。这一发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。

附图说明

当结合附图阅读时，将更好地理解前面的发明内容以及下面对例示性实施方案的详细描述。为了说明实施方案，在附图中示出了实施方案的示例结构；然而，实施方案不限于所公开的特定方法和仪器。在附图中：

图1是本发明的一个实施方案的高级功能框图；

图2是推注剂量建议器的一种实施方式的系统图；

图3是确定针对每日胰岛素的推荐的方法的流程图；

图4是表示在特定时间段内接收到的患者的CGM数据、基础胰岛素数据和推注胰岛素数据的多个图的示例；

图5是在CGM系统的临床报告软件中看到的CGM意大利面图的示例；

图6是示出从图4和图5的数据导出的风险曲线的图，示出了血糖风险(高血糖风险和低血糖风险两者)的定量评估结果；

图7是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的一个示例的图，包括推注胰岛素(y轴)与基础胰岛素(x轴)的关系的表示，其中示出了在一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式；

图8是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的另一个示例的图，包括图4至图6的数据集的表示，示出了推注胰岛素与每日胰岛素总量(TDI)的关系，其中示出了在另一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式；

图9是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的另一个示例的图，包括图4至图6的数据集的表示、基础胰岛素与示出TDI的关系，其中示出了在又另一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式；

图10是示出以TDI百分比表示的每天的基础剂量的图，其中每天表示具有足以确定推荐的数据(不包括界外值)的一天；

图11是解决每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据的方法流程图；

图12是每日胰岛素关系数据集中的患者内的界外值数据的示例的图，该每日胰岛素关系数据集指示底层数据集中的界外值数据，当被分析时，该底层数据集可表示：不准确的数据(例如，缺失基础剂量数据或推注剂量数据)和/或错误表达的数据(不一致的基础剂量数据或推注剂量数据)；

图13是解决每日胰岛素关系模式的波动的方法的流程图；

图14是每日胰岛素关系模式的波动的示例的图，其中该波动可基于一周中的各天等；

图15是示出患有类型1糖尿病的患者的典型波动的CGM数据的示例的多个图；

图16是示出高血糖风险和低血糖风险两者的图，例如，因为曲线确实超过可用于识别风险的+/-1阈值和/或因为两者可进行定量并且与可能需要通过基础剂量和/或推注剂量调整来解决的风险的水平相关；

图17是所定量的示例性每日胰岛素关系的图；

图18是示出CI较宽的示例的图，示出了数据集的更大波动；

图19是具有一致的基础剂量注射模式以及典型的推注波动的糖尿病患者的CGM数据波动的示例的多个图；

图20是血糖风险曲线的图，其示出了尤其是在早晨的单方面低血糖风险的示例，并且其可如本文更详细描述的那样进行定量；

图21是示出以TDI的推注剂量百分比绘制出的每日胰岛素关系的图，其中每日胰岛素数据完全落在目标范围之外；

图22是示出基础剂量百分比的每日胰岛素模式置信区间的图，其远高于目标范围；

图23是指示非常一致地遵守基础胰岛素处方的数据的示例的多个图；

图24是识别超出阈值1的高血糖风险的血糖风险曲线的图；

图25是绘制在推注剂量与TDI的关系的图上的每日胰岛素关系数据的示例的图，示出了数据点如何落在TDI的45％至55％推注剂量的目标范围之外；

图26是提供由于高血糖而通过增加推注量来降低基础剂量百分比的推荐的示例的图；

图27是患者出现高葡萄糖波动的示例的多个图，该波动由接近或处于400mg/dL的众多葡萄糖尖峰指示；

图28是识别高于预定阈值1的高血糖风险的血糖风险曲线的图；

图29是所定量的示例性每日胰岛素关系的图，该图将推注剂量绘制为TDI的百分比，推注剂量的百分比很高，完全落在45％至55％的目标范围之外；

图30是示出尽管一个数据点(表示一天中的每日胰岛素模式)落在目标范围之内，但是每日基础胰岛素百分比的均值的置信区间明显落在TDI的基础剂量百分比的目标范围之外(即，之下)的图；并且

图31示出其中可以实现示例性实施方案和方面的示例性计算环境。

具体实施方式

参考附图描述所要求保护的主题，其中相同的附图标记始终用于表示相同的元件。在下面的描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对所要求保护的主题的全面理解。然而，显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践所要求保护的主题。在其他情况下，以框图形式示出了结构和装置，以便于描述所要求保护的主题。

图1是本发明的一个实施方案的高级功能框图100。处理器130与胰岛素装置110和葡萄糖监测器120通信。胰岛素装置110和葡萄糖监测器120与患者140通信，以分别向患者140输送胰岛素以及监测患者140的葡萄糖水平。处理器130被配置为执行计算以及本文进一步描述的其他操作和功能。胰岛素装置110和葡萄糖监测器120可实现为单独的装置，或者实现为单个装置，处于在单个装置内，或者跨越多个装置。处理器130可以本地实现在胰岛素装置110、葡萄糖监测器120中，或者实现为独立装置(或者实现为胰岛素装置110、葡萄糖监测器120或独立装置中的两者或更多者的任意组合)。处理器130或系统的一部分可位于远程，诸如位于服务器或基于云的系统中。

诸如胰岛素装置110的胰岛素装置的示例包括将胰岛素输送给患者(通常是输送到皮下组织中)的胰岛素注射器、外部泵和贴片泵。胰岛素装置110还包括通过不同方式输送胰岛素的装置，诸如胰岛素吸入器、胰岛素喷射注射器、静脉内输注泵和可植入胰岛素泵。附加类型的胰岛素装置110是智能胰岛素笔。在一些实施方案中，患者将组合使用两个或更多个胰岛素输送装置，例如，利用注射器注射长效胰岛素和在餐前使用吸入的胰岛素。在其他实施方案中，这些装置可输送有助于控制葡萄糖水平的诸如胰高血糖素、普兰林肽或葡萄糖样肽-1(GLP-1)的其他药物。

诸如葡萄糖监测器120的葡萄糖监测器的示例包括以规则间隔(例如，1分钟、5分钟或10分钟等)记录葡萄糖值的连续葡萄糖监测器。这些连续血糖监测器可使用例如经皮插入、整体植入或无创测量组织的电化学或光学传感器。诸如葡萄糖监测器120的葡萄糖监测器的示例还包括周期性地抽取血液或其他流体以测量葡萄糖的装置，诸如静脉内血糖监测器、微灌注采样或周期性手指棒。在一些实施方案中，近乎实时地提供葡萄糖读数。在其他实施方案中，由葡萄糖监测器确定的葡萄糖读数可存储在葡萄糖监测器本身上以供随后的检索。预期各种实施方案可与扫描式葡萄糖监测器(FGM)一起实现或在扫描式葡萄糖监测器(FGM)中实现。

胰岛素装置110、葡萄糖监测器120和处理器130可使用诸如智能手机、台式计算机、膝上型计算机和平板电脑的各种计算装置来实现。可支持其他类型的计算装置。合适的计算装置在图31中示出为计算装置3100和基于云的应用程序。

胰岛素装置110、葡萄糖监测器120和处理器130可通过网络通信。该网络可以是各种网络类型，包括公共交换电话网(PSTN)、蜂窝电话网和分组交换网(例如，因特网)。尽管在图1中仅示出了一个胰岛素装置110、一个葡萄糖监测器120和一个处理器130，但是对能够支持的胰岛素装置、葡萄糖监测器和处理器的数量没有限制。活动监测器150和/或智能手机160还可用于从患者140收集膳食和/或活动数据，或者收集关于患者的膳食和/或活动数据，并且将膳食和/或活动数据提供到处理器130。

处理器130可执行操作系统和一个或多个应用程序。操作系统可控制哪些应用程序由胰岛素装置110和/或葡萄糖监测器120执行，以及控制应用程序如何与血糖监测器120和/或胰岛素装置110的一个或多个传感器、服务器或其它资源交互。

在一些实施方式中，处理器130接收来自胰岛素装置110和葡萄糖监测器120以及来自患者140的数据，并且可被配置和/或用于执行本文进一步描述的计算、操作和/或功能中的一者或多者。

图2是推注剂量建议器210的一种实施方式的系统图。推注剂量建议器210的输入包括血糖数据205和胰岛素数据207。血糖数据205可以是与宿主(诸如人类)相关联的任何糖尿病数据，并且可包括仅CGM的数据、BG(血糖)数据或其他葡萄糖或糖尿病相关的数据，这取决于实施方式。胰岛素数据207可以是与宿主或人类相关联的任何胰岛素数据，这取决于实施方式。

推注剂量建议器210包括血糖风险评估器220、胰岛素关系定量器230和胰岛素推荐器240。推注剂量建议器生成推荐250并且将推荐250提供给糖尿病管理系统280。

图3是确定针对每日胰岛素的推荐的方法300的流程图。

在310处，接收患者的葡萄糖数据和胰岛素数据。各系统和方法摄取在特定时间段内的葡萄糖数据和胰岛素数据，以分析在典型患者行为的特定时间段内的每日胰岛素关系和血糖风险。图4是表示在特定时间段内接收到的患者的CGM数据、基础胰岛素数据和推注胰岛素数据的多个图400的示例。在一些实施方式中，可以接收来自葡萄糖监测器120、患者140、活动监测器150和/或智能电话160的葡萄糖数据和/或胰岛素数据。这些数据通常包括葡萄糖水平的测量结果，包括例如：CGM读数、分配给CGM值的置信度读数、自我监测血糖读数(血糖仪)、回溯性校准或校正后的CGM读数等等。葡萄糖数据通常涵盖至少一周的所选择的时间段。

CGM图410示出了在约60天的时间段内接收到的以mg/dL为单位的葡萄糖时间序列数据，其中该数据由连续葡萄糖监测(CGM)系统收集并且表示在该时间段内的患者体内的血糖水平。

基础剂量注射图420示出在相同时间段内接收到的以胰岛素为单位的基础胰岛素时间序列数据，其中该数据由智能胰岛素笔收集并且表示随着时间变化的患者体内的基础胰岛素注射。

推注剂量注射图430示出在相同时间段内接收到的以胰岛素为单位的推注胰岛素时间序列数据，其中该数据由智能胰岛素笔收集并且表示随着时间变化的患者体内的推注胰岛素注射。

预期可收集附加类型的数据，包括来自其它装置/系统的葡萄糖数据和胰岛素数据以及附加数据类型(诸如锻炼数据和碳水化合物数据)和其它感测到的输入数据和用户输入数据。用户输入数据可包括基于膳食和/或锻炼和/或其他活动的数据。在一些实施方案中，可明确地忽略或不允许膳食和锻炼以及其他活动。附加输入可包括外部过程数据，诸如来自外部过程的所提议的基础剂量速率和/或所提议的推注剂量速率，该外部过程数据可包括预编程的基础剂量曲线(例如，来自胰岛素泵)、另一种AP(人工胰腺)算法(例如，AID(自动胰岛素输送)系统)、患者启动的胰岛素输送(基础剂量或推注剂量)等等。

一些实施方式使用或需要来自连续葡萄糖传感器的但不一定是实时的连续数据或半连续数据。然而，可使用任何能够用于计算血糖风险的葡萄糖测量结果，作为一天中的时间的函数。可使用回溯数据或实时数据、平滑数据或非平滑数据，这取决于实施方式。在一些实施方式中，如果手指棒数据全面，则可使用手指棒数据，并且优先地与碳水化合物数据一起使用。

优选地，使用来自自由生活条件的CGM数据，而不是收集到的空腹血糖(FBG)数据。来自自由生活条件的随着时间变化的CGM数据反映患者的生活方式中的行为和动作。常规技术使用空腹血糖数据，但是对于日常活动有所变化的类型1，这不是很好的量度，FBG不能针对许多主动胰岛素管理决策而协助作出决策，并且不能提供针对速效胰岛素的决策制定或使基础胰岛素和推注胰岛素平衡的诸多洞察。

与类型2的基础剂量滴定相反，实施方式用于对集中管理的患者(服用推注胰岛素和基础胰岛素的那些患者)进行基础剂量/推注剂量/TDI优化。

所接收/选择的CGM/胰岛素数据必须满足预定标准。

待评估的最少裸数据可包括至少(多于)一天、至少一周或数周的CGM记录和胰岛素记录。数周提供更具统计意义的数据，其捕获更多种行为。

基于有多少数据可用，该方法的另外的步骤可适于实现积极的全天24小时的结果。

实施方式使用在足够时间段内的数据，该数据捕获与患者的典型生活方式行为相关联的葡萄糖数据，即，捕获与代表患者的典型生活方式的不同行为和生理经历(例如，不同于工作日的周末、典型锻炼日、睡眠模式、饮食习惯等)相关联的葡萄糖数据。不应当更改数据集中的治疗方案。

图5是在CGM系统的临床报告软件中常见的CGM意大利面图500。该示例性图叠加了多个24小时全天的葡萄糖数据、图4的CGM图的约60天的葡萄糖，其显现了连续多天的每24小时时段内的葡萄糖的波动。

因为本文所述的系统和方法的数据分析关注每日胰岛素信息，可用数据的开始可能不是限定一天的24小时时间段的开始，因此可分析和确定第一天的开始的定义以及对分析有用的数据集的开始。

预期对于一些实施方式，不需要碳水化合物/膳食信息，尽管此类信息可有益于一些实施方式，尤其是在分析波动和/或界外值数据的情况下。

(本文进一步描述的)界外值分析可作为310的一部分来执行。

在320处，可基于葡萄糖数据对血糖风险进行评估。血糖风险可包括高血糖风险和/或低血糖风险，其可以分别是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。可根据血糖数据计算血糖风险，在一些实施方案中，其可基于所预测的葡萄糖。在一些实施方案中，血糖风险(例如，低血糖计算结果和/或高血糖计算结果)使用预测和/或状态估计。血糖风险评估器可以是如低血糖指数(LBGI)/高血糖指数(HBGI)的血糖(BG)风险空间定量和/或在Patek-Actionable(发明人为Stephen D.Patek的名称为“METHOD,SYSTEM ANDCOMPUTER READABLE MEDIUM FOR ASSESSING ACTIONABLE GLYCEMIC RISK”的美国专利案第10638981号，其以引用方式整体并入本文)中描述的那些示例和实施方式。

可根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG事件、低血糖风险、高血糖风险、总体风险等，对风险进行评估。

如本领域的技术人员所理解，本文可利用任何确定患者的低血糖和/或高血糖的风险曲线或水平的方法。一些已知的方法包括：Patek的US20200178905A1描述了一种评估低血糖风险、高血糖风险或两者随时间变化的曲线的方法；Kovatchev的US20180366223A1描述了一种计算低血糖和高血糖的风险的度量的方法，其中低血糖指数(LBGI)是当低BG读数的数量和/或程度增加时增加的非负量，并且高血糖指数(HBGI)是当高BG读数的数量和/或程度增加时增加的非负量；Dunn等人的US20160239622A1描述了基于葡萄糖数据的分析确定血糖风险包括显现低血糖、波动和高血糖，所有这些均以引用方式整体并入本文。对风险曲线进行定量的一种示例可在US20200178905A1中找到，其以引用方式整体并入本文。

图6是示出从图4和图5的数据导出的风险曲线的图600，示出了血糖风险、高血糖风险(高于0线)和低血糖风险(低于0线)两者的定量评估结果。在本示例中，患者的高血糖风险或低血糖风险水平不高，因为这些值在全天24小时内远低于+/-1的阈值。

例如，如果存在朝向高血糖与低血糖(或者反过来)的总体权重，则可对血糖风险进行定量评估以确定高血糖和低血糖的个体风险和/或高血糖与低血糖的相对风险。在风险是单方面的情况下，意味着低血糖比高血糖高得多(或者反过来)，评估并且记录该风险的相对重要性。在风险总体上较低，并且通常甚至在高血糖和低血糖之间的情况下，仍然可基于所定量的每日胰岛素关系模式制定推荐，如本文进一步论述。

在一些实施方案中，风险评估探索对高血糖和/或低血糖的风险(是或否)进行定性评估，例如，风险曲线是否落在阈值之外和/或有多少风险仍在阈值之外。

在一些实施方案中，评估对总体上的高血糖和低血糖的量和/或高血糖和低血糖相对于另一者的量进行定量评价。

定性评估和/或定量评估可用于确定推荐，即，是否应当对基础剂量和/或推注剂量进行调整以及调整多少。

在330处，可基于胰岛素数据对每日胰岛素关系进行定量。在一些实施方式中，计算在可用数据的特定时间段内的每天的每日胰岛素的两个或更多个方面。例如，胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量和每日推注总量。

在一些实施方式中，通过计算胰岛素的每个方面，即，在连续数天内的每天的每日基础胰岛素总量(TDBasal)、每日推注胰岛素总量(TDBolus)和每日胰岛素总量(TDI)中的至少两者，可以识别关系模式。

可比较在特定时间段内的计算得出的胰岛素的两个或更多个方面，以对每日胰岛素关系进行定量。可计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例或百分比。可以每日计算关系，由此形成每日关系数据。可以天天对每个方面进行比较。这可以保留为离散的数据点和/或在特定时间段内进行平均。

可以计算在特定时间段内的胰岛素的每个方面的平均值，由此之后，可以对平均胰岛素方面进行比较并且形成关系模式，例如，计算每个胰岛素方面的平均值，然后，对平均后的胰岛素方面进行比较。

均值和标准偏差可用于计算置信区间，例如，可计算“推注剂量(或基础剂量)百分比”(即，归因于推注剂量(或基础剂量)的TDI百分比)随着时间变化的均值和标准偏差。可以为均值估计确定置信区间。如果患者每天的胰岛素输送模式一致，则置信区间将会很窄(例如，95％的置信区间)。如果患者不一致，则置信区间将会变宽。可以解决模式和/或界外值数据的任何波动，如本文进一步描述。

取决于实施方式，可使用其他类型的统计值，例如，中值或各种百分率。胰岛素的每个计算得出的方面可绘制在图上，例如，TDI与TDBasal的关系、TDI与TDBolus的关系和/或TDBasal与TDBolus的关系可绘图为离散的每日数据点和/或在所收集/分析的数据的时间段内的具有置信区间的平均值或均值。

图7是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的一个示例的图700，包括推注胰岛素(y轴)与基础胰岛素(x轴)的关系的表示，其中示出了在一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式。阴影锥形710表示每日胰岛素关系模式的45％至55％的目标范围。

数据簇720示出通常落入45％至55％的目标范围之内或附近的每日胰岛素的趋势。数据簇720的每个实心点表示图4至图6中表示的患者的各天的每日胰岛素关系数据点。每个点是数据点，其中x值对应于单天注射了多少基础胰岛素，并且y轴值是特定一天注射了多少推注剂量。

(所有各天的)基础剂量均值的95％置信度和推注剂量均值的95％置信度分别由垂直阴影区域730和水平阴影区域740表示。区域730、740交叉落入阴影锥形710内的区域表示患者的基础剂量与推注剂量的较好比例，接近50％。

加号(示出在y轴以及锥形的右侧)表示由图4至图6中表示的患者的不准确或错误表达的数据引起的界外值和/或波动数据，诸如在本文其他地方更详细描述(例如，相对于图11和图13)。

零基础剂量线(即，y轴)上的加号对应于一天中未报告基础剂量。锥形的右侧的加号可能对应于一天中的两种基础剂量。

无论是由于行为的波动还是由于其他原因导致的数据不准确，界外值可能会因为未知而被拒绝。

图8是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的另一个示例的图800，包括图4至图6的数据集的表示，示出了推注胰岛素(y轴)与每日胰岛素总量(TDI)(x轴)的关系，其中示出了在另一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式。

实心点表示在图4至图6中表示的患者的各天的每日胰岛素关系数据。

加号(示出在锥形810的左侧和右侧)表示由图4至图6中表示的患者的不准确或错误表达的数据引起的界外值和/或波动数据，诸如在本文别处更详细描述。y＝0.5x是目标范围的中心线(基础剂量百分比＝50％)。

推注剂量均值的95％置信度和TDI均值的95％置信度分别由垂直阴影区域830和水平阴影区域840表示。区域830、840交叉落入阴影锥形810之内的区域表示患者的在目标范围之内的推注剂量与TDI的较好比例，接近50/50。

数据簇820示出通常落入45％至55％的目标范围之内或附近的每日胰岛素的趋势。

在一些实施方案中，可解决界外值数据，如本文别处(例如，相对于图11和图13)更详细描述。

在一些实施方案中，出于对模式进行定量和/或确定对胰岛素推荐进行的变更的目的，可忽略/移除特定置信区间(例如，95％)之外的数据。

在本示例中，因为存在少于两次的速效推注剂量和/或因为基础胰岛素的总量偏离患者的处方超过20％，所以触发了界外值和/或波动分析。在本文，锥形810上方的三个十字标记对应于所记录的每日胰岛素总量等于每日胰岛素总量的那些天，意味着在那些天没有基础胰岛素。无论这是由于记录期间出现的错误还是患者选择在那些天不服用基础胰岛素，移除或忽略那些天的数据，以解决基础胰岛素和推注胰岛素总体上失调。每日胰岛素总量大于100U的两个十字对应于患者服用基本上超过处方基础胰岛素的各天，同样，也不代表患者的正常经历并且通过界外值分析和/或波动分析进行移除或忽略。

图9是示出对每日胰岛素关系模式进行定量的另一个示例的图900，包括图4至图6的数据集的表示，基础胰岛素(y轴)与示出每日胰岛素总量(TDI)(x轴)，其中示出了在又另一个实施方案中的针对图4至图6的数据集的胰岛素关系模式。

加号(示出在锥形910上方和x轴上)表示由图4至图6中表示的患者的不准确或错误表达的数据引起的界外值和/或波动数据，诸如在本文别处更详细描述。

数据簇920示出通常落入45％至55％的目标范围之内或附近的每日胰岛素的趋势。基础剂量均值的95％置信度和TDI均值的95％置信度分别由垂直阴影区域930和水平阴影区域940表示。区域930、940交叉落入阴影锥形910之内的区域表示患者的在目标范围之内的基础剂量与TDI的较好比例，接近50％。

可解决数据中的界外值和/或波动，如本文别处(例如，相对于图11和图13)更详细描述。

在本示例中，如果存在少于两次的速效推注剂量或如果基础胰岛素的总量偏离患者的处方超过20％，则给定一天的数据被认为是界外值和/或不具有代表性。此处，在基础剂量＝0线(即，x轴)上的三个十字标记对应于所记录的每日胰岛素总量等于每日胰岛素总量的各天，意味着在那些天没有基础胰岛素。无论这是由于记录期间出现的错误还是患者选择在那些天不服用基础胰岛素，不应当将那些天的数据用于评估基础胰岛素和推注胰岛素总体上失调。每日胰岛素总量大于100U的两个十字对应于患者服用基本上超过处方基础胰岛素的各天，同样，也不代表患者的正常经历。

锥形910上方或下方的数据组可表示多变模式的超集。在这种情况下，锥形910上方的数据可表示例如患者的生活方式多变(例如，零星锻炼)的情况。

在一些实施方案中，可识别多种每日胰岛素模式，诸如本文别处更详细描述的工作日与周末模式。

从该步骤330输出的数据可包括每日胰岛素关系、一种或多种每日胰岛素关系模式，以及每日胰岛素关系的平均值、一种或多种每日胰岛素关系模式、界外值数据和/或波动数据。

在340处，基于血糖风险评估结果和每日胰岛素关系模式定量，确定针对每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，该每日胰岛素关系模式定量指示是否应当增加、减少基础剂量或推注剂量，增加、减少两者，或不增加、减少两者。

当每日胰岛素模式在目标范围之外时，可确定推荐，并且可基于血糖风险确定所得的推荐(如何调整基础剂量/基础剂量/TDI)。

在一些实施方式中，当每日胰岛素模式在目标范围之外并且基于血糖风险得到确认(是否调整基础剂量/基础剂量/TDI)时，可考虑推荐，其中基于每日胰岛素模式在范围之外的量以及风险的定量评估结果或定性评估结果确定推荐。

在一些实施方式中，当每日胰岛素模式在目标范围之内，但是血糖风险不满足一项或多项标准时，可确定推荐。例如，在高血糖风险高的情况下，可考虑增加基础剂量和推注剂量两者以降低风险，同时将每日胰岛素方面维持在目标范围之内。

上文论述的每日胰岛素关系模式的定量告知是否应当对每日胰岛素方面进行调整。即，当每日胰岛素关系模式落在目标范围之外时，应当考虑进行调整。例如，当基础剂量百分比高于目标范围时，其应当降低，而当基础剂量百分比低于目标范围时，其应当增加。

可对从320和/或330输出的数据进行分析并且将其与目标范围进行比较，该目标范围可以是静态的，也可以是动态的，并且可适应于患者(例如，基于患者设置或患者模式)和/或取决于当天(例如，周末与工作日)。

目标范围限定来自330的每日胰岛素模式数据的可接受值的范围，其有助于确定每日胰岛素模式是否在可接受的范围内和/或是否可以推荐增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和/或每日胰岛素总量。

目标范围可与生活方式有关、遗传和/或基于糖尿病的阶段，这取决于实施方式。目标范围可以是任意的(例如，由临床医生或患者选择或设置为默认)，也可以基于患者数据的波动评估结果或其他分析。

与利用固定基础剂量/推注剂量比例进行胰岛素优化的现有技术相比，本文所述的系统和方法不试图实现“一刀切”的方法，诸如对于患者的固定50/50或40/60比例。相反，确定步骤允许实现较好的血糖结果的比例范围。换言之，本文所述的系统和方法对葡萄糖数据进行评价，以决定患者的每日胰岛素关系是否在可允许的基础剂量/推注剂量比例的范围之内，其满足患者对于改善血糖控制的实际需要。此外，本文所述的方法和系统允许随着时间变化而对目标胰岛素比例进行调适。

可以不对落入目标范围之内的每日胰岛素关系数据进行任何另外的分析，并且处理可以前进到输出步骤，其中可告知患者，此时不推荐进行更改。然而，处理也可以继续到基于患者的血糖曲线的调整确定。换言之，当患者落入目标范围之内，但是患者的数据指示低血糖或高血糖的风险高于预定阈值时，本文所述的系统和方法可以继续确定和推荐对每日胰岛素方面进行的调整，其允许降低血糖风险并且将每日胰岛素模式维持在目标范围之内。

在一些情况下，尽管基础剂量/推注剂量在目标范围之外，但是可以确定不进行推荐，例如，在血糖风险的评估结果显示存在很少或不存在血糖风险的情况下(如本文进一步描述的定量和/或定性确定)。当通过软件或利用软件的临床医生对目标范围进行优先级排序时，本文所述的系统和方法可另选地推荐对基础剂量和/或推注剂量进行较小更改，这取决于实施方式。

上文论述的血糖风险的评估结果告知应当如何(对基础剂量、对推注剂量或对两者)进行调整。即，应当增加或减少哪个或哪些每日方面。

本文所述的系统和方法以血糖风险为指导，以确定是否应当调整基础剂量或是否应当调整推注剂量，或两者，更改或不更改TDI。

基于患者的血糖风险曲线确定对目标范围之外的每日胰岛素关系数据进行的调整。即，增加和/或减少任何一个或多个每日胰岛素方面的推荐的确定基于对高血糖风险和/或低血糖风险的分析，该高血糖风险和/或低血糖风险通过或根据患者的葡萄糖数据进行确定，这取决于实施方式。

例如，在血糖风险总体上较低，但是基础剂量百分比应当增加，但是血糖风险通常甚至在高血糖与低血糖之间的情况下，增加基础剂量和减少推注剂量两者一起都会增加基础剂量百分比。在这种情况下，因为风险不是单方面的，所以推荐针对基础剂量和推注剂量两者，但是要有增加基础剂量百分比的净效果。

血糖风险评估结果和/或每日胰岛素定量可进一步确定应当进行多少调整，例如，增加基础剂量5％和减少推注剂量5％。也可以计算以单位表示的实际胰岛素量，如本领域的技术人员能够理解。

一些示例性推荐包括但不限于：

当每日胰岛素模式落在目标范围之上时，所确定的调整可包括：增加每日基础剂量，减少每日推注剂量，或两者，这取决于患者的血糖风险曲线。

当每日胰岛素模式落在目标范围之下时，所确定的调整可包括：减少每日基础剂量，增加每日推注剂量，或两者，这取决于患者的血糖风险曲线。

当每日胰岛素模式没有明显落入该范围之内或之外时，例如，其中该模式的置信区间一半在目标范围的上边界之内/一半在目标范围的上边界之上，这表明倾向于有过多的推注剂量，但是不是那么显著，不推荐更改，一些实施方式可评价血糖风险，告知患者和/或提供解决数据中的界外值和/或波动的反馈，如本文别处更详细地描述(例如，相对于图11和图13)。

在一些情况下，当每日胰岛素模式在目标范围之外，但是血糖风险曲线在阈值之内时，则可以确定不进行推荐和/或系统可以确定针对患者的自适应目标范围和/或向患者询问每日胰岛素模式和定制目标范围。

在一些情况下，当每日胰岛素模式在目标范围之内，但是血糖风险曲线在阈值之外时，患者的处方可能存在问题，但是该问题实际上并不在于基础剂量/推注剂量失调。在此类情况下，推荐与患者的医生或其他医疗专业人员进行会诊以讨论除了基础胰岛素和推注胰岛素比例之外的造成血糖数据超出范围的来源(例如，明显的高血糖/低血糖)。

在一些实施方式中，在血糖风险明显是单方面的情况下(取决于单方面风险是低血糖还是高血糖但不是两者)，本文所述的系统、方法和/或逻辑增加基础剂量或减少推注剂量，或者反过来。另选地，当高血糖和低血糖均匀匹配时，则系统、方法和/或逻辑调整两者(例如，增加或减少基础剂量或推注剂量，这取决于哪一个需要增加或减少)。

对每日胰岛素(TDBasal、TDBolus、TDI)的一个或多个方面进行的任何调整(增加或减少)可通过血糖风险和每日胰岛素关系模式(即，相对于目标范围)进行确定。换言之，当葡萄糖数据指示血糖风险高于/低于预定阈值时，可使用该范围的中点、外边界或任何区域作为调整目标来模拟针对每日胰岛素的一个或多个方面进行增加/减少一个或多个百分比的调整，如本领域的技术人员能够理解。另外，所选择的调整可以是根据如上所述的目标范围、设定点和/或可从患者获得的任何其它数据(例如，患者的生活方式、界外值、患者数据的波动、相对危险度容差等)得知的增加/减少百分比。

当每日胰岛素模式落在目标范围之外时，可遵循以下指导：然而，也可以使用其他指导，这取决于实施方式和/或情况。

当高血糖风险高于阈值并且每日胰岛素模式高于目标范围时，则提高基础剂量的TDI百分比。

当低血糖风险高于阈值并且每日胰岛素模式高于目标范围时，则降低推注剂量的TDI百分比。

当高血糖风险高于阈值并且每日胰岛素模式低于目标范围时，则降低基础剂量的TDI百分比。

当低血糖风险高于阈值并且每日胰岛素模式低于目标范围时，则提高推注剂量的TDI百分比。

当存在低血糖风险而没有高血糖风险，或者反过来时，可分别减少或增加TDI。

对TDI进行的更改可以是独立的，也可以组合对基础剂量/推注剂量进行的更改。

在一些情况下，其中增加或减少仅应用于每日胰岛素的一个方面，TDI可随其分别增加或减少。在一些情况下，确定对TDI进行调整。

在一些实施方案中，允许TDI有所变化，同时更改基础剂量/推注剂量比例；然而，可应用可允许的TDI更改极限。

如果TDI落在可接受的更改极限之外，则可相对于每日胰岛素的其他方面的进一步调整来重新评价所确定的调整，直到满足附加标准，例如，针对血糖风险的标准、针对每日胰岛素模式的标准以及另外的标准，诸如可允许的TDI、医生推荐的基础胰岛素范围、与胰岛素的可用单位相关联的特定标准(例如，四舍五入为整数)、与给药方法相关联的极限等。

在一些情况下，例如，基于相对于低血糖风险的高血糖风险，可以确定组合(i)减少基础剂量和(ii)增加推注剂量。

TDI可以是变体，并且系统和方法可识别例如25至75百分率范围并且标记患者在一天中经历/报告不寻常的胰岛素总量的情况。

在一些情况下，数据集和相关联的每日胰岛素模式的一致性可能不足以使用本文所述的系统和方法在缺乏关于患者的每日行为模式的附加洞察的情况下准确地确定调整，患者的每日行为模式可能由于多种原因而发生，例如，因为每天的需求/活动/行为/进食行为存在差异。例如，TDI或每日基础总量(TDB)需求可能每天都不一样。有时，患者数据是高度可变的或甚至是错误表达的。在这些情况下，可以在反馈查看与调整确定之前、与之相结合、之后或迭代中执行解决界外值数据和/或数据的波动。

图10是示出以TDI百分比表示的每天(x轴)的基础剂量(y轴)的图1000，其中每天表示具有足以确定推荐的数据(不包括界外值)的一天。阴影带1010表示作为TDI百分比的基础剂量的45％至55％的目标范围。X轴是当天有足够的用于计算的质量数据的天数(不必是连续的，而是基础剂量数据值百分比和推注剂量数据值百分比是完整且没有偏离的所有各天)。

星号1020是表示作为单天的TDI百分比的基础剂量的数据点。星号1020的均值正好在虚线矩形带1030的中间，并且95％CI是均值在该带内的置信度。

在目标范围的中间的虚线矩形带1030是数据点均值估计的95％置信区间，并且该带较窄并且完全在目标范围之内。在本示例中，落入目标范围之内的非常窄的带指示实际的基础剂量百分比均值非常接近样本平均值(置信度为95％)。还指示，基础剂量百分比的每日变化非常小，并且此处非常接近50％的TDI基础剂量，这意味着95％的时间，其非常接近当天中的TDI基础剂量百分比的值的范围。这举例说明了基础剂量与推注剂量比例为较好的50/50的得到良好控制的患者。

这是可能不需要对每日胰岛素进行所推荐的调整的人的示例。本文别处更详细描述的另外的示例示出患有糖尿病的典型患者的其它场景，患有糖尿病的典型患者将受益于本文所述的用于每日对基础剂量值和/或推注剂量值进行调整的系统和方法。

在350处，将一个推荐(或多个推荐)输出到糖尿病管理系统。推荐可以呈报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令、治疗优化算法等等的形式。附加地或另选地，可以向患者、医生或其他医疗专业人员、管理员或管理糖尿病的任何装置、系统和/或算法提供推荐。在一些实施方式中，可以向患者、医生、医疗专业人员、管理员等发送关于任何界外值数据、数据的波动、所确定的具有询问或观察结果的推荐等的消息，在具有或缺乏附加上下文(例如，关于波动)的情况下制定推荐，提示进行反馈以重新运行算法。

在一些实施方案中，将所确定的调整(例如，数值调整或推荐)四舍五入为整数值或其他适用单位。

例如，当输出到胰岛素输送系统时，通过对碳水化合物比例和/或校正因子进行成比例的更改，可实现所确定的推注剂量调整。

所确定的调整的另一种实施方式可以是增加或减少基础剂量和/或推注剂量特定百分比而不是特定量，诸如增加或减少10％。

所确定的推荐可以与消息一起输出，以根据环境或行为一致性(例如关于锻炼行为或饮食模式)调整胰岛素。

在一些情况下，不推荐进行更改，而是告知患者尽管他们实现了基础胰岛素和推注胰岛素之间的合理平衡，但是存在显著的高血糖风险和/或低血糖风险，并且推荐他们与医生进行会诊以讨论造成血糖在范围之外的其他来源。

预期本文所述的系统、方法和/或算法可实现为开环治疗滴定算法或系统的模块。

图11是解决每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据的方法1100的流程图。在一些情况下，界外值数据(例如，丢失或错误表示的患者数据)可能影响数据集和相关联的每日胰岛素模式的准确性。受损的数据完整性的示例包括无法记录(或及时记录)基础剂量事件和/或推注剂量事件，可能是由“所连接的”胰岛素笔或胰岛素泵发生的技术故障而引起。界外值活动的示例包括跑马拉松和爬山，在这些活动中，患者可能有意显著偏离处方基础胰岛素一天或多天。可在本文所述的方法的步骤中的任一步骤之前、期间和/或之后执行解决界外值，例如，作为数据清理和/或确认步骤和/或作为该方法的一个或多个步骤内的反馈循环。

在1110处，在每日胰岛素关系模式数据集中识别界外值数据，该界外值数据可能是不准确的数据点或包含错误表达的数据点。界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据，这可能导致胰岛素调整推荐不正确。预期可能存在出现很多界外值的一些情况，并且非界外值展示非常宽泛的每日基础剂量百分比的范围，使得尽管存在血糖风险，但是无法制定均衡推荐。

不准确的数据包括丢失的数据和/或不准确标记的数据。不准确的数据包括用于识别的底层数据集中的任何数据，包括丢失的数据(一天内没有报告推注胰岛素)、时间戳不正确的信息，或以其它方式受损或错误的数据、空字段、零值等。示例包括患者忘记输入推注剂量信息和/或数据未正确地从胰岛素输送装置传送到运行每日胰岛素关系评价算法的软件。

在使用两种不同的胰岛素笔来输送基础胰岛素和输送推注胰岛素的MDI(每日多次注射)患者的示例性用例中，同步和/或手动数据输入所输送的基础量和推注量可能会出现用户驱动的错误或技术相关的错误。

错误表达的数据包括可能是准确的但是由进食或活动模式中的界外值行为而引起的数据。数据可能是异常，也可能由界外值行为驱动。界外值行为的示例包括禁食和暴饮暴食、胰岛素耗尽、跑马拉松、其它情有可原的情况等，这是影响每日模式分析的准确性的数据。

识别界外值数据包括识别上文所述或如本领域的技术人员所理解的任何不准确或错误表达的数据。

在1120处，分析界外值数据。分析每日胰岛素关系模式中的界外值数据包括分析作为分析底层的数据集以确定是否存在足够优质的用于制定推荐和/或确定调整的数据。

这样，可以确保基础剂量与推注剂量比例的一致模式。在缺乏一致模式的情况下，调整确定可能不准确或不相关。

一般而言，基础剂量百分比低于预定阈值或大于另一个预定阈值的任何一天是可能(i)缺失关于胰岛素输送的信息或(ii)或存在关于当天的一些非代表性信息(例如，患者的基础胰岛素耗尽、跑马拉松等)的一天。

分析界外值数据可以就像忽略或删除没有基础剂量或没有推注剂量的数据集中的数据一样简单。在一些实施方式中，本文所述的系统和方法的对每日胰岛素模式进行的分析包括对本文进一步描述的每日胰岛素方面中的至少两个方面进行的分析。与那些每日胰岛素方面中的至少两个方面相关联的数据包括基础剂量和推注剂量(以及因此每日胰岛素总量)两者的完整数据集。在缺乏基础剂量或推注剂量的每日数据的情况下，本文所述的系统和方法可能输出不准确的推荐。

在一些实施方案中，分析数据集的统计一致性以确保能够获得一致的模式。

在一些实施方案中，系统和方法分析满足一致性阈值的最少天数的数据集。可确保针对当天计算得出的实际比例落在可能的比例的某些合理宽泛范围(例如，在10％至90％之间的某处)之内和/或特定天数满足标准。

分析可以评价各天之间的一致性和/或波动，例如，由阈值限定的统计偏差，例如，如果比例的置信区间为95％，宽于TDI的可允许范围。

在一些实施方式中，从历史记录收集每日TDB值和每日TDI值，丢弃不符合的各天。

在一些实施方式中，至少一周的CGM数据用于确定模式。

图12是每日胰岛素关系数据集中的患者内的界外值数据的示例的图1200，该每日胰岛素关系数据集指示底层数据集中的界外值数据，当被分析时，该底层数据集可表示：不准确的数据(例如，缺失基础剂量数据或推注剂量数据)和/或错误表达的数据(不一致的基础剂量数据或推注剂量数据)。在这种情况下，有多天的基础胰岛素是中值基础剂量值的两倍，并且有对应多天的基础胰岛素为零。这可能反映了患者在给定的一天(形成0基础剂量日)推迟服用他/她的基础胰岛素，并且然后在正常时间额外服用常规处方的基础剂量(形成2倍基础剂量日)的情况。在一些实施方案中，本文所述的系统和方法可移除或忽略这种类型的各天。

在1130处，从每日胰岛素关系模式数据集中移除界外值数据。在一些实施方式中，在数据的范围之上对TDI进行评价，以确定数据是否在预定范围之内。可使用数据集的TDI范围来限定用于调整确定方法步骤的TDI范围，使用识别(及移除)数据集的界外值。

在1140(可选)处，输出与从每日胰岛素关系模式数据集中移除的界外值数据相关的信息(例如，输出到患者、医生、管理员、存储装置、报告等)。可将界外值数据的移除传送到糖尿病管理系统和/或反馈回到本文所述的方法中的一种或多种方法。在一些实施方式中，可以告知(例如，通过消息)患者和/或医生确定根本原因或确认数据的准确性或表示。

图13是解决每日胰岛素关系模式的波动的方法1300的流程图。当数据落在一个或多个预定标准之外时，例如，通过将所定量的胰岛素关系模式数据与目标范围进行比较，可触发解决波动的过程。标准包括数据是否和/或有多少落在目标范围之上、之内和/或之下。

在一个示例中，如果均值的95％置信区间完全涵盖目标范围，则存在可靠的高于范围的各天并且存在可靠的低于范围的各天。在这种情况下，指示器可以指示类似“没有明确的对于您的基础剂量/推注剂量混合方案的模式”的内容，而不是仅仅指示“未明确超出范围”。图17是这种示例(例如，所定量的示例性每日胰岛素关系)的图1700。

在一些情况下，数据集和相关联的每日胰岛素模式可以是与数据波动(例如，随着时间变化的患者数据)相关联的模式的两个或更多个子集的超集。

可在图3的方法300和/或图11的方法1100的步骤中的任一步骤之前、期间和/或之后执行解决数据波动，例如，作为反馈循环(例如，将子集发送回到方法的一个或多个步骤内的确定步骤)。

在1310处，识别每日胰岛素关系模式数据集的波动。

在一些实施方案中，多于一个模式可以由数据集表示。一般而言，可能不会作出单一的一致性或系统性调整/确定。附加地或另选地，当患者已经针对这些行为差异进行自我调整时，实际上不存在待进行的调整。

模式的波动可能由较宽的置信区间(在阈值之外)引起，其中对时间段、一周中的各天等进行不同的分析可能形成多种不同的模式。

例如，通过分析单个数据点和/或针对一项或多项标准对均值和/或标准偏差进行评价，可识别波动。

识别波动的过程可包括评价数据的超集，本文别处描述的数据集，以识别与不同的每日胰岛素模式相关联的数据的一个或多个子集。

在1320处，分析每日胰岛素关系模式数据集的波动。分析数据的过程可包括分析落在目标范围之上、之内和/或之下的数据。

图14是每日胰岛素关系模式的波动的示例的图1400，其中该波动可基于一周中的各天等。例如，患者可能具有不同的生活方式(例如，夜班、交替锻炼模式、周末暴饮暴食等)并且需要可变的解决方案。

系统和/或方法的实现方式可询问患者和/或找到提取出模式的子集和/或分析与进食或活动相关的附加数据(在可用的情况下)的方式。

分析每日胰岛素关系模式的波动包括分析作为分析底层的数据集以确定是否存在足够优质的用于制定推荐和/或为整个数据集确定调整后的基础剂量推荐和/或推注剂量推荐的数据。

在一些情况下，数据集和相关联的每日胰岛素模式的一致性可能不足以使用本文所述的系统和方法在缺乏关于患者的每日行为模式的附加洞察的情况下准确地进行评价，患者的每日行为模式可能由于多种原因而发生，例如，因为每天的需求/活动/行为/进食行为存在差异。例如，TDI或每日基础总量(TDB)需求可能每天都不一样。有时，患者数据由于正常行为模式或异常行为模式而高度可变。

在1330处，基于所分析的每日胰岛素关系模式数据集的波动进行调整。调整可包括调整数据的定义(例如，24小时时间段的开始/结束)，这可能形成不同的睡眠模式、工作模式(夜班)及/或将数据分成两个或更多个不同的数据集/模式(例如，工作日与周末)。

因此，本文所述的系统和方法允许随着时间变化对TDI和/或基础剂量/推注剂量进行调适。在一些实施方式中，当在数据的范围之上的TDI在合理的范围内时，使用该技术。可实现各过程以尝试使其适用，例如，更改一天的定义和/或运行移动平均值。

可计算具有每日比例的TDI。可移除反馈循环中的界外值。可以在反馈循环内，并且可以基于CGM迹线更改一天的定义。对于具有每日比例的多个TDI，这些可以提供作为连续的平均移动平均值。在一些实施方式中，工作日可与周末(或工作日与休息日)区分开。在一些实施方式中，可以定义一天的结束。

现在对实施例进行说明。

实施例1：本示例示出(i)患者的历史数据指示存在低血糖风险和高血糖风险，但是(ii)基础胰岛素与每日胰岛素总量的比例并不明显在45％至55％的范围之外，最终形成“无变更”的推荐的情况。

图15是示出患有类型1糖尿病的患者的典型波动的CGM数据的示例的多个图1500。CGM数据表明患有类型1糖尿病的患者的典型波动。基础剂量注射通常是一致的，除了第15天，这可能会在基于数据对血糖风险进行评估的步骤之前触发界外值分析(移除)。还值得注意的是，推注模式是相当零散的，但是对于具有不同生活方式的患有类型1糖尿病的患者而言并非不寻常。

图16是示出高血糖风险和低血糖风险两者的图1600，例如，因为曲线确实超过可用于识别风险的+/-1阈值和/或因为两者可进行定量并且与可能需要通过基础剂量和/或推注剂量调整来解决的风险的水平相关。

图17是所定量的示例性每日胰岛素关系的图1700。然而，因为数据中存在如此多的界外值和如此多的波动，所以可能不明确如何制定推荐。由于没有报告基础剂量值，或者可能太晚/太早食用并且计数在不同的一天，所以至少其中一些界外值似乎已经发生。

图18是示出CI较宽(例如，与图10相比)的示例的图1800，示出了数据集中的更大波动。CI区1810至少部分地落入目标范围区1820之内，并且因此，每日胰岛素模式的均值估计可能落入目标范围之内。附加地，在本示例性数据集中，存在诸多界外值，以及证明非常宽泛范围的每日基础剂量百分比的非界外值，使得尽管存在一些血糖风险，但是此处确定不进行胰岛素推荐。

实施例2：本示例示出(i)患者的历史数据指示明显存在低血糖风险并且(ii)基础胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显高于45％至55％的范围(等同于推注胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显低于45％至55％的范围)的情况。虽然胰岛素比例可以通过减少基础胰岛素或增加推注胰岛素(或两者)进行标准化，但是由于低血糖风险，系统/方法/设备在此处选择减少基础胰岛素，从而减少每日胰岛素总量。

图19是具有一致的基础剂量注射模式以及典型的推注波动的糖尿病患者的CGM数据波动的示例的多个图1900。与实施例1相比，图19示出每日基础胰岛素剂量的一些波动。在每日基础剂量发生更极端的波动的情况下，糖尿病管理系统的示例性输出可以推荐患者要在基础剂量/推注剂量行为策略和/或报告一致性方面做到更一致，以便利用推荐器。

图20是血糖风险曲线的图2000，其示出了尤其是在早晨的单方面低血糖风险的示例，并且其可如本文别处更详细描述的那样进行定量。

图21是示出以TDI的推注剂量百分比绘制出的每日胰岛素关系的图2100，其中每日胰岛素数据完全落在目标范围之外。具体地，推注剂量百分比始终低于预期(相对于目标范围)。

图22是示出基础剂量百分比的每日胰岛素模式置信区间的图2200，其远高于目标范围2210。在该示例性数据集中，基于根据风险曲线(图20)和所定量的每日胰岛素模式(图21)进行评估的单方面低血糖风险，系统和方法确定通过减少基础量来减少基础剂量百分比的推荐。

糖尿病管理系统的示例性输出可包括特定量，例如“基础剂量减少10％”。

实施例3：本示例示出(i)患者的历史数据指示明显存在高血糖风险并且(ii)基础胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显高于45％至55％的范围(等同于推注胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显低于45％至55％的范围)的情况。虽然胰岛素比例可以通过减少基础胰岛素或增加推注胰岛素(或两者)进行标准化，但是由于高血糖风险，系统/方法/设备在此处选择增加推注胰岛素，从而增加每日胰岛素总量。

图23是指示非常一致地遵守基础胰岛素处方的数据的示例的多个图2300，除了经历重度低血糖后第7天之后的一周，患者可能已决定减弱基础胰岛素以避免重复发生。

图24是识别超过阈值1的高血糖风险的血糖风险曲线的图2400。该数据指示患者始终管理胰岛素以避免出现低血糖，有时称为“低血糖恐惧症”个体。

图25是绘制在推注剂量与TDI的关系的图上的每日胰岛素关系数据的示例的图2500，示出了数据点如何落在TDI的45％至55％推注剂量的目标范围之外。

图26是提供由于高血糖而通过增加推注量来降低基础剂量百分比的推荐的示例的图2600。当高血糖是所评估的风险(单方面)时，患者的系统需要更多胰岛素，并且因为每日胰岛素模式指示有过多基础剂量，所以系统/方法的逻辑被设计成例如通过增加推注剂量来增加胰岛素并且降低基础剂量百分比。

糖尿病管理系统的示例性输出可以是将所有推注剂量(除了基础推注剂量之外)增加10％，或者对碳水化合物比例和/或校正因子的参数变更进行编程，从而将会从用于在进餐时和/或用于校正的推注剂量计算器输出所增加的推注剂量。

实施例4：本示例示出(i)患者的历史数据指示明显存在高血糖风险并且(ii)基础胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显低于45％至55％的范围(等同于推注胰岛素与每日胰岛素总量的比例明显高于45％至55％的范围)的情况。虽然胰岛素比例可以通过增加基础胰岛素或减少推注胰岛素(或两者)进行标准化，但是由于高血糖风险，系统/方法/设备在此处选择增加基础胰岛素，从而增加每日胰岛素总量。

图27是患者出现高葡萄糖波动的示例的多个图2700，该波动由接近或处于400mg/dL的众多葡萄糖尖峰指示。患者似乎非常一致地每天服用一次约23单位的基础胰岛素，并且当天全天的胰岛素的变化可能归因于推注胰岛素输送。

图28是识别高于预定阈值1(此处甚至超过2)的高血糖风险的血糖风险曲线的图2800。当对高血糖风险进行定量时，例如，高于0的所有值的曲线下的面积(阴影2810)与高于阈值的葡萄糖相关，可以看出，风险评估与高血糖风险高度相关。高于高血糖葡萄糖阈值的量明显大于低于低血糖阈值的量，表明针对高血糖风险的权重很大。低血糖风险曲线均未落在阈值1之外。该患者所经历的问题与高血糖相关，而不是与低血糖相关。

图29是所定量的示例性每日胰岛素关系的图2900，该图将推注剂量绘制为TDI的百分比，推注剂量的百分比很高，完全落在45％至55％的目标范围之外。推论则表明作为TDI胰岛素的百分比的基础剂量过低，在45％至55％的目标范围之外。

图30是示出尽管一个数据点(表示一天中的每日胰岛素模式)落在目标范围之内，但是每日基础胰岛素百分比的均值的置信区间明显落在TDI的基础剂量百分比的由阴影区域3010表示的目标范围之外(即，之下)的图3000。在该示例性数据集中，基于图28中识别的高血糖风险和图29中识别的每日胰岛素关系模式，本文所述的系统和方法确定通过增加基础量来增加基础剂量百分比的推荐。

糖尿病管理系统的示例性输出可包括数字推荐，诸如“每日基础剂量增加10％”，或者定性推荐，诸如“增加基础剂量，请就医以获得详细指导”。

图31示出其中可以实现示例性实施方案和方面的示例性计算环境。计算装置环境仅是合适的计算环境的一个示例，并且不旨在对使用范围或功能提出任何限制。

可使用许多其他通用或专用计算装置环境或配置。适合使用的公知的计算装置、环境和/或配置的示例包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持或膝上型装置、多处理器系统、基于微处理器的系统、网络个人计算机(PC)、小型计算机、大型计算机、嵌入式系统、包括任何上述系统或装置的分布式计算环境等。

可使用由计算机执行的诸如程序模块的计算机可执行指令。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。可使用分布式计算环境，其中任务由通过通信网络或其他数据传输介质链接的远程处理装置来执行。在分布式计算环境中，程序模块和其他数据可位于包括存储器存储装置的本地和远程计算机存储介质中。

参考图31，用于实现本文所述的各方面的示例性系统包括诸如计算装置3100的计算装置。在其最基本的配置中，计算装置3100通常包括至少一个处理单元3102和存储器3104。根据计算装置的确切配置和类型，存储器3104可以是易失性的(诸如，随机存取存储器(RAM))、非易失性的(诸如，只读存储器(ROM)、闪存等)或两者的某种组合。在图31中通过虚线3106示出这最基本的配置。

计算装置3100可具有附加的特征/功能。例如，计算装置3100可包括附加的存储装置(可移动和/或不可移动)，包括但不限于磁盘或光盘或磁带。此类附加的存储装置在图31中由可移动存储装置3108和不可移动存储装置3110示出。

计算装置3100通常包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是能够由装置3100访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质、可移动和不可移动介质。

计算机存储介质包括以任何信息存储方法或技术实现的易失性和非易失性、以及可移动和不可移动介质，诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。存储器3104、可移动存储装置3108和不可移动存储装置3110都是计算机存储介质的示例。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光学存储器、盒式磁带、磁带、磁盘存储器或其他磁存储装置，或可用于存储所需信息并能够由计算装置3100访问的任何其他介质。任何此类计算机存储介质都可以是计算装置3100的一部分。

计算装置3100可包括允许该装置与其他装置通信的通信连接3112。计算装置3100还可以具有诸如键盘、鼠标、笔、语音输入装置、触摸输入装置等的输入装置3114。也可包括诸如显示器、扬声器、打印机等的输出装置3116。所有这些装置在本领域中是公知的，在此不需要详细讨论。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。该方法还包括在对血糖风险进行评估以及对每日胰岛素关系进行定量之前，接收患者的葡萄糖数据和胰岛素数据。血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。评估血糖风险使用预测和状态估计中的至少一者。根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对血糖风险进行评估。该方法还包括生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。该方法还包括基于连续数天内的每天的每日胰岛素的方面，识别关系模式。基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。该方法还包括在对血糖风险进行评估和对每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除葡萄糖数据和胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。当每日胰岛素模式在目标范围之外时，执行确定推荐，并且其中推荐基于血糖风险。当每日胰岛素模式在目标范围之外并且基于血糖风险得到确认时，执行确定推荐，其中推荐基于每日胰岛素模式在该范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。当每日胰岛素模式在目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定推荐。更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令，或治疗优化算法的形式。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。计算机可读介质还包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统在对血糖风险进行评估和对每日胰岛素关系进行定量之前，接收患者的葡萄糖数据和胰岛素数据。血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。评估血糖风险使用预测和状态估计中的至少一者。根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对血糖风险进行评估。计算机可读介质还包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。计算机可读介质还包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统基于连续数天内的每天的每日胰岛素的方面，识别关系模式。基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。计算机可读介质还包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统在对血糖风险进行评估和对每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除葡萄糖数据和胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。当每日胰岛素模式在目标范围之外时，执行确定推荐，并且其中推荐基于血糖风险。当每日胰岛素模式在目标范围之外并且基于血糖风险得到确认时，执行确定推荐，其中推荐基于每日胰岛素模式在该范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。当每日胰岛素模式在目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定推荐。更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令，或治疗优化算法的形式。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。血糖风险评估器还被配置为在对血糖风险进行评估以及对每日胰岛素关系进行定量之前，接收患者的葡萄糖数据和胰岛素数据。血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。评估血糖风险使用预测和状态估计中的至少一者。根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对血糖风险进行评估。胰岛素关系定量器或胰岛素推荐器还被配置为生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。胰岛素关系定量器还被配置为基于在连续数天内的每天的每日胰岛素的方面，识别关系模式。基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。血糖风险评估器还被配置为在对血糖风险进行评估和对每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除葡萄糖数据和胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。当每日胰岛素模式在目标范围之外时，执行确定推荐，并且其中推荐基于血糖风险。当每日胰岛素模式在目标范围之外并且基于血糖风险得到确认时，执行确定推荐，其中推荐基于每日胰岛素模式在该范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。当每日胰岛素模式在目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定推荐。更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令，或治疗优化算法的形式。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。分析界外值数据包括分析数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。该方法还包括输出与从每日胰岛素关系模式数据集中移除的界外值数据相关的信息。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。分析界外值数据包括分析数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。计算机可读介质还包括指令，该指令在由至少一个处理器执行时使得系统输出与从每日胰岛素关系模式数据集中移除的界外值数据相关的信息。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。分析界外值数据包括分析数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。胰岛素推荐器还被配置为输出与从每日胰岛素关系模式数据集中移除的界外值数据相关的信息。

实施方式可包括以下特征中的一些特征或全部特征。识别波动包括分析单个数据点或评价相对于一项或多项标准的均值或标准偏差中的至少一者。识别波动包括评价数据的超集以识别与不同的每日胰岛素模式相关联的一个或多个数据子集。进行调整包括调整数据的定义以及将数据划分成多个不同的数据集或模式中的至少一者。

应当理解，本文描述的各种技术可结合硬件组件或软件组件来实现，或者在适当的情况下，结合两者的组合来实现。可使用的例示性性硬件组件包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。当前公开的主题的方法和装置或其某些方面或部分可采取在诸如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或任何其他机器可读存储介质的有形介质中实现的程序代码(即，指令)的形式，其中，当程序代码被加载到诸如计算机的机器中并执行时，该机器变成用于实践当前公开的主题的装置。

虽然示例性实施方式可指代在一个或多个独立计算机系统的上下文中利用当前公开的主题的各方面，但是该主题不限于此，而是可以结合诸如网络或分布式计算环境的任何计算环境来实现。此外，当前公开的主题的各方面可在多个处理芯片或装置中或跨多个处理芯片或装置实现，并且存储装置可类似地跨多个装置实现。诸如，此类装置可包括个人计算机、网络服务器和手持装置。

虽然已经以结构特征和/或方法动作专用的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求中定义的主题不必限于上述特定特征或动作。相反，上面描述的特定特征和动作被公开为实现权利要求的示例性形式。

Claims

1.一种方法，所述方法包括：

基于患者的葡萄糖数据，对血糖风险进行评估，其中所述葡萄糖数据包括在特定时间段内接收到的所述患者的连续葡萄糖监测(CGM)数据或扫描式葡萄糖监测(FGM)数据，其中所述血糖风险包括高血糖风险和低血糖风险中的至少一者；

基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量，其中基于所述胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量包括计算在所述时间段内的每天的每日胰岛素的多个方面并且比较在所述时间段内的所述计算得出的方面，其中所述胰岛素数据包括基础胰岛素数据和推注胰岛素数据，其中针对所述患者的所述基础胰岛素数据和所述推注胰岛素数据是在所述时间段内接收到；

基于目标范围和所述血糖风险以及所述每日胰岛素关系定量，确定针对患者的每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，其中所述推荐包括更改基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者；以及

将所述推荐输出到糖尿病管理系统。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括在对所述血糖风险进行评估以及对所述每日胰岛素关系进行定量之前，接收针对所述患者的所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中对所述血糖风险进行评估使用预测和状态估计中的至少一者。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG(血糖)事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对所述血糖风险进行评估。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，所述方法还包括生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中所述每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，所述方法还包括基于连续数天内的每天的所述每日胰岛素的方面，识别关系模式。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中基于胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，所述方法还包括在对所述血糖风险进行评估和对所述每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。

11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外时，执行确定所述推荐，并且其中所述推荐基于所述血糖风险。

12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外并且基于所述血糖风险得到确认时，执行确定所述推荐，其中所述推荐基于所述每日胰岛素模式在所述范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。

13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定所述推荐。

14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其中所述更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。

15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其中所述推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令、或治疗优化算法的形式。

16.一种系统，所述系统包括：

至少一个处理器；和

非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统：

将所述推荐输出到糖尿病管理系统。

17.根据权利要求16所述的系统，其中所述计算机可读介质还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统在对所述血糖风险进行评估和对所述每日胰岛素关系进行定量之前，接收所述患者的所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据。

18.根据权利要求16或17所述的系统，其中所述血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。

19.根据权利要求16-18中任一项所述的系统，其中对所述血糖风险进行评估使用预测和状态估计中的至少一者。

20.根据权利要求16-19中任一项所述的系统，其中根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG(血糖)事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对所述血糖风险进行评估。

21.根据权利要求16-20中任一项所述的系统，其中所述计算机可读介质还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。

22.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其中所述每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。

23.根据权利要求16-22中任一项所述的系统，其中所述计算机可读介质还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统基于连续数天内的每天的所述每日胰岛素的方面，识别关系模式。

24.根据权利要求16-23中任一项所述的系统，其中基于胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。

25.根据权利要求16-24中任一项所述的系统，其中所述计算机可读介质还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统在对所述血糖风险进行评估和对所述每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。

26.根据权利要求16-25中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外时，执行确定所述推荐，并且其中所述推荐基于所述血糖风险。

27.根据权利要求16-26中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外并且基于所述血糖风险得到确认时，执行确定所述推荐，其中所述推荐基于所述每日胰岛素模式在所述范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。

28.根据权利要求16-27中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定所述推荐。

29.根据权利要求16-28中任一项所述的系统，其中所述更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。

30.根据权利要求16-29中任一项所述的系统，其中所述推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令，或治疗优化算法的形式。

31.一种系统，所述系统包括：

血糖风险评估器，所述血糖风险评估器被配置为基于患者的葡萄糖数据，对血糖风险进行评估，其中所述葡萄糖数据包括在特定时间段内接收到的所述患者的连续葡萄糖监测(CGM)数据或扫描式葡萄糖监测(FGM)数据，其中所述血糖风险包括高血糖风险和低血糖风险中的至少一者；

胰岛素关系定量器，所述胰岛素关系定量器被配置为基于胰岛素数据，对每日胰岛素关系进行定量，其中基于所述胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量包括计算在所述时间段内的每天的每日胰岛素的多个方面并且比较在所述时间段内的所述计算得出的方面，其中所述胰岛素数据包括基础胰岛素数据和推注胰岛素数据，其中针对所述患者的所述基础胰岛素数据和所述推注胰岛素数据在所述时间段内接收到；和

胰岛素推荐器，所述胰岛素推荐器被配置为基于目标范围和所述血糖风险以及所述每日胰岛素关系量化来确定针对患者的每日胰岛素的一个或多个方面的推荐，其中所述推荐包括更改基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者，并且将所述推荐输出到糖尿病管理系统。

32.根据权利要求31所述的系统，其中所述血糖风险评估器还被配置为在对所述血糖风险进行评估以及对所述每日胰岛素关系进行定量之前，接收所述患者的所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据。

33.根据权利要求31或32所述的系统，其中所述血糖风险是当前的和未来的高血糖和/或低血糖的风险的定量。

34.根据权利要求31-33中任一项所述的系统，其中对所述血糖风险进行评估使用预测和状态估计中的至少一者。

35.根据权利要求31-34中任一项所述的系统，其中根据样本均值、样本方差、范围内时间、高/低BG(血糖)事件、低血糖风险、高血糖风险和总体风险中的至少一者，对所述血糖风险进行评估。

36.根据权利要求31-35中任一项所述的系统，其中所述胰岛素关系定量器或所述胰岛素推荐器还被配置为生成示出血糖风险的定量评估结果的风险曲线。

37.根据权利要求31-36中任一项所述的系统，其中所述每日胰岛素的方面包括每日胰岛素总量、每日基础总量或每日推注总量中的至少一者。

38.根据权利要求31-37中任一项所述的系统，其中所述胰岛素关系定量器还被配置为基于在连续数天内的每天的所述每日胰岛素的方面，识别关系模式。

39.根据权利要求31-38中任一项所述的系统，其中基于胰岛素数据，对所述每日胰岛素关系进行定量还包括计算每日胰岛素的一个方面相对于另一个方面的比例和百分比中的至少一者。

40.根据权利要求31-39中任一项所述的系统，其中所述血糖风险评估器还被配置为在对所述血糖风险进行评估和对所述每日胰岛素关系进行定量中的至少一者之前，移除所述葡萄糖数据和所述胰岛素数据中的至少一者中的界外值数据。

41.根据权利要求31-40中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外时，执行确定所述推荐，并且其中所述推荐基于所述血糖风险。

42.根据权利要求31-41中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之外并且基于所述血糖风险得到确认时，执行确定所述推荐，其中所述推荐基于所述每日胰岛素模式在所述范围之外的量以及风险的定量评估结果和风险的定性评估结果中的至少一者。

43.根据权利要求31-42中任一项所述的系统，其中当每日胰岛素模式在所述目标范围之内并且当血糖风险未能满足至少一项标准时，执行确定所述推荐。

44.根据权利要求31-43中任一项所述的系统，其中所述更改包括增加或减少基础胰岛素、推注胰岛素和每日胰岛素总量中的至少一者的量。

45.根据权利要求31-44中任一项所述的系统，其中所述推荐采用报告、到达胰岛素输送系统的命令或信号或指令，或治疗优化算法的形式。

46.一种方法，所述方法包括：

识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；

分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；

从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除所述界外值数据；以及

将所述界外值数据的所述移除传送到糖尿病管理系统。

47.根据权利要求46所述的方法，其中所述界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。

48.根据权利要求46或47所述的方法，其中分析所述界外值数据包括分析所述数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。

49.根据权利要求46-48中任一项所述的方法，所述方法还包括输出与从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除的所述界外值数据相关的信息。

50.一种系统，所述系统包括：

至少一个处理器；和

识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；

分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；

将所述界外值数据的所述移除传送到糖尿病管理系统。

51.根据权利要求50所述的系统，其中所述界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。

52.根据权利要求50或51所述的系统，其中分析所述界外值数据包括分析所述数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。

53.根据权利要求50-52中任一项所述的系统，其中所述计算机可读介质还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述系统输出与从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除的所述界外值数据相关的信息。

54.一种系统，所述系统包括：

胰岛素关系定量器，所述胰岛素关系定量器被配置为：

识别每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；

分析每日胰岛素关系模式数据集中的界外值数据；以及

从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除所述界外值数据；和

胰岛素推荐器，所述胰岛素推荐器被配置为将所述界外值数据的所述移除传送到糖尿病管理系统。

55.根据权利要求54所述的系统，其中所述界外值数据包括影响模式分析的准确性的不准确或错误表达的数据。

56.根据权利要求54或55所述的系统，其中分析所述界外值数据包括分析所述数据集以确定是否能够制定推荐和调整中的至少一者。

57.根据权利要求54-56中任一项所述的系统，其中所述胰岛素推荐器还被配置为输出与从所述每日胰岛素关系模式数据集中移除的所述界外值数据相关的信息。

58.一种方法，所述方法包括：

识别每日胰岛素关系模式数据集的波动；

分析所述波动，包括分析落入目标范围之上、之内或之下中的至少一者的数据；以及

基于所述分析对所述数据集进行调整。

59.根据权利要求58所述的方法，其中识别所述波动包括分析单个数据点或评价相对于一项或多项标准的均值或标准偏差中的至少一者。

60.根据权利要求58或59所述的方法，其中识别所述波动包括评价数据的超集以识别与不同的每日胰岛素模式相关联的一个或多个数据子集。

61.根据权利要求58-60中任一项所述的方法，其中进行调整包括调整数据的定义以及将数据划分成多个不同的数据集或模式中的至少一者。

62.一种系统，所述系统包括：

至少一个处理器；和

识别每日胰岛素关系模式数据集的波动；

基于所述分析对所述数据集进行调整。

63.根据权利要求62所述的系统，其中识别所述波动包括分析单个数据点或评价相对于一项或多项标准的均值或标准偏差中的至少一者。

64.根据权利要求62或63所述的系统，其中识别所述波动包括评价数据的超集以识别与不同的每日胰岛素模式相关联的一个或多个数据子集。

65.根据权利要求62-64中任一项所述的系统，其中进行调整包括调整数据的定义以及将数据划分成多个不同的数据集或模式中的至少一者。

66.一种系统，所述系统包括：

被配置为进行以下操作的胰岛素关系定量器或胰岛素推荐器中的至少一者：

识别每日胰岛素关系模式数据集的波动；

基于所述分析对所述数据集进行调整。

67.根据权利要求66所述的系统，其中识别所述波动包括分析单个数据点或评价相对于一项或多项标准的均值或标准偏差中的至少一者。

68.根据权利要求66或67所述的系统，其中识别所述波动包括评价数据的超集以识别与不同的每日胰岛素模式相关联的一个或多个数据子集。

69.根据权利要求66-68中任一项所述的系统，其中进行调整包括调整数据的定义以及将数据划分成多个不同的数据集或模式中的至少一者。