JP2009521249A - 薬物投与情報を決定するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

薬物投与情報を決定するためのシステムは、第１のパラメータ成分及び第２のパラメータ成分を有するフィードフォワード情報のユーザ入力を提供する入力装置と、データ記憶装置と、プロセッサとを含むことができる。データ記憶装置は、第１及び第２のパラメータの値を薬物投与情報に相関付けるマップを記憶することができる。プロセッサは、フィードフォワード情報のユーザ入力に応答し、マップに従って対応する薬物投与情報を決定することができる。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２００５年１２月８日に出願された米国特許出願第１１／２９７，７３３号に対する優先権を主張し、本開示事項は引用により全体が本明細書に組み込まれる。
（技術分野）

本発明は、一般に、薬物投与情報を決定するための技術に関し、より具体的には、ユーザ関連フィードフォワード情報に関するユーザ入力に基づいてインシュリン投与情報を決定するためのシステムに関する。

ユーザにより与えられるある量のフィードフォワード情報に基づいて、種々の種類、種々の量、及び／又は種々の間隔でのインシュリンボーラスを推奨するか自動的に投与するように構成された幾つかの糖尿病制御装置が存在する。このようなボーラス情報を決定する際に、ユーザが与えることが必要とされるこのようなフィードフォワード情報の内容を単純にし、その量を最小限にすることが望ましい。

本発明は、添付の請求項に記載された特徴の１つ又はそれ以上、及び／又は以下の特徴及びその組合せの１つ又はそれ以上を含むことができる。薬物投与情報を決定するためのシステムは、第１のパラメータ成分及び第２のパラメータ成分を有するフィードフォワード情報のユーザ入力を提供する入力装置と、データ記憶装置と、プロセッサとを含むことができる。データ記憶装置は、第１及び第２のパラメータの値を薬物投与情報に相関付けるマップを記憶させることができる。プロセッサは、フィードフォワード情報のユーザ入力に応答し、マップに従って対応する薬物投与情報を決定することができる。

本システムは、ディスプレイユニットを更に含むことができる。プロセッサは、対応する薬物投与情報の少なくとも一部をディスプレイユニット上に表示するように構成することができる。プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、第１のパラメータの値により定められる第１の軸及び第２のパラメータの値により定められる第２の軸を有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成することができる。グラフィカルユーザインタフェースは、第１及び第２のパラメータ値の対応するペアの単一のユーザ選択項目の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供することができる。

グラフィカルユーザインタフェースは、第１及び第２のパラメータ値の対応するペアの単一のユーザ選択項目を提供するタッチ応答性インタフェースを含むことができる。
グラフィカルユーザインタフェースは、第１及び第２のパラメータ値の個別のペアの単一のユーザ選択項目を提供するグリッド型ユーザインタフェースを定めることができる。或いは、グラフィカルユーザインタフェースは、第１及び第２のパラメータ値の連続関数を定めることができる。

薬物は、血糖低下薬物とすることができる。薬物は、例えばインシュリンとすることができる。入力装置は、食事の炭水化物含量値に対応する第１のパラメータ成分と、ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度値に対応する第２のパラメータ成分とを有する食事情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成することができる。入力装置はディスプレイユニットを含むことができ、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、炭水化物含量の値により定められる第１の軸と、ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度値により定められる第２の軸とを有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成することができる。グラフィカルユーザインタフェースは、炭水化物含量及び期待速度値の対応するペアの単一のユーザ選択項目の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供することができる。

プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、炭水化物重量の直接推定の形式で炭水化物含量の値を表示するように構成することができる。或いは、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、食事量値の形式で炭水化物含量の値を表示するように構成することができる。或いは、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、基準食事量に対する食事量値の形式で炭水化物含量の値を表示するように構成することができる。

プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、食事持続時間値の形式で期待速度値を表示するように構成することができる。或いは、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、基準食事持続時間に対する食事持続時間値の形式で期待速度値を表示するように構成することができる。或いは、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、総血糖インデックス値の形式で期待速度値を表示するように構成することができる。

プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、炭水化物含量の値により定められる第１の軸と、ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度値により定められる第２の軸とを有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成することができる。グラフィカルユーザインタフェースは、炭水化物含量値及び期待速度値の対応するペアのユーザ選択項目の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供することができる。プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式で期待速度値を表示し、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の各々についての食事量値の形式で炭水化物含量値を表示するように構成することができる。グラフィカルユーザインタフェースは、脂肪量に関する食事量値、タンパク質量に関する食事量及び炭水化物量に関する食事量のユーザ選択の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供することができる。或いは、プロセッサは、ディスプレイユニットを制御し、脂肪、タンパク質及び炭水化物量にそれぞれ関する基準食事量値に対する脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式で食事量値を表示するように構成することができる。

入力装置は、運動情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成することができる。このような場合には、データ記憶装置は、運動情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶することができ、プロセッサは、運動情報のユーザ入力に応答し、追加マップを介して決定される修正情報に従って対応する薬物投与情報を修正することができる。

入力装置は、ユーザのストレス情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成することができる。このような場合には、データ記憶装置は、ユーザストレス情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶させることができ、プロセッサは、ユーザストレス情報のユーザ入力に応答し、追加マップを介して決定される修正情報に従って対応する薬物投与情報を修正することができる。

入力装置は、ユーザの疾病情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成することができる。このような場合には、データ記憶装置は、ユーザ疾病情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶することができ、プロセッサは、ユーザ疾病情報のユーザ入力に応答し、追加マップを介して決定される修正情報に従って対応する薬物投与情報を修正することができる。

入力装置は、ユーザの月経周期情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成することができる。このような場合には、データ記憶装置は、ユーザ月経周期情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶することができ、プロセッサは、ユーザ月経周期情報のユーザ入力に応答し、追加マップを介して決定される修正情報に従って対応する薬物投与情報を修正することができる。

プロセッサは、マップに従って決定された薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生を監視し、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、システムがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成することができる。システムがユーザの使用に許容可能であるとプロセッサが判断した場合、プロセッサは、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成することができる。システムは、ユーザフィードバック情報を入力する手段を更に含むことができる。プロセッサは、ユーザフィードバック情報を監視し、ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、システムがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成することができる。システムがユーザの使用に許容可能であるとプロセッサが判断した場合、プロセッサは、ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成することができる。

本システムは、医療従事者フィードバック情報の入力を提供する手段を更に含むことができる。プロセッサは、医療従事者フィードバック情報を監視し、医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、システムがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成することができる。システムがユーザの使用に許容可能であるとプロセッサが判断した場合、プロセッサは、医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成することができる。

本システムは、１つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答して１つ又はそれ以上のユーザ状態と異なる他のユーザの状態を推定する少なくとも１つのモデルベース関数を更に含むことができる。プロセッサは、少なくとも１つのモデルベース関数を監視し、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、システムがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成することができる。システムがユーザの使用に許容可能であるとプロセッサが判断した場合、プロセッサは、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成することができる。

薬物投与情報を決定する方法は、フィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階を含み、このフィードフォワード情報は、第１のパラメータ及び第２のパラメータのユーザ指定値を含む。本方法は、第１及び第２のパラメータを薬物投与情報に相関付ける段階を更に含むことができる。
本方法は、薬物投与情報の少なくとも一部をディスプレイユニット上に表示する段階を更に含むことができる。

第１及び第２のパラメータを薬物投与情報に相関付ける段階は、第１のパラメータの値及び第２のパラメータの値を対応する薬物投与情報にマッピングするように構成されたマップを用いて、第１及び第２のパラメータを処理する段階を含むことができる。

フィードフォワード情報の単一のユーザ入力を入力装置が受け取る段階は、グラフィカルユーザインタフェースを介してフィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階を含み、グラフィカルユーザインタフェースは、第１のパラメータの値により定められる第１の軸及び第２のパラメータの値により定められる第２の軸を有する。

薬物は血糖低下薬物とすることができる。薬物は、例えばインシュリンとすることができる。第１のパラメータは、食事の炭水化物含量に対応することができ、第２のパラメータは、ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応することができる。

第１のパラメータの値は、炭水化物重量の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。或いは、第１のパラメータの値は、食事量値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。或いは、第１のパラメータの値は、基準食事量に対する食事量値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。

第２のパラメータの値は、食事持続時間値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。或いは、第２のパラメータの値は、基準食事持続時間に対する食事持続時間値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。或いは、第２のパラメータの値は、総血糖インデックス値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。

第２のパラメータ成分の値は、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。第１のパラメータ成分の値は、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の各々の食事量値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。第１のパラメータの値は、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量それぞれの各々の基準食事量値に対する脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量値の各々の食事量値の形式でグラフィカルユーザインタフェース上に表示することができる。

第１のパラメータが食事の炭水化物含量に対応し、第２のパラメータがユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応する実施形態では、本方法は、ユーザ運動情報を含む追加のフィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階と、ユーザ運動情報に従って薬物投与情報を修正する段階とを更に含むことができる。代替的に又はこれに加えて、本方法は、ユーザストレス情報を含む追加のフィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階と、ユーザストレス情報に従って薬物投与情報を修正する段階とを更に含むことができる。代替的に又はこれに加えて、本方法は、ユーザ疾病情報を含む追加のフィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階と、ユーザ疾病情報に従って薬物投与情報を修正する段階とを更に含むことができる。代替的に又はこれに加えて、本方法は、ユーザ月経周期情報を含む追加のフィードフォワード情報の単一のユーザ入力を受け取る段階と、ユーザ月経周期情報に従って薬物投与情報を修正する段階とを更に含むことができる。

本方法は、マップに従って決定された薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生を監視する段階と、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、本方法がユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを更に含むことができる。本方法は、ユーザの使用に許容可能である場合、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、本方法が再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、フィードフォワード情報と異なるユーザフィードバック情報を監視する段階と、ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、本方法がユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを含むことができる。本方法は、ユーザの使用に許容可能である場合には、少なくとも部分的にユーザフィードバック情報に基づいて、本方法が再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、医療従事者フィードバック情報を監視する段階と、本方法が、医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを更に含むことができる。本方法は、ユーザの使用に許容可能である場合には、医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、本方法が再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、１つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答して少なくとも１つのモデルベース関数を定め、１つ又はそれ以上のユーザの状態と異なる別のユーザの状態を推定する段階と、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、本方法がユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、を更に含むことができる。本方法は、ユーザにより用いることができる場合には、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、本方法が再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

薬物投与情報が決定されるフィードフォワード情報を患者が選択することができるように構成されたグラフィカルユーザインタフェースに対する患者の適合性を判断する方法を提供することができる。本方法は、フィードフォワード情報の幾つかのカテゴリの何れかを定める事象に関連する患者関連情報及び対応する薬物投与情報を収集する段階を含むことができる。本方法は、収集した患者関連情報を処理して、フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にする患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階を更に含むことができる。患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別することができる場合には、本方法は、収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階を更に含むことができる。フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できる場合、本方法は、フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減する段階を更に含むことができる。

収集した患者関連情報を処理して患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階は、患者関連情報の少なくとも１つの変数に従って患者関連情報を分別し、患者関連情報の全ての残りの変数に関して患者関連情報をプールする段階を含むことができる。収集した患者関連情報を処理して患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階は、少なくとも１つの変数に関する患者関連情報の変動係数を計算する段階を更に含むことができる。収集した患者関連情報を処理して患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階は、少なくとも１つの変数に関する患者関連情報の変動係数が最大変動係数を超えない場合には、フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて、少なくとも１つの変数で分別された患者関連情報が、薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にすることを判断する段階を更に含む。収集した患者関連情報を処理して患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階は、少なくとも１つの変数に関する患者関連情報の変動係数が最大変動係数を超える場合に、患者関連情報の少なくとも１つの変数に従って、且つ患者関連情報の少なくとももう１つの変数に従って患者関連情報を分別し、患者関連情報の残り全ての変数に関して患者関連情報をプールする段階と、少なくとも１つの変数及び少なくとももう１つの変数に関する患者関連情報についての変動係数を計算する段階と、少なくとも１つの変数及び少なくとももう１つの変数に関する患者関連情報の変動係数が最大変動係数を超えない場合には、少なくとも１つの変数及び少なくとももう１つの変数により分別された患者関連情報が、フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて、薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にすることを判断する段階とを更に含むことができる。収集した患者関連情報を処理して患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階が、少なくとも１つの変数及び少なくとももう１つの変数に関する患者関連情報の変動係数の何れかが最大変動係数を超える場合に、対応する数の変動係数の何れもが最大変動係数を超えなくなるまで、患者関連情報の反復的な精密プールを利用して、分別段階、計算段階、及び判断段階を実行することを更に含むことができる。

収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階は、フィードフォワード情報の全てのカテゴリの数についての併合シナリオを決定する段階を含むことができる。収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階は、併合シナリオの各々を分析し、その併合シナリオに従ってフィードフォワードカテゴリを併合することができるかどうかを判断する段階を更に含むことができる。収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階は、併合することができるフィードフォワードカテゴリを有する併合シナリオの各々から最良の併合シナリオを選択する段階を更に含むことができる。収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階は、最良の併合シナリオに従ってフィードフォワードカテゴリを併合する段階を更に含むことができる。収集した患者関連情報を処理してフィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階は、患者関連情報の１つ又はそれ以上の規則的パターンの各々に対して、判断段階、分析段階、選択段階及び併合段階を実行することを含むことができる。

本方法は、患者を事前選別して、患者がグラフィカルユーザインタフェースに対して許容可能な候補であるかどうかを判断する段階を更に含むことができる。本方法は、患者がグラフィカルユーザインタフェースに対して許容可能な候補である場合に限り、収集する段階と、２つの処理する段階と、低減する段階とを実行することを更に含むことができる。

本方法は、フィードフォワード情報の患者選択可能なカテゴリを対応する薬物投与情報にマッピングするマップを生成する段階と、該マップをグラフィカルユーザインタフェースで実行する段階とを更に含むことができる。

本方法は、マップに従って決定された薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生を監視する段階と、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを更に含むことができる。本方法は、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能である場合に、薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、フィードフォワード情報と異なるユーザフィードバック情報を監視する段階と、ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを含むことができる。本方法は、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能である場合に、ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、医療従事者フィードバック情報を監視する段階と、少なくとも部分的に医療従事者フィードバック情報に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを含むことができる。本方法は、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能である場合に、医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

本方法は、代替的に又はこれに加えて、１つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答して少なくとも１つのモデルベース関数を定め、１つ又はそれ以上のユーザの状態と異なるもう１つのユーザの状態を推定する段階と、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階とを含むことができる。本方法は、グラフィカルユーザインタフェースがユーザの使用に許容可能である場合に、少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含むことができる。

フィードフォワード情報により定められる事象は、患者により摂取される食事とすることができ、薬物は、血糖低下薬物とすることができる。フィードフォワード情報により定められる事象は更に、患者が行う運動を含むことができる。代替的に又はこれに加えて、フィードフォワード情報により定められる事象は更に、患者が経験するストレスを含むことができる。代替的に又はこれに加えて、フィードフォワード情報により定められる事象は更に、患者が経験する疾病を含むことができる。代替的に又はこれに加えて、フィードフォワード情報により定められる事象は更に、患者の月経周期を含むことができる。

フィードフォワード情報により定められる事象は、患者が行う運動事象とすることができ、薬物は、血糖低下薬物とすることができる。
フィードフォワード情報により定められる事象は、患者が経験するストレス事象とすることができ、薬物は、血糖低下薬物とすることができる。

フィードフォワード情報により定められる事象は、患者が経験する疾病事象とすることができ、薬物は、血糖低下薬物とすることができる。
フィードフォワード情報により定められる事象は、患者が経験する月経事象とすることができ、薬物は、血糖低下薬物とすることができる。

本発明は、以下の詳細な説明を考慮すると良好に理解され、上記で述べた以外の目的が明らかになるであろう。添付図面を参照しながらこのような説明を行う。

本発明の原理の理解を促すために、ここで添付図面に示される幾つかの例示的な実施形態を参照し、特定の用語を用いてこれを説明することにする。本明細書全体を通して、用語「ユーザ」及び「患者」は同義的に用いられる点は理解されるであろう。

ここで、図１を参照すると、薬物投与情報を決定するためのシステム１０の１つの例示的な実施形態のブロック図が示されている。図示の実施形態では、システム１０は、メモリユニット１６、入力装置１８、ディスプレイ２０、及び通信入力／出力ユニット２４とデータ通信するプロセッサ１４を有する電子デバイス１２を含む。電子デバイス１２は、汎用コンピュータ、セントラルサーバ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ又はノートブックコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）又は他のハンドヘルドデバイス、外部注入ポンプ、血糖測定器、分析物感知システム、又は同様のものの形態で提供することができる。電子デバイス１２は、例えば、限定ではないが、ウィンドウズ（登録商標）、リナックス及びマックＯＳ、並びに、ＱＮＸ、ｅＣＯＳ、ＷｉｎＣＥ及びｐａｌｍ ＯＳのような組込みＯＳを含む１つ又はそれ以上の従来のオペレーティングシステムに従って動作するように構成することができ、１つ又はそれ以上の従来のインターネットプロトコル、例えば限定ではないが、ＮｅｔＢｉｏｓ、ＴＣＰ／ＩＰ及びＡｐｐｌｅＴａｌｋに従ってデータ処理するように構成することができる。何れの場合においても、電子デバイス１２は、完全閉ループ、半閉ループ又は開ループ糖尿病制御システムの一部を形成し、これらの実施例は以下で説明する。プロセッサ１４は、図示の実施形態では、マイクロプロセッサベースであるが、或いはプロセッサ１４は、１つ又はそれ以上の汎用及び／又は特定用途向け回路から形成され、以下で記載するように動作することもできる。メモリユニット１６は、図示の実施形態では、データを記憶するための十分な容量、プロセッサ１４により実行される１つ又はそれ以上のソフトウェアアルゴリズム及び他のデータを含む。メモリユニット１６は、１つ又はそれ以上の従来のメモリ又は他のデータ記憶装置を含むことができる。

入力装置１８は、データを入力及び／又は修正するために従来の方式で用いることができる。図示の実施形態では、デバイス１２及び／又はシステム１０の動作に関する情報を見るためのディスプレイ２０も含まれる。このようなディスプレイは、例えば、限定ではないが、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、又は同様のものを含む、従来のディスプレイ装置とすることができる。代替的に又はこれに加えて、ディスプレイ２０は、１つ又はそれ以上のコード化パターン、振動、合成音声応答、又は同様のものを介してオーディオ認識能力を有する、ユーザ、他の人物、又は別の電子システムに情報を通信するよう構成された可聴ディスプレイであるか、又はこれを含むことができる。代替的に又はこれに加えて、ディスプレイ２０は、ユーザ又は他の人物が識別することができる触覚情報を表示するように構成された１つ又はそれ以上の触知表示器であり、又はこれを含むことができる。

１つの実施形態において、入力装置１８は、英数字データをプロセッサ１４に入力するための従来のキーボード又はキーパッドであり、又はこれを含むことができる。このようなキーボード又はキーパッドは、視力が弱いユーザがキーの適切な１つ又はそれ以上を見つけて選択することができ、及び／又はユーザが照明の暗い条件でキーの適切な１つ又はそれ以上を見つけて選択することができるように、１つ又はそれ以上の触知表示器と共に構成された１つ又はそれ以上のキー又はボタンを含むことができる。代替的に又はこれに加えて、入力装置１８は、ディスプレイ２０上に提示される情報を選択するための従来のマウス又は他の従来のポイント＆クリック装置であり、又はこれを含むことができる。代替的に又はこれに加えて、入力装置１８は、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）として構成されたディスプレイ２０を含むことができる。この実施形態では、ディスプレイ２０は、ユーザが適切な機器を用いてディスプレイ２０の適切な部分に触れることにより選択することができる１つ又はそれ以上の選択可能な入力を含むことができる。代替的に又はこれに加えて、入力装置１８は、デバイス１２及び／又はシステム１０の対応する操作可能特徴部を選択するためにユーザが起動することができる、幾つかのスイッチ又はボタンを含むことができる。代替的に又はこれに加えて、入力装置１８は、対応する入力データをプロセッサ１４に提供する音声コマンドに応答する音声作動回路であり、又はこれを含むこともできる。何れの場合でも、破線２２Ａ及び２２Ｂで示されるように、入力装置１８及び／又はディスプレイ２０は、電子デバイス１２と共に、又はこれとは別個に含めることができる。

幾つかの実施形態において、システム１０は、Ｎ個の医療装置２６_１〜２６_Ｎを含むことができ、ここで、Ｎは何らかの正の整数とすることができる。このような実施形態では、１つ又はそれ以上の医療装置２６_１〜２６_Ｎの何れかは、ユーザの体内に埋め込むか、ユーザの身体に外部的に接続する（例えば注入ポンプ等）か、或いはユーザの身体とは別個にすることができる。代替的に又はこれに加えて、医療装置２６_１〜２６_Ｎの１つ又はそれ以上は、電子デバイス１２に装着するか、及び／又はその一部を形成することができる。図示の実施形態では、ある数の医療装置２６_１〜２６_Ｎの各々は、対応する数の無線通信リンク２８_１〜２８_Ｎの１つを介して電子デバイス１２の通信Ｉ／Ｏユニット２４と無線通信するように構成される。無線通信は、一方向又は双方向とすることができる。用いる無線通信の形式には、限定ではないが、ラジオ周波数（ＲＦ）通信、赤外線（ＩＲ）通信、ＷｉＦｉ、ＲＦＩＤ（誘導結合）通信、音波通信、容量性情報伝達（導電体を通じて）、ガルバニック情報伝達（導電体を通じて）、又は同様のものを含むことができる。このような何れの場合でも、電子デバイス１２及びある数の医療装置２６_１〜２６_Ｎの各々は、このような無線通信回路を導通するための従来の回路構成を含む。代替的に又はこれに加えて、医療装置２６_１〜２６_Ｎの１つ又はそれ以上は、１つ又はそれ以上の従来の直列又は並列構成のハードワイヤ接続を介して電子デバイス１２と通信するように構成することができる。１つ又はそれ以上の医療装置２６_１〜２６_Ｎの各々は、従来の処理ユニット、従来の入力／出力回路構成及び／又は装置、及び１つ又はそれ以上の適切なデータ及び／又はプログラム記憶装置の何れか１つ又はそれ以上を含むことができる。

幾つかの実施形態において、システム１０は、代替的又は追加的に、図１の仮想線で示す遠隔装置３０を含むことができる。遠隔装置３０は、プロセッサ１４と同一又は類似のものとすることができる従来のプロセッサ３２と、従来のメモリ又は他のデータ記憶装置３４と、入力装置１８に関して上述された入力装置の何れか１つ又はそれ以上であるか又はこれを含むことができる従来の入力装置３６と、ディスプレイユニット２０に関して上述されたディスプレイユニットの何れか１つ又はそれ以上であるか又はこれを含むことができる従来のディスプレイユニット３８と、従来の通信Ｉ／Ｏ回路構成４０とを含むことができる。遠隔装置３０は、上述の通信インタフェース又はリンクの何れかであるか又はこれを含むこともできる何れかの従来の有線又は無線通信インタフェース４２を介して電子デバイス１２と通信するように構成することができる。

図１に例示したシステム１０は、従来の完全閉ループ、半閉ループ又は開ループの糖尿病制御装置であり、又はその一部である。この点に関して、システム１０は、ある量のフィードフォワード情報についてのユーザ入力を必要とし、この情報からシステム１０は、少なくとも部分的にインシュリンボーラス投与情報を決定する。このようなインシュリンボーラス投与情報は、例えば、１つ又は複数のインシュリンボーラス量、ボーラスの種類（例えば、標準又は即効性、例えば、標準、リスプロ、その他）、インシュリンボーラス送達の１つ又は複数の時間、又は間隔（例えば、単回送達、複数回個別送達、連続送達、その他）、及び同様のものであり又はこれを含むことができる。ユーザが供給するフィードフォワード情報の実施例は、例えば、限定ではないが、ユーザ血糖濃度、或いは摂取された、摂取中の、又は将来摂取する食事又は軽食に関する情報、ユーザ運動情報、ユーザストレス情報、ユーザ疾病情報、ユーザの月経周期に関する情報、及び同様のものであり又はこれを含むことができる。何れの場合でも、システム１０は、制御された量の薬物、例えば、インシュリン、グルカゴン、インクレチン又は同様のものを送達し、及び／又はディスプレイ２０を介したユーザへの代替実施可能な療法の低減（例えば、炭水化物の摂取、運動、その他）を行う送達機構を含む。システム１０は、種々の従来の構成の何れでも設けることもでき、ここで、このようなある構成の実施例を説明する。しかしながら、以下の実施例は、例証の目的で提供されたものに過ぎず、限定としてみなすべきではない点は理解されるであろう。当業者であれば、完全閉ループ、半閉ループ又は開ループ糖尿病制御装置の他の実施可能な実装を認識することができ、このような何らかの他の実装は本開示事項により企図される。

システム１０の第１の例示的な実施では、電子デバイス１２は、ユーザの身体の外部に着用されるように構成され、更にインシュリンをユーザの身体に制御可能に送達するように構成された従来のインシュリンポンプの形態で提供される。この実施例では、ある数の医療装置２６_１〜２６_Ｎは、ユーザの生理学的状態に関する情報を与えるための１つ又はそれ以上の埋め込みセンサ及び／又はセンサ技術を含むことができる。このような埋め込みセンサの実施例には、限定ではないが、グルコースセンサ、体温センサ、血圧センサ、心拍数センサ、身体の１つ又はそれ以上の生理学的状態（例えば、ＨＢＡ１Ｃ）を捉えるように構成された１つ又はそれ以上の生物マーカ、及び同様のものを含むことができる。埋め込みグルコースセンサを含む実施では、システム１０は、血糖を自動的に監視して必要に応じてインシュリンを送達し、血糖を所望レベルに維持するような従来の方式で動作可能な完全閉ループシステムとすることができる。ある数の医療装置２６_１〜２６_Ｎは、代替的に又はこれに加えて、ユーザの身体の外部にある１つ又はそれ以上のセンサ又は感知システム、及び／又はユーザの生理学的状態に関する情報を提供するためのセンサ技術を含むことができる。このようなセンサ又は感知システムの実施例は、限定ではないが、グルコースストリップセンサ／計器、体温センサ、血圧センサ、心拍数センサ、身体の１つ又はそれ以上の生理学的状態（例えば、ＨＢＡ１Ｃ）を捉えるように構成された１つ又はそれ以上の生物マーカ、又は同様のものを含むことができる。外部グルコースセンサを含む実施では、システム１０は、ユーザにより与えられるグルコース情報に基づいて、インシュリンを必要に応じて送達する従来の方式で動作可能な閉ループ、半閉ループ又は開ループシステムとすることができる。このような何らかのセンサ及び／又はセンサ技術により与えられる情報は、何れかの１つ又はそれ以上の従来の有線又は無線通信技術を用いてシステム１０に通信することができる。この例示的な実施では、遠隔装置３０はまた、情報を電子デバイス１２に、及び／又は電子デバイスから通信するように構成されたハンドヘルド又は他の方式で携帯可能な電子デバイスの形式で含むこともできる。

システム１０の第２の例示的な実施では、電子デバイス１２は、ＰＤＡ又は他のハンドヘルドデバイスのようなハンドヘルド遠隔装置の形態で提供される。この実施例では、ある数の医療装置２６_１〜２６_Ｎは、少なくとも１つの従来の埋め込み可能な又は外部に着用される薬物ポンプを含む。この実施例の１つの実施形態において、インシュリンポンプは、インシュリンをユーザの身体に制御可能に送達するように構成される。この実施形態では、インシュリンポンプは、インシュリン送達に関する情報をハンドヘルドデバイス１２に無線送信するように構成される。ハンドヘルドデバイス１２は、ポンプによるインシュリン送達を監視するように構成され、更に、インシュリンボーラス量、炭水化物摂取、運動、及び同様のものを判定し推奨するように構成することができる。システム１０は、この実施形態では、ハンドヘルドデバイス１２からインシュリンポンプに無線情報を送信可能にするように構成することができ、或いはそうでなくてもよい。

この実施例の代替の実施形態では、ハンドヘルドデバイス１２は、インシュリン送達コマンドを決定し、このようなコマンドをインシュリンポンプに送信することによって、ユーザへのインシュリン送達を制御するように構成される。次いで、インシュリンポンプは、ハンドヘルドデバイス１２からインシュリン送達コマンドを受け取り、コマンドに従ってインシュリンをユーザに送達するように構成される。インシュリンポンプは、この実施形態では、ハンドヘルドユニット１２により提供されるインシュリンポンプコマンドを更に処理してもよく、又はそうでなくてもよい。何れの場合でも、システム１０は通常、この実施形態では、インシュリンポンプからの無線情報をハンドヘルドデバイス１２に返信し、これによって、ポンプ動作の監視を可能にするように構成されることになる。この実施例の何れの実施形態でも、システム１０は、前の実施例に記載した種類の１つ又はそれ以上の埋め込みセンサ及び／又は外部センサを更に含むことができる。この例示的な実施では、遠隔装置３０はまた、例えば、情報を電子デバイス１２に及び／又は電子デバイスから通信するように構成されたＰＣ、ＰＤＡ、ラップトップ又はノートブックコンピュータの形態で含むことができる。

当業者であれば、図１に示したシステム１０の構成要素の少なくとも幾つかを用いる完全閉ループ、半閉ループ又は開ループ糖尿病制御装置の他の可能な実施を理解するであろう。例えば、電子デバイス１２は、上記の実施例の１つ又はそれ以上では、医療装置２６_１〜２６_Ｎの１つ又はそれ以上と通信するように構成されたＰＤＡ、ラップトップ、ノートブック又はパーソナルコンピュータの形態で提供することができ、その少なくとも１つが、ユーザへのインシュリンの送達を監視及び／又は制御するためのインシュリン配信システムである。別の実施例では、遠隔装置３０は、電子デバイス１２及び／又は医療装置２６_１〜２６_Ｎの１つ又はそれ以上と通信して、患者へのインシュリン送達を制御及び／又は監視し、及び／又は１つ又はそれ以上のソフトウェアプログラム及び／又はデータを電子デバイス１２に送信するように構成することができる。遠隔装置３０は、介護者のオフィス又は他の遠隔地に位置することができ、遠隔装置とシステム１０の何れかの構成要素との間の通信は、イントラネット、インターネット（例えば、ワールドワイドウェブ）、携帯電話、電話モデム、ＲＦ、又は他の通信リンクを介して行うことができる。このような通信には、何らかの１つ又はそれ以上の従来のインターネットプロトコルを用いることができる。代替として又はこれに加えて、何らかの従来のモバイルコンテンツ配信システム、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ショートメッセージシステム（ＳＭＳ）、又は他の従来のメッセージスキーマを用いて、システム１０を含む装置間の通信を行うことができる。何れの場合でも、本開示事項によりこうした何れかの他の実施が企図される。

一般に、人のグルコース濃度は、食事及び運動のような１つ又はそれ以上の外部影響の結果として変化するが、更に、ストレス、疾病、月経周期、及び同様のものなどの種々の生理学的機構により変化する可能性がある。糖尿病患者では、このような変化により、患者の血糖レベルを監視し、患者の血糖を望ましい範囲内に維持するために必要に応じてインシュリン又は他の血糖変動薬物（例えば、グルコース低下又は上昇薬物）を投与することが必要となる可能性がある。従って、上記の実施例の何れかにおいても、システム１０は、ある量の患者固有情報に基づいて、低血糖又は高血糖を引き起こすことなく、正常な血糖レベルを維持する目的で投与するインシュリン又は他の血糖変動薬物の適切な量、種類及び／又はタイミングを決定するよう構成される。幾つかの実施形態において、システム１０は、１つ又はそれ以上の外部（例えば、皮下、経皮又は経真皮）及び／又は埋め込みのインシュリンポンプを制御して、適切な量及び種類のインシュリンを１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの形式でユーザの身体に自動的に注入又は他の方法で供給するように従来の方式で構成される。他の実施形態では、システム１０は、インシュリン推奨の形式でユーザにインシュリンの適切な量、種類及び／又はタイミングを表示又は他の方法で通知するように従来の方式で構成される。こうした実施形態において、システム１０の一部を形成する従来のハードウェア及び／又はソフトウェアにより、ユーザは、推奨されたインシュリンの量、種類及び／又はタイミングを承諾するか又は拒否することができる。承諾した場合には、システム１０は、１つの実施形態において、適切な量及び種類のインシュリンを１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの形態でユーザの身体に自動的に注入又は他の方法で供給する。他方、ユーザがインシュリン推奨を拒否した場合には、システム１０の一部を形成する従来のハードウェア及び／又はソフトウェアにより、ユーザは、システム１０をオーバーライドし、インシュリンボーラスの量、種類、及び／又はタイミングを手動で入力することができるようになる。次いで、システム１０は、ユーザに固有の量、種類及び／又はタイミングのインシュリンを１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの形式でユーザの身体に注入又は他の方法で提供するように従来の方式で構成される。或いは、システム１０により表示されるインシュリン推奨に対応する適切な量及び種類のインシュリンは、患者の身体に手動で注射するか、他の方法で投与することができる。しかしながら、システム１０は、代替的に又はこれに加えて、他の種類の患者への投薬を決定、推奨、及び／又は送達するように同様の方法で構成することもできる点は理解されるであろう。

このように、システム１０は、１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの形式で患者に適切な量のインシュリン又は他の血糖低下薬物を決定して、これを推奨又は投与するように動作可能である。このような適切な量のインシュリンを決定する際には、システム１０は、１つ又はそれ以上の外部影響及び／又は患者に伴う種々の生理学的機構に関する少なくともある程度の情報を必要とする。例えば、患者が食事又は軽食を摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した場合、システム１０は、一般に、１つ又はそれ以上の食事補償ボーラスの適切な量、種類及び／又はタイミングを決定するために、食事又は軽食に関するある程度の情報が必要である。食事又は軽食の形態で人が食物を摂取する場合、人の身体は、食事又は軽食から時間をかけてグルコースを吸収することにより反応する。本明細書の目的において、あらゆる食物の摂取を以下では「食事」と呼ぶことができ、従って、用語「食事」は、従来の食事、例えば朝食、昼食及び夕食、並びにその間の軽食、飲料、その他を含む。

全ての人に対するグルコース吸収プロファイルの全体的な形は、食事摂取後に上昇し、食事後のある測定可能な時間にピークとなり、その後低下する。ある１つのグルコース吸収プロファイルの最初から終了までの速度、すなわち比率は、通常、人の食事成分、食事の種類又は時間（例えば、朝食、昼食、夕食又は軽食）、及び／又は１つ又はそれ以上の他の要因に応じて変化し、更に、他の点では同じ食事環境の下で日毎に異なる可能性がある。一般に、患者がシステム１０に供給するこのような食事摂取情報に関するフィードフォワード情報は、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した炭水化物の量に対応する食事又は軽食の炭水化物含量の推定値、並びに患者が食事から全グルコースを吸収する速度の推定値を明示的に又は暗示的にも含む必要がある。

患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した炭水化物の量の推定値は、種々の形の何れかで患者が提供することができる。実施例としては、限定ではないが、炭水化物重量（例えば、グラム又は他の好都合な重量尺度の単位）の直接推定、基準量に対する炭水化物の量（例えば、無次元）、食事又は軽食量（例えば、無次元）の推定、及び基準食事又は軽食量に対する食事又は軽食量の推定（例えば、無次元）が含まれる。当業者であれば、食事又は軽食の炭水化物含量に関する患者入力の他の形態が想起されるであろうが、こうした何れかの他の形は本開示事項により企図される。

同様に、患者が食事から全グルコースを吸収する速度の推定値は、種々の形式の何れかで患者が与えることができる。例えば、全グルコース吸収の期待速度の特定の値に対して、グルコース吸収プロファイルにより患者が摂取する食事の速度を捉える。別の実施例として、患者が食事から全グルコースを吸収する速度には、人の食事の摂取からその人の食事のピークグルコース吸収までの間の時間的継続を含み、これは、患者が摂取する食事の持続時間を捉える。従って、全グルコースが吸収される速度は、食事速度又は持続時間の形式で表すことができる。この場合の全グルコース吸収パラメータの期待速度の実施例には、限定ではないが、食事速度又は持続時間の推定値に対応する複合パラメータ（例えば時間の単位）、基準食事速度又は持続時間に対する食事速度又は持続時間に対応する複合パラメータ（例えば無次元）、又は同様のものを含むことができる。

全グルコース吸収パラメータの期待速度の推定値を与える別の実施例として、グルコース吸収プロファイルの形及び持続時間を食事の成分にマッピングすることができる。この場合の全グルコース吸収パラメータの期待速度の実施例には、限定ではないが、食事量又は相対食事量の形式の炭水化物含量推定値と組み合わせた脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の推定値（例えばグラム単位）、食事量又は相対事量の形の炭水化物含量推定値と組み合わせた基準脂肪、タンパク質及び炭水化物量に対する脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の推定値、及び食事又は軽食の総血糖インデックスの推定値（例えば無次元）を含むことができ、ここで、用語「総血糖インデックス」は、本明細書の目的において、食事又は軽食が人の血糖の上昇を引き起こす速度により食事及び軽食をランク付けするパラメータとして定義される。従って、例えば、血糖インデックスが低い食事又は軽食では、血糖は漸次的に上昇し、血糖インデックスが高い食事又は軽食では、血糖は急激に上昇する。総血糖インデックスの１つの例示的な尺度は、限定ではないが、指定時間期間（例えば２時間）にわたって食事から吸収される炭水化物、及び、例えば純粋な糖又は精白パンから得られる基準値との比率とすることができる。当業者であれば、患者が食事からグルコースを吸収する全体の期待速度のユーザ入力を提供する、及び／又はグルコース吸収プロファイル全体の期待形状及び持続時間のユーザ入力を提供する他の形態が想起され、こうした何らかの他の形態は本開示事項により企図される。

システム１０は、例証として、第１のパラメータ成分及び第２のパラメータ成分を有する食事関連情報の患者（ユーザ）入力を提供するグラフィックユーザインタフェースを含む。グラフィックユーザインタフェースは、例証として、電子デバイス１２のディスプレイユニット２０上に表示されるが、代替的に又はこれに加えて、遠隔装置３０のディスプレイユニット３８上に表示してもよい。プロセッサ１４は、従来の方式でディスプレイユニット２０を制御し、電子デバイス１２上にグラフィックユーザインタフェースを表示するように構成される。代替的に又はこれに加えて、プロセッサ３２は、従来の方式でディスプレイユニット３８を制御し、遠隔装置３０上にグラフィックユーザインタフェースを表示するように構成することができる。グラフィックユーザインタフェースへのユーザ入力は、１つ又はそれ以上の従来の形式で提供することができる。実施例としては、限定ではないが、対応するデバイス１２及び／又は３０の入力装置１８及び／又は３６に設けられた１つ又はそれ以上のボタン又はキー、ディスプレイユニット２０及び／又は３８のタッチセンサー式スクリーン、１つ又はそれ以上の従来のポイント＆クリック機構、又は同様のものが含まれる。

食事関連情報の患者（ユーザ）入力の第１のパラメータ成分は、例証として、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事の炭水化物量又は含量に対応し、第２のパラメータ成分は、例証として、患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度に対応する。図２を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するこうしたグラフィカルユーザインタフェース５０の例示的な１つの実施形態が示されている。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース５０は、食事量の形式で炭水化物含量により定められる１つのグリッド軸と、食事持続時間の形式で患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度により定められるもう１つのグリッド軸とを有するグリッド型ユーザインタフェースである。食事量グリッド軸は、「少ない」、「中程度」及び「多い」の指標の形で３つの異なる食事量又は分量の値を定め、食事持続時間グリッド軸は同様に、「遅い」、「標準」及び「速い」の指標の形で３つの異なる食事持続時間値を定める。グリッド型グラフィカルユーザインタフェース５０では、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関する炭水化物含量及び全グルコース吸収の期待速度の情報の単一のユーザ選択を可能にする。本明細書で用いる語句「単一のユーザ選択」とは、ユーザにより行われる単一選択として定義される。本明細書に記載されるシステム及び方法は、単一のユーザに限定されず、むしろ単一又は複数のユーザプラットフォームで実施することができる点は理解されるであろう。何れの場合でも、ユーザは、図示の実施例では、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事が、中程度の食事持続時間にわたって摂取されることになる、又は摂取された多い量の食事であることを示す食事関連入力を選択している。一般に、この文脈において、「多い」、「中程度」、及び「少ない」は、例えば、限定ではないが、重量、容積、その他の何らかの指定単位を用いた食事の物理量又は分量を含む食事量の何らかの従来の尺度を含むことを意図している。

図３を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース５２の別の例示的な実施形態が示されている。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース５２は、基準食事量に対する食事量の形式で炭水化物含量により定められる１つのグリッド軸と、基準食事持続時間に対する食事持続時間の形式で患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度により定められるもう１つのグリッド軸とを有するグリッド型ユーザインタフェースである。食事量グリッド軸は、「標準より少ない」、「標準」及び「標準より多い」の指標の形で３つの異なる食事量値を定め、食事持続時間グリッド軸は同様に、「標準より短い」、「標準」及び「標準より長い」の指標の形で３つの異なる食事持続時間値を定める。グリッド型グラフィカルユーザインタフェース５２は、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関する炭水化物含量及び全グルコース吸収期待速度の情報の単一ユーザ選択を可能にする。図示の実施例では、ユーザは、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事が通常の食事より少なく、食事持続時間が通常の食事持続時間とほぼ同じであることを示す食事関連入力を選択している。一般に、この文脈において用語「多い」及び「少ない」とは、例えば、限定ではないが、重量、容積、その他の何らかの指定単位を用いた食事の物理量又は分量を含む指定の「標準」食事量に対する食事量の何らかの従来の尺度を含むことを意図している。

図４を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース５４の更に別の例示的な実施形態が示される。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース５４は、食事量の形式で炭水化物含量により定められる１つのグリッド軸と、食事の脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式で全グルコース吸収の期待速度により定められるもう１つのグリッド軸とを有するグリッド型ユーザインタフェースである。従って、グラフィカルユーザインタフェース５４は、図１及び図２に関して図示し説明された実施形態に伴う単一入力と比べると、ユーザが入力する３つの別個の選択項目を必要とする。脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量は、上記で要約的に説明したように、患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度にマッピングされることになる。食事量グリッド軸は、「少ない」、「中程度」及び「多い」の指標の形で３つの異なる食事量値を定める。グリッド型グラフィカルユーザインタフェース５４により、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関する炭水化物含量及び全グルコース吸収の期待速度の情報のユーザ選択が可能になる。図示の実施例では、ユーザは、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事が、脂肪量が多い、タンパク質量が中程度、及び炭水化物量が多いことを示す食事関連入力を選択している。一般に、この文脈における用語「多い」、「中程度」及び「少ない」とは、例えば、限定ではないが、重量、容積、その他の何らかの指定単位を用いた食事の物理量又は分量を含む食事量の何らかの従来の尺度を含むことを意図する。

一般に、本実施形態では、あらゆる望ましい機能的関連性を用いて、３つの食事組成量を対応する食事速度値又は食事持続時間値にマッピングすることができる。１つの例示的な機能的関連性は、限定ではないが、３つの食事組成成分に同量を割り当て、３つのユーザ指定の食事組成値のパーセンテージを計算し、３つの食事量値の間の２つの境界に均等に割り付けた閾値（例えば３３％及び６６％）を割り当て、次いで、３つの食事組成値のパーセンテージを閾値パーセンテージの値と比較して食事速度を求めるものとすることができる。図４に図示した実施例を用いると、少ない、中程度、及び多い成分には、それぞれ１、２及び３の値を割り当てる。従って、脂肪のパーセンテージは３／８又は３７．５％、タンパク質のパーセンテージは２／８又は２５％、炭水化物のパーセンテージは３／８又は３７．５％である。従って、脂肪及び炭水化物のパーセンテージは両方とも中程度であり、タンパク質のパーセンテージは少なく、この結果、複合食事速度は中程度〜やや遅いものとなる。

図５を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース５６の更に別の例示的な実施形態が示される。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース５６は、基準食事量に対する食事量の形式で炭水化物含量により定められる１つのグリッド軸と、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式で患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度により定められるもう１つのグリッド軸とを有するグリッド型ユーザインタフェースである。従って、グラフィカルユーザインタフェース５４と同様に、グラフィカルユーザインタフェース５６は、図１及び図２に関して図示し説明された実施形態に伴う単一入力と比べると、ユーザが入力する３つの別個の選択項目を必要とする。ユーザ指定の脂肪、タンパク質及び炭水化物量は、このようにあらゆる望ましい機能的関連性を用いて対応する食事速度値又は食事持続時間値にマッピングされることになる。食事量グリッド軸は、「標準より少ない」、「標準」及び「標準より多い」の指標の形で３つの異なる食事量値を定める。グリッド型グラフィカルユーザインタフェース５６は、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関する炭水化物含量及びグルコース吸収の期待速度の情報のユーザ選択項目を提供する。図示の実施例では、ユーザは、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事が、標準の脂肪量、標準のタンパク質量、及び標準より少ない炭水化物量であることを示す食事関連の入力を選択した。一般に、この文脈における用語「多い」及び「少ない」とは、例えば、限定ではないが、重量、容積、その他の何らかの指定単位を用いた食事の物理量又は分量を含む特定の「標準」の食事量に対する食事量の何らかの従来の尺度を含むことを意図する。

図６を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース５８の別の例示的な実施形態が示される。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース５８は、重量（グラム又は他の従来の重量単位）による炭水化物含量の形式で与えられる炭水化物含量と、総血糖インデックス（無次元）の形式で与えられる患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度との連続関数を定める。或いは、グラフィカルユーザインタフェース５８は、炭水化物含量の形式で与えられる炭水化物含量及び総血糖インデックスの形式で与えられるグルコース吸収の期待速度の離散関数である数値表示を定めることができる。何れの場合でも、炭水化物含量及び／又は総血糖インデックスパラメータは、代替的に、これらの用語が上に記載されるように「多い」、「中程度」及び「少ない」の形で、又はこれらの用語が上に記載されるように「標準より多い」、「標準」及び「標準より少ない」の形でグラフィカルユーザインタフェース６０において表すことができる。代替的に又はこれに加えて、ある数の点線、破線、実線又は他の種類のグリッド線をグラフィカルユーザインタフェース５８に重畳し、インタフェース５８上での炭水化物含量と総血糖インデックス値との間の識別を容易にすることができる。何れの場合でも、グラフィカルユーザインタフェース５８は、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関連する炭水化物含量及びグルコース吸収の期待速度の情報の単一ユーザ選択を可能にする。図示の実施例では、ユーザは、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事の炭水化物重量がほぼ５０グラムであり、総血糖インデックス値がほぼ６２であることを示す食事関連入力を選択した。

図７を参照すると、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース６０の更に別の例示的な実施形態が示されている。図示の実施形態では、グラフィカルユーザインタフェース６０は、食事量の形式で与えられる炭水化物含量と、食事持続時間の形式で与えられる患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度との連続関数を定める。食事量軸は、「少ない」、「中程度」及び「多い」の指標の形で３つの異なる食事量値を定め、食事持続時間軸は同様に、「遅い」、「中程度」及び「速い」の指標の形で３つの異なる食事持続時間値を定める。連続型グラフィカルユーザインタフェース６０は、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事に関する炭水化物含量及び全グルコース吸収の期待速度の情報の単一ユーザ選択を可能にする。代替的に又はこれに加えて、ある数の点線、破線、実線又は他の種類のグリッド線をグラフィカルユーザインタフェース６０に重畳し、インタフェース６０上での食事量と食事持続時間値との間の識別を容易にすることができる。図示の実施例では、ユーザは、患者が摂取しようとしている、摂取中である、又は最近摂取した食事が、標準量と多い量との間であり、遅いと中程度との間の食事持続時間で摂取されることを示す食事関連入力を選択している。

電子デバイス１２のディスプレイユニット２０上に表示されるものとして図２〜７に示すグラフィカルユーザインタフェースの種々の実施例が図示されたが、代替的に又はこれに加えて、遠隔装置３０のディスプレイユニット３８上にグラフィカルユーザインタフェースの何れを表示することもできる点に留意されたい。図２〜図７のディスプレイユニット２０は、ディスプレイユニット２０の右上のコーナーに現在の日付及び時間を表示するようにプロセッサ１４により更に制御される。プロセッサ１４は、システム１０、ユーザ及び／又は他の所望の情報に関する多少の情報を表示するように、従来の方式でディスプレイユニット２０を代替的に制御するよう構成してもよい点は理解されるであろう。更に、図２〜図７に関して図示し説明された種々のグラフィカルユーザインタフェースは、単に例証として提示されたものであり、代替的に又はこれに加えて、図２〜図７に示した実施例、並びに他の炭水化物含量及びグルコース吸収形状、速度及び／又は持続時間の情報の入力を可能にするグラフィカルユーザインタフェースの１つ又はそれ以上の何れかの種々の組合せを用いることができる点は理解されるであろう。

ここで図８を参照すると、図１のシステム１０を用いて、食事摂取情報のユーザ入力に基づいて薬物投与情報を決定するためのソフトウェアアルゴリズム１００の１つの例示的な実施形態のフローチャートが示されている。ソフトウェアアルゴリズム１００は、電子デバイス１２のプロセッサ１４により実行されるように説明されるが、代替的に又はこれに加えて、ソフトウェアアルゴリズム１００は遠隔装置３０のプロセッサ３２により実行することもできる。アルゴリズム１００はステップ１０２から始まり、ステップ１０４では、プロセッサ１４が、食事摂取情報のユーザ入力を提供するグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を監視するように動作可能である。グラフィカルユーザインタフェースは、図２〜図７に関して本明細書で図示し説明された実施例のグラフィカルユーザインタフェースの何れか又は何らかの組合せの形をとることができ、或いは、食事関連の炭水化物含量及び患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度のユーザ入力を提供する他の何らかの形態をとることもできる。

ステップ１０４に続いて、アルゴリズム１００はステップ１０６に進み、ここでは、プロセッサ１４は、完了したＧＵＩへのユーザ入力が検出されたかどうかを判断するように動作可能である。単一の入力グラフィカルユーザインタフェースを有する実施形態では、例えば、プロセッサ１４は、ステップ１０６で、ユーザがグラフィカルユーザインタフェースに単一の入力を選択したときにＧＵＩへのユーザ入力が完了したと判断するように動作可能とすることができる。他方、複数入力グラフィカルユーザインタフェースを有する実施形態では、プロセッサ１４は、ユーザが、全てのユーザ選択可能なＧＵＩへの入力を選択したときにＧＵＩへのユーザ入力が完了したと判断するように動作可能とすることができる。何れの場合でも、ステップ１０６で、プロセッサがＧＵＩへのユーザ入力が完了したことを検出しない場合には、アルゴリズム１００の実行はループバックし、ステップ１０４を実行する。他方、ステップ１０６で、プロセッサ１４がＧＵＩへのユーザ入力が完了したと検出した場合には、アルゴリズム実行はステップ１０８に進み、ここでプロセッサ１４は、ＧＵＩ入力を時間及び日付スタンプし、日付及び時間スタンプされたＧＵＩ入力をメモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４内に含まれるデータベースに入力するように動作可能である。ステップ１０４及び１０６には、例証として、ユーザが指定時間期間内でＧＵＩへのユーザ入力を完了しない場合に、アルゴリズム１００に対し特定のステップ又は状態を指示するように構成されたタイムアウト機構を更に含むことができる。

図示の実施形態では、アルゴリズム１００は、日付及び時間スタンプが食事の実際に消費された日付及び時間を一般に示すように、ユーザが食事を摂取する直前に食事関連情報を入力することを期待して構成される。ステップ１０８は、例証として、この情報をデータベースに入力する前に、日付及び時間スタンプされたＧＵＩ入力に関連する時間及び／又は日付を修正する機能をユーザに更に提供するよう修正することができる。この任意選択機能は、食事を摂取した後に食事摂取情報をＧＵＩに入力し、次いで、食事を摂取した前回の実際の又は推定の時間及び／又は日付を反映するために、現在の時間及び／又は日付から時間及び／又は日付スタンプを変更する機能をユーザに提供することができる。このようにして、例えば、食事を摂取した後に食事補償ボーラスを決定して、投与又は推奨することができる。また、この任意選択的機能は、食事を摂取する前、例えば、ステップ１０８の日付及び／又は時間スタンプが対応する食事が消費される実際の時間及び／又は日付を一般に示すことになるように食事の十分前に食事摂取情報をＧＵＩに入力し、次いで、食事が摂取される可能性の高い推定未来時間及び／又は日付を反映する現在の時間及び／又は日付から時間及び／又は日付スタンプを変更する機能をユーザに提供する。しかしながら、何れの場合でも、アルゴリズム１００は更に、患者による食事からの全グルコース吸収の速度に対して、食事を摂取した後からＧＵＩに食事関連ユーザ入力情報を入力するまでに経過した時間を考慮し、或いは食事関連ユーザ入力情報をＧＵＩに入力した後食事を摂取するまでの時間遅延を考慮するように、食事補償ボーラスの決定に用いるためにユーザが入力したＧＵＩへの入力情報をプロセッサ１４が適切に修正できるようにする１つ又はそれ以上のステップを含むことを理解されたい。このような１つ又はそれ以上のステップを含むことは、熟練したプログラマーにとっては機械的作業となる。

図８には図示していないが、アルゴリズム１００又は別の独立して実行されるアルゴリズムは更に、前に入力した食事関連情報及び／又は付随する時間及び／又は日付スタンプ情報をユーザが修正することを可能にし、或いは、前に入力した食事関連情報及び／又は付随する時間及び／又は日付スタンプ情報の上に新規の情報及び／又は恐らくはより正確な情報をユーザが付加することを可能にする１つ又はそれ以上のステップを含むことができる。この任意選択的機能は、食事を摂取する前又は摂取中に食事関連情報が入力され、その後、情報が入力された時点で期待又は推定されたものからの実際の食事摂取の何らかの偏差を反映するような場合において、このようなデータを修正する能力をユーザに提供する。例えば、予定された食事はスキップ又は遅延される可能性があり、前に推定された食事量と比べて実際にはそれよりも多く又は少なく消費する場合があり、及び／又は、食事組成は、前に推定されたものから変わっていることもある。

ステップ１０８に続いてステップ１１０では、プロセッサ１４は、ＧＵＩへの食事摂取情報のユーザ入力を対応するインシュリン送達情報にマッピングするように動作可能である。メモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４には、例証として、ユーザが入力したフィードフォワード食事情報をインシュリン送達量に相関付けるマップを記憶している。マップは、あらゆる従来の形式で設けることができ、その実施例には、限定ではないが、１つ又はそれ以上のグラフ、チャート、表、方程式、又は同様のものが含まれる。このようなマップ１３０の例示的な１つの実施形態が図９に示されており、炭水化物含量をマッピングする表の形式、食事速度及び患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度の形式、食事補償ボーラス情報に対する食事持続時間の形式で与えられる。図９に図示した実施形態では、食事補償ボーラス情報は、ユーザに投与されるインシュリンボーラスの総数Ｘ、ある数の投与されるインシュリンボーラスの各々の量又は物理量Ｙ（例えば、国際単位）、各投与されるインシュリンボーラスの各々間の時間ΔＴ、及びある数のインシュリンボーラスの最初のものが投与されることになる時間Ｉの何れか１つ又はそれ以上であり又はこれを含むことができる。他のインシュリン投薬スキームを用いてフィードフォワードユーザ入力食事情報をインシュリン送達量に相関付けるマップを定めることができ、本開示事項では、こうした何らかの他のインシュリン投薬スキームが企図される点は当業者には理解されるであろう。

再度図８を参照するとステップ１１０で、プロセッサ１４は、例示的な１つの実施形態では、図９に示した汎用タイプの表を用いて、食事摂取情報のＧＵＩへのユーザ入力をインシュリン送達情報にマッピングするように動作可能である。プロセッサ１４は、代替的に又はこれに加えて、炭水化物含量及び患者による食事からの全グルコース吸収の期待速度と一致する異なる表の軸値を用いるか、及び／又はユーザ指定の食事摂取情報を対応するインシュリンボーラス送達情報にマッピングするための１つ又はそれ以上の他の従来のマッピング技術を用いることができる点は理解されるであろう。インシュリンボーラス送達情報は、ユーザに投与されることになるインシュリンボーラスの総数Ｘ、ある数のインシュリンボーラスの各々の投与される量又は物理量Ｙ（例えば、国際単位）、投与されるインシュリンボーラスの各々間の時間ΔＴ、及びある数のインシュリンボーラスの最初のものが投与されることになる時間Ｉのうちの何れか１つ又はそれ以上を含む食事補償ボーラスを含むものとして図９に関して説明したが、インシュリンボーラス送達情報は、代替的に又はこれに加えて、１つ又はそれ以上の補正ボーラス量、すなわち食事に関連しないインシュリンボーラス量を含むことができ、何れの場合でも、図９に例示したもの以外の多少の情報を含むことができる点は更に理解されるであろう。

アルゴリズム１００の実行は、ステップ１１０からステップ１１２に進み、ここでプロセッサ１４は、図示の実施形態では、ディスプレイユニット２０及び／又はディスプレイユニット３８を制御し、ステップ１１０で決定されるインシュリン送達情報の少なくとも一部をインシュリンボーラス推奨の形で表示するように動作可能である。その後ステップ１１４で、プロセッサ１４は、ユーザがステップ１１２で表示されたインシュリンボーラス推奨を承諾又は拒否するかを決定するよう動作可能である。例示的な１つの実施形態において、プロセッサ１４は、最初に、インシュリンボーラス推奨と共に、ユーザにより選択される図式的な「承諾」及び「拒否」の指標を表示し、次いでこのような指標を監視してユーザが２つのうちの何れを選択したかを判断することにより、ステップ１１４を実行するよう動作可能である。別の実施形態では、「承諾」及び「拒否」ボタン又はキーは、入力装置１８及び／又は３６の一部を形成することができ、プロセッサ１４は、この実施形態では、このようなボタン又はキーを監視してユーザが２つのうちの何れを選択したかを判断することによりステップ１１４を実行するように動作可能である。当業者であれば、ステップ１１４を達成するための他の従来の技術が認識され、このような他のあらゆる従来の技術は、本開示事項により企図される。ステップ１１４は、例証として、ユーザがステップ１１２で表示される推奨を承諾も拒否もしない場合にアルゴリズム１００を特定のステップ又は状態に導くように構成されたタイムアウト機構を更に含むことができる。何れの場合でも、ステップ１１４で、ユーザがステップ１１２で表示されたインシュリンボーラス推奨を承諾したとプロセッサ１４が判断した場合には、その後ステップ１１６で、プロセッサ１４は、推奨されたインシュリンボーラス情報をプロセッサ１４、プロセッサ３２及び／又は医療装置２６_１〜２６_Ｎの何れかの一部を形成する１つ又はそれ以上のプロセッサ回路により実行されている１つ又はそれ以上のインシュリン送達アルゴリズムに提供するように動作可能である。次に、プロセッサ１４、プロセッサ３２及び／又は医療装置２６_１〜２６_Ｎの何れかの一部を形成する１つ又はそれ以上のプロセッサ回路は、このような何れかの１つ又はそれ以上のインシュリン送達アルゴリズムの指示の下で、例えば埋め込み、皮下、経皮及び／又は経真皮インシュリン注入ポンプなどの従来の電子制御インシュリン送達装置を介して、推奨されたインシュリンボーラス情報に従ったユーザに１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの自動投与を制御するように動作可能である。或いは、ユーザ、医療従事者又は別の個人が、推奨されたインシュリンボーラス情報に従い、従来の注入ペン又は他の従来の手動送達機構を介して１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスを手動で投与することもできる。その後ステップ１１８で、プロセッサ１４は、推奨インシュリンボーラス情報に日付及び時間スタンプし、日付及び時間スタンプされた推奨インシュリンボーラス情報をメモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４内に含まれるデータベースに入力するように動作可能である。

ステップ１１４で、ユーザがステップ１１２で表示されたインシュリンボーラス推奨を拒否したとプロセッサ１４が判断した場合、プロセッサ１４は、その後ステップ１２０で、推奨インシュリンボーラス情報を修正することをユーザに促すように動作可能である。例示的な実施形態では、プロセッサ１４は、グラフィカルユーザインタフェース、入力装置１８及び／又は３６を介して、或いは何らかの他の従来のデータ入力装置を介して推奨インシュリンボーラス情報の何れかをユーザが修正できるようにしてインシュリンボーラス推奨を表示することによりステップ１２０を実行し、更に、推奨インシュリンボーラス情報の修正が完了したときにユーザが選択可能な図式的な「変更の承諾」の指標を表示するように動作可能である。次いで、プロセッサ１４は、ステップ１２２で「変更の承諾」指標を監視するように動作可能である。ユーザがステップ１２２で「変更の承諾」指標を選択するまで、アルゴリズム１００はループバックし、ステップ１２０を実行する。アルゴリズムは更に、例証として、ユーザが指定時間期間内に「変更の承諾」指標を選択しない場合には、アルゴリズム１００がステップ１２２を通して進むことができるようにする１つ又はそれ以上の従来のステップ（図示せず）を含むことができる。何れの場合でも、ステップ１２２で、ユーザが「変更の承諾」指標を選択したことをプロセッサ１４が判断すると、その後ステップ１２４で、プロセッサ１４は、プロセッサ１４、プロセッサ３２及び／又は医療装置２６_１〜２６_Ｎの何れかの一部を形成する１つ又はそれ以上のプロセッサ回路により実行される１つ又はそれ以上のインシュリン送達アルゴリズムに修正インシュリンボーラス情報を提供するように動作可能である。次いで、プロセッサ１４、プロセッサ３２及び／又は医療装置２６_１〜２６_Ｎの何れかの一部を形成する１つ又はそれ以上のプロセッサ回路は、このような何れかの１つ又はそれ以上のインシュリン送達アルゴリズムの指示の下で、例えば、埋め込み、皮下、経皮及び／又は経真皮インシュリン注入ポンプなどの従来の電子制御インシュリン送達装置を介して、修正インシュリンボーラス情報に従った１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスのユーザへの自動投与を制御するように動作可能である。或いは、ユーザ、医療従事者又は他の個人が、修正インシュリンボーラス情報に従い、従来の注入ペン又は他の従来の手動送達機構を介して１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスを手動で投与することもできる。その後ステップ１２６で、プロセッサ１４は、修正インシュリンボーラス情報に日付及び時間スタンプし、日付及び時間スタンプされた修正インシュリンボーラス情報をメモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４内に含まれるデータベースに入力するように動作可能である。別の実施形態では、アルゴリズム１００のステップ１１６〜１２４は、１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスを手動で投与することにより推奨インシュリンボーラス情報をユーザが手動でオーバーライドできるように従来の方式で修正することができる。しかしながら、この実施形態では、ステップ１１８及び１２６で１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの手動投与に関する日付及び時間スタンプされた情報（例えば、１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの数、種類、物理量及び／又はタイミング）をユーザがデータベースに入力できることが望ましい。何れの場合でも、アルゴリズム１００の実行は、ステップ１１８及び１２６の何れかからステップ１０４にループバックする。

アルゴリズム１００の別の実施形態では、ステップ１１２〜１１６及び１２０〜１２４は、１つ又はそれ以上のインシュリン送達アルゴリズムの指図の下で、ステップ１１０で決定されたインシュリン送達情報に従った１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスのユーザへの自動投与をプロセッサ１４に制御させるように従来の方式で修正することができる。従って、この実施形態では、ステップ１１０で決定されたインシュリン送達情報は、インシュリンボーラス推奨として表示されず、或いは他の方法でもユーザに提示されないが、その代わりに、例えば、埋め込み、皮下、経皮及び／又は経真皮インシュリン注入ポンプなど従来の電子制御インシュリン送達装置を介してユーザに自動的に投与されるか、或いは他の方法で送達される。

図２〜図７に示したグラフィカルユーザインタフェースの実施例、並びにこのようなグラフィカルユーザインタフェースを介したフィードフォワード情報のユーザ入力に基づいた薬物投与情報を決定するための図８のアルゴリズム１００は、システム１０に食事摂取情報を供給し、これからインシュリン送達情報が判断される状況において本明細書で提示されている。代替的に又はこれに加えて、ユーザに関する１つ又はそれ以上の他の外部の影響及び／又は種々の生理学的機構に全体的に又は部分的に基づいて、同様のグラフィカルユーザインタフェースを作成することができる点は理解されるであろう。実施例としては、限定ではないが、運動、ストレス、疾病、月経周期及び／又は同様のものの明示的又は暗示的な１又は２次元の指標のような考慮事項が含まれる。１つの特定の実施例として、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースは、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザの運動強度に対応する１つのパラメータ又は軸と、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザの運動持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有する、或いは、ユーザ運動情報の単一のパラメータ又は軸を有するユーザ運動情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように作成することができる。別の実施例として、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースは、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザのストレスの状態又はプロファイルに対応する１つのパラメータ又は軸と、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザのストレス持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有する、或いはユーザストレス情報の単一のパラメータ又は軸を有するユーザストレス情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように作成することができる。更に別の実施例として、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースは、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザ疾病の状態又はプロファイルに対応する１つのパラメータ又は軸と、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザ疾病の持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有する、或いはユーザ疾病情報の単一のパラメータ又は軸を有するユーザ疾病情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように作成することができる。更に別の実施例として、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースは、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザの月経の重さに対応する１つのパラメータ又は軸と、（例えば基準に対する）相対的な又は実際のユーザ月経持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有する、或いはユーザ月経周期情報の単一のパラメータ又は軸を有するユーザ月経周期情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように作成することができる。当業者であれば、ユーザに関する１つ又はそれ以上の他の外部影響及び／又は種々の生理学的機構に基づいて作成することができる他のグラフィカルユーザインタフェースの実施例が認識され、このような他の実施例は本開示事項により企図される。何れの場合でも、プロセッサ１４は、例証として、こうした何れかのグラフィカルユーザインタフェースを用いて事象発生に日付及び時間スタンプするように動作可能であり、付加的に、ユーザに関する１つ又はそれ以上の他の外部影響及び／又は種々の生理学的機構が過去に起こったか、又は将来起こることが予期されるかを識別するために、時間及び日付スタンプを変更できるようにすることができる。また例証として、この特徴は、システムの精度を向上させ、事象遵守レベルを向上させるために、次回の（例えば予定された）事象の開始／終了時間のリマインダーをユーザに提供する能力を可能にすることができる。

前述の種類のグラフィカルユーザインタフェースは、例えば該グラフィカルユーザインタフェース単独で用いて、１つ又はそれ以上の薬物（例えば、インシュリンボーラス）の送達及び／又は推奨の量、種類及び／又はタイミングを決定するのに用いることができる。或いは、こうした何れかのグラフィカルユーザインタフェースは、例えば、１つ又はそれ以上の他のグラフィカルユーザインタフェースと共に用いて、１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスの量、種類及び／又はタイミングを修正することができる。後者の場合の特定の実施例として、システム１０は、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースを用いて本明細書で上述されたように、食事摂取情報のユーザ入力に主として基づいて１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスを決定し、推奨及び／又は投与するように動作することができる。また、ユーザが、分数乗算器の形式での修正因子、加法オフセット値、及び／又は修正関数を用いて１つ又はそれ以上のインシュリンボーラスを調節又は修正することができるようにするため、１つ又はそれ以上の追加のグラフィカルユーザインタフェースを設けることができる。１つの特定の実施例として、追加のグラフィックユーザインタフェースは、相対的な又は実際のユーザ運動強度に対応する１つのパラメータ又は軸と相対的な又は実際のユーザ運動持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有する、ユーザ運動情報の単一のパラメータ又は軸を有する、或いは入力されるデータに関する特定の時間ウィンドウ内でユーザ運動が発生した又は発生しなかったことを表す単一のユーザ選択可能バイナリ値を有するユーザ運動情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するよう作成することができる。メモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４は、この実施例では、ユーザ運動強度及び持続時間を適切な修正情報に相関付ける図９に示した種類のような追加マップを含む。次いで、プロセッサ１４は、ユーザ運動情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力に応答して、食事摂取情報に従ってプロセッサ１４により前に決定された薬物送達情報を追加マップを介して決定される修正情報に応じて修正する。追加マップは、例えば、限定ではないが、１つ又はそれ以上のグラフ、プロット、方程式、表、又は同様のものを含むあらゆる従来の形式で提供することができる点は理解されるであろう。別の実施例として、相対的な又は実際のユーザストレス状態又はプロファイルに対応する１つのパラメータ又は軸と相対的な又は実際のユーザストレス持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有するか、ユーザストレス情報の単一のパラメータ又は軸を有するか、或いは入力されるデータに関する特定時間ウィンドウ内でユーザのストレスが発生した又は発生しなかったことを表す単一のユーザ選択可能バイナリ値を有するユーザストレス情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するよう、追加のグラフィックユーザインタフェースを作成することができる。メモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４は、この実施例では、ユーザストレス状態又はプロファイル及び持続時間を適切な修正情報に相関付ける図９に示した種類のような追加マップを含む。次いで、プロセッサ１４は、ユーザストレス情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力に応答して、食事摂取情報に従ってプロセッサ１４により前に決定された薬物送達情報を追加マップを介して決定される修正情報に応じて修正する。追加マップは、例えば、限定ではないが、１つ又はそれ以上のグラフ、プロット、方程式、表、又は同様のものを含むあらゆる従来の形式で提供することができることは理解されるであろう。更に別の実施例として、相対的な又は実際のユーザ疾病状態又はプロファイルに対応する１つのパラメータ又は軸と相対的な又は実際のユーザ疾病持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有するか、ユーザ疾病情報の単一のパラメータ又は軸を有するか、或いは入力されるデータに関する指定時間ウィンドウ内でユーザ疾病が発生した又は発生しなかったことを表す単一のユーザ選択可能なバイナリ値を有するユーザ疾病情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するよう、追加のグラフィックユーザインタフェースを作成することができる。メモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４は、この実施例では、ユーザ疾病状態又はプロファイル及び持続時間を適切な修正情報に相関付ける図９に示した種類のような追加マップを含む。次いで、プロセッサ１４は、ユーザ疾病情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力に応答して、食事摂取情報に従ってプロセッサ１４により前に決定された薬物送達情報を追加マップを介して決定される修正情報に応じて修正する。例えば、限定ではないが、１つ又はそれ以上のグラフ、プロット、方程式、表、又は同様のものを含むあらゆる従来の形式で追加マップを提供することができる点は理解されるであろう。更に別の実施例として、相対的な又は実際のユーザの月経の重さに対応する１つのパラメータ又は軸と、実際の月経持続時間に対応するもう１つのパラメータ又は軸とを有するか、ユーザの月経周期情報の単一のパラメータ又は軸を有するか、或いは入力されるデータに関する指定時間ウィンドウ内にユーザ月経周期が発生した又は発生しなかったことを表す単一のユーザ選択可能なバイナリ値を有するユーザ月経周期情報の形式でフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するよう、追加のグラフィックユーザインタフェースを作成することができる。メモリ又はデータ記憶装置１６及び／又は３４は、この実施例では、ユーザの月経の重さ及び月経持続時間を適切な修正情報に相関付ける図９に示した種類のような追加マップを含む。次いで、プロセッサ１４は、ユーザ月経周期情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力に応答して、追加食事摂取情報に従ってプロセッサ１４により前に決定された薬物送達情報をマップを介して決定される修正情報に応じて修正する。追加マップは、例えば、限定ではないが、１つ又はそれ以上のグラフ、プロット、方程式、表、又は同様のものを含むあらゆる従来の形式で提供することができる点は理解されるであろう。当業者には、ユーザに関する１つ又はそれ以上の他の外部影響及び／又は種々の生理学的機構に基づいて作成することができる他のグラフィカルユーザインタフェースの実施例が認識され、こうした何れかの他の実施例は本開示事項により企図されるものである。

本明細書に図示し説明されたグラフィカルユーザインタフェースの何れか１つ又はそれ以上が患者に用いるのに好適であるかどうかは、少なくとも部分的には、その患者の個人的習慣によって決まることになる。例えば、図２〜図９に関して上述したような食事摂取情報を食事関連インシュリン送達情報と相関付けるグラフィカルユーザインタフェースを患者に用いるのが好適であるかどうかは、少なくとも部分的にはその患者の食習慣によって決まることになる。従って、あらゆる患者に対してその患者の習慣に基づき１つ又はそれ以上の適切なグラフィカルユーザインタフェースを作成し、このような習慣に基づいてこうした何れかのグラフィカルユーザインタフェースを用いることに対する患者の適合性を考慮することが望ましい。グルコース制御の全体的レベルを損なうことなく、ユーザにより提供されるシステム１０への入力量を低減させるために、ユーザの食事習慣の規則性を活用する。一般に、糖尿病患者は通常、比較的限定的な数の食品及びその組合せを選択していると予想することができる。本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースがその個人で使用するのに好適であるかどうかは、一般に、個人の食事習慣の予測可能性を活用することによって、血糖結果に関して食事又は軽食の変動を簡略化できることによって決まる。

図１０〜図１２を参照すると、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースを用いることについての患者又はユーザの適合性を判断する１つの例示的なプロセス１５０のフローチャートが示される。例示的な１つの実施形態において、プロセス１５０の段階の１つ又はそれ以上は手動で実行される。代替的に又はこれに加えて、残りの段階の１つ又はそれ以上は、電子デバイス１２のメモリユニット２０又はデータ記憶装置１６、或いは遠隔装置３０のメモリユニット又はデータ記憶装置３４のような、メモリユニット又はデータ記憶装置内に記憶され、且つ電子デバイス１２のプロセッサ１４又は遠隔装置３０のプロセッサ３２のようなプロセッサにより従来の方式で実行される少なくとも１つのソフトウェアアルゴリズムの形式で提供することができる。或いは、全プロセス１５０は、電子デバイス１２のメモリユニット又はデータ記憶装置１６又は遠隔装置３０のメモリユニット又はデータ記憶装置３４のようなメモリユニット又はデータ記憶装置内に記憶され、電子デバイス１２のプロセッサ１４又は遠隔装置３０のプロセッサ３２のようなプロセッサにより従来の方式で実行される１つ又はそれ以上のソフトウェアアルゴリズムの形式で提供することができる。

図示の実施形態では、プロセス１５０は、３つのプロセスモジュールに分解され、３つのモジュールの各々は、図１０、図１１及び図１２それぞれに別個に示されている。第１のプロセスモジュールは、図１０にフローチャート形式で示されており、図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースを用いることについての潜在的な適合性に対して患者を事前選別すること、及びインタフェースを用いることについての患者の適合性を判断する場合にインタフェースに対する患者関連情報を収集することに関する。第２のプロセスモジュールは、図１１にフローチャート形式で示されており、収集した患者関連情報を処理し且つ分析して、利用可能なフィードフォワード入力カテゴリに基づいて、適切なインシュリン送達推奨の許容可能な、すなわち十分に正確な予測を可能にする情報の１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断することに関する。第３のプロセスモジュールは、図１２にフローチャート形式で示されており、情報に１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別することができる場合に、必要に応じてフィードフォワード入力カテゴリの数を低減することを目標として患者関連情報を分析することに関する。プロセス１５０により、患者の記録された食習慣に基づいて好適なグラフィカルユーザインタフェースを定めることが可能であることが明らかになった場合、第３のプロセスモジュールの結果は、ユーザ選択可能フィードフォワード情報をインシュリン送達情報にマッピングするグラフィカルユーザインタフェースである。

図１０を参照すると、プロセス１５０の第１のプロセスモジュールの１つの例示的な実施形態のフローチャートが示される。プロセス１５０は、ステップ１５２から始まり、ここで、本明細書で図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースにおいて考慮される患者が既存の候補であるかどうかを判断する。典型的には、ステップ１５２は、医療従事者により行われることになり、患者記録のデータベースにアクセスして従来のコンピュータにより支援することができる。何れの場合でも、ステップ１５２で患者が既存の候補であると判断された場合、アルゴリズム実行はステップ１６４に進む。このような場合、患者は既存の候補であり、医療従事者は、その患者に対してプロセス１５０を再実行する必要があると判断する。或いは、ステップ１５２で患者が既存の候補ではないと判断される場合には、アルゴリズム実行はステップ１５４に進む。

ステップ１５４では、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースについて考慮される患者が、既存の候補ではないが、事前選別プロセスを放棄することができるかどうかを判断する。典型的には、ステップ１５２は、医療従事者が実行することになり、従来のコンピュータで支援することができる。一般的には、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースが特定の患者に用いるのに好適であると医療従事者が判断した場合には、患者への事前選別プロセスを免除することができる。医療従事者は、このような判断の根拠を多くの因子に基づくことができるが、通常は、患者の食事習慣の調査に少なくとも部分的に基づくことになり、更に、運動習慣、全体的な健康状態、患者のストレス、その他を考慮に入れることもできる。特定の患者に事前選別プロセスを免除することができる１つの実施例として、患者は、厳しい反復可能な食事療法、並びに規則的な運動療法に従うことができる。医療従事者は、患者の食事療法及び運動療法を調べた後、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースが特定の患者に用いるのに好適であり、従って事前選別プロセスを免除できる許容可能な可能性があると結論付けることができる。代替的に又はこれに加えて、ステップ１５４では医療従事者により１つ又はそれ以上の他の因子を考慮することができ、従って、ここで提供された実施例は、限定とみなすべきではない点は理解されるであろう。何れの場合においても、ステップ１５４で患者に事前選別プロセスを免除できると判断された場合、アルゴリズム実行はステップ１６４に進む。或いは、ステップ１５４で患者に事前選別プロセスを免除できないと判断された場合、アルゴリズム実行はステップ１５６に進む。

ステップ１５６では、医療従事者は、本明細書で図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者を許容可能な候補とすることができるかどうかを判断する患者事前選別手順を行う。事前選別プロセスは、考慮事項に関する多くの因子を含む可能性があるが、典型的には、患者が管理する種々のグルコース影響事象（例えば、食事、ストレス、その他）及び患者がこれらの事象をどのように管理しているか（例えば、規則的又は不規則な食事習慣、運動、インシュリン療法、その他）についての検査を含むことになる。ステップ１５６で行うことができる１つの例示的な事前選別プロセスの一例は、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者を許容可能な候補とすることができるかどうかの判断に関連性のある患者情報を調べるように設計されたワークシート又は質問表を、患者及び／又は医療従事者に完成させることである。１つの例示的な質問表及び／又はワークシートでは、次の情報の一部又は全てを求めることができる。すなわち、
１．患者の毎日及び／又は毎週の食事予定
２．食事量（例えば重量で）
３．種々の食事の組成（例えば、脂肪、タンパク質及び炭水化物の量）
４．種々の食事の血糖インデックス
５．食事事象に対するインシュリン用量計画
６．毎週の習慣（食事関連及び非食事関連）
７．運動予定
８．他の生活様式関連情報
９．本明細書に例示し記載した種類のグラフィカルユーザインタフを用いることに対する患者の好み
１０．定期的に定量的情報を管理することに伴う問題
１１．本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースと共に用いるために治療要求の多様性がより許容可能であるように、食事及び他の習慣を変えることへの患者の能力及び要望

各事象、例えば各食事に関する情報はデータレコードとみなされる。事前選別分析を行う前に最小数ｍのデータレコードを収集する必要があり、この場合「ｍ」は、有用な結果を与えるのに必要なあらゆる特定の事前選別手順におけるデータレコードの最小数である。同様に、データレコードの最大数ｎにも制限を加えることができ、この場合「ｎ」は、レコードの実際の最大数を表すことができ、これを超える数のレコードは、追加の情報を与える可能性が低く、及び／又はこれを超える数のレコードは、現在存在しないデータの１つ又はそれ以上のパターンの作成に寄与する可能性が低いことになる。

また、事前選別プロセスを用いて、限定ではないが、患者が現在受けている可能性のある１つ又はそれ以上の投薬、所与の事象に対する療法の量及び強度の種々の組合せの１つ又はそれ以上、及び療法のタイミングを含むことができる事象固有療法情報を収集することができる。療法のタイミングに関する情報には、限定ではないが、療法を受ける又は行われる時刻及び／又は曜日、生体リズム情報（例えば月経周期、その他）、並びに運動又は食事及びインシュリン用量に関するストレスのような因子の組合せ効果の１つ又はそれ以上を含むことができる。当業者であれば、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者を許容可能な候補とすることができるかどうかを判断することを目的として、患者事前選別プロセスを行うための他の技術が認識されるであろうが、このような他の技術は、本開示事項により企図される。

ステップ１５６に続いてステップ１５８で、医療従事者は、上の実施例により記載されたような患者事前選別手順の間に収集される患者に関する情報を評価し、本明細書で図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者を許容可能な候補とすることができるかどうかを判断する。例えば、１つの実施形態において、ワークシート及び／又は質問表の種々の記入項目は、患者に対して最終的な「スコア」を決定することができるようにポイント値を用いて設計することができる。この実施例では、本明細書で図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者が許容可能な候補であるかどうかは、患者の質問表及び／又はワークシートの「スコア」を設定された閾値スコアと比較することによって判断することができる。別の実施形態では、例えば、質問表及び／又はワークシートは、質問表及び／又はワークシートを通して医療従事者を案内し、最終的に、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者が許容可能な候補であるかどうかの結論に医療従事者を導くフローチャート又はツリー構造として設計することができる。

当業者であれば、事前選別質問表及び／又はワークシートを評価するための他の技術を認識することになり、その一部は手動で行うことができ、別の一部は、従来のコンピュータ支援により行うことができるが、こうした何れかの他の技術は、本開示事項により企図される。何れの場合でも、ステップ１５８で、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者が許容可能な候補であると医療従事者が判断した場合、プロセス１５０はステップ１６４に進む。他方、ステップ１５８で、本明細書で例示されて記載された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対して患者が許容可能な候補ではないと医療従事者が判断した場合、プロセス１５０はステップ１６０に進み、そこで、グラフィカルユーザインタフェースが評価されている患者と共に用いるのに許容可能ではない旨の表示がされる。ステップ１５２〜１５８が医療従事者により手動で行われる実施形態では、ステップ１６０は省略するか、又はステップ１５８と併合させることもできる。しかしながら、ステップ１５２〜１５８の１つ又はそれ以上の何れかがコンピュータ支援により行われる実施形態では、このようなコンピュータを介してグラフィカルユーザインタフェースが使用に対して許容可能ではない旨の適切なメッセージを表示することにより、ステップ１６０を実施することができる。ステップ１６０の後、プロセス１５０はステップ１６２に進み、そこでプロセス１５０は終了する。

ステップ１５２、１５４及び１５８の「はい」の分岐から、プロセス１５０はステップ１６４に進み、そこで、本明細書に図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースが選択され、更に、グラフィカルユーザインタフェースの各軸に関するユーザ選択可能なフィードフォワード入力の最大数に対応する最大グリッドの大きさ又は数を有するように選択される。一般に、最大グリッドの大きさの数は、例えば、限定ではないが、使い易さ、各インタフェース軸にこの数のフィードフォワード入力項目を有するグラフィカルユーザインタフェースを用いるのに患者が快適であるかどうか、幾つのフィードフォワード入力項目が患者により複雑すぎると考えられる可能性があるか、その他を含む幾つかの因子によって決まることになる。１つの実施形態において、例えば、最大グリッド数は５であるが、この数は、特定の用途に適合するように増減させるおとおらすこともできる。最大グリッド数が５である場合には、これは、選択したグラフィカルユーザインタフェースの炭水化物含量軸及び全グルコース吸収速度軸が各々、最初に５つのユーザ選択可能な入力を有することを意味する。

ステップ１６４に続いて、プロセス１５０はステップ１６６に進み、そこで、パターン数ＰＮを１に設定する。その後ステップ１６８で、最大パターン数ＭＡＸＰＮを選択する。パターン数ＰＮとは、この用語が本明細書で用いられる場合、ユーザ選択可能なフィードフォワード入力項目を対応するインシュリン送達情報にマッピングするのに用いられる患者関連情報の異なる要素の数に関連している。例えば、患者関連情報が高度に規則的で反復性がある場合には、グラフィカルユーザインタフェースは、何れかの曜日の何れかの時間に摂取した何れかの食事についてユーザ選択可能なフィードフォワード入力項目を対応するインシュリン送達情報にマッピングする単一の「食事」マップだけを必要とすることができる。別の実施例として、患者関連情報が幾分規則的で反復性があるが、直前の実施例よりも規則性及び反復性が低い場合には、グラフィカルユーザインタフェースは、食事型式（例えば、朝食、昼食、夕食又は軽食）に応じて、ユーザ選択可能なフィードフォワード入力項目を対応するインシュリン送達情報に異なるように各々マッピングする幾つかの異なる「食事型」マップを必要とする可能性がある。最大パターン数ＭＡＸＰＮは、ユーザ選択可能なフィードフォワード流力項目を対応するインシュリン送達情報にマッピングするのに用いることができる患者関連情報の異なる要素の数に制限を設ける。

ステップ１６８に続いて、プロセス１５０はステップ１７０に進み、ここで、フィードフォワード入力項目により定められる事象に関連する患者についての情報が収集され、この情報はデータベースに入力される。例示的な１つの実施形態において、ステップ１６６は、患者に、最大グリッド数を有する食事情報及びグラフィカルユーザインタフェースに関する事象の日誌を紙又は電子形式の何れかで維持させることにより手動で行われる。例示的な患者関連情報を含むこのような日誌２２０の１つの実施例を図１３に示す。図示の実施例では、最大グリッド数は５であるため、炭水化物含量軸及び全グルコース吸収速度軸は各々、５つの選択可能入力項目を有することになる。図１３の例示的な日誌２２０では、患者は、食事又は軽食の直前に関連情報を入力し、このような関連情報は、限定ではないが、食事又は軽食直前の患者の血糖、食事の種類又はカテゴリ（例えば、朝食の「Ｂ」、昼食の「Ｌ」、夕食の「Ｄ」及び軽食の「Ｓ」）、推定摂取（又は摂取されることになる）炭水化物ＥＩＣ（例えばグラム単位）、推定食事効果持続時間ＥＭＥＤ、すなわち、個人のグルコースレベルに及ぼす摂取食物の効果の期待持続時間（例えば分の単位）、食事又は軽食の絶対持続時間ＡＭＤ（例えば、速いＦ、やや速いＭＦ、中程度Ｍ、やや遅いＭＳ、又は遅いＳ）、食事又は軽食の相対持続時間ＲＭＤ（例えば、標準より長いＬＮ、標準よりやや長いＳＬＮ、標準Ｎ、標準よりやや短いＳＳＮ、又は標準より短いＳＮ）、食事又は軽食の絶対量ＡＭＳ（例えば、多いＬ、やや多いＭＬ、中程度Ｍ、やや少ないＭＳ、又は少ないＳ）、食事又は軽食の相対量ＲＭＳ（例えば、標準より多いＬＮ、標準よりやや多いＳＬＮ、標準Ｎ、標準よりやや少ないＳＳＮ、又は標準より少ないＳＮ）、脂肪含量に関する絶対食事量ＡＭＳＦ（例えば、少ないＳ、やや少ないＭＳ、標準Ｍ、やや多いＭＬ、又は多いＬ）、炭水化物含量に関する絶対食事量ＡＭＳＣ（例えば、少ないＳ、やや少ないＭＳ、中程度Ｍ、やや多いＭＬ、又は多いＬ）、タンパク質含量に関する絶対食事量ＡＭＳＦ（例えば、少ないＳ、やや少ないＭＳ、中程度Ｍ、やや多いＭＬ、又は多いＬ）、脂肪、タンパク質及び炭水化物含量に関する相対食事量（図１３には示さず）（例えば、標準より少ないＳＮ、標準よりやや少ないＳＳＮ、標準Ｎ、やや多いＳＬＮ、又は標準より多いＬＮ）、食事又は軽食の総血糖インデックスＴＧＩ、食事又は軽食前に投与されるあらゆる食事補償ボーラスＭＣＢ（例えばＩ．Ｕ．）、食事又は軽食前に投与されるあらゆる補正ボーラスＣＢ（例えばＩ．Ｕ．）、日付、時間、又は同様のものを含むことができる。図１３には具体的に示していないが、食事補償及び／又は補正ボーラスが長期間にわたり低用量で投与されるときには日誌に他のボーラス関連情報も含むことができる。このような場合には、他のボーラス関連情報には、例えば、限定ではないが、投与される食事補償又は補正ボーラスの数、投与される各ボーラスの量、投与されるボーラス間の時間、及び最初のボーラスを投与時間を含むことができる。患者の日誌２２０に関連することができ、従ってこれに含むことができる他の情報には、限定ではないが、食事又は軽食前の運動強度及び持続時間、食事又は軽食前の患者のストレス状態（又はプロファイル）及び持続時間、食事又は軽食前の患者疾病強度及び持続時間、食事又は軽食前の月経周期情報（例えば月経の重さ）及び月経持続時間、及び同様のものが含まれる。一般に、例えば、男性に対しては少なくとも４週間及び女性に対しては少なくとも６〜８週間など長い時間期間にわたってこのような関連患者情報を収集することが好ましいが、代替的に他の時間期間を用いてもよい。

図２〜図７に関して上記で図示し説明されたグラフィカルユーザインタフェースのどの特定のものも全ての患者が利用可能である訳ではない点は理解されるであろう。習慣、個人の嗜好及び同様のものは通常、患者によって種々であるので、グラフィカルユーザインタフェースの１つ又はそれ以上は、ある患者には好適であるが、別の患者にはグラフィカルユーザインタフェースの他のものが最も好適なものとなる。図１３に示した例示的な日誌に含まれる特定の情報により、医師又は他の糖尿病介護者は、図２〜図７に関して上に図示され説明されたグラフィックユーザインタフェースの実施例の何れか１つを引き続き選択することができることになる。利用可能なグラフィカルユーザインタフェースがより少ない場合には、図１３に示した例示的な日誌に含まれる情報も同様に少なくすることができる。

事象が患者により摂取される食事である別の例示的な実施形態では、プロセス１５０のステップ１７０は、特別に計画された食事の種類、内容及び回数に基づく図１３の実施例で示した情報を栄養士又は他の食事プランナに提供させることにより実行される。何れの場合でも、プロセス１５０の実行は、ステップ１７０からステップ１７２に進み、ここで、現在のパターン数に対して十分な患者関連情報が収集されたかどうかに関する判断がなされる。十分に収集された場合には、プロセス１５０は、第２のプロセスモジュール「Ａ」に進む。ステップ１７２で、収集された患者関連情報が現在のパターン数に対して十分な量ではないと判断された場合には、プロセス１５０はステップ１７０にループバックする。

ステップ１５６の事前選別プロセスに関して上述されたように、第２のプロセスモジュールに進む前に最小数ｍのデータレコードを収集する必要があり、ここで「ｍ」は、有用な結果を与えるのに必要なデータレコードの最小の数である。同様に、ステップ１７２ではデータレコードの最大数「ｎ」の制限が設けられ、ここで「ｎ」は、実際のレコードの最大数を表すことができ、これを超えるレコードの数は、追加の情報を与える可能性は低く、及び／又はこれを超えるレコードの数は、現在は何も存在していないデータにおいて１つ又はそれ以上のパターンの作成に対する寄与の可能性が低いことになる。

ここで図１１を参照すると、プロセス１５０の第２のプロセスモジュールの例示的な１つの実施形態のフローチャートが示されている。第２のプロセスモジュールは、ステップ１７４から始まり、ここでは、ユーザの食事カテゴリに対する有意な影響を有する開始パターン数を見出すことを目的として、ステップ１６８で収集された患者関連情報に関して一連の統計的分析が行われる（すなわち、ユーザ選択フィードフォワード情報）。その後ステップ１７６で、統計的分析から得られるカテゴリ間パターン識別が許容可能であるかどうかに関しての判断が行われる。許容可能である場合には、プロセス１５０は、第３のプロセスモジュール「Ｂ」に進む。しかしながら、ステップ１７４の統計的分析から得られるカテゴリ間パターン識別が許容可能ではない場合には、プロセス１５０はステップ１７８に進み、そこで現在のパターン数に対して十分な患者関連情報が収集されたかどうかに関する判断を行う。十分ではない場合には、プロセス１５０は、図１０のステップ１７０に戻る。他方ステップ１７８で、現在のパターン数に対して十分な患者関連情報が収集されたと判断された場合、プロセス１５０はステップ１８０に進み、ここで、パターン数ＰＮが、最大パターン数ＭＡＸＰＮに等しいかどうかに関する判断を行う。等しくない場合には、パターン数ＰＮはステップ１８２で増分され、次いで、プロセス１５０はステップ１７４にループバックする。しかしながら、ステップ１８０で、パターン数ＰＮが最大パターン数ＭＡＸＰＮに等しい場合には、プロセス１５０はステップ１８４に進み、ここでグラフィカルユーザインタフェースが評価されている患者と共に用いるのに許容可能ではない旨の表示がなされる。ステップ１７４〜ステップ１８２が医療従事者により手動で行われる実施形態では、ステップ１８４は省略するか、ステップ１８２と併合することもできる。しかしながら、ステップ１７４〜１８２の１つ又はそれ以上の何れかがコンピュータ支援により行われる実施形態では、このようなコンピュータを介してこのグラフィカルユーザインタフェースが使用に対して許容可能ではない旨の適切なメッセージを表示することにより、ステップ１８４を実施することができる。ステップ１８４の後、プロセス１５０はステップ１８６に進み、そこでプロセス１５０は終了する。

ステップ１７４〜１８０を含む第２のプロセスモジュールのループの例示的な実施例は、独立変数（食事の種類、曜日、選択した入力グリッド分類、その他）に応じて所与の食事補償ボーラスの反復的なモデル化を含む。次いで、予め定めた限界と比較したときに、適合性の尺度として最大絶対又は相対予測誤差を用いることができる。

ステップ１７４〜１８２を含む第２のプロセスモジュールのループの別の例示的な実施例が図１４Ａ〜図１４Ｋに示される。図１４Ａ〜図１４Ｋに示す実施例は、ボーラス応答の分布の形式でのカテゴリ間パターン識別の尺度として変動係数（ＣＶ）の形の基準値を利用し、最大ＣＶが予め定めた許容可能な値を超えなくなるまで、患者関連情報の反復的精密プールを適用する。この条件が達成されない場合には、グリッド型ユーザインタフェースはユーザに適切ではない可能性がある。

図１４Ａ〜図１４Ｋの手法を示すため、３つのカテゴリ（分類）、例えば「標準より少ない」、「標準」、及び「標準より多い」の形式で食事の炭水化物含量を定める１次元にまで本明細書で図示し説明されたグリッド型グラフィカルユーザインタフェースを削減すると仮定する。次に、最大値ＣＶｍａｘ（例えばＣＶｍａｘ＝１０％）を選択する。

図１３に例証として示したようなユーザ関連情報の統計的分析は、例示的に４つのステップで行われる。ステップ１では、収集したデータは、量カテゴリ（「標準より少ない」、「標準」、「標準より多い」）により分別され、これは、図１４Ａに例示したような全ての他の変数にわたるデータのプールに対応する。これらのカテゴリの各々に対し、変動係数ＣＶは、公知の技術を用いて計算する。計算した係数ＣＶの何れもがＣＶｍａｘを超えない場合には、ユーザインタフェースはユーザに対し好適である。このような場合には、グラフィカルユーザインタフェースへのフィードフォワード入力は、１次元の場合には、保留の食事に対して食事量値のみ（例えば、少ない、多い又は標準）にされることになる。次に、図９のフィードフォワード情報対インシュリンボーラス情報のマップは、例えば、何れかの曜日の何れかの時間に摂取した何れかの食事において、食事量のユーザ選択フィードフォワード入力値を対応するインシュリンボーラス情報にマッピングする単一のマップとすることができる。対応するインシュリンボーラス情報は、この場合には、例えば、図１４Ａの統計的分析ステップ１からの情報を用いた食事量のユーザ固有カテゴリにおける平均ボーラスプロファイルに等しいインシュリンボーラスプロファイルとすることができる。

この実施例では、ステップ１（図１４Ａ）から計算した係数ＣＶの１つ又はそれ以上がＣＶｍａｘを超えると、これに応じて統計的分析プロセスはステップ２に進む。ステップ２では、収集データは、図１４Ｂに示すように、量カテゴリ（「標準より少ない」、「標準」、「標準より多い」）及び食事の種類又は時間（朝食、昼食、及び夕食）により分別され、これは、全ての他の変数にわたるデータのプールに対応する。次いで、変動係数ＣＶは、食事量カテゴリ及び食事の種類又は時間により計算される。計算した係数の何れもＣＶｍａｘを超えない場合には、ユーザインタフェースは、ユーザに好適である。このような場合には、グラフィカルユーザインタフェースへのフォワード入力は、１次元の場合には、保留食事の食事量値及び食事の種類又は時間値とされることになる。次に、図９のフィードフォワード情報対インシュリンボーラス情報マップは、例えば、食事量のユーザ選択フィードフォワード入力値を食事の種類又は時間（例えば、朝食、昼食又は夕食）に応じて異なる対応するインシュリンボーラス情報に各々マッピングする、３つのマップを含むことができる。対応するインシュリンボーラス情報は、この場合には、例えば、図１４Ｂの統計的分析ステップ２からの情報を用いて、食事量のユーザ固有カテゴリに対して食事の種類又は時間により平均ボーラスプロファイルに等しいインシュリンボーラスプロファイルとすることができる。

この実施例では、ステップ２（図１４Ｂ）で計算した係数ＣＶの１つ又はそれ以上がＣＶｍａｘを超えると、これに応じて、統計的分析プロセスはステップ３に進む。ステップ３では、収集データは、図１４Ｃ及び図１４Ｄに示すように、量カテゴリ（「標準より少ない」、「標準」、「標準より多い」）、食事の種類又は時間（朝食、昼食、及び夕食）、及び日にちの種類（平日、週末）により分別され、これは、全ての他の変数にわたるデータのプールに対応する。変動係数は、量カテゴリ、食事の種類又は時間、及び日にちの種類により計算される。計算した係数の何れもＣＶｍａｘを超えない場合には、ユーザインタフェースはユーザに好適となる。このような場合には、グラフィカルユーザインタフェースへのフィードフォワード入力は、１次元の場合には、保留食事に対して食事量値、食事の種類又は時間値、及び日にちの種類値とされることになる。次いで、図９のフィードフォワード情報対インシュリンボーラス情報マップは、例えば、食事の種類又は時間（例えば朝食、昼食又は夕食）に応じて、更に、日にちの種類（例えば平日又は週末）に応じて、食事量のユーザ選択フィードフォワード入力値を異なる対応するインシュリンボーラス情報にマッピングする６つのマップを含むことができる。対応するインシュリンボーラス情報は、この場合には、例えば、図１４Ｃ及び図１４Ｄの統計的分析ステップ３からの情報を用いた食事量のユーザ固有カテゴリにおける食事の種類又は時間による、更に日にちの種類により平均ボーラスプロファイルに等しいインシュリンボーラスプロファイルとすることができる。

この実施例では、ステップ３（図１４Ｃ及び図１４Ｄ）で計算した係数ＣＶの１つ又はそれ以上がＣＶｍａｘを超えると、これに応じて、統計的分析プロセスはステップ４に進む。ステップ４では、収集データは、図１４Ｅ〜図１４Ｋに示されるように、量カテゴリ（「標準より少ない」、「標準」、「標準より多い」）、食事の種類又は時間（朝食、昼食、及び夕食）、及び曜日（日曜日、月曜日等）により分別される。変動係数は、量カテゴリ、食事の種類又は時間、及び曜日により計算される。計算した係数の何れもがＣＶｍａｘを超えない場合には、ユーザインタフェースはユーザに好適となる。このような場合には、グラフィカルユーザインタフェースへのフィードフォワード入力は、１次元の場合には、保留食事に対して食事量値、食事の種類又は時間値及び曜日値とされることになる。次に、図９のフィードフォワード情報対インシュリンボーラス情報マップは、例えば、食事の種類又は時間（例えば朝食、昼食又は夕食）に応じて、更に曜日（例えば日曜日、月曜日、その他）に応じて、食事量のユーザ選択フィードフォワード入力値を異なる対応するインシュリンボーラス情報にマッピングする２１のマップを含むことができる。対応するインシュリンボーラス情報は、この場合、例えば、図１４Ｅ及び図１４Ｋの統計的分析ステップ４からの情報を用いた食事量のユーザ固有カテゴリにおける食事の種類又は時間、及び曜日により平均ボーラスプロファイルに等しいインシュリンボーラスプロファイルとすることができる。

前述のステップの何れか又は全てにおいて、食事の種類又は時間、日にちの種類、及び／又は曜日は、システム１０によって自動的に決定することができ、従って、グラフィカルユーザインタフェースに患者が手動で入力する必要は無い。前述の実施例は、ボーラス応答の分布の形のカテゴリ間パターン識別の尺度に対する基準値として変動係数を用いたが、図１１のステップ１７４〜８２に従って行われる統計的分析において、１つ又はそれ以上の他の従来の基準値を用いることもできる点は理解されるであろう。

軸の少なくとも１つが、図６及び図７に関して図示し説明されたような（擬似的）連続入力を表すユーザインタフェースの実施形態では、食事補償ボーラス量のモデル又は一連のモデルを作成することができる。このような１つ又は複数のモデルは、種々の入力変数の関数となり、この場合、ユーザ選択分類の１つは、ユーザインタフェースの連続した軸上の位置である。モデルが十分に厳格である場合には、学習期間中に対象となる範囲に入らない連続入力に対する値をユーザが選択する状況では、外挿法を用いてボーラス量推奨値を割り当てることができる。

ここで図１２を参照すると、プロセス１５０の第３のプロセスモジュールの１つの例示的な実施形態のフローチャートが示される。プロセス１５０の第３のモジュールに達した場合、図１１の第２のプロセスモジュールは、患者関連情報のパターン決定に成功したことになり、これから、対応するインシュリンボーラス情報にユーザ選択フィードフォワード情報をマッピングすることができる。第３のプロセスモジュールの目的は、可能であれば、ユーザ選択可能フィードフォワード入力項目のカテゴリの数を低減することである。図示の実施形態では、図１２の第３のプロセスモジュールは、適切な場合には、ユーザ選択可能フィードフォワード入力項目の隣接するカテゴリを併合することによりこの目的を達成する。例えば、図１２の第３のプロセスモジュールにより判断されるように、特定のパターンに対する「標準」及び「標準より多い」のユーザ選択可能入力カテゴリを併合して単一の「標準」カテゴリにすることが適切な場合がある。

第３のプロセスモジュールは、ステップ１８８から始まり、ここではカウンタＫが１に設定される。その後ステップ１９０では、図１１の第２のプロセスモジュールで作成されたパターンのＫ番目のパターン要素が処理のために選択される。次いで、ステップ１９２では、Ｋ番目のパターン要素の併合シナリオが生成される。以下で実施例によって示されるように、ステップ１９２は、処理中の特定のパターン要素に対するユーザ選択可能フィードフォワード入力のあらゆる可能性のある併合組合せを識別することを含む。次のステップ１９４で、カテゴリのあらゆる１つ又はそれ以上を併合したかどうかを識別するために、各カテゴリ併合シナリオのための患者関連情報の統計的分析を行う。その後ステップ１９６で、１つ又はそれ以上の性能基準値に基づいて、ステップ１９４の統計的分析から「最良」のカテゴリ併合シナリオを選択する。次のステップ１９８では、ステップ１９６で識別された「最良」のカテゴリ併合シナリオに従って、Ｋ番目のパターン要素に対するカテゴリを併合する。この関連で用いる場合の「最良」とは、競合する各戦略のなかでも、適切な重量と共に適切な費用関数を定義し、この費用関数を全ての競合戦略に適用して費用が最小となる戦略を選択する、選択戦略として定義される。また、最良のカテゴリ併合シナリオについて解決するときに満足しなければならない追加の制約事項も定義することができる。このような追加の制約事項の実施例には、限定ではないが、グリッドパターンの全てのＫ番目の要素全体に均質なグリッドカテゴリが必要となること、カテゴリ行又はカテゴリ列全体の併合が必要であること、及び同様のことが含まれる。

次のステップ２００では、ステップ１９２〜１９８が、Ｋ番目のパターン要素のカテゴリの何れかを変更する（例えば併合する）ことになるかに関して判断する。変更することになる場合、プロセスはステップ２０２に進み、ここでＫ番目のパターン要素のカテゴリの総数が現在のカテゴリの望ましい最小数ＭＩＮ（例えば１つ又はそれ以上）に等しいかどうかに関して判断する。変更されない場合、プロセス１５０はステップ１９２にループバックする。ステップ２００で、Ｋ番目のパターン要素のカテゴリが何れも変更されないと判断された場合、或いは、ステップ２０２で、カテゴリの総数がカテゴリの最小数ＭＩＮに等しいと判断された場合、Ｋ番目のパターン要素の処理は完了し、プロセス１５０はステップ２０４に進み、ここで「Ｋ」がパターン要素の総数と等しいかどうかを判断する。等しくない場合には、パターン要素の全ては未だ処理されておらず、プロセス１５０はステップ２０６に進み、ここで「Ｋ」の値を１つ増分し、次いで、ステップ１９０にループバックして次のパターン要素を処理する。パターン要素の全てが処理されると、ステップ２０４はステップ２０８に進み、ここで、ユーザ選択可能なフィードフォワード入力カテゴリ又はカテゴリの組合せを対応するインシュリン送達情報にマッピングする、例えば、図９に例示した種類の１つ又はそれ以上のマップを生成する。その後ステップ２１０で、プロセス１５０は終了し、プロセス１５０により生成されたグラフィカルユーザインタフェース及び１つ又はそれ以上のフィードフォワード対インシュリン送達情報マップをシステム１０に実装し、図２〜図９に関して上述したように用いて、患者によりインタフェースに与えられるユーザ選択可能なフィードフォワード情報に基づいてインシュリンを患者に推奨及び／又は投与することができる。

ここで、図１４Ａ〜１４Ｋで作成した例示的な患者関連情報パターンを図１２の第３のプロセスモジュールの動作を示す実施例として用いることにする。この実施例では、２１の１次元パターン要素、例えば、１週間の７日の各々に対する３つの食事の種類の各々について食事量のみのパターンを生成した。よって、パターン要素の総数は、この実施例では２１であり、従って、ステップ２０６により定められる外部ループは、２０回行われることになる。２１の異なるパターン要素を処理する順序は任意とすることができ、この実施例では、１番目のパターン要素（Ｋ＝１）は、月曜日の朝食、続いて月曜日の昼食、月曜日の夕食、火曜日の朝食、その他である。従って、ステップ１９０の最初の実行では、月曜日の朝食パターン要素を選択する。

この第３のプロセスモジュールの説明を容易にするために、図１４Ａ〜１４Ｋに示した実施例における「少ない」、「標準」、及び「多い」のフィードフォワード入力カテゴリには、例えば、「少ない」＝１、「標準」＝２及び「多い」＝３の数値を割り当てる。カテゴリ間のハイフンは、併合カテゴリを識別するものとすると、ステップ１９２から得られる３つの可能性のあるカテゴリ併合シナリオは以下のようになる。すなわち、
（（１，１），（２，１），（３，１））、
（（［１−２］，１），（３，１））、及び
（（１，１），（［２−３］，１））
であり、これは、月曜日の朝食において（（少ない、標準、多い）、（少ない＋標準、多い）、及び（少ない、標準＋多い））に対応する。例示的な１つの実施形態において、食事量軸に沿って完全な試料分布が及ぶまで、２つのステップにおける併合シナリオのカテゴリ数を増分することにより、各カテゴリ併合シナリオの統計的分析を行う。等しい幅のカテゴリを用いることが望ましい場合があるが、これは必須ではない。また、カテゴリの各々の中心を試料分布の中央値に置くことが望ましい。各併合シナリオの許容可能性を評価するステップは、幾つかの異なる方法で行うことができる。例示的な１つの実施形態において、各カテゴリの中央値から最小値及び最大値との間の差は、増分インシュリンボーラス値に変換される。次いで、増分インシュリンボーラス値は、食後血糖標的から期待偏差又は百分位数に変換される。次に、これらの偏差又は百分位数は、１つ又はそれ以上の予め設定された閾値レベルと比較され、カテゴリ併合シナリオが許容可能であるかどうかを判断することができる。別の実施形態では、モンテカルロシミュレーションのために、各カテゴリ内の試料分布から幾つかの仮想試料を引き出すことができる。次に、カテゴリの中央値からの各試料の偏差を前の実施形態で説明されたものと同じ方法で処理する。

ステップ１９４の結果は、各々の統計的分析に基づき許容可能である全てのカテゴリ併合シナリオの識別情報である。例えば、カテゴリ併合をしていない元のシナリオ（（１，１），（２，１），（３，１））が分析に含まれるので、ステップ１９４は、常に少なくとも１つのシナリオを生成することになる。ステップ１９４で２つ以上のシナリオが出現した場合には、ステップ１９６で、１つ又はそれ以上の性能基準値に基づきステップ１９４から得られる複数のシナリオのうちの「最良」のものを選択する。１つ又はそれ以上の性能基準値には、例えば、限定ではないが、各シナリオ内の平均又は中央値からのデータ分散、各シナリオに関連する費用関数、全カテゴリをより少なくする望ましさ、カテゴリの数を１つ低減する増分の利点、その他の１つ又はあらゆる組合せを含むことができる。当業者であれば、ステップ１９４から得られる複数のカテゴリ併合シナリオの「最良」を選択するための他の技術が認識されることになるが、このような他の技術は、本開示事項により企図される。

ステップ１９８では、ステップ１９６で決定された「最良」の併合シナリオに従って月曜日の朝食についてのフィードフォワード入力カテゴリが併合される。１つの例示的な結果は、上に示した第２の併合シナリオとすることができ、これは、「少ない」及び「標準」カテゴリを併合して「標準」カテゴリにし、「標準」及び「多い」の２つのカテゴリが残るようにすることで実施することができる。何れの場合でも、ステップ２０２は、プロセス１５０に対して、カテゴリの総数が変化しなくなるまでステップ１９２〜２００を通って戻るように指示し、ステップ２０４は、プロセス１５０に対し、パターン要素の全てが例えば日曜日の夕食まで処理され、ステップ１９０〜ステップ２０２を通って戻るように指示する。その結果、図１２に示した第３のプロセスモジュールは、図１４Ａ〜１４Ｋの例示的な１次元のデータセットを用いると、あらゆる曜日のあらゆる食事について患者に提示されたユーザ選択可能なフィードフォワード情報が、１つ、２つ又は３つの入力カテゴリを含むことができるようになる。

前述の実施例では、フィードフォワード入力カテゴリは、食事量の形式の１次元情報により提示され、入力カテゴリの総数は３、例えば、「少ない」、「標準」及び「多い」であった。複数の次元の情報、すなわち、ユーザ選択可能フィードフォワード情報の複数の軸を含むグラフィカルユーザインタフェースの実施形態では、カテゴリ併合シナリオの数は有意に増大する点を理解されたい。同様に、カテゴリ併合シナリオの数は、ユーザ選択可能なフィードフォワードカテゴリの総数が増大するにつれて増大する。例えば、２次元の情報（例えば、食事量軸及び食事速度軸）を含み、且つ各軸に沿ってフィードフォワード情報の４つのユーザ選択可能なカテゴリ（例えば、「少ない」、「やや少ない」、「やや多い」及び「多い」、並びに「遅い」、「やや遅い」、「やや速い」及び「速い」）を含むグラフィカルユーザインタフェースの実施形態において、可能性のあるカテゴリ併合シナリオは、（数１〜４が各軸上の４つの入力値に割り当てられる場合）：
（（１，１），（１，２），（１，３），（１，４），（２，１），（２，２），（２，３），（２，４），（３，１），（３，２），（３，３），（３，４），（４，１），（４，２），（４，３），（４，４）），
（（１，［１−２］），（１，３），（１，４），（２，［１−２］），（２，３），（２，４），（３，［１−２］），（３，３），（３，４），（４，［１−２］），（４，３），（４，４）），
（（１，１），（１，［２−３］），（１，４），（２，１），（２，［２−３］），（２，４），（３，１），（３，［２−３］），（３，４），（４，１），（４，［２−３］），（４，４）），
（（１，１），（１，２），（１，［３−４］），（２，１），（２，２），（２，［３−４］），（３，１），（３，２），（３，［３−４］），（４，１），（４，２），（４，［３−４］）），
（（［１−２］，１），（［１−２］，２），（［１−２］，３），（［１−２］，４），（３，１），（３，２），（３，３），（３，４），（４，１），（４，２），（４，３），（４，４）），
（（１，１），（１，２），（１，３），（１，４），（［２−３］，１），（［２−３］，２），（［２−３］，３），（［２−３］，４），（４，１），（４，２），（４，３），（４，４）），及び
（（１，１），（１，２），（１，３），（１，４），（２，１），（２，２），（２，３），（２，４），（［３−４］，１），（［３−４］，２），（［３−４］，３），（［３−４］，４））である。
この場合、一度に２つの行を併合し、併合カテゴリのセットを生成することもできる。

患者は、毎日対話することによりシステム１０を微調整する。追加の患者及び／又は医療従事者フィードバックで補足することができるこの毎日の対話を「学習」モードで用いて、実施した療法の患者固有の履歴を生成することが望ましく、この履歴から、本明細書で記載されたグラフィカルユーザインタフェースを更新又は改良する目的で１つ又はそれ以上のパターンを抽出することができる。この文脈における学習は、グラフィカルユーザインタフェースとの患者の対話を監視すると同時に患者及び医療従事者フィードバックを監視すること、及びこのような監視から得られる情報に基づいてグラフィカルユーザインタフェースの動作を適応させることを含む。本明細書の目的において、学習は、本明細書に記載したように患者関連情報を収集し、収集した情報からグラフィカルユーザインタフェースを生成する最初の実行は除外する。

療法は、幾つかの理由の何れについても実際に変更することができる。例えば、患者は、毎日の運動習慣を見直す又は取り入れるなど、自分の生活様式を変更することができる。別の実施例として、患者は、食事及び／又は軽食時の間により少ない量又は多い量を消費するなどにより、意識的又は無意識的に自分の食習慣を変えることができる。別の実施例として、患者の短期間及び／又は長期間の体重は、運動、疾病、食事中の多い又は少ない食物の消費、身体の新陳代謝の変化、その他に起因して変化する可能性がある。

図１５を参照すると、本明細書で図示し説明された種類のグラフィカルユーザインタフェースに対する連続した学習プロセス２００の１つの例示的な実施形態のフローチャートが示される。プロセス２００は、プロセッサ１４により実行することができ、又は、手動で行うことができ、或いは、手動で行うステップとプロセッサ１４で実行するステップとを組み合わせて実行することができる。しかしながらこの説明の目的では、プロセス２００は、プロセッサ１４で実行されるように説明される。プロセス２００は、ステップ２５０、２５２、２５４及び２５６から始まり、ここでは、プロセッサ１４は、時分割動作可能モードで動作可能であり、或いは複数のプロセッサが動作可能であり又はコードが順次的に実行され、システム１０により生成されるインシュリン送達推奨を行うように構成されたシステム１０の実施形態では、このような推奨の患者の承諾又は拒否を監視し、ユーザによりシステム１０に入力されたあらゆるフィードバックを監視し、医療従事者によりシステム１０に入力されたあらゆるフィードバック又は他の情報を監視し、及び／又は１つ又はそれ以上の患者状態の測定値に各々応答した１つ又はそれ以上のモデルベース関数を監視して、１つ又はそれ以上の患者状態とは異なる別の患者状態を推定する。このような何れかの監視段階は、情報を記憶する段階を含むことができる。このような何れかの記憶情報は、直ちに又は後で評価することができ、及び／又はデータベース及び／又は１つ又はそれ以上のシステム制御アルゴリズムに新規に入力又は更新されたときに再評価することができる。システム１０に入力されるユーザフィードバックの実施例には、限定ではないが、図１３に示した情報の何れか、実施したＧＵＩへのユーザ入力、及び運動、ストレス及び／又は疾病の強度又は状態、月経周期情報、１つ又はそれ以上のユーザ監視生理学的状態の結果、ＨｂＡ１Ｃを用いることによるユーザ監視血糖症制御の結果、及び同様のもののような他のユーザ関連情報が含まれる。こうした何れかの情報は、上述の機構の何れかを介してシステム１０に入力することができる。代替的に又はこれに加えて、入力装置１Ｂ及び／又は３６は、幾つかの専用の入力ボタン、キー、又は同様のものを含むことができ、これらは、色分けされるか、他の方法で容易に識別可能とすることができ、これによって、ユーザは、容易に認識可能な入力機構を介して平常及び異常な行動／状態を入力することが可能になる。システム１０に入力される医療従事者（ＨＣＰ）フィードバックの実施例には、限定ではないが、医療従事者により行われる検査の結果、食事療法、運動及び／又は他の生活様式に関連する助言又は推奨事項、１つ又はそれ以上のＨＣＰ監視生理学的状態の結果、ＨｂＡ１Ｃを用いる等によるＨＣＰ監視血糖症制御の結果、及び同様のものが含まれる。モデルベース関数の実施例には、限定ではないが、グルコース吸収のモデルベース推定、少なくとも部分的に血糖及び／又はＨＢＡ１Ｃ測定値に基づくインシュリンの使用又は同様のものが含まれる。

何れの場合でも、プロセス２００は、ステップ２５０〜２５６からステップ２５８に進み、ここで、プロセッサ１４は、現在実施されたＧＵＩが依然として許容可能であるかどうかを判断するよう動作可能である。プロセッサ１４は、経時的にステップ２５０〜２５６で与えられた情報を処理することによりステップ２５８を実行するよう動作可能である。例えば、ユーザが経時的にシステム１０により推奨されるインシュリン送達情報を一貫して拒否／修正しているとプロセッサ１４が判断した場合には、プロセッサ１４は、ステップ２５８の「いいえ」分岐を辿るように動作可能とすることができる。同様に、プロセッサ１４が、ユーザにより与えられるフィードバック情報、医療従事者により与えられるフィードバック情報、及び／又はモデルベース情報から、グラフィカルユーザインタフェースの１つ又はそれ以上の動作特徴が、ＧＵＩを設定して定義するのに用いられるパラメータと矛盾すると判断された場合には、プロセッサ１４は、ステップ２５８の「いいえ」分岐を辿るように動作することができる。当業者であれば、考慮される他の因子及び現在実施されているＧＵＩが許容可能であるかどうかを判断するための他の技術が想起されるであろうが、このような他の因子及び／又は技術は、本開示事項により企図されるものである。

ステップ２５８で、現在実施されているＧＵＩが依然として許容可能であるとプロセッサ１４が判断した場合、プロセス２００の実行はステップ２６０に進み、ここでプロセッサ１４は、現在実施されているＧＵＩが何らかの再較正を必要とするかどうかを判断するように動作可能である。一般に、ステップ２６０でプロセッサ１４によりステップ２５８で用いられるのと同じ考慮事項の１つ又はそれ以上を用いて、このような判断を行うことができる。現在実施されているＧＵＩに再較正が必要でないとプロセッサ１４が判断した場合、プロセス２４２の実行はステップ２５０〜２５６にループバックする。一方、ステップ２６０で、現在実施されているＧＵＩに再較正が必要であるとプロセッサ１４が判断した場合、プロセス２００の実行は、図１０〜図１２に関して図示し説明されたプロセス１５０のステップ１５２にジャンプする。ここでは、現在実施されているＧＵＩへのユーザ選択可能なフィードフォワード入力を対応するインシュリン送達情報に相関付けるマップは、プロセス２００を繰り返し実行する間に収集された患者固有病歴に従ってプロセッサ１４により修正することができる。

ステップ２５８で、現在実施されているＧＵＩがもはや許容可能ではないとプロセッサ１４が判断した場合、プロセス２００の実行はステップ２６２に進み、ここで、プロセッサ１４は、ディスプレイユニット２０及び／又は３８を制御して異なるＧＵＩの生成を推奨するメッセージを表示する。ステップ２６２から、プロセス２００の実行はステップ２６４に進み、ここでプロセッサ１４は、ステップ２６２で表示された推奨事項にユーザが応答するよう促すように動作可能である。ユーザが推奨事項を許容しないと選択した場合には、プロセス２００の実行はステップ２５０〜２５６にループバックする。一方、ステップ２６４で、ユーザが、ステップ２６２で表示された推奨事項を許容することを選択した場合には、プロセス２００の実行は、図１０〜図１２に関して本明細書で図示し説明されたプロセス１５０のステップ１５２にジャンプする。ここで、プロセッサ１４、ユーザ、及び／又は医療従事者は、異なるＧＵＩを選択することもでき、ＧＵＩの選択の何れも患者と共に用いるのに好適ではないと判断することもできる。

学習プロセス２００は、入力した情報を用いて患者病歴を生成し、これから患者の療法のパターンが抽出される。プロセス２００がプロセッサ１４により実行される実施形態では、プロセッサ１４は、システム１０の他の標準動作中にプロセス２００をバックグラウンドで実行するように構成することができる。また、プロセス２００は、システム１０の他の標準動作と同期して実行されるように設計することもできる。

学習プロセス１５０は、パターン情報を取り込むのに適した適当な変動性を維持するようにプロトコルドリブンすることができる。代替的に又はこれに加えて、対話は、日々の活動が療法と共に入力されるフリースタイルで行うことができる。学習対話の長さは、何らかの固定の日数であるように設計することができる。代替的に又はこれに加えて、統計的分布パラメータが特定の閾値を上回って変化しないような、収束判定基準を実装し、特定の学習期間の終了を識別することができる。

学習プロセス１５０は、他の療法助言サポート用途で機能するモジュールとして例示的に実施することができる。このような場合には、学習プロセス１５０を用いて、インシュリン量のような標準化され及び定量化された療法にユーザの主観的入力をマッピングすることができる。定量化されて標準化されると、助言情報又はコマンド助言情報は、第３者の助言サポート用途では入力項目に中継し、又はこれと統合することができる。このように、学習プロセス１５０を用いて、直接療法を行うこともでき、又は、第３者の助言サポート用途で、例えば注入情報を付属の注入ポンプに伝達するために用いることができる情報を提供することもできる。

食事の定量化は、場合によっては患者にとって困難である。しかしながら、学習プロセス１５０への入力情報の品質は、患者及び／又は医療従事者の責任である。従って、学習プロセス１５０におけるデータ許容の適格性は、学習プロセス１５０に与えられるデータレコードが、新しい内容又は追加の有用な情報の何れかを含む品質情報を提示するという暗黙の理解に基づいている。

幾つかの実施形態において、患者は事象を提供し、更に療法も実施することになる。患者はシステム１０により推奨された療法を実施する場合、もしくは実施しない場合もあるので、患者は、このような場合に、どのように患者が療法をマッピングするかに関してシステム１０を訓練する。療法に対する変更又は修正は、推奨された療法をオーバーライドすることにより患者が直接行うことが期待される。従って、学習プロセス２００により、収集した全情報の統計的分布内容が提供される。

収集データの統計的部分を分析し、情報監視を可能にすることができる。データ分析は、例示的に２つのデータのセット、すなわち、（１）古いデータが大半を占めるデータのセットと、（２）最近のデータのセットが大半を占めるデータのセットとに分けることができる。古いデータのセットは、療法が最後にリセットされたときのデータ分布を表すものである。最近のデータのセットは、ほぼ現在の時間ウィンドウのデータを考慮しており、タイムフレームは、例えば約１ヶ月ほどである。次に、２つのセットのデータ分布を対比させることができ、２つの分布間に見られる変化は、一般に、患者の生活様式の変化及び／又は療法関連パラメータの漸進的変化を示す。これは、異なる選択肢をトリガし、マッピング又は療法を修正することができる。この分析は、何らかの新しいデータレコードを受け取ったとき及び／又は一群の新しいデータレコードを受け取った後にトリガすることができる。療法を変更する必要性は、元のレコードセットと新しいデータレコードとの間の統計的特性を監視することに基づく。

患者が、システム１０により推奨されるインシュリン情報を定期的に修正することは、一般に、（１）システム１０の学習が不十分又は不適切であること、及び／又は（２）元の療法が現在の療法の必要事項を満たすことができないことの指標である。これは、例えば、患者の生活様式が変化したときに起こる可能性があり、これにより、システム１０により推奨される療法情報が不十分又は不正確になる。従って、患者がオーバーライドを起こす頻度は、マッピング又は療法を改正するためのトリガとして用いることができる。

療法の監視は、システムにグルコース測定が利用可能である場合に向上させることができる。測定が低頻度であることは、血糖レベルを監視及び予測するのに用いることができる患者モデルを用いることにより改善することができる。療法の動作は患者モデルに含まれる。このような患者モデルは、特定の患者に個別化することもでき、患者の挙動を説明する適切な集団を代表するモデルとすることもできる。グルコース測定値又は予測グルコース測定値は、現在の療法が偏位してきており、療法を改善するために更に特定のデータが必要であることを示すことができる監視モジュールを提供する。

療法は、通常、推奨される療法からの偏差を調べることにより患者により評価される。推奨される療法が定期的に修正（オーバライド）される場合には、これは、患者の挙動の変化を示し、ＧＵＩを修正する必要がある。統計的記述は連続的に測定される。これは、療法及び／又は食事入力分布が変化するときの変化を監視するのに用いることができる。グルコース測定値及びＨＢＡ１Ｃのような良好なグルコース制御の他の指標により、療法の有効性の検査が行われる。

上記の図面及び記載において本発明を詳細に図示し説明してきたが、これらは、例示的なものであり、本発明の特徴を限定するものではないと考えるべきである。本発明の例示的な実施形態のみを図示し説明されたが、本発明の精神に含まれるその全ての変更及び修正は保護されることが望ましいことは理解される。また、本発明の現在好ましい実施形態を図示し説明したが、本発明は、これに限定されず、添付の請求項の範囲内で他の方法で種々に具現化し実施することができることは明確に理解される。

薬物投与情報を決定するためのシステムの１つの例示的な実施形態のブロック図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの１つの実施形態を示す図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの別の実施形態を示す図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの更に別の実施形態を示す図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの更に別の実施形態を示す図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの更に別の実施形態を示す図である。 図１のシステムに食事関連情報を入力するためのグラフィカルユーザインタフェースの更に別の実施形態を示す図である。 図２〜図７のグラフィカルユーザインタフェースの１つを用いて、食事情報のユーザ入力に基づいて薬物投与情報を決定するために図１のシステムにより実行可能なソフトウェアアルゴリズムの１つの実施形態を示すフローチャートである。 炭水化物含量（例えば食事量）の形式で与えられる食事情報並びに期待グルコース吸収形状及び持続時間（例えば食事持続時間）のユーザ入力を対応する薬物投与情報に相関付けるマップの１つの実施形態を示す表である。 図２〜図７に示した種類のグラフィカルユーザインタフェースを用いるための患者又はユーザの適合性を判断する１つの例示的なプロセスのフローチャートである。 図１０のフローチャートの続きである。 図１０及び図１１のフローチャートの続きである。 図１０〜図１２に示したプロセスに従って、患者関連情報を収集するための患者の日誌の１つの実施形態を示す表である。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 図１０のプロセスの統計的分析ステップの１つの実施形態による、種々の方法でグループ化された患者関連情報対インシュリンボーラス量の例示的なプロットである。 連続学習プロセスの１つの例示的な実施形態のフローチャートである。

Claims (88)

1. 薬物投与情報を決定するためのシステムであって、
   第１のパラメータ成分及び第２のパラメータ成分を有するフィードフォワード情報のユーザ入力を提供する入力装置と、
   前記第１及び第２のパラメータ成分の値を薬物投与情報に相関付けるマップを記憶させたデータ記憶装置と、
   前記フィードフォワード情報のユーザ入力に応答し、前記マップに従って対応する薬物投与情報を決定するプロセッサと、
   を備えることを特徴とするシステム。
2. ディスプレイユニットを更に備え、前記プロセッサが、前記ディスプレイユニット上に前記対応する薬物投与情報の少なくとも一部を表示するように構成される、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記入力装置がディスプレイユニットを含み、前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、前記第１のパラメータ成分の値により定められる第１の軸及び前記第２のパラメータ成分の値により定められる第２の軸を有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成され、前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１及び第２のパラメータ成分の値の対応するペアの単一のユーザ選択項目の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のシステム。
4. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１及び第２のパラメータ成分の値の対応するペアの単一のユーザ選択項目を提供するタッチ応答性インタフェースを含む、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３の何れかに記載のシステム。
5. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１及び第２のパラメータ成分の値の個別のペアの単一のユーザ選択項目を提供するグリッド型ユーザインタフェースを定める、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４の何れかに記載のシステム。
6. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１及び第２のパラメータ成分の連続関数を定める、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項５の何れかに記載のシステム。
7. 前記入力装置がディスプレイユニットを含み、前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、前記第１のパラメータ成分の複数の識別子により定められる第１の軸及び前記第２のパラメータ成分の値により定められる第２の軸を有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成され、該グラフィカルユーザインタフェースが、
   前記第１のパラメータ成分の複数の識別子及び前記第２のパラメータ成分の対応する値の各々のペアのユーザ選択項目の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供する、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項６の何れかに記載のシステム。
8. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１のパラメータ成分の複数の識別子及び前記第２のパラメータ成分の対応する値の各々のペアのユーザ選択を提供するタッチ応答性インタフェースを含む、
   ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１のパラメータ成分の複数の識別子及び前記第２のパラメータ成分の対応する値の各々の個別のペアのユーザ選択を提供するグリッド型ユーザインタフェースを定める、
   ことを特徴とする請求項７又は請求項８に記載のシステム。
10. 前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項９の何れかに記載のシステム。
11. 前記薬物がインシュリンである、
    ことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記入力装置が、炭水化物含量に対応する前記第１のパラメータ成分と、前記ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応する前記第２のパラメータ成分とを有する食事情報の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１１の何れかに記載のシステム。
13. 前記入力装置がディスプレイユニットを含み、前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、前記炭水化物含量値の値により定められる第１の軸及び前記ユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度値の値により定められる第２の軸を有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成され、該グラフィカルユーザインタフェースが、前記炭水化物含量及び期待速度値の対応するペアの単一のユーザ選択項目の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１２の何れかに記載のシステム。
14. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、炭水化物重量の直接推定の形式で前記炭水化物含量の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１３の何れかに記載のシステム。
15. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、食事量値の形式で前記炭水化物含量の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項２〜請求項１４の何れかに記載のシステム。
16. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、基準食事量に対する食事量値の形式で前記炭水化物含量の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１５の何れかに記載のシステム。
17. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、食事持続時間値の形式で前記期待速度の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１６の何れかに記載のシステム。
18. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、基準食事持続時間に対する食事持続時間値の形式で前記期待速度の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１７の何れかに記載のシステム。
19. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、総血糖インデックス値の形式で前記期待速度の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１８の何れかに記載のシステム。
20. 前記入力装置がディスプレイユニットを含み、前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、前記炭水化物含量の値により定められる第１の軸及びユーザが食事から全グルコースを吸収する期待速度値により定められる第２の軸を有するグラフィカルユーザインタフェースを表示するように構成され、前記炭水化物含量及び期待速度値の対応するペアのユーザ選択項目の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１９の何れかに記載のシステム。
21. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の形式で前記期待速度の値を表示し、前記脂肪量、タンパク質量及び炭水化物量の各々についての食事量値の形式で前記炭水化物含量の値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２０の何れかに記載のシステム。
22. 前記グラフィカルユーザインタフェースが、脂肪量に関する食事量値、タンパク質量に関する食事量、及び炭水化物量に関する食事量のユーザ選択の形式で前記フィードフォワード情報のユーザ入力を提供する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２１の何れかに記載のシステム。
23. 前記プロセッサが、前記ディスプレイユニットを制御し、脂肪、タンパク質及び炭水化物量にそれぞれ関する基準食事量値に対する脂肪量、タンパク質量、及び炭水化物量の形式で前記食事量値を表示するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２２の何れかに記載のシステム。
24. 前記入力装置が、追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を運動情報の形式で提供するように構成され、
    前記データ記憶装置が、前記運動情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶し、前記プロセッサが、前記運動情報のユーザ入力に応答し、前記追加マップを介して決定される前記修正情報に従って前記対応する薬物投与情報を修正する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２３の何れかに記載のシステム。
25. 前記入力装置が、ユーザストレス情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成され、前記データ記憶装置が、前記ユーザストレス情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶し、前記プロセッサが、前記ストレス情報のユーザ入力に応答して、前記追加マップを介して決定される前記修正情報に従って前記対応する薬物投与情報を修正する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２４の何れかに記載のシステム。
26. 前記入力装置が、ユーザ疾病情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成され、前記データ記憶装置が、前記ユーザ疾病情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶し、前記プロセッサが、前記疾病情報のユーザ入力に応答して、前記追加マップを介して決定される修正情報に従って前記対応する薬物投与情報を修正する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２５の何れかに記載のシステム。
27. 前記入力装置が、ユーザ月経周期情報の形式で追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を提供するように構成され、前記データ記憶装置が、前記ユーザ月経周期情報を修正情報に相関付ける追加マップを記憶し、前記プロセッサが、前記ユーザ月経周期情報のユーザ入力に応答し、前記追加マップを介して決定される前記修正情報に従って前記対応する薬物投与情報を修正する、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２６の何れかに記載のシステム。
28. 前記プロセッサが、前記マップに従って決定された前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生を監視し、前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２７の何れかに記載のシステム。
29. 前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であると前記プロセッサが判断した場合、前記プロセッサは、前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２８の何れかに記載のシステム。
30. ユーザフィードバック情報のユーザ入力を提供する手段を更に備え、前記プロセッサが、前記ユーザフィードバック情報を監視し、前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項２９の何れかに記載のシステム。
31. 前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であると前記プロセッサが判断した場合、前記プロセッサは、前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３０の何れかに記載のシステム。
32. 医療従事者フィードバック情報の入力を提供する手段を更に備え、前記プロセッサが、前記医療従事者フィードバック情報を監視し、前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３１の何れかに記載のシステム。
33. 前記プロセッサが、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であると判断した場合、前記プロセッサは、前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３２の何れかに記載のシステム。
34. １つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答して前記１つ又はそれ以上のユーザの状態とは異なる別のユーザの状態を推定する少なくとも１つのモデルベース関数を更に備え、
    前記プロセッサが、前記少なくとも１つのモデルベース関数を監視し、前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３３の何れかに記載のシステム。
35. 前記プロセッサが、前記システムが前記ユーザの使用に許容可能であると判断した場合には、前記プロセッサは、前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記システムが再較正を必要とするかどうかを判断するように構成される、
    ことを特徴とする請求項１〜請求項３４の何れかに記載のシステム。
36. 薬物投与情報を決定する方法であって、
    第１のパラメータ成分及び第２のパラメータ成分のユーザ指定値を含むフィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階と、
    前記第１及び第２のパラメータ成分のユーザ指定値を薬物投与情報に相関付ける段階と、
    を含む方法。
37. 前記薬物投与情報の少なくとも一部をディスプレイユニット上に表示する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
38. 前記第１及び第２のパラメータ成分のユーザ指定値を薬物投与情報に相関付ける段階が、前記第１及び第２のパラメータ成分のユーザ指定値の値を対応する薬物投与情報にマッピングするように構成されたマップを用いて、前記第１及び第２のパラメータ成分のユーザ指定値を処理する段階を含む、
    ことを特徴とする請求項３６又は請求項３７に記載の方法。
39. 前記フィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階が、グラフィカルユーザインタフェースを介して前記フィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階を含み、前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記第１のパラメータ成分の値により定められる第１の軸と前記第２のパラメータ成分の値により定められる第２の軸とを有する、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項３８の何れかに記載の方法。
40. 前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項３９の何れかに記載の方法。
41. 前記薬物がインシュリンである、
    ことを特徴とする請求項４０に記載の方法。
42. 前記第１のパラメータ成分が前記食事の炭水化物含量に対応し、前記第２のパラメータ成分が、ユーザが前記食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応する、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４１の何れかに記載の方法。
43. 前記第１のパラメータ成分の値が、炭水化物重量の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４２の何れかに記載の方法。
44. 前記第１のパラメータ成分の値が、食事量値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４２の何れかに記載の方法。
45. 前記第１のパラメータ成分の値が、基準食事量に対する食事量値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４４の何れかに記載の方法。
46. 前記第２のパラメータ成分の値が、食事持続時間値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４５の何れかに記載の方法。
47. 前記第２のパラメータ成分の値が、基準食事持続時間に対する食事持続時間値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４６の何れかに記載の方法。
48. 前記第２のパラメータ成分の値が、脂肪量、タンパク質量、及び炭水化物量の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４７の何れかに記載の方法。
49. 前記第１のパラメータ成分の値が、前記脂肪量、前記タンパク質量、及び前記炭水化物量の各々についての食事量値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４８の何れかに記載の方法。
50. 前記第１のパラメータの値が、前記脂肪量、前記タンパク質量及び前記炭水化物量の各々についての基準食事量値にそれぞれ対する前記脂肪量、前記タンパク質量及び前記炭水化物量値の各々についての食事量値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４９の何れかに記載の方法。
51. 前記第２のパラメータ成分の値が、総血糖インデックス値の形式で前記グラフィカルユーザインタフェース上に表示される、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項４２の何れかに記載の方法。
52. 前記第１のパラメータ成分が炭水化物含量に対応し、前記第２のパラメータ成分が、ユーザが前記食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応し、
    前記方法が更に、
    ユーザ運動情報を含む追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階と、
    前記ユーザ運動情報に従って前記薬物投与情報を修正する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５１の何れかに記載の方法。
53. 前記第１のパラメータ成分が炭水化物含量に対応し、前記第２のパラメータ成分が、前記ユーザが前記食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応し、
    前記方法が更に、
    ユーザストレス情報を含む追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階と、
    前記ユーザストレス情報に従って前記薬物投与情報を修正する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５２の何れかに記載の方法。
54. 前記第１のパラメータ成分が炭水化物含量に対応し、前記第２のパラメータ成分が、前記ユーザが前記食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応し、
    前記方法が更に、
    ユーザ疾病情報を含む追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階と、
    前記ユーザ疾病情報に従って前記薬物投与情報を修正する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５３の何れかに記載の方法。
55. 前記第１のパラメータ成分が炭水化物含量に対応し、前記第２のパラメータ成分が、前記ユーザが前記食事から全グルコースを吸収する期待速度に対応し、
    前記方法が更に、
    ユーザ月経周期情報を含む追加のフィードフォワード情報のユーザ入力を受け取る段階と、
    前記ユーザ月経周期情報に従って前記薬物投与情報を修正する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５４の何れかに記載の方法。
56. 前記マップに従って決定された前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生を監視する段階と、
    前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記方法が前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５５の何れかに記載の方法。
57. 前記方法が前記ユーザの使用に許容可能である場合、前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記方法の再較正が必要であるかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５６の何れかに記載の方法。
58. 前記フィードフォワード情報と異なるユーザフィードバック情報を監視する段階と、
    前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記方法がユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５７の何れかに記載の方法。
59. 前記方法が前記ユーザにより使用されるのに許容可能である場合には、
    前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記方法の再較正が必要とされるかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５８の何れかに記載の方法。
60. 医療従事者フィードバック情報を監視する段階と
    前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記方法が前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項５９の何れかに記載の方法。
61. 前記方法が前記ユーザの使用に許容可能である場合には、
    前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記方法の再較正が必要とされるかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項６０の何れかに記載の方法。
62. １つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答して少なくとも１つのモデルベース関数を定めて、前記１つ又はそれ以上のユーザの状態と異なる別のユーザの状態を推定する段階と、
    前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記方法が前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項６１の何れかに記載の方法。
63. 前記方法が前記ユーザの使用に許容可能である場合には、前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記方法の再較正が必要とされるかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項３６〜請求項６２の何れかに記載の方法。
64. 薬物投与情報を決定するフィードフォワード情報を患者が選択することができるように構成されたグラフィカルユーザインタフェースに対する患者の適合性を判断する方法であって、
    フィードフォワード情報の幾つかのカテゴリの何れかに定められた事象に関する患者関連情報及び対応する薬物投与情報を収集する段階と、
    前記収集した患者関連情報を処理して、前記フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて、前記薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にする、前記患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階と、
    前記患者関連情報において前記１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別することができる場合には、前記収集した患者関連情報を処理して、前記フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階と、
    前記フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できる場合、前記フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減する段階と、
    を含む方法。
65. 前記患者を事前選別して、前記患者が前記グラフィカルユーザインタフェースに対して許容可能な候補であるかどうかを判断する段階と、
    前記患者が前記グラフィカルユーザインタフェースに対する許容可能な候補である場合に限り、前記収集する段階、前記２つの処理する段階及び前記低減する段階を実行する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
66. 前記収集した患者関連情報を処理して、前記患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階が、
    前記患者関連情報の少なくとも１つの変数に従って前記患者関連情報を分別し、前記患者関連情報の全ての残りの変数に関して前記患者関連情報をプールする段階と、
    前記少なくとも１つの変数に関する前記患者関連情報についての変動係数を計算する段階と、
    前記少なくとも１つの変数に関する前記患者関連情報についての前記変動係数が最大変動係数を超えない場合には、前記フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて、前記少なくとも１つの変数により分別された前記患者関連情報が前記薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にすることを判断する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項６４又は請求項６５に記載の方法。
67. 前記収集した患者関連情報を処理して前記患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階が、
    前記少なくとも１つの変数に対する患者関連情報についての前記変動係数が最大変動係数を超える場合に、
    前記患者関連情報の少なくとも１つの変数に従って、且つ前記患者関連情報の少なくとももう１つの変数に従って前記患者関連情報を分別して、前記患者関連情報の全ての残りの変数に関して前記患者関連情報をプールする段階と、
    前記少なくとも１つの変数及び前記少なくとももう１つの変数に関する前記患者関連情報についての変動係数を計算する段階と、
    前記少なくとも１つの変数及び前記少なくとももう１つの変数に関する前記患者関連情報についての前記変動係数が最大変動係数を超えない場合には、前記少なくとも１つの変数及び前記少なくとももう１つの変数により分別された前記患者関連情報が、前記フィードフォワード情報の対応するカテゴリに基づいて、前記薬物投与情報の適切な値の許容可能な予測を可能にすることを判断する段階と、
    を実行することを含む請求項６４〜請求項６６の何れかに記載の方法。
68. 前記収集した患者関連情報を処理して前記患者関連情報において１つ又はそれ以上の規則的パターンを識別できるかどうかを判断する段階が、
    前記少なくとも１つの変数及び前記少なくとももう１つの変数に関する前記患者関連情報についての前記変動係数の何れかが前記最大変動係数を超える場合に、
    前記対応する数の変動係数の何れもが前記最大変動係数を超えなくなるまで、前記患者関連情報の反復的な精密プールを利用して、前記分別段階、計算段階、及び判断段階を実行することを含む請求項６４〜請求項６７の何れかに記載の方法。
69. 前記収集した患者関連情報を処理して、前記フィードフォワード情報のカテゴリの数を低減できるかどうかを判断する段階が、
    前記フィードフォワード情報のカテゴリの数の全てについての併合シナリオを決定する段階と、
    前記併合シナリオの各々を分析して、当該併合シナリオに従ってフィードフォワードカテゴリを併合することができるかどうかを判断する段階と、
    併合することができるフィードフォワードカテゴリを有する前記併合シナリオの各々から最良の併合シナリオを選択する段階と、
    前記最良の併合シナリオに従ってフィードフォワードカテゴリを併合する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項６８の何れかに記載の方法。
70. 前記患者関連情報の１つ又はそれ以上の規則的パターンの各々に対して、前記判断段階、分析段階、選択段階及び併合段階を実行することを更に含む請求項６４〜請求項６９の何れかに記載の方法。
71. 前記フィードフォワード情報の患者選択可能カテゴリを対応する薬物投与情報にマッピングするマップを生成する段階と、
    前記グラフィカルユーザインタフェースで前記マップを実行する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７０の何れかに記載の方法。
72. 前記マップに従って決定された前記薬物投与情報のユーザ承諾及び拒否の発生を監視する段階と、
    前記薬物投与情報のユーザ承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７１の何れかに記載の方法。
73. 前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能である場合に、
    前記薬物投与情報のユーザの承諾及び拒否の発生に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７２の何れかに記載の方法。
74. 前記フィードフォワード情報と異なるユーザフィードバック情報を監視する段階と、
    前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７３の何れかに記載の方法。
75. 前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能である場合に、
    前記ユーザフィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７４の何れかに記載の方法。
76. 医療従事者フィードバック情報を監視する段階と、
    前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７５の何れかに記載の方法。
77. 前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能である場合に、
    前記医療従事者フィードバック情報に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７６の何れかに記載の方法。
78. １つ又はそれ以上のユーザの状態の測定値に応答する少なくとも１つのモデルベース関数を定めて、前記１つ又はそれ以上のユーザの状態と異なる別のユーザの状態を推定する段階と、
    前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能であるかどうかを判断する段階と、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７９の何れかに記載の方法。
79. 前記グラフィカルユーザインタフェースが前記ユーザの使用に許容可能である場合に、
    前記少なくとも１つのモデルベース関数に少なくとも部分的に基づいて、前記グラフィカルユーザインタフェースが再較正を必要とするかどうかを判断する段階を更に含む、ことを特徴とする請求項６４〜請求項７８の何れかに記載の方法。
80. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が前記患者により摂取される食事であり、前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項７９の何れかに記載の方法。
81. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者が行う運動を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８０の何れかに記載の方法。
82. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により経験されるストレスを更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８１の何れかに記載の方法。
83. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により経験される疾病を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８２の何れかに記載の方法。
84. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者の月経周期を更に含む、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８３の何れかに記載の方法。
85. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により行われる運動事象であり、前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８４の何れかに記載の方法。
86. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により経験されるストレス事象であり、前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８５の何れかに記載の方法。
87. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により経験される疾病事象であり、前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８６の何れかに記載の方法。
88. 前記フィードフォワード情報により定められる事象が、前記患者により経験される月経事象であり、前記薬物が血糖低下薬物である、
    ことを特徴とする請求項６４〜請求項８７の何れかに記載の方法。