JP2014533581A - 注入ポンプによる薬剤送達の予測、視覚化、および制御 - Google Patents

Abstract

本明細書に記載のような薬剤送達プロファイルを予測するためのシステムは、薬剤の流れを発生させる少なくとも１つの薬剤ポンプおよび／または制御可能弁を含む。薬剤ポンプおよび／または制御可能弁は少なくとも第１の薬剤を一定量供給する。システムは、キャリア流体の流れを発生させる少なくとも１つのキャリア流体ポンプおよび／または別の制御可能弁と、薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、合流構造と送達点との間で混合流を運ぶための流体経路と、を含む。システムはさらに、少なくとも混合流のモデルを用いて送達点での薬剤濃度の予測時間変化を定めることに基づいて、送達点での薬剤送達プロファイルを予測するように構成される処理装置を含む。モデルは、流体経路を通る混合流の伝播に関する複数のパラメータを含む。

Description

本開示は注入ポンプのための制御システムに関する。

背景
薬剤を患者に投与するのに用いられる薬剤注入システムは典型的に、薬剤を一定量供給するためのポンプと、キャリア流体を一定量供給するための別のポンプとを含む。薬剤およびキャリア流体はマニフォルドなどの合流部でともに混合されて、流体経路を介して患者に搬送される。流体経路の容積は「デッドボリューム」と称され（時には「デッドスペース」と称され）、薬剤が患者に到達することができる前に流体が横切る空間を構成する。デッドボリュームは、意図される送達プロファイルと、患者に送達される薬剤の実際の送達プロファイルとの間のかなりの不一致を生じる可能性がある。そのような不一致は、所望の時点での患者への薬剤の意図される用量の送達の遅延を生じる可能性がある。

要約
本開示は、１つ以上の薬剤の実際の送達プロファイルを制御できるように１つ以上の注入ポンプを制御するための方法およびシステムを特徴とする。この出願で用いるような送達プロファイルは、ある時間の範囲にわたる送達点での薬剤送達のレートを指す。本開示は、１つ以上の薬剤の送達プロファイルを制御するために独立してまたは１つ以上の注入ポンプと関連して用いることができる制御可能弁も特徴とする。本明細書中に記載する方法およびシステムはアルゴリズムに基づいており、そのうちあるものはポンプと送達点との間の流体経路の少なくとも部分における１つ以上の薬剤およびキャリア流体の流れを予測的にモデリングすることに依存する。予測モデルは、径方向拡散（配管またはカテーテルの壁に向けて移動する分子）、軸方向拡散（流れの軸に沿って移動する分子）、層流（滑らかなバルク流体の流れ）、特定の薬剤の物理化学的性質、およびその相互作用を含む複数の物理的パラメータを考慮することができ、したがって主にデータを最新にすることから導出される経験的モデルよりも正確であることができる。注入ポンプおよび／または制御可能弁の出力は、予測モデルのうち１つ以上を用いて計算される送達プロファイルに基づいて調節可能である。

１つの局面では、１つ以上の薬剤送達プロファイルを予測するためのシステムは、薬剤の流れを発生させる少なくとも１つの薬剤ポンプを含む。薬剤ポンプは少なくとも第１の薬剤を一定量供給する。システムは、キャリア流体の流れを発生させる少なくとも１つのキャリア流体ポンプと、薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、合流構造と送達点との間で混合流を運ぶための流体経路と、も含む。システムはさらに、少なくとも混合流のモデルを用いて送達点での薬剤の濃度の予測時間変化を定めることに基づいて送達点での薬剤送達プロファイルを予測するように構成される処理装置を含む。モデルは、流体経路を通る混合流の伝播に関する複数のパラメータを含む。

別の局面では、送達点での薬剤の送達レートを予測するための方法は、処理装置で、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプおよびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関する１つ以上の動作パラメータを受けることを含む。方法は、処理装置によって、送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて送達点での薬剤の濃度の時間変化を予測することによって送達点での薬剤の送達レートを定めることも含む。混合流は薬剤およびキャリア流体を含み、モデルは、１つ以上の動作パラメータと、混合流の数学モデルに関する複数の流れパラメータとを含む。

別の局面では、薬剤送達プロファイルを制御するためのシステムは、薬剤の流れを発生させる少なくとも１つの薬剤ポンプと、キャリア流体の流れを発生させる少なくとも１つのキャリア流体ポンプとを含む。薬剤ポンプは少なくとも第１の薬剤を一定量供給する。システムは、薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、合流構造と送達点との間で混合流を運ぶための流体経路と、を含む。システムはさらに、薬剤の流量とキャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように薬剤の流量およびキャリア流体の流量を制御することによって送達点での薬剤送達プロファイルを制御するように構成される制御モジュールを含む。混合流は、特定の薬剤送達プロファイルを達成するように変化される。

別の局面では、薬剤送達プロファイルを制御するための方法は、処理装置で、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプに関する薬剤の流量についての情報と、キャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関するキャリア流体の流量についての情報とを受けることを含む。方法は、制御モジュールによって、薬剤の流量とキャリア流体の流量との比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように薬剤の流量とキャリア流体の流量とを調節することによって送達点での薬剤送達プロファイルを制御することも含む。

別の局面では、送達点での薬剤の送達レートを予測するための方法は、両者とも一定の予め規定された圧力で薬剤を一定量供給する第１の容器とキャリア流体を一定量供給する第２の容器とに関する１つ以上の動作パラメータを処理装置で受けることを含む。予め規定された圧力は、直線状に並んだ圧力制御弁または重力などの一定の力によって調整可能である。方法は、処理装置によって、送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて送達点での薬剤の濃度の時間変化を予測することによって送達点での薬剤の送達レートを定めることも含む。混合流は薬剤およびキャリア流体を含み、モデルは、１つ以上の動作パラメータと、混合流の数学モデルに関する複数の流れパラメータとを含む。

別の局面では、薬剤送達プロファイルを制御するためのシステムは、薬剤の流れを発生させる第１の制御可能弁と、キャリア流体の流れを制御する第２の制御可能弁とを含む。システムは、薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、合流構造と送達点との間で混合流を運ぶための流体経路と、も含む。システムはさらに、薬剤の流量とキャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように定圧下でキャリア流体の流量を流すように抵抗を制御することによって送達点での薬剤送達プロファイルを制御するように構成される制御モジュールを含む。混合流は、特定の薬剤送達プロファイルを達成するように変化される。

別の局面では、コンピュータ読出可能記憶装置は、実行されると、プロセッサに、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプおよびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関する１つ以上の動作パラメータを受けさせる命令をその上にエンコードする。命令はさらに、プロセッサに、送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて送達点での薬剤の濃度の時間変化を予測することによって送達点での薬剤の送達レートを定めさせる。混合流は薬剤およびキャリア流体を含み、モデルは、１つ以上の動作パラメータと、混合流の数学モデルに関する複数の流れパラメータとを含む。

別の局面では、コンピュータ読出可能記憶装置は、実行されると、プロセッサに、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプに関する薬剤の流量についての情報およびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関するキャリア流体の流量についての情報を受けさせる命令をその上にエンコードする。命令はさらに、プロセッサに、薬剤の流量とキャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように薬剤の流量およびキャリア流体の流量を制御することによって送達点での薬剤送達プロファイルを制御させる。

実現例は、個別にまたは組合せて、以下の局面のうち１つ以上を含むことができる。たとえば、さまざまな実現例は、以下の特徴のうち２つ以上の組合せおよび副次的組合せを含むことができる。

制御モジュールは、将来の時点で特定の薬剤送達プロファイルが達成されるように薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを制御するように構成可能である。制御モジュールはさらに、将来の時点で特定の薬剤送達プロファイルが達成されるように所与の時点の薬剤の流れのレートおよびキャリア流体の流れのレートを計算するように構成可能である。表示装置は、予測される薬剤送達プロファイルについてのデータを表示することができる。少なくとも１つのアラームは、ｉ）現在の薬剤の流量、ii）現在のキャリア流体のレート、またはiii）予測される薬剤送達プロファイルのうち少なくとも１つが、薬剤と関連付けられる対応の予め規定された所望のまたは安全な範囲外にあると検出するとトリガされるように構成可能である。薬剤と関連付けられる安全な範囲はデータベースから検索可能である。少なくとも１つのセンサは、送達経路の特定の部分での混合流の流量についてのデータを与えるように構成可能である。制御モジュールは、流体経路の所与の部分にわたる混合流中の薬剤およびキャリア流体の割合が実質的に固定されるように薬剤の流れおよびキャリア流体の流れを制御するように構成可能である。処理装置はさらに、薬剤の流れおよびキャリアの流れについてのユーザ入力パラメータにも基づいて送達点での薬剤送達プロファイルを予測するように構成可能である。

流体経路を通る混合流の伝播に関するパラメータは、ｉ）径方向拡散、ii）軸方向拡散、iii）流体経路を通る層流、またはiv）薬剤の物理的もしくは化学的性質のうち１つ以上を特徴付けるパラメータを含むことができる。いくつかの実現例では、流体経路を通る混合流の伝播に関するパラメータは、ｉ）径方向拡散、ii）軸方向拡散、iii）流体経路を通る層流、およびiv）薬剤の物理的または化学的性質を特徴付ける２つ以上のパラメータの組合せからなることができる。モデルは、薬剤ポンプ、キャリア流体ポンプ、合流構造、または流体経路のうち少なくとも１つの特徴を表わす構造的パラメータを含むことができる。いくつかの実現例では、モデルは、薬剤ポンプ、キャリア流体ポンプ、合流構造、および流体経路の特徴を表わす２つ以上の構造的パラメータの組合せからなることができる。構造的パラメータは流体経路と関連付けられるデッドボリュームを含むことができる。デッドボリュームは、一連の経験的デッドボリューム候補を調べることおよび最小二乗法の意味で制御曲線を最良に適合させるものを選択することによって経験的に定められ得る。処理装置はさらに、構造的パラメータを記憶する記憶装置にアクセスするように構成可能である。

処理装置は、識別子に基づいて、薬剤ポンプ、キャリア流体ポンプ、合流構造、および流体経路のうち少なくとも１つを識別するように構成可能である。識別子は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグまたはバーコードであり得、処理装置はＲＦＩＤタグリーダまたはバーコードリーダに結合される。

少なくとも１つの付加的な薬剤ポンプは少なくとも第２の薬剤を一定量供給することができ、制御モジュールは、将来の時点で第２の薬剤の特定の送達プロファイルが達成されるように第２の薬剤の流れを制御するように構成可能である。薬剤ポンプまたはキャリア流体ポンプのうち少なくとも１つはシリンジポンプまたは注入ポンプであり得る。表示装置は、第１および第２の薬剤の予測される薬剤送達プロファイルについてのデータを表示することができる。

制御モジュールはさらに、薬剤の流量およびキャリア流体の流量を同時に制御することによって時間の範囲内で送達点での薬剤送達レートを調節するように構成可能である。薬剤の流れにおける薬剤の濃度は時間の範囲にわたって実質的に固定可能である。制御モジュールは、少なくとも混合流のモデルを用いて算出される予測薬剤送達レートを達成するように薬剤送達レートを調節可能である。制御モジュールはさらに、目標薬剤送達を許容差内に維持しつつ、時間にわたる過剰容積送達が実質的に低減されるように薬剤送達プロファイルを調節するように構成可能である。モデルは、流体経路を通る混合流の伝播に関する複数のパラメータを含むことができる。

制御モジュールはさらに、時間の範囲の始めに初期薬剤流量および初期キャリア流体流量を対応の許容可能な範囲内の実質的に高い値に設定し、予め定められた時間の量が経過した後に送達点で薬剤送達プロファイルが達成可能であるように薬剤の流量およびキャリア流体の流量を低減するように構成可能である。予め定められた時間の量は、薬剤の流量およびキャリア流体の流量がそれぞれ初期薬剤流量および初期キャリア流体流量に設定された場合に混合流が流体経路を横切るのにかかる時間に実質的に等しいものであり得る。合流構造から上流に少なくとも１つの制御可能弁を配設することができ、制御モジュールは、制御可能弁を通る流れを制御することによって送達点での薬剤送達プロファイルを制御する。制御可能弁から上流に定圧弁を配設することができ、定圧弁は、制御可能弁を通って流れる流体のために制御可能弁の上流の定圧を維持するように構成される。

本明細書中に記載の方法およびシステムは、以下を含む数多くの有利および利点を与える（そのうちいくつかは、そのさまざまな局面および実現例のうちいくつかでのみ達成されることがある）。一般的に、数学モデルに部分的に基づくアルゴリズムを用いて互いに関連して１つ以上の薬剤ポンプおよびキャリア流体ポンプを制御することにより、送達点での薬剤送達の変更に対する正確な制御が容易になる。たとえば、本明細書中に記載のモデルを用いて、送達点で特定の送達プロファイルが達成されるようにいつどのように薬剤注入ポンプでの出力プロファイルを変更しなければならないかを予測することができる。薬剤注入ポンプの活性化と適切な量の薬剤が実際に送達点に達する時間との間の遅延を大幅に減らして、これにより特に救命救急設定での迅速な薬剤送達を容易にすることができる。薬剤送達プロファイルに対する正確な制御および危険な状況を検出するための警告システムは、潜在的に命に係わる薬剤送達ばらつきを回避し、薬剤注入ポンプをはるかにより確実かつ安全なものにする。さらに、正確な制御は、送達される流体の容積を最小限にできる能力も可能にする。これは、注入される医薬を臓器の機能が損なわれた患者に送達する際の重要な考慮点である。本明細書中に記載の方法およびシステムを、送達点での薬剤送達プロファイルを予測するのに、また予測される送達プロファイルが許容されるまたは安全な範囲外にある場合にアラームをトリガするのにも、用いることができる。その抵抗を実質的に連続してまたは連続して制御可能な１つ以上の抵抗弁を用いることにより、実質的に一定の上流圧力下で所望の設定に従って流れを制御することができる。

他に規定されなければ、本明細書中で用いるすべての技術的および科学的用語は、当業者が一般的に理解するのと同じ意味を有する。本明細書中に記載のものと同様のまたは均等の方法および材料を用いることができるが、好適な方法および材料を以下に記載する。本明細書中で言及するすべての刊行物、特許出願、特許、および他の文献は、その全体が引用により援用される。競合する場合は、定義を含む本明細書が優先する。さらに、材料、方法、および例は例示にすぎず、限定を意図しない。

発明の他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および請求項から明らかになるであろう。

流体の送達を制御するためのシステムの例の概略ブロック図である。 流体の送達を制御するためのシステムの別の例の概略ブロック図である。 管の内半径と管を通る流れとの間の関係を示すプロットの図である。 合流構造の例の図である。 薬剤送達始まり遅延を減らすための動作のシーケンスの例のフローチャートである。 流体経路に沿った薬剤の濃度の例の概略グラフの図である。 フィードバックループのブロック図である。 薬剤送達プロファイルを制御するための動作のシーケンスの例のフローチャートである。 コンピュータシステムの概略図である。 薬剤送達始まり遅延の例における低減を図示するプロットの図である。 薬剤送達始まり遅延の例における低減を図示するプロットの図である。 薬剤送達始まり遅延の例における低減を図示するプロットの図である。 薬剤送達プロファイルの例に対する改良された制御を図示するプロットの組の図である。

詳細な説明
本明細書中に記載の発明は多数のやり方で実現可能である。いくつかの有用な実現例を以下に記載する。発明の実現例の記載は発明の記載ではなく、発明はこの箇所に記載される詳細な実現例に限定されるのではなく、より広い用語で請求項に記載される。

システム概要
図１Ａは、たとえば注入ポンプシステムにおける流体の送達を制御するためのシステム１００の例の概略ブロック図を示す。システム１００は、流体（たとえば薬剤およびキャリア流体）を目標１３０に圧送する複数の注入ポンプ１０５ａ、１０５ｂ、および１０５ｃ（一般的に１０５）を含む。複数の注入ポンプ１０５からの流体は合流構造１２０で互いと混合され、流体経路１２３にわたって搬送され、送達点１２５で目標１３０に送達される。注入ポンプ１０５の流体出力は、おそらくはインターフェイスモジュール１１０と通信する計算装置１１５によって制御可能である。インターフェイスモジュール１１０は図１Ａでは別個のユニットとして示されるとしても、いくつかの実現例では、インターフェイスモジュール１１０は注入ポンプ１０５または計算装置１５０上に常駐してもよい。

注入ポンプ１０５によって圧送される薬剤は、液体の形態で目標に投与可能な任意の化合物または組成物を含むことができる。たとえば、薬剤は、医薬、栄養分、ビタミン、ホルモン、トレーサダイ（tracer dies）、医薬化合物、化学物質、または予防、治療もしくは診断の理由のために目標に送達される任意の他の物質を含むことができる。目標１３０は、たとえば、ヒトの患者、動物、または植物などの任意の生物を含むことができる。いくつかの実現例では、目標１３０は、制御された態様で流体混合物が送達される機器（たとえば反応室）などの非生物物品も含むことができる。

注入ポンプ１０５は典型的に、目標の部分において、たとえば以上言及した薬剤などの流体を導入するために用いられる。たとえば、薬剤を患者の循環系に導入するのに注入ポンプ１０５を用いることができる。一般的に、注入ポンプ１０５は、ある期間にわたって制御された量の流体を投与する。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、連続した流量で流体を一定量供給する。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、予め定められた量の流体を、予め定められた時間間隔後に繰返して一定量供給する。たとえば、注入ポンプ１０５は、毎時、毎分などに０．１ｍｌの所与の薬剤を一定量供給するように構成可能である。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、たとえば、医療従事者または患者すらが指示するように要求に応じて流体を一定量供給するように構成可能である。そのような場合、注入ポンプ１０５は、潜在的に危険な量を一定量供給しないようにするための過量保護システムも含むことができる。たとえば、注入ポンプ１０５は、好ましくない薬剤の相互作用のおそれがある場合または特定される安全限界外のポンプのパラメータをオペレータが設定する場合に活性化する安全特徴（たとえばアラームおよび早期シャットダウン）を備える「スマートポンプ」であることができる。

注入ポンプ１０５はさまざまなやり方で動作することができる。たとえば、注入ポンプ１０５は、シリンジの貯留部に流体が保持され、可動ピストンが流体の一定量供給を制御するシリンジポンプであり得る。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、伸縮可能なバルーン状の貯留部に流体が保持され、バルーンの弾性壁からの圧力が流体を一定量供給するエラストマーポンプであり得る。注入ポンプ１０５は、１組のローラが可撓性の配管の長さに沿って押下し、これにより配管を通して流体を一定量供給する蠕動ポンプも含むことができる。ポンプシステムのいくつかの実現例では他の推進機構を用いてもよい。注入ポンプ１０５は、流体がおそらくは異なるレートで複数の貯留部から一定量供給される複数チャネルポンプであることもできる。

注入ポンプ１０５は、注入ポンプから出力される流体を制御する制御信号を受信する１つ以上のポートも含むことができる。たとえば、注入ポンプ１０５は、流体出力を制御する圧力を調整するアクチュエータのための制御信号を受信するためのユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートを含むことができる。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、制御信号を受信するためのワイヤレス受信器（たとえば、ブルートゥース（登録商標）受信器、赤外線受信器など）を特徴とすることができる。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、注入ポンプがワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）などのワイヤレスネットワーク上で制御信号を受信することができるようにＷｉＦｉ対応にされてもよい。いくつかの実現例では、注入ポンプ１０５は、有線およびワイヤレスネットワークの任意の組合せ上で制御信号を受信するように構成されてもよい。

いくつかの実現例では、注入ポンプのうち１つ（たとえば、注入ポンプ１０５ｃ）は、合流構造で（１つ以上の他の注入ポンプから一定量供給される）薬剤と混合されるキャリア流体を一定量供給し、混合された流体が目標に送達される。一般的に、送達される薬剤からの容積の量は小さく、したがって、目標に送達される流体のかなりの部分をキャリア流体が構成する。ポリマー材料などのさまざまな物質をキャリア流体として用いることができる。キャリア流体のいくつかの特性は、十分な薬物負荷能力（drug-loading capacity）、薬物負荷された場合の水溶性、好適な分子または重量範囲、体液中の安定したキャリア−薬剤結合、生物分解性、非毒性、および一般的生体適合性を含むことができる。いくつかの実現例では、キャリア流体が非免疫原性であることも望ましいことがある。キャリア流体はさまざまなやり方で薬剤を搬送することができる。いくつかの実現例では、キャリア流体は基質として働き、薬剤は基質を通して均一に分散されて運ばれる。いくつかの実現例では、キャリア流体は溶媒として働き、薬剤はキャリア流体内に溶解される。いくつかの実現例では、薬剤はキャリア流体の分子に化学的または磁気的に結合可能でもある。たとえば可溶性ポリマー、生物分解性または生腐食性ポリマー、および粘膜付着性ポリマーなどのさまざまなポリマー材料をキャリア流体として用いることができる。一般的に臨床使用される典型的なキャリア流体は、０．９％塩化ナトリウム（規定食塩液）および５％デキストロース水溶液（Ｄ５Ｗ）を含むことができる。尤も、いくつかの実現例では他のキャリア流体を用いることができる。

図１Ａは、薬剤を一定量供給するための注入ポンプ１０５ａおよび１０５ｂを２つだけならびにキャリア流体を一定量供給するための注入ポンプ１０５ｃを１つだけ示すとしても、より多くのまたはより少ない数の注入ポンプも可能である。たとえば、システムは、薬剤を一定量供給するための単一の注入ポンプおよびキャリア流体を一定量供給するための単一の注入ポンプのみを特徴としてもよい。いくつかの実現例では、複数の薬剤を一定量供給するためにより多くの数の注入ポンプ（たとえば、３つまたは４つまたはそれ以上）を用いることができる。いくつかの実現例では、２つ以上の異なる種類のキャリア流体を一定量供給するために複数の注入ポンプを用いることができる。

一般的に、注入ポンプ１０５ｃから一定量供給されるキャリア流体および他の注入ポンプ（たとえば１０５ａおよび１０５ｂ）から一定量供給される１つ以上の薬剤を合流構造１２０でともに混合する。いくつかの実現例では、合流構造１２０は、キャリア流体の流れを収容するための１つの主入口１２１と、薬剤の流れを収容するための複数の補助入口１２２とを有するマニフォルドである。合流構造１２０の入口の形状、大きさ、および数は、システムで用いられる注入ポンプ１０５の数に依存することができる。図１Ａに示される合流構造１２０は、注入ポンプ１０５ａおよび１０５ｂから一定量供給される薬剤を収容するための２つのふさがっている補助入口と、注入ポンプ１０５ｃから一定量供給されるキャリア流体を収容するための１つの主入口１２１とを特徴とする。しかしながら、より多くの数の注入ポンプのために、合流構造１２０は、必要に応じて、付加的な主入口１２１および／または補助入口１２２を有することができる。いくつかの実現例では、合流構造１２０は、主入口および補助入口よりもむしろ、入口を１種類のみ含んでもよい。いくつかの実現例では、合流構造は、実際の流体の流れを測定しかつ比較する流れ／圧力センサを組入れることができる。そのような合流構造は、実際の流量と意図する流量とが合致していることを確認するのに用いることができる付加的なデータを与えることができる。

いくつかの実現例では、システム１００は、計算装置１１５と複数の注入ポンプ１０５との間のインターフェイスとして働くインターフェイスモジュール１１０を含む。インターフェイスモジュール１１０は、計算装置１１５と通信する第１の組のポートおよび注入ポンプ１０５と通信する第２の組のポートを特徴とすることができる。計算装置１１５および注入ポンプ１０５と通信するためのポートは実質的に異なることができる。そのような場合、インターフェイスモジュール１１０は、計算装置１１５と注入ポンプ１０５との間の橋渡しとして働くことができる。たとえば、注入ポンプ１０５ａがシリアルポートを介してのみ入力を受付けるように構成される一方で、計算装置１１５が出力ポートとしてＵＳＢポートのみを特徴とする場合、インターフェイスモジュール１１０を用いて注入ポンプ１０５ａと計算装置１１５との間での通信を提供することができる。この場合、インターフェイスモジュール１１０は、計算装置１１５からの通信を受付けるＵＳＢ入力ポートおよび注入ポンプ１０５ａと通信するシリアル出力ポートを含むことができる。そのような場合、インターフェイスモジュール１１０は、ＵＳＢ入力ポートで受信される通信をシリアル出力ポートに転送するように構成される回路構成も含む。

いくつかの実現例では、システム１００中の複数の注入ポンプ１０５は異なる入力ポートを有することができる。そのような場合、インターフェイスモジュール１１０は、異なる注入ポンプ１０５と通信するように構成されるさまざまな出力ポートを特徴としてもよい。一般的に、インターフェイスモジュール１１０の入力および／または出力ポートは、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４インターフェイス、イーサネット（登録商標）ポート、ワイヤレス送信器、ワイヤレス受信器、ブルートゥース（登録商標）モジュール、ＰＳ／２ポート、ＲＳ−２３２ポート、または計算装置１１５および／もしくは注入ポンプ１０５とのインターフェイスモジュール１１０の接続をサポートするように構成される任意の他のポートを含むことができる。インターフェイスモジュール１１０は付加的な回路構成を含んで、異なる種類の入力および出力ポート間の通信を容易にすることもできる。

インターフェイスモジュール１１０は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアモジュールの任意の組合せを用いて実現可能である。インターフェイスモジュール１１０は、スタンドアローンユニットとして実現されてもよく、または、たとえば計算装置１１５もしくは注入ポンプ１０５などの別の装置内に組入れ可能である。場合によっては、インターフェイスモジュール１１０は、インターフェイスモジュール１１０上の付加的な機能性の実現を可能にする処理装置を含むことができる。たとえば、インターフェイスモジュール１１０は、（たとえばさまざまなセンサと関連して）注入ポンプ１０５をモニタし、計算装置１１５に注入ポンプ１０５の性能に対する適切なフィードバックを与えるように構成可能である。そのような場合、インターフェイスモジュール１１０上の処理装置は、あるフィードバック情報が計算装置１１５に送信し返されるべきか否かを判断することができる。いくつかの実現例では、インターフェイスモジュール１１０は、注入ポンプ１０５間の通信を容易にすることもできる。いくつかの実現例では、インターフェイスモジュール１１０は、各々の注入ポンプおよび対応のデータを一意に識別することもできる。

計算装置１１５は、たとえば、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、またはスマートフォンなどのワイヤレス装置、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、アイフォーン（登録商標）、およびアイパッド（登録商標）などのタブレット装置を含むことができる。計算装置１１５は、注入ポンプ１０５から一定量供給されるべき流体の量を定めるアルゴリズムを実行するように構成可能である。いくつかの実現例では、アルゴリズムは、コンピュータ読出可能記憶装置上に有形に具体化される１組のコンピュータ読出可能命令を含むことができるソフトウェアを介して実現される。いくつかの実現例では、コンピュータ読出可能記憶装置は、たとえば、ハードディスク、コンパクトディスク、またはメモリ装置などの非一時的コンピュータ読出可能媒体であり得る。いくつかの実現例では、計算装置１１５は、いくつかの実現例では流体経路１２３に沿って流体の流れを特徴付ける数学モデルに基づいて注入ポンプ１０５から一定量供給すべき流体の量を定めるように構成可能である。たとえば、流体経路１２３に沿った流体の流れの数学モデルに基づいて、計算装置１１５は、送達点１２５で特定の薬剤送達プロファイルが達成されるように注入ポンプ１０５から一定量供給されるべき流体の量を定めてもよい。計算装置１１５は、直接にまたはインターフェイスモジュール１１０を介して、定められた量を注入ポンプ１０５に通信する。計算装置１１５は、有線接続、ワイヤレスネットワーク、またはその任意の組合せを介してインターフェイスモジュール１１０および／または注入ポンプ１０５と通信するように構成可能である。

いくつかの実現例では、システム１００は少なくとも１つのディスプレイを含む。ディスプレイは、１つ以上の計算装置１１５、インターフェイスモジュール１１０、または注入ポンプ１０５の一部であることができる。他の実現例では、ディスプレイは、注入ポンプ１０５またはインターフェイスモジュール１１０のうち１つ以上に結合されるスタンドアローンユニットであることもできる。ディスプレイは、数値パラメータ、医薬品の種類、およびシステムの詳細を表示するだけでなく、ユーザが入力するパラメータに基づく予測薬剤送達プロファイルのリアルタイムグラフィック表示も提示するコンソールをユーザに提示するようにも構成可能である。これらのパラメータに基づいて、関連付けられるソフトウェアは、意図される薬剤送達プロファイル（ユーザが選択する値）およびたとえばモデルによって定められるような予測薬剤送達時間的経過を算出しかつグラフィックに表示するように構成可能である。関連がある場合、医薬品の送達レートの上下の安全境界をグラフ上に重ねることができ、重要な変曲点および時間間隔も示すことができる。グラフィック表示は、キャリア流体の流量および薬剤の流量などのパラメータの変更を反映するようにリアルタイムに更新可能である。いくつかの実現例では、ディスプレイは、電子インク画面、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、または発光ダイオード（ＬＥＤ）画面を含むことができる。アイフォーン（登録商標）またはアイパッド（登録商標）などのワイヤレス携帯型装置もディスプレイとして用いることができる。

いくつかの実現例では、計算装置１１５は、システム１００のさまざまな部分での流れのプロファイルをモニタするように構成可能である。そのような流れのプロファイルを検出するためにさまざまな部分に１つ以上のセンサを配備することができる。たとえば、センサは、注入ポンプ１０５ａによって一定量供給される実際の薬剤の量を検出して、フィードバックループを介して情報を計算装置１１５に与えてもよい。同様に、注入ポンプ１０５ｃによって一定量供給されるキャリア流体の量を検出するセンサも配備することができる。いくつかの実現例では、１つ以上のセンサは、流体経路１２３中の混合流のさまざまなパラメータを検出することができる。そのようなパラメータは、たとえば、特定の点での流量または速度、混合物中の特定の薬剤の量、混合物中のキャリア流体の量などを含むことができる。センサからのデータは計算装置１１５（またはおそらくはインターフェイスモジュール１１０）で分析され、ディスプレイ上にグラフィックに表わされることができる。

いくつかの実現例では、薬剤送達プロファイルのあるパラメータが正常なまたは安全な範囲外にあると検出されれば、視覚的および／または可聴アラームをトリガすることができる。たとえば、将来の時点で送達されると（たとえば予測モデルによって）予測される薬剤の量が許される範囲外にあると判断されると、可聴および／または視覚的アラームをトリガすることができる。いくつかの実現例では、現在の薬剤の流量、現在のキャリア流体のレート、または予測される薬剤送達プロファイルのうち少なくとも１つがいつ対応の予め規定された範囲外にあるかを検出するのに基づいて、アラームをトリガすることができる。対応の予め規定された範囲は、（たとえば、薬剤ライブラリまたは薬剤関連のパラメータを記憶するためのデータベース中に）予め記憶され、アラームをトリガすべきか否かを判断する計算装置が利用できるようにされ得る。グラフィック表示は、（たとえば点滅する値または色の変更を用いて）これらのアラームを視覚的に反映するようにも構成可能である。ソフトウェアは、現在の瞬間に予想しないまたは安全でない値だけでなく、現在の設定が維持されれば将来起こると予測されるそのような値にも基づいてアラームまたは警告をトリガするようにも構成可能である。さらに、ソフトウェアは、キャリアの流れの予定していない停止などのポンプからのフィードバックを介した誤作動についてモニタする、およびこれに応じて警告を与えるように構成可能である。アラームをトリガすべきか否かは、計算装置１１５、インターフェイスモジュール１１０、または注入ポンプ１０５によって判断可能である。そのようなアラームと、特定の薬剤プロファイルをそれに対して比較すべき受入れ可能な薬剤パラメータの薬剤ライブラリとは、米国特許第５，６８１，２８５号にさらに詳細に記載され、その全内容がここに引用により援用される。

流体経路１２３は、注入ポンプ１０５から一定量供給される（かつ合流構造１２０でともに混合される）流体の、目標１３０への伝播を容易にする。一般的に、流体経路１２３は送達点１２５で終端する。目標１３０がヒトの患者または動物である場合、送達点１２５は、たとえば、流体経路１２３を通って伝播される流体の、静脈内、骨内、皮下、動脈、髄腔内、または硬膜外送達を容易にすることができる。

流体経路１２３は１つ以上の構成要素を含むことができる。いくつかの実現例では、合流構造１２０（たとえばマニフォルド）を流体経路１２３の一部と考えることができる。流体経路１２３は、たとえば、管（たとえば静脈内管）、カテーテル（たとえば血管アクセスカテーテル）、針、ストップコック、および継手のうち１つ以上も含むことができる。いくつかの実現例では、流体経路１２３の構成要素は、１つ以上の対応の構造的パラメータを用いて表わすことができる。構造的パラメータは、たとえば、マニフォルド中の入口の数、カテーテルの長さ、直径、または容積、流体経路中の屈曲部の数、および流体経路１２３の容積を含むことができる。いくつかの実現例では、流体経路１２３は、注入ポンプ１０５と合流構造１２０との間の流体経路の少なくとも部分も含むことができる。いくつかの実現例では、流体経路１２３の容積は「デッドボリューム」と称される。いくつかの実現例では、「デッドスペース」という用語を「デッドボリューム」の均等な用語として用いる。

図１Ｂは、流体の送達を制御するためのシステム１５０の別の例の概略ブロック図を示す。システム１５０は、目標１３０へ流体（たとえば薬剤およびキャリア流体）を送達する複数の流体源１５２ａ、１５２ｂ、および１５２ｃ（一般的に１５２）を含む。複数の源１５２からの流体は合流構造１２０で互いと混合され、流体経路１２３に沿って搬送され、送達点１２５で目標１３０に送達される。流体源１５２のうち１つ以上は（静脈内（ＩＶ）流体容器などの）容器であり得、そこから、流体が、重力または（内部または外部で与えられる）加圧を含むがこれに限定されない流体送達の付加的な方法によって合流構造１２０へ流れる。流体源１５２のうち１つ以上は、図１Ａを参照して上述した注入ポンプ１０５などの注入ポンプであり得る。いくつかの実現例では、容器と注入ポンプとの組合せを複数の流体源１５２として用いることができる。たとえば、容器から薬剤を与えることができる一方で、注入ポンプからキャリア流体を与える。

システム１５０は、源１５２と合流構造１２０との間に制御可能弁１５５をさらに含む。いくつかの実現例では、制御可能弁１５５を各々の源１５２と合流構造１２０との間に置くことができる。これに代えて、源１５２のうち少なくとも１つを、制御可能弁１５５を介在させずに合流構造に直接に接続可能である。いくつかの実現例では、制御可能弁１５５が源１５２と合流構造１２０との間に置かれる場合、システム１５０は、対応の源１５２と制御可能弁１５５との間に定圧弁１６０も含むことができる。このように、定圧弁１６０は制御可能弁１５５から「上流」に位置する。

定圧弁は制御可能弁１５５を通って流れる流体のために一定の上流圧力を維持するように構成可能である。いくつかの実現例では、源１５２によっても一定の上流圧力を維持することができる。たとえば、源１５２が被制御注入ポンプである場合、注入ポンプは、一定の上流圧力を維持するように構成可能である。場合によっては、重力流、静脈内ポンプ流、または他の機構によっても定圧を維持することができる。いくつかの実現例では、静脈内ポンプを用いて、直線状に並んだ定圧弁１６０の定格容量を超える圧力差を与えることができる。

制御可能弁１５５は、合流構造１２０に入る流れに対して制御可能な抵抗を与えるように構成可能である。たとえば、制御可能弁１５５は、一定の上流圧力下で所望の設定に従って流れを制限するように構成可能である。所望の設定は、たとえば以下の式を適用することによって、流体力学の原則から演繹可能である。

Ｑ＝（Ｋ・Ｐ・ｒ⁴）／（ｎ・ｌ） （１）
式中、Ｑは流れを表わし、Ｋは定数であり、Ｐは上流圧力と下流圧力との間の差を表わし、ｒは定圧弁と制御可能弁とを接続する管の半径であり、ｎは流体の粘度を表し、ｌは管の長さである。

管の長さは固定されるので、実質的に一定の粘度の流体については、流れは半径の４乗に比例する。したがって、流れは、制御可能弁１５５を用いて管の半径（または断面積）を制御することができれば制御可能である。さまざまな種類の制御可能弁１５５を本明細書中に記載の方法およびシステムで用いることができる。いくつかの実現例では、制御可能弁１５５は、弁が配設される管の断面積を変えるように構成可能なピンチ弁である。たとえば、制御可能弁１５５は、管に対して力を加えて管の断面積を変えることができる掴み具またはクランプを含むことができる。いくつかの実現例では、配管１５７の内径または断面積の実質的に連続した管理は、特定される流体の容積の精密な送達を与えることができる。場合によっては、流れに対する抵抗は、弁１５５に供給されるエネルギに比例することができる。供給されるエネルギは、電気エネルギ、空気エネルギ、または別の形態であり得る。

いくつかの実現例では、制御可能弁１５５は、電気的に制御されて、管上の弁が付与する力を変えることができる１つ以上のアクチュエータを含むことができる。１つ以上のアクチュエータは、たとえば、合金を通る電流の大きさに基づいて形状を変更する形状記憶合金を含むことができる。制御可能弁１５５によって加えられる力の量は、たとえば、形状記憶合金を通る電流を変えることによって制御可能である。

形状記憶合金の例は、Ｎｉ−Ｔｉ、すなわちニッケルチタン合金である。銅−亜鉛−アルミニウム−ニッケルまたは銅−アルミニウム−ニッケルなどの他の好適な形状記憶合金も用いることができる。形状記憶合金は典型的に、材料の相転移温度を下回る温度でのマルテンサイト相から相転移温度を通して加熱される際のオーステナイト相への熱弾性相変態を経る。相転移温度よりも下では、合金は塑性変形され、元の形状に戻る点である相転移温度を通して加熱されるまでは変形されたままである。形状記憶合金材料の比抵抗特性を、これを対応の相転移温度を上回る温度に加熱するのに用いることができる。たとえば、形状記憶合金からなる要素を通して電流が流れると、要素は、相転移温度を上回る温度に加熱されることができる。これは次に要素の形状を変更することができる。形状記憶合金要素は、さまざまな変形状態の弁１５５の掴み具またはクランプに対して当該要素が可変の力を与えるように、制御可能弁１５５の中に配設可能である。

いくつかの実現例では、制御弁１５５のうち１つ以上をインターフェイスモジュール１１０からの電気制御信号によって制御可能である。制御信号は、対応の制御可能弁１５５を通る流れの所望の量に基づくことができ、本明細書中に記載の予測モデルを用いて定めることができる。いくつかの実現例では、源からの流量がインターフェイスモジュールによって制御されるのではなく、代わりに、流れは、定圧弁１６０によって確実にすることができる定圧下で制御可能弁１５５を制御することによって制御される。いくつかの実現例では、インターフェイスモジュール１１０を用いて１つ以上の源１５２および１つ以上の制御可能弁１５５を制御することができる。たとえば、薬剤の流れを制御可能弁１５５を介して制御可能である一方で、キャリア流体を源の出力を制御することによって制御する。いくつかの実現例では、インターフェイスモジュールからの制御信号を異なる形態（たとえば機械的力または空気力）に変換してアクチュエータを駆動することができる。

制御可能弁が配設される配管１５７は、典型的には可撓性材料（たとえばシリコーン）から作られるため、配管１５７に加えられる力は配管の断面を変更し、これにより、断面積を通って流れることができる流体の量に影響を及ぼすことができる。しかしながら、制御可能弁１５５によって管を通る流量の変更を可能にする他の材料または構造もこの開示の範囲内に入る。

式（１）を用いて、圧力Ｐ、配管の長さｌ、および流体の粘度ｎの任意の所与の変更について、流れＱと内半径ｒ（および結果的に断面積）との間の関係を算出することができる。図１Ｃは、一定の圧力降下、一定の配管長さ、および一定の流体粘度を仮定した場合の管の内半径と流れＱとの間の関係を示す。図１Ｃ中の例は、管の半径が元の半径（１Ｘ）の約１０％（０．１Ｘ）に低減されるにつれて非線形のレートで低減することを示す。制御可能弁を制御するのに消費される電力量は典型的に源１５２を制御するのに消費される電力量よりも少ないので、携帯型および／または電池で動作する薬剤送達システムなどの低電力適用例については、制御可能弁方策を用いることができる。システム１５０を用いることができる他の設定は、たとえば、重病の小児患者の治療を専門とするものを含む救命救急ユニット、静脈内麻酔の送達のための手術室、心臓カテーテル室を含む介入手順室を含む。

ここで図２を参照して、合流構造の例であるマニフォルド２０５を介してデッドボリュームの例を図示する。マニフォルド２０５は４つの補助入口２２２と１つの主入口２２１とを含む。補助入口２２２は、薬剤注入ポンプから出てくる管２２５との接続を容易にする。主入口２２１は、キャリア注入ポンプから出てくる管２３０との接続を容易にする。いくつかの実現例では、薬剤注入ポンプおよびキャリア注入ポンプは、図１Ａを参照して説明した注入ポンプ１０５と実質的に同様であり得る。管２３５は、マニフォルド２０５の出口２３２に接続される。管２３５は、マニフォルド２０５をカテーテル２４０に接続する。いくつかの実現例では、カテーテル２４０は、９Ｆｒイントロデューサ、８Ｆｒシース、または８．５Ｆｒシースなどのさまざまなサイズのイントロデューサまたはシースを含むことができる。いくつかの実現例では、カテーテルは、（大人用サイズのカテーテルまたは小児患者向けサイズのカテーテルを含む）任意の標準的な単一または複数ポート中心静脈カテーテルおよび肺動脈カテーテルを含むことができる。いくつかの実現例では、カテーテルは、末梢静脈カテーテル、または動脈内、骨内、髄腔内、硬膜外、皮下、もしくは他のカテーテル、またはカニューレ装置であり得る。この例では、デッドボリュームは、星印２１０と星印２２０との間の容積である。星印２１０は、薬剤がまずキャリア流体に加わる点を表わし、星印２２０は、薬剤とキャリア流体との混合物が目標（たとえば患者の血流）に入る点を示す。この例では、星印２２０は、図１Ａを参照して説明した送達点１２５も表わす。

一般的に、デッドボリュームは、目標１３０に到達する前に薬剤とキャリア流体との混合物が横切らなければならない空間を構成する。いくつかの実現例では、キャリア流体は、デッドボリュームを横切る伝播を加速するのに用いることができる。しかしながら、薬剤および／またはキャリアの流れが遅いそれらの実現例を含むいくつかの場合、デッドボリュームは、目標１３０に到達する際に注入ポンプによって一定量供給される薬剤についてかなりの遅延を引起す可能性がある。いくつかの実現例では、デッドボリュームは、流れが変えられる際にうっかり送達される薬剤の貯留部として働く。いくつかの実現例では、（対応の注入ポンプ１０５で一定量供給される薬剤に基づく）意図される送達プロファイルと送達点１２５での実際の送達プロファイルとの間の不一致は、たとえば、流れの予測モデルに基づいて流体経路１２３中の流れをアルゴリズム制御することによって回避することができる。そのようなアルゴリズムは、たとえば、デッドボリューム、合流構造１２０（たとえばマニフォルド）のパラメータ、流体経路１２３の構成要素（たとえば静脈内管および血管内カテーテルなど）、薬剤およびキャリア流体の流量の変更、ならびにそのような流量同士の間の関係を含む要因を考慮することができる。いくつかの実現例では、流体経路中の流れの適切なアルゴリズム制御は、所望の時点での目標１３０への薬剤の意図される用量を送達する際の遅延を減らす（または少なくとも決定論的にする）。

混合流のモデリング
混合流（すなわち１つ以上の薬剤とキャリア流体との混合物）のモデリングは、薬剤の送達の時間的経過（送達プロファイル）をアルゴリズム制御可能にし、これにより薬剤注入システムの使用をより安全かつより予測可能にすることができる。いくつかの実現例では、混合流のモデルを用いて、薬剤注入の案内、モニタ、視覚化、および制御を与えることができる。

いくつかの実現例では、モデルに基づく視覚化は、将来的な薬剤送達プロファイルのグラフィック表示を与えることによって薬剤注入の安全性を高めることができる。たとえば、モデルに基づくグラフィック表示は、臨床医に対して、投薬、キャリア流量、ならびに血管アクセスカテーテルおよびマニフォルドの選択についての自身の決定の予測結果を示すことができる。いくつかの実現例では、訓練目的のためにモデルを用いることもできる。たとえば、薬剤注入システムの現実の挙動について臨床医（看護師、内科医、薬剤師）を訓練するための教育的ソフトウェアパッケージまたはシミュレータの基礎として、モデルを用いることができる。

いくつかの実現例では、混合流をモデリングすることは、物理的原則から導出される微分方程式を用いて流れを特徴付けることを含む。モデルではさまざまなパラメータを考えかつ説明するので、モデルを統合モデルとも称する。統合モデルは、たとえば、径方向拡散（配管またはカテーテルの壁に向かって移動する分子）、軸方向拡散（流れの軸に沿って移動する分子）、層流（滑らかなバルク流体の流れ）、および薬剤の物理化学的性質、およびこれらと他の要因との間の相互作用を含む複数の要因を考慮する。

いくつかの実現例では、薬剤の流れ（または経時的な流体経路に沿った薬剤の濃度）のみをモデリングして薬剤の送達プロファイルを制御することができる。薬剤の流れ、薬剤の濃度、および／または混合流体の流れをモデリングするのにさまざまな予測モデルを用いることができる。混合流のモデリングと関連して次にモデルの例を説明する。説明するモデルは、薬剤の流れまたはキャリア流体の流れなどの他の流れをモデリングするように容易に拡張可能である。以下のモデルは図示の目的のために記載され、限定的と考えられるべきではないことにも留意すべきである。経時的な流体経路に沿った薬剤の濃度、薬剤の流れ、キャリアの流れ、または混合流を特徴付ける他の予測モデルが開示の範囲内に入る。

いくつかの実現例では、混合流は、径方向拡散、軸方向拡散、および層流についてのパラメータを含むテイラー分散式を用いてモデリングされる。テイラー分散は典型的に流管中の縦分散を扱うが、速度勾配が存在する任意の種類の流れについて拡張されることもできる。いくつかの実現例では、混合流をモデリングするために用いられるテイラー分散を以下のように表わすことができる。

式中、Ｄは分子拡散係数を表わし、ｕは管を通る流体の軸方向速度を表わし、ｘは管に沿った軸方向距離を表わし、ｔは時間を表わし、Ｒは管の半径を表わし、ｃは物質（たとえば色素または薬剤）の濃度を表わす。パラメータｕおよびｃの上の短い棒は、中間または平均値を表わす。物質の濃度の平均は管の断面にわたって算出される。流れは一般的に非乱流であると仮定され、低いレイノルズ数を用いて表わすことができる。レイノルズ数は粘性力に対する慣性力の比の尺度を与える無次元数であり、所与の流れ条件についてのこれらの２種類の力の相対的重要性を定量化する。

いくつかの実現例では、前進差分モデルを用いて数値的に式（２）を実現することができる。実験的セットアップ下では、式（２）が表わすモデルは、定量分光測定を介して、流体通路を通って色素が流れていく際の色素を追跡することによって検証可能である。モデル中のパラメータは、さまざまなやり方で定めることができる。たとえば、分子拡散係数Ｄ（その単位はｃｍ²/秒であり得る）を、公知の測定に基づいて検索するもしくは算出することができる、または薬剤の分子の性質に基づいて実験的に推定することができる。そのような場合、Ｄの値は薬剤毎に異なり得る。いくつかの実現例では、流体の中間軸方向速度は、流量の合計および流体経路１２３の性質から算出することができる。いくつかの実現例では、モデルに関する式は、流体経路１２３の断面にわたって平均される物質（薬剤、キャリア流体など）の濃度について解かれる。式は、所与の時間について流体経路の長さにわたって解くことができる。

いくつかの実現例では、モデルは、測定されたデッドボリュームよりもむしろ流体経路１２３の経験的デッドボリュームを用いる。経験的デッドボリュームは、たとえば、ストップコック、マニフォルド、管などの間の直径の変更、および流体経路１２３中の角度の変更（たとえば、ストップコックのポートはマニフォルドと直角に遭遇することができる）を含む流体経路１２３の不規則性を説明する。経験的デッドボリュームは、たとえば、一連の経験的デッドボリュームの候補を調べることおよび最小二乗法の意味で実験的制御曲線を最良に適合させるものを選択することによって実験的に定めることができる。いくつかの実現例では、他のモデルパラメータも実験的に定めてもよい。経験的に定められるパラメータを用いることにより、臨床状況間で異なり得る注入セットアップの精密な物理的特性に基づく複雑な計算集中モデリングの必要性を回避することができる。同様に、他のパラメータ（たとえば流体経路１２３を通した流体伝播性に関するパラメータ）も、適切な制御曲線を用いて経験的に推定または較正することができる。

いくつかの実現例では、経験的デッドボリュームを含むパラメータを、注入セット、および薬剤ポンプ、マニフォルド、配管、（マルチルーメンカテーテルの個別のルーメンを含む）カテーテル、コネクタ、ストップコックなどのその個別の構成要素についての情報を含む電子ライブラリ中に記憶することができる。この注入システム構成要素ライブラリをこの文書に記載のシステムと関連して用いることができる。そのようなライブラリに記憶することができる物理的パラメータは、各々個別の要素のデッドボリュームと、流体経路の内径、長さ、および構成などの構造的情報とを含む。そのような構成情報は、流体経路中の多数の直角屈曲（または他の流れ角度変更）および流体経路の径の変更を含むことができる。記憶される情報は、流体送達通路内で用いられる各々の物理的要素に特有であり得る。電子ライブラリは、視覚化、予測、および制御モードのいずれかで用いるために、この文書に記載されるシステムと統合することができる。いくつかの実現例では、団体内の臨床医が利用可能な各々の流体通路物理的要素の詳細が団体特有の構成要素ライブラリ内にロードされる。

いくつかの実現例では、カテーテルおよび他の注入システム要素は、バーコード、ＲＦＩＤ、または同様のタグ付け技術を介して識別されて、カテーテルまたは他の注入システム要素の容易な自動化または半自動化識別を容易にすることができる。これに代えてまたはそのような識別方法と関連して、要素を、たとえばユーザインターフェイスの一部として提供されるスクロール可能メニューまたはプルダウンメニューを介して注入システム構成要素ライブラリから選択することができる。

いくつかの実現例では、統合モデル式を解くことにより、任意の所与の時間の、薬剤がキャリアの流れに加わる点（たとえば図２の点２１０）から血管内カテーテルの遠位先端（たとえば図２の点２２０）への流体経路１２３に沿った薬剤の濃度が得られ、濃度が流体経路１２３に沿ってどのようになっていくかを予測する。流体経路１２３のさまざまな部分での薬剤の濃度を知っておくことは、目標１３０への薬剤送達の時間的経過を予測する際に有用であり得る。そのような時間的経過の知見は、投薬の精密な制御を達成する制御アルゴリズムを作成するのに用いることができる。いくつかの実現例では、前進差分数値近似などの近似法を用いて式を解くことができる。前進差分数値近似は、（いくつかの実現例では、マニフォルド、静脈内管、およびカテーテルを含むことができる）流体経路１２３を多数の小さな別々のセグメントに分けることを含むことができる。そのような場合、各セグメント中の薬剤の濃度についての解を各々の増分時間ステップ毎に算出し、これにより、経時的な（たとえば送達点１２５での）薬剤送達の正確な推定を得ることができる。いくつかの実現例では、式を解くのに、後退差分または中心差分数値近似などの他の定差法を含む他の数値近似アルゴリズムも用いることができる。

いくつかの実現例では、薬剤送達の進行している変更の迅速な制御は、薬剤送達に対する流量および薬剤濃度の関係、キャリアの流れに対する薬剤の流れの比に対する混合流体中の薬剤濃度の関係、流体の非圧縮性に基づく流れの変更の迅速な伝達、および注入システム流体経路の要素の限られたコンプライアンスのうち１つ以上を含む物理的原則に基づいている。場合によっては、薬剤送達（質量／時間）は、流量（容積／時間）×薬剤濃度（質量／容積）に実質的に等しいと考えることができる。混合流体中の薬剤の濃度は、（未混合）薬剤の流れの中の元の薬剤の濃度で乗算した合計（混合）流体流れで除算した薬剤流体の流れの比（比は無次元数）に実質的に等しい。いくつかの実現例では、薬剤の流れおよびキャリアの流れの変更を並行して行なうことができ、混合流体の流れに対する薬剤の流れの比を一定の値に保つことができる。いくつかの実現例では、この種の制御は、混合流体中の一定の薬剤濃度を維持すること、および次の箇所でさらに記載するように薬剤送達の精密な変更を行なうことを容易にする。いくつかの実現例では、混合された薬剤の一定の濃度を維持することは、予測モデルに基づくアルゴリズムまたは予測モデルに直接に依存しない他のアルゴリズムと関連して行なうことができる。

いくつかの実現例では、（上述のように）混合された薬剤の一定の濃度を維持することに基づくアルゴリズムを、予測モデル上に構築されるアルゴリズムと関連して用いて、薬剤の送達の迅速かつ精密な変更を可能にしつつ合計流体送達を最小限にすることができる。

適用例
本明細書中に記載の方法およびシステムをさまざまなやり方で用いて有用な結果を達成することができる。たとえば、上述のモデルなどの予測モデルおよび混合された薬剤の一定の濃度の維持を含む上述の他の原則を、薬剤送達システム（たとえば図１Ａを参照して記載したシステム１００）における薬剤送達プロセスのさまざまな段階で適用することができる。そのようないくつかの適用例を以下に例として記載する。

薬剤送達始まり遅延の減少
場合によっては、薬剤送達始まり遅延は、流体経路中の流れのモデルに基づいてアルゴリズムを用いて薬剤注入ポンプを制御することによって減らすことができる。そのような始まり遅延は、薬剤注入ポンプの活性化と適切な量の薬剤が実際に患者の血流などの目標に達する時間との間の差に現われ得る。そのような差は、迅速な薬剤の投与が重要であり得、キャリアおよび薬剤の注入の流量が典型的に低い救命救急設定では特に、高い臨床的意義および帰結を有し得る。単にキャリア流体の流量を増やすことによって差を小さくすることは望ましくない結果を招く可能性がある。たとえば、（維持されれば）高レベルのキャリア流体の流れは時に患者に対する過剰な容積の送達をもたらし得る。一方で、キャリア流体の流れを減らすことも薬剤送達を減らしてしまう可能性がある。

いくつかの実現例では、キャリア流体および薬剤の流れの割合を揃えて（すなわち一定の比に）維持して流体経路１２３に沿った薬剤の固定された濃度を達成することができる。薬剤注入ポンプ（たとえば図１Ａの注入ポンプ１０５ａおよび１０５ｂ）と関連したキャリア流体注入ポンプの同調制御は、流体経路１２３中の薬剤とキャリア流体との間の割合を維持することによって迅速かつ応答性のある制御を与えることができる。

いくつかの実現例では、薬剤送達始まり遅延の減少は、速いキャリアおよび薬剤の流れをまず設定して、たとえば１つの時定数（デッドボリュームとして規定される時定数、または合計流量で除算した経験的デッドボリューム）などの所与の期間の間これらの流れを維持し、次にキャリアおよび薬剤の流れを即座に定常状態レベルに下げることによって、達成可能である。いくつかの実現例では、これは、キャリアの流れを最大許容可能レートにまず設定して、キャリアおよび薬剤の流れが定常状態レベルに低減された際に薬剤の濃度がそうなるであろうのと等しい流体経路中の薬剤の濃度を達成するレートに薬剤の流体の流れを設定することに係る。キャリアおよび薬剤の流れは、まず、１つの時定数の間は高レベルに保たれ、次に目標レベルに下げられる。先の箇所に記載したように、キャリアの流れと薬剤の流れとの間の割合を維持すると薬剤の濃度が一定に保たれる。そのような実現例では、流れが減らされるにつれて薬剤送達の短いアンダーシュートが存在し得るが、目標薬剤送達レートは比較的速く達成される。これも、患者への流体容積送達を限定する手段を提供する。

図３Ａは、薬剤送達始まり遅延を減らすための動作のシーケンスの例を示すフローチャート３００を示す。フローチャート３００に示される動作のシーケンスは、たとえば、図１Ａを参照して記載したシステム１００と実質的に同様のシステムにおいて実行可能である。

動作は、処理装置でシステム情報を受信すること（３１０）を含むことができる。システム情報は、図１Ａを参照して説明したシステム１００と実質的に同様の薬剤注入システムに関する情報およびパラメータを含むことができる。いくつかの実現例では、システム情報は、合流構造（たとえばマニフォルド）、薬剤注入ポンプ、血管内カテーテル、血管内配管などのうち１つ以上に関するパラメータを含む。たとえば、システム情報は、血管内管の断面の直径、注入ポンプの最大出力レート、血管内カテーテルの長さ、マニフォルドの入口の数、管の中のストップコックの位置、および管の材料についての情報を含むことができる。システム情報は、流体経路中の流れをモデリングする際に用いられる式のパラメータを定めるのに用いることができる。

いくつかの実現例では、システム情報は、計算装置（たとえば計算装置１１５）に結合される入力装置を介してユーザ（たとえば臨床医）によって手作業で入力される。いくつかの実現例では、計算装置は、さまざまなシステムのための（たとえば、たとえばライブラリとして編成される）システム情報を記憶するデータベースにアクセスするように構成可能である。たとえば、注入ポンプ１０５のための関連の情報は、特定の種類の注入ポンプにリンクされるライブラリとしてデータベース中に記憶可能である。同様に、マニフォルド、管、カテーテルなどのシステムの他の構成要素についての情報もデータベース中に記憶することができる。いくつかの実現例では、データベースは、個別の注入される薬剤の物理的または化学的性質についての情報を記憶することができる。データベースは、たとえば、ポンプ入力パラメータの視覚的履歴および／または数値履歴ならびに算出される薬剤送達プロファイルを記憶するようにも構成可能である。

計算装置は、データベースにアクセスして、システム中のコンポーネントデバイスの存在を検出するおよび／または識別するとコンポーネントデバイスについての情報を検索するように構成可能である。いくつかの実現例では、計算装置は、手作業でのユーザ入力に基づいてコンポーネントデバイスを識別する。いくつかの実現例では、計算装置は、たとえば、コンポーネントデバイスの識別タグ（たとえば無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグまたはバーコード）を読出した際に自動的にコンポーネントデバイスを自動的に識別するようにも構成可能である。そのような場合、計算装置はタグリーダ（たとえばＲＦＩＤリーダまたはバーコード読取器）と通信してコンポーネントデバイスを識別してもよい。タグリーダは、コンポーネントデバイスを識別して、コンポーネントデバイスと関連付けられる関連のパラメータ（たとえば構造的パラメータ）を計算装置に与えることができる。場合によっては、コンポーネントデバイスと関連付けられるパラメータをデータベースから検索することができる。あるものでは、そのような識別は、近距離無線通信（ＮＦＣ）技術によって容易にされてもよい。

動作は、計算装置で投薬量情報を受信すること（３２０）も含む。投薬量情報はユーザ（たとえば臨床医）から手作業で計算装置で検索、またはデータベースから自動的に検索可能である。投薬量情報は、たとえば、目標に送達されるべき薬剤の目標量、薬剤送達の時間、キャリアの流量Ｑ_c、薬剤の流量Ｑ_d、合計流量Ｑ_T、薬剤送達レートｄｄ、目標薬剤送達レートｄｄ_target、定常状態レートｓｓ、最大許容可能キャリア流れＱ_cmax、目標定常状態キャリア流れＱ_css、蓄積薬剤濃度ｃ_dなどのさまざまなパラメータを含むことができる。これらのパラメータのいくつかは他のパラメータから算出することができる。たとえば、合計流量は、薬剤流量Ｑ_dとキャリア流体流量Ｑ_cとの和として算出できる。いくつかの実現例では、投薬量情報は、所与の薬剤と関連付けられる安全な範囲についての情報も含むことができる。そのような情報を、過量に対するアラームをトリガするのに用いることができる。

動作は、流れのパラメータを定めること（３３０）も含むことができる。流れのパラメータは、たとえば、定常状態での薬剤の流量Ｑ_dss、定常状態での合計流量Ｑ_Tss、定常状態での混合流の濃度ｃ_ss、定常状態のキャリアの流量と定常状態の薬剤の流量との間の比例定数などを含むことができる。いくつかの実現例では、初期流れパラメータは受信されたおよび算出された値の組合せとして定められる。たとえば、初期キャリア流れレベルを最大レベルＱ_cmaxに設定することができ、初期薬剤流れを所望の定常状態の薬剤の濃度に等しい（混合された流体の最も近位の上流の部分中の）混合薬剤の濃度を達成するレートに設定することができる。

いくつかの実現例では、流れのパラメータを定めることは、混合流（すなわち薬剤とキャリア流体との混合物）の定常状態濃度ｃ_ssを定めること（３３３）を含むことができる。混合流の定常状態濃度は、たとえば、Ｑ_dssおよびＱ_Tssの値から算出することができる。そのような算出を以下の式を用いて表わすことができる。

Ｑ_dss＝ｄｄ_target／ｃ_d （３）
Ｑ_Tss＝Ｑ_css＋Ｑ_dss （４）
ｃ_ss＝（Ｑ_dss／Ｑ_Tss）＊ｃ_d （５）
流れのパラメータを定めることは、比例定数ｐを定めること（３３５）も含むことができる。いくつかの実現例では、比例定数は定常状態のキャリアの流れと定常状態の薬剤の流れとの間の比を表わし、以下によって与えられる。

ｐ＝Ｑ_css／Ｑ_dss （６）
動作は、定められた流れのパラメータならびに受信したシステムおよび投薬量情報に従って、薬剤およびキャリア流体の流れを開始すること（３４０）も含むことができる。いくつかの実現例では、以下となるように最大許容可能レートでキャリア流体の流れが開始される。

Ｑ_c＝Ｑ_cmax （７）
いくつかの実現例では、薬剤の流れは、最大許容可能キャリア流れについて比例定数が維持されるように開始可能である。そのような場合、薬剤の流れは以下によって与えられる。

Ｑ_d＝Ｑ_cmax／ｐ （８）
動作はさらに、テイラー分散式（式２）に基づいて、たとえば前進差分モデルを用いて経時的な流体経路に沿った薬剤の濃度をモニタすること（３５０）を含む。これは、流体経路に沿った軸方向距離ｘおよび時間ｔの関数として薬剤の濃度について解くことを含むことができる。したがって、薬剤の濃度をｃ（ｘ，ｔ）と表わすことができる。いくつかの実現例では、送達点での薬剤送達レートｄｄがモニタされる。管または流体経路の実効長さをＬとして表わすと、送達される薬剤の量を以下のように表わすことができる。

ｄｄ＝ｃ（Ｌ，ｔ）＊Ｑ_T （９）
動作はさらに、送達点での薬剤送達レートが目標薬剤送達レートｄｄ_targetに実質的に一致するかどうかを定期的にチェックすること（３６０）を含む。いくつかの実現例では、時間間隔をｄｔと表わすことができる。薬剤送達レートが目標送達レートに一致しなければ、別の時間間隔ｄｔ後にモニタを繰返す。

送達点での薬剤送達レートｄｄが目標薬剤送達レートｄｄ_targetに実質的に一致すれば、動作は、薬剤の流れおよびキャリアの流れを調節すること（３７０）を含むことができる。いくつかの実現例では、Ｑ_cおよびＱ_dのうち１つ以上を制御された態様で小さくする。たとえば、ｄｄが目標薬剤送達レートｄｄｔａｒｇｅｔに到達したすぐ後には、Ｑ_cおよび／またはＱ_dは依然として高い初期値にあり得る。そのような場合、Ｑ_cおよびＱ_dは、目標薬剤送達レートｄｄ_targetならびにｐで表わされる薬剤の流れとキャリア流体の流れとの割合を維持しつつ小さくされる必要があり得る。そのような実現例では、Ｑ_cおよびＱ_dはそれぞれの注入ポンプを制御することによって調節される。

いくつかの実現例では、Ｑ_cおよび／またはＱ_dは、特定の時間の後に送達点に到達する薬剤の濃度を予測することに基づいて調節される。これは、流体経路中の流れのモデルを用いて行なうことができる。たとえば、（たとえば、Ｑ_Tおよびおそらくは流体経路の構成から導出される）混合された流体の現在の速度を用いて、現在のＱ_Tが維持されれば時間ｄｔ後に送達点に到達するであろう位置ｘ₁を見出すことができる。この位置は、たとえば以下のように定めることができる。

ｘ₁＝Ｌ−ｕ（ｔ_current）ｄｔ （１０）
式中、Ｌはモデルで用いられる流体経路の長さであり、ｕ（ｔ_current）は混合された流体の現在の速度である。上記の場合、時間ｄｔ後に予想される薬剤の濃度はしたがって、モデルを用いて算出されるｃ（ｘ₁，ｔ_current）によって与えられる。いくつかの実現例では、算出される薬剤濃度を用いて、送達点で目標薬剤送達レートｄｄ_targetを維持するであろう新しい流量を算出することができる。たとえば、新しい流量を以下のように算出することができる。

Ｑ_Tnew＝ｄｄ_target／ｃ（ｘ₁，ｔ_current） （１１）
Ｑ_dnew＝Ｑ_Tnew／（１＋ｐ） （１２）
Ｑ_cnew＝Ｑ_Tnew−Ｑ_dnew （１３）
式中、Ｑ_Tnew、Ｑ_dnew、およびＱ_cnewはそれぞれ、新しい合計流量、新しい薬剤の流量、および新しいキャリア流体の流量を表わす。次に、既存のキャリア流体流量および既存の薬剤流量を、新しい算出された流量で以下のように置き換えることができる。

Ｑ_c＝Ｑ_cnew （１４）
Ｑ_d＝Ｑ_dnew （１５）
動作は、送達点での薬剤濃度が定常状態濃度ｃ_ssに実質的に一致するかどうかをチェックすること（３８０）も含むことができる。これは以下のように表わすことができる。

ｃ（Ｌ，ｔ）＝ｃ_ss？ （１６）
いくつかの実現例では、チェックは、時間間隔ｄｔの後に定期的に行なうことができる。定常状態濃度に達していなければ、動作は、薬剤およびキャリア流体の流れを再び調節すること（３７０）を含むことができる。定常状態濃度に達すれば、動作は、薬剤およびキャリア流体の流れを、最後に算出されたレベルに維持すること（３９０）を含むことができる。そのような場合、流体経路に沿ったすべてのｘについて以下の条件が満たされる。

ｄｄ＝ｄｄ_target （１７）
ｃ（ｘ，ｔ）＝ｃ_ss （１８）
上述の動作のシーケンスの例示的な使用事例では、臨床医はまず、目標キャリア流れおよび最大許容可能キャリア流れならびに目標薬剤送達レートを選ぶことができる。次に臨床医の選択は、注入ポンプを制御する計算装置で受信される。注入システム（マニフォルド、血管内カテーテル、および用いられ得る任意の血管内配管）の特性も、デッドボリュームまたは経験的デッドボリュームを計算で考慮することができるように入力され、検出され、または受信される。まず、キャリアの流れは可能な最大レベルに保たれ、薬剤の流れは、キャリアおよび薬剤の流れが定常状態レベルに減少されると最終的な薬剤の濃度がそうなるであろうのと同一の、流体経路の上流部分に沿った薬剤の流れを達成するレベルに設定される。注入ポンプが始動すると、薬剤は患者に向かって迅速に流体経路を押し流され、注入システムのデッドボリュームを横断する。薬剤が流体経路に沿って移動するにつれて、モデルを用いて進行を追跡する。図３Ｂは、所与の瞬間における（図中「流体経路に沿った距離」と参照される）流体経路に沿った薬剤の濃度の例示的な概略グラフを示す。点３９５は、薬剤およびキャリア流体が一緒になる場所を表わし、点３９６は混合流が患者の血流に入る場所を表わす。曲線３９２は薬剤の前縁の拡散を示し、これが、階段関数よりもむしろ波の外観を有する理由である。

引続いて例を見ると、モデルは、患者に到達する（すなわち、血管アクセスカテーテルが血流の中で終端する点に到達する）薬剤の流れおよび濃度（薬剤送達）を追跡する。薬剤送達レート（質量／時間）は、流体の流量（容積／時間）×薬剤の濃度（質量／容積）として表わすことができる。再び図３Ｂを参照して、波面の前縁が患者に達すると、薬剤送達は、ある点３９３で目標薬剤送達に達するまで上昇する。この点において、モデル算出を「インテリジェントフィードバック」または「適応」制御の形態で用いて、流れが変わらないままであれば１つのわずかな時間増分後に患者に到達するであろう薬剤の濃度を予期することができる。潜在的な来たるべき薬剤送達のこの知見に基づいて、キャリアおよび薬剤の流れを、薬剤の送達を目標レートに維持するように調節することができる。キャリアの流れと薬剤の流れとの間の割合は、流体経路の残余に沿った薬剤の濃度が同じ固定されたレベルに留まるように維持される。各々の時間増分において、平坦な薬剤濃度が患者の血流に当たるまで、薬剤の流れおよびキャリアの流れが下方に調節されて、流体経路の残余に沿って固定された薬剤濃度を常に維持する。その点では、キャリアの流れおよび薬剤の流れは両者とも所望の定常状態レートにあり、薬剤送達も定常状態目標にある。

キャリアの流れおよび薬剤の流れに対する変更は注入ポンプで行なわれるが、流れのこれらの変更は、流体の非圧縮性のために、流体経路の「患者端」にほぼ瞬時に伝えられる。

いくつかの実現例では、薬剤送達の迅速な始まりを制御するために、記載のようなアルゴリズムは、患者への流体容積送達を限定する手段も設ける。これは、臓器系の機能不全のために過剰な容積を容認しないかもしれない患者にとっては最も重要かもしれない。（キャリア流体の流れを変更しないままにしつつ所望の流量で薬剤を導入する）薬剤の始まりを開始する従来の手段と比較して、ここに記載のものなどの迅速な始まりアルゴリズムは、最小限の付加的な合計流体を送達する。

アルゴリズムフィードバックループの例を図３Ｃに概略的に示す。この図示では、入力（Ｉ）３９７は、たとえば、注入ポンプで設定されるような薬剤およびキャリアの流れである。ポンプと患者との間で、拡散およびデッドボリュームなどの因子が、患者（Ｏ）３９８に到達する薬剤の時間的経過に影響を及ぼす可能性がある。上述のモデルを用いて拾い集められるフィードバックを用いて、図３Ｃのフィードバックループで示されるような入力３９７に対する適切な調節３９９を行なうことができる。

薬剤送達プロファイルの変更を制御する
場合によっては、注入ポンプを調節して、目標に送達すべき薬剤送達プロファイルを変更する（たとえば用量を変更する）ことができる。場合によっては、ポンプ設定に対する変更のタイミングと目標薬剤用量が目標（たとえば患者の血流）に達する実際の時間との間の乖離は大きなものであり得る。本明細書中に記載の方法およびシステムは、薬剤送達プロファイルの変更の精密な制御を達成するのにも用いることができる。

いくつかの実現例では、薬剤送達プロファイルの進行している変更（たとえば増大または減少）は、合計流れ（薬剤プラスキャリア）の調節を介してほぼ瞬時に達成可能である。そのような調節は、キャリアの流れと薬剤の流れとの間の割合、およびしたがって流体経路に沿った薬剤の固定された濃度、を維持することに基づくことができる。たとえば、薬剤の送達を２倍にするために、キャリアの流れおよび薬剤の流れの各々を２倍にすることによって合計流れを２倍に増大させることができる。典型的に、流体の非圧縮性により、流れのそのような変化がすぐに流体経路の目標端で反映されるようになる。いくつかの実現例では、薬剤の濃度は流体経路に沿って一定に保たれるので、適切な薬剤の流れおよびキャリアの流れを算出するのにモデルを用いつつ、目標薬剤送達プロファイル（質量／時間）の変更を合計流れ（容積／時間）の変更にすることができる。

図４は、薬剤送達プロファイルを制御するための動作の例示的なシーケンスを示すフローチャート４００を示す。フローチャート４００に示される動作のシーケンスは、たとえば、図１Ａを参照して記載されるシステム１００と実質的に同様のシステムにおいて実行可能である。

動作は、処理装置においてシステム情報を受信すること（４１０）を含むことができる。受信されるシステム情報は、図３Ａの動作３１０を参照して上述したシステム情報と実質的に同様であり得る。システム情報は、手動または自動入力を介して受信されてもよい。たとえば、システム情報は、計算装置（たとえば計算装置１１５）に結合される入力装置を介してユーザ（たとえば臨床医）によって手動で入力可能である。これに代えて、システム情報は、（たとえばデータベースから）検索されても、またはコンポーネントデバイスの（たとえばＲＦＩＤタグまたはバーコードを読むことによって）自動的に識別されてもよい。

動作は、投薬量情報を受信すること（４２０）も含む。いくつかの実現例では、投薬量情報は、（それぞれＱ_c0およびＱ_d0として表わされる）初期キャリア流体流れおよび薬剤流れを含むことができる。場合によっては、初期流れは、定常状態での流れであり得る。投薬量情報は、ユーザ（たとえば臨床医）から受信されるまたは自動的に検索されることができる。たとえば、初期流れ値は、注入ポンプから、またはポンプによって一定量供給される流量をモニタする１つ以上のセンサから、受信され得る。投薬量情報は、１つ以上の将来の時点での目標薬剤送達プロファイルｄｄ_targetの所望の変更も含むことができる。所望の変更は、前もってまたはリアルタイムベースで（すなわち、変更が所望されるときに実質的に近い時点で）受信されてもよい。いくつかの実現例では、異なる将来の時点に対応する複数の目標薬剤送達プロファイルが存在し得る。初期目標薬剤送達プロファイルはｄｄ_target0と表わすことができ、その後の目標薬剤送達プロファイルはｄｄ_target1、ｄｄ_target2などと表わすことができる。

動作は、薬剤の流れおよびキャリア流体の流れに関する初期パラメータを定めること（４３０）も含む。たとえば、初期パラメータを定めることは、初期薬剤濃度およびキャリアの流れと薬剤の流れとの間の比例因数ｐを算出することを含むことができる。いくつかの実現例では、初期状態は定常状態である。すなわち、薬剤およびキャリア流体は、何らかの定常状態薬剤送達を達成するのに十分長く予め流れていた。初期パラメータを定めることは、たとえば、以下のように算出することができる初期薬剤送達プロファイルを算出することも含むことができる。

ｄｄ_target0＝Ｑ_d0＊ｃ_d （１９）
いくつかの実現例では、初期パラメータは、初期状態での合計流量も含むことができ、これは、薬剤およびキャリア流体の流量の和として以下のように算出することができる。

Ｑ_T0＝Ｑ_c0＋Ｑ_d0 （２０）
初期状態での混合された薬剤の濃度も、たとえば以下のように算出することができる。

ｃ_ss＝（Ｑ_d0／Ｑ_T0）＊ｃ_d （２１）
割合をたとえば以下のように算出することができる。

ｐ＝Ｑ_c0／Ｑ_d0 （２２）
動作は、新しい目標送達プロファイルを受信すること（４４０）も含む。新しい目標送達プロファイルは、（たとえばユーザによって投薬量情報を与えられた）予めロードされた一覧から検索する、またはリアルタイムベースで受信することができる。いくつかの実現例では、新しい目標送達プロファイルは、予めロードされた一覧から予め設定された時点に検索することができる。

動作はさらに、新しい目標送達プロファイルに合うように新しい流量を定めること（４５０）を含む。次に新しい流量を計算装置によって用いて、送達プロファイル変更に対応する特定の時点で注入ポンプを調節することができる。たとえば、送達プロファイルｄｄ_target1が特定の時間ｔ₁に有効になるように、送達プロファイルｄｄ_target1に対応する新しい流量を用いて注入ポンプを調節することができる。いくつかの実現例では、新しい流量は特定の時点の前に定められる。いくつかの実現例では、新しい流量を算出することは、比例因数ｐを変更しないまま保つことによって定常状態薬剤濃度ｃ_ssを維持することに基づく。いくつかの実現例では、新しい合計流量Ｑ_T1を以下のように算出することができる。

Ｑ_T1＝ｄｄ_target1／ｃ_ss （２３）
新しい薬剤の流れをたとえば以下のように算出することができる。

Ｑ_d1＝Ｑ_T1／（１＋ｐ） （２４）
新しいキャリア流れをたとえば、新しい合計流れと新しい薬剤の流れとの間の差として以下のように算出することができる。

Ｑ_c1＝Ｑ_T1−Ｑ_d1 （２５）
次に、新しい送達プロファイルが特定の時点で有効になるように、既存の流量を算出された新しい流量と置き換えることができる。動作は、次の送達プロファイルが起こる時点（たとえばＴ２）まで新しい流量を維持すること（４６０）も含む。いくつかの実現例では、動作４４０は、対応の薬剤送達プロファイルｄｄ_target2およびおそらくは新しい合計流れＱ_T2についてＴ２で繰返される。いくつかの実現例では、混合された薬剤の濃度ｃ_ssおよび比例因数ｐは、新しい薬剤送達プロファイルｄｄ_target1については変更がない。

定常状態の維持
いくつかの実現例では、目標薬剤送達プロファイルが達成された後、薬剤の流れおよびキャリアの流れが特定のレベルに維持される期間が存在し得、ある期間の間は実質的な変更が予期されない。いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いて、目標に送達されるキャリア流体の量を最小限にすることができる。これは、たとえば、維持段階の間にキャリア流体の流量を特定される目標流量にゆっくりと減らすことによって行なうことができる。実質的に目標送達レート付近の特定の範囲内に薬剤送達を保つために、キャリア流体の流れの減少のレートをモデルに基づいて選ぶことができる。特定の範囲は、たとえば、臨床医が選ぶことができる。いくつかの実現例では、キャリア流体の流量が徐々に下方に調節されると、薬剤の濃度は流体経路に沿ってゆっくりと増大する。そのような場合、ある期間にわたって目標キャリア流体の流れを達成することができ、これにより合計流体送達の最適化が可能になる。モデルを用いて、流体経路に沿った薬剤の算出される濃度を追跡することができる。場合によっては、維持段階の間の任意の点（キャリア流体のレートを徐々に減らす間または目標キャリアの流れが達成された後のいずれか）で薬剤送達の変更が必要になれば、以前の箇所に記載したようにそのような変更を行なって、新しい所望の目標薬剤送達プロファイルを達成することができる。

薬剤停止段階
一般的に、薬剤送達の停止は、薬剤送達の減少と実質的に同様に達成することができる。いくつかの実現例では、キャリアの流れと薬剤の流れとの間の割合ｐは、薬剤停止段階の間に徐々に変更される。これにより、停止段階の間、典型的には小さなキャリアの流れが維持されて、たとえば、患者に対する静脈アクセスを保ち、かつ患者への送達の無視できる程度のレートでデッドボリューム内の薬剤を送達することができる。いくつかの実現例では、モデルは、この「ウォッシュアウト」期間の間に、流体経路に沿った薬剤の残余の濃度の算出を可能にする。何らかの理由でキャリアおよび／または薬剤の流れがこの時間の間に強められれば、そのような算出によって流体経路に沿った残余の薬剤が説明され、薬剤の所望されないボルスが目標に送達されないことを確実にする。

複数の薬剤およびキャリアを制御すること
ただ１つの薬剤の流れおよび１つのキャリア流体の流れを参照して上記適用例が一般的に説明されたとしても、本開示の範囲から逸脱することなく、より多くの数の流れを制御することができる。いくつかの実現例では、単一のキャリア流体の流れを用いて複数の薬剤を同じ流体経路を通して送達することができる。いくつかの実現例では、たとえば、複数薬剤電子ライブラリなどの適切なデータリポジトリは、同じ流体経路を通してどの薬剤をともに安全に送達することができるかについての案内を与えることができる。複数薬剤電子ライブラリなどのデータリポジトリには、注入ポンプを制御して安全な送達プロファイルを達成する計算装置によってアクセス可能である。不適合な薬剤（たとえば、互いと反応して有害物質を発生させることがある薬剤、または互いの効能を低下させることがある薬剤）がともに送達されることが試みられる場合、計算装置は、データリポジトリからの情報に基づいて、アラームをトリガする、またはさもなければ試みられた送達を失速させる、ように構成可能である。

これらの種類の薬剤−薬剤相互作用を識別することに加え、いくつかの実現例では、２つ以上の薬剤を単一のキャリア流体で流体経路にわたって送達する場合、各々の薬剤に臨床的パラメータに基づく「クリティカリティ」が割当てられることがある。クリティカリティのランク付けは、いくつかの実現例では、薬剤の半減期および効力（たとえば、血管に作用する薬剤の所与の用量の血流力学的パラメータを変更する能力の度合い）と、他の要因の中でも生物学的標的とに関連し得る。各薬剤毎の許容可能な変動が割当てられて、安全かつ治療的に望ましい範囲内で同じラインを介して注入される他の薬剤の送達レベルを維持しつつ、所与の薬剤の送達を制御する能力を与え得る。個別の薬剤についての許容可能な変動および「クリティカリティ」ランク付けは、いくつかの実現例では、複数薬剤ライブラリ（以上で言及したデータリポジトリ）の新しい拡張版に組入れられてもよい。

複数の薬剤がたとえば同じ患者にともに送達される場合、いくつかの実現例では、薬剤は適切な量だけともに混合され、単一の薬剤注入ポンプから一定量供給されることができる。いくつかの実現例では、複数の薬剤の各々は、別個の薬剤注入ポンプから一定量供給され、マニフォルドなどの合流構造でともに混合されることができる。そのような場合、複数の薬剤注入ポンプの各々およびキャリア流体注入ポンプは、上述のように同調されたやり方で制御可能である。たとえば、モデルを用いて、任意の瞬間に流体経路に沿った薬剤の各々の濃度を算出することができる。送達点での各々の薬剤の送達プロファイルを算出するのにもモデルを用いることができる。各々の薬剤毎に、キャリアの流れと組合される他の薬剤の流れのすべてを単一の組合せキャリア流れとして扱うことができ、各々の薬剤の送達プロファイルを予測するのにモデルを適用することができる。いくつかの実現例では、これらの予測は、この文書の単一の薬剤プラスキャリアの場合について記載されたような視覚化の基礎となることもできる。

（上述のような）単一の流体経路を介した複数の薬剤注入ポンプからの複数の薬剤の送達の制御を向上させるため、いくつかの実現例では、クリティカリティおよび許容可能な変動に依存して、個々の薬剤をマニフォルドなどの合流構造上の適切なポートに割当てることができる。この割当てのプロセスは、デッドボリューム、またはカテーテルもしくは注入セットパラメータの電子ライブラリから取出される経験的デッドボリュームなどのパラメータを利用してもよい。たとえば、クリティカリティの高い薬剤は、利用可能なポートのデッドボリュームが最も小さいマニフォルドポートに割当てられてもよい（それを介して投与されることが推奨されてもよい）。

いくつかの実現例では、さまざまなアルゴリズムを用いて、各個別の薬剤毎にかつ組合せた薬剤について、送達の最適化を確実にすることができる。クリティカリティ、許容可能な変動、およびカテーテル／注入セットパラメータに基づくマニフォルドポートへの薬剤の割当てに加えて、アルゴリズムは、いくつかの実現例では、他の薬剤に対する変更がなされると、その許容可能な変動内で各々の薬剤を維持するように設計可能である。単一の流体経路を通して送達される複数の薬剤については、場合によっては、それらの薬剤のサブセットに対して変更がなされた場合は、すべての薬剤を決定論的に所望のレベルに維持することができないかもしれない。これらの場合、いくつかの実現例は条件付き最適化に係ることがあり、この場合、よりクリティカルでない薬剤を安全かつ効き目のある範囲内に依然として保ちつつ、よりクリティカルな薬剤についてより厳しい許容差を維持する目的で、各々の薬剤毎に、許容可能な変動内のある程度のずれが許される。

そのような制御の例として、４つのポートマニフォルドを介して４つの薬剤が送達される場合を考える。４つの薬剤はキャリア流体と合わさって、単一の流体経路を介して混合流体として伝達される。所与の時間に最もクリティカルな薬剤（たとえば薬剤１）の用量を２倍にすることが望まれるとする。前述のアルゴリズムを用いて、薬剤１の流れを２倍にすることができ、流体経路中の薬剤１の濃度を維持するためにキャリアの流れも増やすことができる。薬剤２、薬剤３、および薬剤４の流れが一定に保たれれば、前述の技術を用いて薬剤２、３、および４の送達の一時的な増大を算出することができる。というのも、既に流体経路中にあるそれらの薬剤の質量は、（より速い流れのために）患者の中へより迅速に移動されるからである。それらのよりクリティカルでない薬剤のピークレベルがそれらの許容可能な変動内に留まれば、これは、最もクリティカルな薬剤の送達を迅速かつ正確に変更することに対する解決策を提供する。流れは、前述のアルゴリズムを用いて過剰容積送達を最小限にするように、初期変更後にさらに調節されてもよい。

この例を拡張するため、二番目に最もクリティカルな薬剤（薬剤２ということにする）が、薬剤１の投薬量を変更する上記方法を用いてその許容可能な範囲外に移るであろう場合、薬剤１は依然として迅速に目標レベルに来るが、薬剤２が許容可能なレベル内に留まることを可能にするように、薬剤２（および／または薬剤３、薬剤４、およびキャリア流体）の流れを変更することができる。これは、先に言及した条件付き最適化の領域に入る。いくつかの実現例では、薬剤１も特定される許容差内で変化することが許されて、この種類の最適化を可能にすることができる。

複数薬剤制御の第２の例として、（上述の４つの薬剤プラスキャリアの構成についての）すべての４つの薬剤の迅速な開始（迅速な始まり）が望まれる場合を考える。そのような場合、単一の薬剤プラスキャリアについて前述した迅速な始まりアルゴリズムも適用される。４つの薬剤の流れおよびキャリアの流れの各々は、まず高レベルに設定されて、まずキャリアの流れを最大許容可能レートに設定し、各々の薬剤の流体の流れを、キャリアおよび薬剤の流れが定常状態レベルに低減された場合に薬剤の濃度がなるであろうのと等しい流体経路中の薬剤濃度を達成するレートに設定する。前述のものなどのモデルが最もクリティカルな薬剤が目標薬剤送達レートに達したと判断した後、（４つの同時に送達される薬剤の各々毎の）薬剤の流れおよびキャリアの流れの変更が並行して行なわれて、混合流体の流れに対する薬剤の流れの比を薬剤の各々毎に一定の値に保つことができる。

ここに記載される方法および例は、アクセスポイント（たとえば線形マニフォルド）同士の間でデッドボリュームが異なるマニフォルドと、異なるアクセスポイント（たとえば径方向の態様でまたは平行な向きに整列されるアクセスポートを有するマニフォルド）についてデッドボリュームの差がほとんどまたは全くないマニフォルドとについて、等しく有効である。

いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムは、複数のポンプの同時使用によって導入される変更をユーザが担えるようにする。たとえば、複数の注入ポンプを全体的なシステムの一部として統合することができ、その同調した制御は、たとえば、治療の遷移点での複数の薬剤の投与のより精密な制御を可能にする。

使用の例
いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムを、ソフトウェアがモデルを用いて目標薬剤送達プロファイルを達成するのに案内を与える「補助」モードで用いることができる。そのような場合、臨床医は注入ポンプのパラメータを手動で操作してもよい。これに代えて、「制御」モードでは、臨床医の承認のためにポンプ設定の推奨される変更を行なうようにソフトウェアを構成可能である。いくつかの実現例では、システムは、臨床医が選んだ値に基づいて予測される薬剤送達を主に表示するようにシステムが用いられる「視覚化」モードで動作し得る。このモードでは、臨床医は注入ポンプを動作させて、システムはポンプが何をしているかをモニタする。しかしながら、「視覚化」モードですら、視覚的および可聴警告、ならびに予測される薬剤送達のグラフィック表示を見られることは、情報を得た上で決定を下すのを容易にすることができる。警告、推奨、またはポンプ設定に対する直接の変更の形態でユーザ案内を与えることは、システムを用いる全体的臨床管理の一部としての複数のポンプの同調に係る場合に重要であり得る。

意思決定の支援のためおよび教育の目的のため、システムは「予測」モードでも動作してもよい。この予測モードでは、臨床医または学習者は、ポンプ設定とともに、ソフトウェアに、注入配管、マニフォルド、または血管アクセスカテーテルの異なる選択を入力することができる。次に彼らは、結果的に得られる薬剤送達プロファイルの予測を見て、実際に医薬を投与することなくさまざまな仮定のシナリオを探ることができる。これは教育ツールとしてのシステムの能力を活用するものである。

いくつかの実現例では、システムの少なくとも部分を集積チップに組入れることができ、したがって、注入ポンプなどの他の電子装置と統合することができる。ラップトップ、タブレットＰＣ、および他の携帯型装置上で実行するというシステムの能力は機動性を向上させ、これにより、システムの使用を、たとえば緊急の場面での救命救急を含むさまざまな臨床状況に拡張することができる。機動性は、たとえば、患者が集中治療室（ＩＣＵ）から手術室（ＯＲ）へもしくは放射線室へ、または緊急治療室（ＥＲ）からＩＣＵ、ＯＲなどへ移動する際の注入療法の安全な管理も容易にすることができる。

いくつかの実現例では、ポンプ制御システムの少なくとも部分を注入ポンプ自身のマイクロプロセッサ制御機構などに埋込み可能である。そのような注入ポンプは、他のポンプの出力と統合せずに、薬剤を送達するためのスタンドアローンユニットとして働くことができる。

いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムを、外科手術を必要とする患者のための全静脈麻酔（ＴＩＶＡ）の送達で用いることができる。伝統的な麻酔送達システムは、一定量の吸入麻酔（たとえば亜酸化窒素、セボフルランなど）を供給する能力を要件としていた。しかしながら、鎮痛性（たとえばレミフェンタニル）、鎮静／催眠性（たとえばプロポフォール）、および筋弛緩性（たとえばシサトラクリウム）を有する短時間作用性静脈内剤の開発により、すべて静脈内注入によって麻酔を施すことが可能である。いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムを、軍事的または外傷／救出状況および宇宙医学などの遠隔場所状況などの現場使用のために構成可能である。インターフェイスモジュール、処理装置（たとえば頑丈なラップトップまたはタブレットＰＣ）、ならびに少数の注入ポンプ、シリンジ、および配管を重量および大きさが限られた小さな入れ物（たとえばバックパック）の中に入れて搬送しながら、さまざまな環境で静脈内注入によって麻酔剤の組合せの送達を制御できるようにすることができる。

いくつかの実現例では、本明細書中に記載の方法およびシステムは、臨床的な理由によって流体の容積を限定しなければならない設定での薬剤および流体の送達の精密な制御を可能にする。たとえば、ＩＣＵまたはＯＲで外科手術または治療を受ける乳児または小さな子供は大容積の流体に耐えられないことがある。重病の大人の患者または病状が進んだ（たとえば腎不全の）大人の患者も、注入医薬での治療の過程で投与される大容量の流体に耐えられないことがある。そのような場合、鎮静、鎮痛、麻酔、心臓、または血管作用医薬の精密に制御された（時間および用量）注入を、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いて送達してもよい。

計算装置の概要
図５は、コンピュータシステム５００の概略図である。システム５００は、１つの実現例に従って本明細書中に記載のコンピュータで実現される方法のいずれかと関連付けて記載される動作について用いられることができる。システム５００は、デスクトップコンピュータ５０１、サーバ５０２、および／またはラップトップコンピュータ５０３などのさまざまな計算装置に組入れ可能である。システム５００は、プロセッサ５１０、メモリ５２０、記憶装置５３０、および入力／出力装置５４０を含む。構成要素５１０、５２０、５３０、および５４０の各々は、システムバス５５０を用いて相互接続される。プロセッサ５１０は、システム５００内での実行のための命令を処理することができる。１つの実現例では、プロセッサ５１０はシングルスレッドプロセッサである。別の実現例では、プロセッサ５１０はマルチスレッドプロセッサである。プロセッサ５１０は、メモリ５２０中または記憶装置５３０上に記憶された命令を処理して、入力／出力装置５４０上のユーザインターフェイスのためのグラフィック情報を表示することができる。

メモリ５２０はシステム５００内の情報を記憶する。いくつかの実現例では、メモリ５２０はコンピュータ読出可能媒体である。メモリ５２０は揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含むことができる。

記憶装置５３０はシステム５００のための大容量記憶を提供することができる。１つの実現例では、記憶装置５３０はコンピュータ読出可能媒体である。さまざまな異なる実現例では、記憶装置５３０は、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、またはテープ装置であってもよい。

入力／出力装置５４０はシステム５００のための入力／出力動作を提供する。いくつかの実現例では、入力／出力装置５４０は、キーボードおよび／またはポインティングデバイスを含む。いくつかの実現例では、入力／出力装置５４０は、グラフィカルユーザインターフェイスを表示するための表示ユニットを含む。いくつかの実現例では、入力／出力装置は、口頭での（たとえば話された）入力を受付けるように構成可能である。たとえば、臨床医は、入力装置に向かって話すことによって入力を与えることができる。

記載される特徴は、デジタル電子回路構成でまたはコンピュータハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せで実現可能である。特徴は、プログラム可能プロセッサによる実行のために、たとえば機械読出可能記憶装置中の情報担体中に有形に具体化されるコンピュータプログラム製品において実現可能であり、特徴は、入力データ上で動作しかつ出力を生成することによって記載の実現例の機能を行なう命令のプログラムを実行するプログラム可能プロセッサによって行なわれ得る。記載の特徴は、データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信し、かつそれらにデータおよび命令を送信するように結合される少なくとも１つのプログラム可能プロセッサを含むプログラム可能システム上で実行可能な１つ以上のコンピュータプログラム中で実現可能である。コンピュータプログラムは、コンピュータ中で直接または間接に用いられてある活動を行なうまたはある結果をもたらすことができる命令のセットを含む。コンピュータプログラムは、コンパイルまたは解釈言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、これは、スタンドアローンプログラムとして、または計算環境で用いるのに好適なモジュール、コンポーネント、サブルーチン、もしくは他のユニットを含む任意の形態で配備可能である。

命令のプログラムの実行のための好適なプロセッサは、一例として、汎用および専用マイクロプロセッサの両方、ならびに唯一のプロセッサまたは任意の種類のコンピュータの複数のプロセッサのうち１つを含む。一般的に、プロセッサは、読出専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたは両方から命令およびデータを受信する。コンピュータは、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを記憶するための１つ以上のメモリとを含む。一般的に、コンピュータは、データファイルを記憶するための１つ以上の大容量記憶装置も含む、またはこれと通信するように動作するように結合される。そのような装置は、内部ハードディスクおよび着脱可能ディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、および光ディスクを含む。コンピュータプログラム命令およびデータを有形に具体化するのに好適な記憶装置は、一例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリ装置などの半導体メモリ装置、内部ハードディスクおよび着脱可能ディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む不揮発性メモリのすべての形態を含む。プロセッサおよびメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）で補われ得るまたはその中に組入れられ得る。

ユーザとの対話を与えるため、特徴は、ユーザに情報を表示するためのＣＲＴ（陰極管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタなどの表示装置と、ユーザがコンピュータに入力を与えることができるマウスまたはトラックボールなどのキーボードおよびポインティングデバイスとを有するコンピュータ上で実現可能である。

特徴は、データサーバなどのバックエンド構成要素を含む、またはアプリケーションサーバもしくはインターネットサーバなどのミドルウェア構成要素を含む、またはグラフィカルユーザインターフェイスもしくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンド構成要素を含むコンピュータシステム、またはそれらの任意の組合せで実現可能である。システムの構成要素は、通信ネットワークなどのデジタルデータ通信の任意の形態または媒体によって接続可能である。通信ネットワークの例は、たとえば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ならびにインターネットを形成するコンピュータおよびネットワークを含む。

コンピュータシステムはクライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは一般的に互いから遠隔であり、典型的に、記載のものなどのネットワークを通して対話する。クライアントとサーバとの間の関係は、それぞれのコンピュータ上で実行し、互いに対してクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって発生する。

プロセッサ５１０は、コンピュータプログラムに関する命令を実行する。プロセッサ５１０は、論理ゲート、加算器、乗算器、および計数器などのハードウェアを含んでもよい。プロセッサ５１０は、算術および論理演算を行なう別個の演算論理装置（ＡＬＵ）をさらに含んでもよい。

本明細書中に記載の方法およびシステムを以下の結果を用いてさらに図示するが、請求項に記載される発明の範囲を限定するものではない。

実施例１−薬剤送達始まり遅延の減少
図６Ａは、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いることによる薬剤送達始まり遅延の減少を図示する例示的なプロットの組を示す。プロットは、送達点での薬剤の（ｍｇ／ｍｌでの）濃度を時間の関数として表わす。この実験では、薬剤用注入ポンプは６分の符号でスイッチオンされた。薬剤としてメチレンブルーを用いた。大人用のカテーテル（９Ｆｒイントロデューサ）をこれらの実験に用いた。合流構造は線形ストップコックマニフォルドであり、ここで薬剤は位置３で流体経路に入った。（「従来」と参照される）プロット６１０は、それぞれ３ｍｌ／時間および１０ｍｌ／時間に一定に保たれた薬剤の流れおよびキャリアの流れを制御するのにアルゴリズムを用いなかった場合を表わす。（「アルゴリズム」と参照される）プロット６２０は、測定されたデッドボリュームを用いて薬剤およびキャリア流体ポンプを制御するのに上述のモデルを用いた場合を表わす。（「アルゴリズム経験Ｖｄ」と参照される）プロット６３０は、経験的デッドボリュームを用いて薬剤およびキャリア流体ポンプを制御するのに上述のモデルを用いた場合を表わす。薬剤送達の予測される定常状態レートは、０．００５ｍｇ／ｍｌまたは０．００５ｍｇ／分であった。プロット６１０からわかるように、本明細書中に記載のアルゴリズム制御を用いない場合、定常状態の始まり時間は約５０分である。しかしながら、（プロット６２０からわかるような）測定されたデッドボリュームまたは（プロット６３０からわかるような）経験的デッドボリュームと関連してモデルを用いることによって始まり遅延が大幅に減少した。

図６Ｂは、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いることによる薬剤送達始まり遅延の減少を図示する例示的なプロットの別の組を示す。この場合、用いたカテーテルはトリプルルーメン中心静脈ラインの１６ｇルーメンであった。すべての他のパラメータは図６Ａに記載の実験の対応のパラメータと実質的に同じであった。（「従来」と参照される）プロット６４０は、薬剤およびキャリアの流れを制御するのにアルゴリズムを用いなかった場合を表わす。（「アルゴリズム経験Ｖｄ」と参照される）プロット６５０は、経験的デッドボリュームを用いて薬剤およびキャリア流体ポンプを制御するのに上述のモデルを用いた場合を表わす。プロット６４０および６５０を比較すると、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いてキャリアおよび薬剤の流れを制御すると始まり遅延が大幅に減少することがわかる。

図６Ｃは、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いることによる薬剤送達始まり遅延の減少を図示する例示的なプロットの別の組を示す。この場合、４Ｆｒ小児中心静脈ラインカテーテルを用いた。合流構造はストップコック連結マニフォルドであり、この場合、位置１で薬剤が流体経路に入った。用いた薬剤はメチレンブルーであり、対応の注入ポンプは６分の符号でスイッチオンされた。（「未投薬（naive）」と参照される）プロット６６０は、それぞれ０．５ｍｌ／時および１．５ｍｌ／時に一定に保たれた薬剤およびキャリアの流れを制御するのにアルゴリズムを用いなかった例を表わす。（「アルゴリズム」と参照される）プロット６７０は、測定されたデッドボリュームを用いて薬剤およびキャリア流体ポンプを制御するのに上述のモデルを用いた場合を表わす。（「予測される送達」と参照される）プロット６８０は、０．０００８５ｍｇ／ｍｌに固定された、薬剤送達の予測される定常状態レートを表わす。プロット６６０と６７０とを比較して、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いてキャリアおよび薬剤の流れを制御すると、始まり遅延が大幅に減少することがわかる。

実施例２−薬剤送達プロファイルの制御
図７は、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いて達成される薬剤送達プロファイルの改良された制御を図示する例示的なプロットの組を示す。プロットは、成人対象についての時間の関数としての、送達点での薬剤の（ｍｇ／ｍｌでの）濃度を表わす。この実験では、注入ポンプのアルゴリズム制御を用いておよび用いずに（「予測される定常状態」７３０プロットとして表わされる）定常状態から急激な段階変更が行なわれた。理想的なまたは意図される段階変更を破線７３５で表わす。破線７３５で示されるように、薬剤ポンプ設定は、ほぼ時点７４０で定常状態値の半分にされ、ほぼ時点７５０で定常状態値の２倍にされた。薬剤用の注入ポンプは６分の符号でスイッチオンされた。薬剤としてメチレンブルーを用いた。用いたカテーテルはトリプルルーメン中心静脈ラインの１６ｇルーメンであった。合流構造はストップコック連結マニフォルドで、薬剤は位置３で流体経路に入った。（「従来」と参照される）プロット７２０は、それぞれ３ｍｌ／時および１０ｍｌ／時に一定に保たれた薬剤およびキャリアの流れを制御するのにアルゴリズムを用いなかった場合を表わす。（「アルゴリズム」と参照される）プロット７１０は、測定されたデッドボリュームを用いて薬剤およびキャリア流体ポンプを制御するのに上述のモデルを用いた場合を表わす。薬剤送達の予測定常状態レート（プロット７３０）は０．００５ｍｇ／ｍｌまたは０．００５ｍｇ／分であった。プロット７１０と７２０とを比較すると、本明細書中に記載の方法およびシステムを用いると急激な変更がより十分に制御可能であることがわかる。

他の実施形態
発明をその詳細な説明と関連して記載したが、以上の説明は、添付の請求項の範囲によって規定される発明の範囲を限定するのではなく図示することを意図することを理解すべきである。たとえば、本明細書中に記載の方法およびシステムを注入ポンプ以外のポンプを制御するのに用いることができる。他の局面、利点、および変更例が以下の請求項の範囲内に入る。

Claims (39)

1. 薬剤送達プロファイルを予測するためのシステムであって、
   薬剤の流れを発生させる少なくとも１つの薬剤ポンプを備え、前記少なくとも１つの薬剤ポンプは少なくとも第１の薬剤を一定量供給し、さらに
   キャリア流体の流れを発生させる少なくとも１つのキャリア流体ポンプと、
   前記薬剤の流れと前記キャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、
   前記合流構造と送達点との間で前記混合流を運ぶための流体経路と、
   少なくとも前記混合流のモデルを用いて前記送達点での薬剤濃度の予測される時間変化を定めることに基づいて、前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを予測するように構成される処理装置とを備え、前記モデルは、前記流体経路を通る前記混合流の伝播に関する複数のパラメータを含む、システム。
2. 将来の時点で特定の薬剤送達プロファイルが達成されるように、前記薬剤の流れおよび前記キャリア流体の流れを制御するように構成される制御モジュールをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記制御モジュールは、前記将来の時点で前記特定の薬剤送達プロファイルが達成されるように、所与の時点の前記薬剤の流れのレートおよび前記キャリア流体の流れのレートを計算するようにさらに構成される、請求項２に記載のシステム。
4. 前記予測される薬剤送達プロファイルに基づいてデータを表示するための表示装置をさらに備える、請求項１−３のいずれか１項に記載のシステム。
5. ｉ）現在の薬剤の流れのレート、ｉｉ）現在のキャリア流体のレート、およびｉｉｉ）予測される薬剤送達プロファイルのうち少なくとも１つが前記薬剤と関連付けられる対応の予め規定された所望のまたは安全な範囲外にあると検出するとトリガされるように構成される少なくとも１つのアラームをさらに備える、請求項１−３のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記薬剤と関連付けられる前記安全な範囲はデータベースから検索される、請求項５に記載のシステム。
7. 送達経路の特定の部分での前記混合流の流量についてのデータを与えるように構成される少なくとも１つのセンサをさらに備える、請求項１−３のいずれか１項に記載のシステム。
8. 前記制御モジュールは、前記流体経路の所与の部分にわたる、前記混合流中の前記薬剤および前記キャリア流体の割合が実質的に固定されるように前記薬剤の流れおよび前記キャリア流体の流れを制御するように構成される、請求項２に記載のシステム。
9. 前記処理装置は、前記薬剤の流れおよび前記キャリアの流れについてのユーザ入力パラメータにも基づいて前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを予測するようにさらに構成される、請求項１−３および８のいずれか１項に記載のシステム。
10. 前記流体経路を通る前記混合流の伝播に関する前記パラメータは、ｉ）径方向拡散、ｉｉ）軸方向拡散、ｉｉｉ）前記流体経路を通る層流、およびｉｖ）前記薬剤の物理的または化学的性質のうち１つ以上を特徴付けるパラメータを含む、請求項１−３および８のいずれか１項に記載のシステム。
11. 前記モデルは、前記薬剤ポンプ、前記キャリア流体ポンプ、前記合流構造、または前記流体経路のうち少なくとも１つの特性を表わす構造的パラメータを含む、請求項１−３および８のいずれか１項に記載のシステム。
12. 前記構造的パラメータは前記流体経路と関連付けられるデッドボリュームを含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記デッドボリュームは、一連の経験的デッドボリューム候補を調べることおよび最小二乗法の意味で制御曲線を最良に適合させるものを選択することによって経験的に定められる、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記処理装置は、前記構造的パラメータを記憶する記憶装置にアクセスするようにさらに構成される、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記処理装置は、識別子に基づいて、前記薬剤ポンプ、前記キャリア流体ポンプ、前記合流構造、および前記流体経路のうち少なくとも１つを識別するように構成される、請求項１−３および８のいずれか１項に記載のシステム。
16. 前記識別子は無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグまたはバーコードであり、前記処理装置はＲＦＩＤタグリーダまたはバーコードリーダに結合される、請求項１５に記載のシステム。
17. 少なくとも第２の薬剤を一定量供給する少なくとも１つの付加的な薬剤ポンプをさらに備え、前記制御モジュールは、前記将来の時点で前記第２の薬剤の特定の送達プロファイルが達成されるように前記第２の薬剤の流れを制御するように構成される、請求項２に記載のシステム。
18. 前記薬剤ポンプおよび前記キャリア流体ポンプのうち少なくとも一方はシリンジポンプまたは注入ポンプである、請求項１−３、８、および１７のいずれか１項に記載のシステム。
19. 前記第１および第２の薬剤の予測される薬剤送達プロファイルについてのデータを表示するための表示装置をさらに備える、請求項１７に記載のシステム。
20. 送達点での薬剤の送達レートを予測するための方法であって、
    処理装置で、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプおよびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関する１つ以上の動作パラメータを受けることと、
    前記処理装置によって、前記送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて前記送達点での前記薬剤の濃度の時間変化を予測することによって前記送達点での前記薬剤の送達レートを定めることとを備え、
    前記混合流は前記薬剤および前記キャリア流体を備え、前記モデルは、前記１つ以上の動作パラメータおよび前記混合流の前記数学モデルに関する複数の流れパラメータを含む、方法。
21. 薬剤送達プロファイルを制御するためのシステムであって、
    薬剤の流れを発生させる少なくとも１つの薬剤ポンプを備え、前記少なくとも１つの薬剤ポンプは少なくとも第１の薬剤を一定量供給し、さらに
    キャリア流体の流れを発生させる少なくとも１つのキャリア流体ポンプと、
    前記薬剤の流れと前記キャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、
    前記合流構造と送達点との間で前記混合流を運ぶための流体経路と、
    前記薬剤の流量と前記キャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を制御することによって前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを制御するように構成される制御モジュールとを備え、前記混合流は、特定の薬剤送達プロファイルを達成するように変化される、システム。
22. 前記合流構造から上流に配設される少なくとも１つの制御可能弁をさらに備え、前記制御モジュールは、前記制御可能弁を通る流れを制御することによって前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを制御する、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記制御可能弁から上流に配設される定圧弁をさらに備え、前記定圧弁は、前記制御可能弁を通って流れる流体のために前記制御可能弁の上流で定圧を維持するように構成される、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記制御モジュールは、前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を同時に制御することによって前記時間の範囲内で前記送達点での薬剤送達レートを調節するようにさらに構成される、請求項２１−２３のいずれか１項に記載のシステム。
25. 前記薬剤の流れ中の薬剤の濃度は前記時間の範囲にわたって実質的に固定される、請求項２１−２３のいずれか１項に記載のシステム。
26. 前記制御モジュールは、少なくとも前記混合流のモデルを用いて算出される予測薬剤送達レートを達成するように前記薬剤送達レートを調節する、請求項２１−２３のいずれか１項に記載のシステム。
27. 前記制御モジュールは、許容差内に目標薬剤送達を維持しつつある時間にわたる過剰容積送達が実質的に低減されるように前記薬剤送達プロファイルを調節するようにさらに構成される、請求項２１−２３のいずれか１項に記載のシステム。
28. 前記モデルは、前記流体経路を通る前記混合流の伝播に関する複数のパラメータを含む、請求項２６に記載のシステム。
29. 前記制御モジュールは、
    前記時間の範囲の始めに、対応の許容範囲内の実質的に高い値に初期薬剤流量および初期キャリア流体流量を設定し、かつ
    予め定められた時間の量が経過した後に前記送達点で前記薬剤送達プロファイルが達成されるように前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を低減する、ようにさらに構成される、請求項２１−２３のいずれか１項に記載のシステム。
30. 前記予め定められた時間の量は、前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量がそれぞれ前記初期薬剤流量および前記初期キャリア流体流量に設定されたときに前記混合流が前記流体経路を横切るのにかかる時間に実質的に等しい、請求項２９に記載のシステム。
31. 薬剤送達プロファイルを制御するための方法であって、
    処理装置で、薬剤を一定量供給する薬剤ポンプに関する薬剤の流量についての情報およびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関するキャリア流体の流量についての情報を受けることと、
    制御モジュールによって、前記薬剤の流量と前記キャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を調節することによって前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを制御することとを備える、方法。
32. 前記薬剤および前記キャリア流体を含む混合流の流量を変化させて特定の薬剤送達プロファイルを達成することをさらに備える、請求項３１に記載の方法。
33. 実行されると、プロセッサに、
    薬剤を一定量供給する薬剤ポンプおよびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関する１つ以上の動作パラメータを受けさせ、かつ
    前記送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて前記送達点での前記薬剤の濃度の時間変化を予測することによって前記送達点での前記薬剤の送達レートを定めさせる、命令をその上にエンコードしたコンピュータ読出可能記憶装置であって、
    前記混合流は前記薬剤および前記キャリア流体を備え、前記モデルは、前記１つ以上の動作パラメータおよび前記混合流の前記数学モデルに関する複数の流れパラメータを含む、コンピュータ読出可能記憶装置。
34. 実行されると、プロセッサに、
    薬剤を一定量供給する薬剤ポンプに関する薬剤の流量についての情報およびキャリア流体を一定量供給するキャリア流体ポンプに関するキャリア流体の流量についての情報を受けさせ、かつ
    前記薬剤の流量と前記キャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を制御することによって前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを制御させる、命令をその上にエンコードしたコンピュータ読出可能記憶装置。
35. 送達点での送達レートを予測するための方法であって、
    処理装置で、薬剤を一定量供給する第１の容器およびキャリア流体を一定量供給する第２の容器に関連の１つ以上の動作パラメータを受けることを備え、前記薬剤および前記キャリア流体のうち少なくとも１つは予め規定された圧力で一定量供給され、さらに
    前記処理装置によって、前記送達点で終端する流体経路を通る混合流の数学モデルに少なくとも基づいて前記送達点での前記薬剤の濃度の時間変化を予測することによって前記送達点での前記薬剤の送達レートを定めることを備え、
    前記混合流は前記薬剤および前記キャリア流体を含み、前記モデルは、前記１つ以上の動作パラメータおよび前記混合流の前記数学モデルに関する複数の流れパラメータを含む、方法。
36. 前記予め規定された圧力は、直線状に並んだ圧力制御弁によって制御される、請求項３５に記載の方法。
37. 前記予め規定された圧力は、実質的に一定の力で制御される、請求項３５に記載の方法。
38. 前記実質的に一定の力は重力によって与えられる、請求項３７に記載の方法。
39. 薬剤送達プロファイルを制御するためのシステムであって、
    薬剤の流れを制御する第１の制御可能弁と、
    キャリア流体の流れを制御する第２の制御可能弁と、
    前記薬剤の流れと前記キャリア流体の流れを受けて混合流を発生させるように構成される合流構造と、
    前記合流構造と送達点との間で前記混合流を運ぶための流体経路と、
    前記薬剤の流量と前記キャリア流体の流量との間の比がある時間の範囲にわたって実質的に固定されるように前記薬剤の流量および前記キャリア流体の流量を制御することによって前記送達点での前記薬剤送達プロファイルを制御するように構成される制御モジュールとを備え、前記混合流は、特定の薬剤送達プロファイルを達成するように変化される、システム。