JP2020515956A - 健康管理を支えるためのデータ管理ユニット - Google Patents

Abstract

本発明は、人間または動物の身体の健康管理を支えるためのデータ管理ユニットを参照し、このユニットは：プロセッサ（１４０）と、身体特性の測定データを受信するように適用され、プロセッサ（１４０）に接続された受信ユニット（１２０）であって、新しい各測定値（６５０）の対応するタイムスタンプが、測定値とともに受信され、または受信ユニットによって決定される、受信ユニットと、プロセッサ（１４０）に接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置（１３０）であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、ここで、受信ユニット（１２０）から新しい測定値（６５０）を受信した後、プロセッサ（１４０）は、●データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、タグなしが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられ、または第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程と、●データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程とを処理するように適用される。本発明は、データ管理ユニットを動作させるそれぞれの方法およびコンピュータプログラム、ならびにそれぞれのコンピュータプログラム製品をさらに参照する。

Description

本発明は、データ管理ユニット、医療デバイス、そのようなユニットを動作させる方法、それぞれのコンピュータプログラム、およびコンピュータプログラム製品に関する。

本発明の以下の説明は、主に、健康問題としての糖尿病、および処方された治療の有効性を評価するために制御される生理学的パラメータとしての血糖レベルに関する。しかし、本発明はまた、他の健康問題に対して、他の生理学的パラメータデータ、たとえば（ａ）高血圧性心臓病における血圧、（ｂ）心臓病および心発作に対する危険因子を有する患者におけるコレステロールもしくはリポタンパク質プロファイル、（ｃ）喘息患者のピークフロー、または（ｄ）血友病治療を受けている患者の凝固を管理するために使用することができる。

真性糖尿病とは、膵臓が十分なインスリンを作らないため、または作られたインスリンに細胞が応答しないために、血糖が高くなる１群の代謝性疾患である。糖尿病の治療は、低血糖症を引き起こすことなく血糖レベルを可能な限り正常（「正常血糖」）近くで維持することに集中している。これは通常、食餌療法、運動、および適当な医薬品（１型糖尿病の場合はインスリン；２型糖尿病では経口医薬品、ならびに場合によりインスリン）の使用によって実現することができる。

インスリンによって糖尿病を管理する上で重要な要素は、処方された治療の経過および成功に関する定期的な情報を得るために患者自身によって実行される血液中グルコース濃度の周期的な検査である。血糖レベルがうまく管理されている患者では糖尿病の合併症がはるかに起こりにくく、深刻化しにくいため、こうした理解および患者参加は極めて重要である。これに関して、血糖レベルは一日中変動しており、投与されるインスリンの量、ならびに消費される食料の量および種類、運動レベル、ならびにストレスなどのライフスタイル要因によって直接影響されると考えなければならない。

したがって、データ管理ユニットによる血液中の血糖レベルの監視は、２重の目的を担っている。一方では血糖コントロールの現在の状態に関する情報を患者に提供する。他方では、測定された値は、患者または医療従事者（ＨＣＰ）が、医薬品、すなわち摂取すべきインスリンの量の調整が示されているかどうかを決定するための情報として働くことができる。

これらの目標を実現するために、または所望の血糖コントロールに可能な限り近づくために、通常はＨＣＰによって処方される試験方式に従って、血糖測定器（ＢＧＭ）を使用して１日に１回または数回、血糖（ＢＧ）測定値を測定することが一般的な慣行である。典型的には、データ管理ユニット、またはそのようなデータ管理ユニットを含むＢＧＭが、個々のＢＧ値を記録するために使用される。測定されたＢＧ値、摂取した炭水化物、および以前投与された薬剤の用量から、使用者は、適当な医薬品を決定することができる。

いわゆる空腹時血糖測定値（ｆａｓｔｉｎｇ ｂｌｏｏｄ ｇｌｕｃｏｓｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｖａｌｕｅ）（ＦＢＧ）は、特別な役割を担っている。空腹時血糖測定値は、数時間（６〜８時間）絶食した後に導出される。空腹時血糖測定値は、典型的には朝、朝食前に取得されるものであり、長時間作用型基礎インスリン、またはインスリングラルギンなどの類似体の滴定の品質を評価するために使用されるため、インスリン治療を受けている患者の間で最もよく実行される試験である。

療法を調整または適合するため、すべての血糖測定の結果を記録し、これらの結果をデータ管理ユニットによって分析することが有用である。追加として、投与された用量および／または摂取した炭水化物を記録することもできる。したがって、典型的には、血糖レベルを同様に測定することが可能であり、または血糖測定デバイスから測定値を受信する携帯型モニタが使用される。無線または有線のデータ転送を使用して、それらの結果を測定デバイスからデータ管理ユニットへ移送することができる。

血糖レベルを単に監視することに加えて、糖尿病患者は、たとえば不規則な食料消費または運動による悪影響を受けないように、自身のライフスタイルに関して厳格な管理を維持しなければならないことが多い。さらに、ＨＣＰは、疾病を管理するための効果的な治療または治療の修正を提供するために、患者のライフスタイルに関する詳細な情報を必要とする。従来、糖尿病患者のライフスタイルを監視する方法の１つは、個人が自身のライフスタイルに関する紙の記録簿をつけることであった。現在、個人のグルコースレベルを測定し、それらのレベルを記憶して、分析のために呼び出して別のコンピュータにアップロードすることができる複数の携帯型電子デバイスが存在する。さらに、これらのデバイスは、たとえば個々の測定値に関連付けられたタグ（またはフラグ）を使用することによって、ライフスタイルデータを記憶するという機能性を提供する。

特許文献１は、ディスプレイ、ユーザインターフェース、プロセッサ、メモリ、およびユーザインターフェースボタンを有する被検体測定デバイスを動作させる方法に関する。被検体測定デバイスによって被検体を測定した後、測定値が表示され、使用者は、フラグを選択してそのフラグを値に関連付けるように促される。ユーザインターフェースボタンのうちの１つだけを１回押下することによって、そのフラグは測定値とともにデバイス内に記憶される。

特許文献２は、各測定に対する関連付けられた時間コード情報および様々な他のフラグを含むアレイ内に、血糖測定データが記憶されることを開示している。これらのフラグは、特有の時間枠、日付情報、較正チェック情報などに対応することができる。測定されてフラグが立てられた値から、いわゆる有効食事平均値（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｌ ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ）が計算され、これは、特有の時間、たとえば指定の食事時間の１時間前および１時間後に生じる測定値を含む。

フラグまたはタグは、患者におけるグルコース管理の正確な評価を容易にするのに有効な手段であるため、患者の自己監視型ＢＧ値の分析で今日では広く使用されている。しかし、各測定値に関連付けられたタグ情報を提供することは、患者にとって難しすぎ、かつ／または時間がかかりすぎることがある。さらに、正しいタグ情報だけが関連付けられた測定値とともに記憶されることを確実にすることが重要である。誤ったタグ情報がＢＧ値に関連付けられた場合、追加の情報は価値のないものになり、さらにはＨＣＰまたは患者によって後に再検討されるとき、ＢＧ管理の間違った評価を招く可能性さえある。

インスリン療法に対して、特に長時間作用型の基礎インスリン、インスリン、または基礎インスリン類似体（たとえば、インスリングラルギン）が使用される。今日では、好適な用量を患者に提案するために、空腹時血糖測定および以前に施された用量を考慮するアルゴリズムを使用することによって、必要とされる長時間作用型インスリンの用量の計算を自動化することが可能である。これは、タグの使用に対する一例であり、空腹時血糖測定は、各血糖測定値の対応するタグによって、血糖測定全体から選択される。上記の説明から、関連付けられた空腹時タグ（ｆａｓｔｉｎｇ ｔａｇ）が誤っている場合、誤った用量提案を招く可能性があり、患者に深刻な害を与えるおそれがあることも明らかである。

したがって、ＢＧ測定値のタグ付けを使用者にとってより容易にしながら、誤ったタグ付けの確率を低減させる必要が存在する。

ＥＰ２０８５０２９Ａ１ 米国特許第７，５７０，９８０（Ｂ２）号

したがって、本発明の目的は、タグ付けを使用者／患者にとって容易にし、誤ったタグ付けを防止することにある。

上記の問題は、人間の身体の健康管理を支えるためのデータ管理ユニットによって解決され、このユニットは：
プロセッサと、
身体特性の測定データを受信するように適用され、プロセッサに接続された受信ユニットであって、新しい各測定値の対応するタイムスタンプが、測定値とともに受信され、または受信ユニットによって決定される、受信ユニットと、
プロセッサに接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを（それらの対応するタイムスタンプとともに）記憶するように適用されたデータ記憶装置であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
ここで、受信ユニットから新しい測定値を受信した後、プロセッサは：
●データ記憶装置内に記憶されている（１つの特有のイベントの）対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
○タグなしが、新しい測定値に自動的に割り当てられ、または
○第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程と、
●データ記憶装置内に記憶されている（１つの特有のイベントの）対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、第１のタグ付け計算規則とは異なる少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程とを処理するように適用される。

データ記憶装置は、プロセッサに直接または間接的に接続することができ、間接的な接続は、たとえば受信ユニットを介して実現することができる。さらに、身体特性の新しい測定値に対する対応するタグは、たとえば、以下に説明するように、新しい測定値のタイムスタンプを、データ記憶装置内に記憶されている以前の測定データのタイムスタンプと比較することによって決定される。

ここで、測定データは、たとえば、身体パラメータの最近の測定値、たとえば血糖測定値である。タグ付けは、データ評価を容易にし、データ内に含まれている情報をより特有のものにする。

タグが事前定義されたイベント（イベントタグ）を参照することで、測定値に関連付けられた追加の情報が提供される。イベントタグは、データ入力を介して、たとえば使用者によって手動で、またはプロセッサによって自動的に、追加することができる。

一実施形態では、血糖測定値に対するイベントタグの選択肢には、食前または空腹時タグ、ならびに朝食前または空腹時、朝食後、昼食前、昼食後、夕食前、夕食後、および就寝時のうちの１つを参照する少なくとも１つの他のタグが含まれる。タグなし（ゼロ）が測定値に関連付けられる可能性もある。

好ましくは受信ユニットに設けられたクロックユニットによって、新しい各測定値に関連付けられたタイムスタンプは、それぞれの測定値をもたらす測定プロセス中の特定の時間点の日時情報、たとえば測定プロセスの完了またはデータ管理ユニットによる新しい測定値の受信の日時情報を含む。通常、タイムスタンプは、測定ユニットによってそれぞれの測定値に関連付けられ、プロセッサへ転送される。新しい測定値が測定ユニットによってそれぞれのタイムスタンプに関連付けられていない場合、タイムスタンプは、測定値を受信した後にクロックユニットによって割り当てられる。

一実施形態では、所定の最小値は、１つのタグ（特有のイベントを参照する）に対してたとえば少なくとも３である。別の実施形態では、所定の最小値は、１つのタグ（特有のイベントを参照する）に対して少なくともたとえば１０、または１つのタグ（特有のイベントを参照する）に対してたとえば少なくとも１５である。これにより、このタグは、このタグを参照する以前の測定データの十分な統計的母集団が利用可能である場合のみ、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則によって自動的に割り当てられることが確実になる。所定の最小値は、たとえば、たとえば３〜２００の所定の範囲からの選択として、使用者および／またはＨＣＰによって設定することができる。所定の最小値は、すべてのタグに対して同じであっても、２つの異なるタグに対して異なってもよい。

たとえば、第１のタグ付け計算規則で使用されるタグ付け事前選択（ｔａｇｇｉｎｇ ｐｒｅ−ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）のための以下の時間範囲（すなわち、各々特有の開始時間と特有の終了時間との間にある１日のうちの時間範囲）を画成することができる：
朝食前または空腹時：５：００ａ．ｍ．〜８：５９ａ．ｍ．
朝食後：９：００ａ．ｍ．〜１０：５９ａ．ｍ．
昼食前：１１：００ａ．ｍ．〜１：５９ｐ．ｍ．
昼食後：２：００ｐ．ｍ．〜３：５９ｐ．ｍ．
夕食前：４：００ｐ．ｍ．〜６：５９ｐ．ｍ．
夕食後：７：００ｐ．ｍ．〜８：５９ｐ．ｍ．
就寝時：９：００ｐ．ｍ．〜１１：５９ｐ．ｍ．
夜間またはタグなし：１２：００ａ．ｍ．〜４：５９ａ．ｍ．

追加または別法として、食事に関係しないイベントであるタグに対する時間範囲（すなわち、各々特有の開始時間と特有の終了時間との間にある１日のうちの時間範囲）も、プロセッサによって同様に提供および処理することができる。一実施形態では、イベントタグの選択肢には、運動タグが含まれる。たとえば、数日の火曜日の３：００ｐ．ｍ．前後または３：００〜５：００ｐ．ｍ．に測定されたＢＧ値に運動タグが割り当てられた場合、運動タグは、第１または第２のタグ付け計算規則に基づいて、ある火曜日の３：０５ｐ．ｍ．に測定された次の新しい測定値に自動的に割り当てられる。タグ付け事前選択の範囲は、運動などの食事に関係しないイベントにも同様に画成することができる。好ましくは、タグ付け事前選択のための任意の時間範囲に対して最小持続時間を維持しなければならない。最も好ましくは、最小持続時間は１時間である。

タグ付け事前選択のための時間範囲の少なくとも一部は、使用者および／またはＨＣＰが、たとえばデータ管理ユニットの設定メニューを使用することによって、設定および変更することができる。

少なくとも１つの所定のイベントに対するタグ付け事前選択のための時間範囲（すなわち、特有の開始時間と特有の終了時間との間にある事前定義された時間範囲）は、次のようにタグ付け中に使用者を支持するために使用される時間範囲を指す。新しい測定値の受信、および必要な場合は関連付けられたタイムスタンプの割当て後、プロセッサは、第１のタグ付け計算規則において、関連付けられたタイムスタンプの時間情報を、タグ付け事前選択のための時間範囲と比較する。時間情報が時間範囲内にある場合、所定のイベントの対応するタグが自動的に選択され、使用者が確認できるようにディスプレイに提供される。言い換えれば：所定の時間範囲（タグ付け事前選択のための時間範囲）には、１つの所定のイベントが割り当てられる。新しい測定値のタイムスタンプは、所定の時間範囲と比較され、タイムスタンプが所定の時間範囲内にある場合、割り当てられたイベントに対するタグが自動的に選択される。たとえば、朝食前および空腹時血糖タグに対する現在の時間範囲が、上記で示したように、５：００ａ．ｍ．〜８：５９ａ．ｍ．の範囲を含む場合、この時間範囲内に測定される各測定値に対して、空腹時または朝食前タグが自動的に選択され（好ましくは、その日の他の測定値が空腹時タグを含まない場合）、詳細に後述するように、使用者によって後に確認することができる。使用者は、動的に選択されたタグを変更すること、またはタグなしを選択することもさらに可能である。

したがって、多くの場合、タグは自動的に選択され、使用者によって確認されるだけでよいため、本発明のデータ管理ユニットは、タグ選択のための工程の数を低減させる。したがって、使用者が測定値にタグを割り当てることがより容易になる。さらに、上記で説明した本発明のデータ管理ユニットによって、測定値に対する最も確率の高いタグが自動的に選択されるため、本発明のデータ管理ユニットは、誤ったタグ付けの可能性を低減させる。

第１のタグ付け計算規則の一実施形態では、特定のイベントのタグ付け事前選択のための時間範囲は、仕事日および非仕事日では異なることがある（すなわち、１つの特定のイベントのタグ付け事前選択のための時間範囲の開始時間および／または終了時間は、仕事日と非仕事日とで異なる）。この場合、新しい測定値の関連付けられたタイムスタンプがタグ付け事前選択のための時間範囲内にあるかどうかの決定は、タイムスタンプの時間情報だけではなく、日付および／または曜日情報にも基づいて行われる。

上述したように、データ管理ユニットは、クロックユニットを含むことができ、クロックユニットは、新しい測定値に対する対応するタイムスタンプを決定する。これにより、信頼性が高い正確なタイムスタンプの決定が確実になる。クロックユニットは、受信ユニットまたは受信ユニットに接続された別個のユニットに設けることができる。

別の実施形態では、データ管理ユニットは、プロセッサに接続され、受信したメッセージまたは情報を視覚的および／または可聴的および／または触知的に表示するように適用されたディスプレイをさらに含み、ここで、ディスプレイは、自動的に割り当てられたタグを表示し、タグを確認すること、またはタグを変更および確認することを、使用者に要求するようにさらに適用され、受信ユニットが使用者確認を受信した後、プロセッサは、新しい測定値および対応する確認済みタグをデータ記憶装置内に記憶することを開始する。したがって、使用者は、自動的に割り当てられたタグが適当なタグであるかどうかを制御することができる。特に例外的な状況において、誤ったタグ付けを回避することができる。情報を可聴的および／または触知的に表示することで、視覚障害のある使用者によるデータ管理ユニットの使用が容易になる。

データ管理ユニットのさらに別の実施形態では、第１のタグ付け計算規則および／または少なくとも１つの第２の計算規則は、新しい測定値のタイムスタンプを、第１のイベントに対するタグ付け事前選択のための少なくとも事前定義された第１の時間範囲、および第２のイベントに対するタグ付け事前選択のための少なくとも事前定義された第２の時間範囲と比較することを含む。これは、複雑な計算のないタグの迅速で自動的な関連付けを示す。

別の実施形態では、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、記憶されている以前の測定データのタグおよびタイムスタンプに従って、タグ付け事前選択のための第１の時間範囲（すなわち、その開始時間および／またはその終了時間）、ならびにタグ付け事前選択のための少なくとも１つの第２の時間範囲（すなわち、その開始時間および／またはその終了時間）を適合させることを含む。この実施形態では、タグの自動的な割当てを改善するために、以前の測定データのタグとタイムスタンプとの間の相関関係に関して集められた情報が効率的に使用される。

別の実施形態では、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、記憶されている以前の測定データおよび／または身体特性の新しい測定値を考慮する。これにより、自動的なタグ付けの信頼性および正確さが増大する。特に、新しい測定値に対する正しいタグを、そのタイムスタンプおよびタグ付け事前選択のための事前定義された時間範囲のみに基づいて識別できなかった場合でも、それにもかかわらず、集められた測定データ、たとえばＢＧ値を考慮することによって、好適なタグを自動的に選択することができる。

好ましくは、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、第１のイベントの第１の通常時間点および第２のイベントの少なくとも第２の通常時間点を考慮する。これにより、新しい測定値に割り当てられる正しいタグに関する予測力が強化される。一実施形態では、第１のイベントに対する通常時間点および第２のイベントに対する通常時間点は、それぞれ第１または第２のイベントでタグ付けされた測定値の複数のタイムスタンプの中央時間点である。複数のタイムスタンプの中央値を使用することで、普通なら計算された「通常時間点」の急速な変動を引き起こしうる異常値に対してより強固になる。別法として、通常時間点は、タイムスタンプの算術、幾何、または調和平均値を決定することによって、それぞれのイベントでタグ付けされた測定値の複数のタイムスタンプから計算することができる。

さらなる実施形態では、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、
新しい測定値のタイムスタンプと、すべての通常時間点、すなわち第１の通常時間点およびすべての第２の通常時間点のうち、最も近い過去の時間点との絶対時間差（ＡＲＴＰ）、ならびに
新しい測定値のタイムスタンプと、すべての通常時間点、すなわち第１の通常時間点およびすべての第２の通常時間点のうち、最も近い将来の時間点との絶対時間差（ＡＲＴＦ）を考慮する。最も近い過去の時間点は、すべての通常時間点のうち、新しい測定値のタイムスタンプの前にあり（１日２４時間のみを考慮に入れた場合）、新しい測定値のタイムスタンプとの時間差が最も小さい時間点である。ＡＲＴＰは、新しい測定値と、最も近い過去の時間点との間の絶対時間差である。最も近い将来の時間点は、すべての通常時間点のうち、新しい測定値のタイムスタンプの後にあり（１日２４時間のみを考慮に入れた場合）、新しい測定値のタイムスタンプとの時間差が最も小さい時間点である。ＡＲＴＦは、新しい測定値と、最も近い将来の時間点との間の絶対時間差である。これらの差は、複雑な計算を必要としない自動的なタグ付けに対する簡単で効果的な基準である。

さらに別の実施形態では、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差を考慮し、この時間差を、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率と比較し、さらに
●ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差が、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率より大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、最も近い将来の時間点および最も近い過去の時間点のうちのより近い時間点のイベントのタグを、新しい測定値に割り当て、
●ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差が、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率より小さいまたはそれに等しい場合、第２のタグ付け計算規則は、別の基準を使用して、新しい測定値にタグを割り当てる。

このようにして、タイムスタンプ比較のみに基づいて、ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の差が十分に大きい場合のみ、第２のタグ付け計算規則によってタグが割り当てられることが保証される。これが当てはまる場合、他の情報は必要とされず、余分な計算が回避される。しかし、これが当てはまらない場合、以下に一例で採用および説明されている別の基準が、追加のおよび／または異なる情報を考慮して、タグを割り当てる。したがって、統計的な欠陥による新しい測定値への誤ったタグの自動的な割当てが確実に回避される。

好ましくは、別の基準は、新しい測定値を考慮する。これにより、新しい測定値のタイムスタンプが自動的な割り当てに十分なほど大きくない場合でも、タグが自動的に割り当てられることが確実になる。測定された身体特性に対する測定値、たとえば血糖値は通常、様々なライフスタイルの状況またはタグが関係するイベントによって異なるため、この情報は、新しい測定値にタグを割り当てるために考慮される。

生産的で信頼性が高いことが分かっている一実施形態では、第２の計算規則は、別の基準で、
●新しい測定値と、最も近い過去の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差（ＡＲＢＧＰ）、および
●新しい測定値と、最も近い将来の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差（ＡＲＢＧＦ）を計算し、
ここで、
●ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦより大きい場合、第２の計算規則は、最も近い将来の時間点のイベントのタグを割り当て、
●ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦより小さい場合、計算規則は、最も近い過去の時間点のイベントのタグを割り当て、
●ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦに等しい場合、計算規則は、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦを比較し、
○ＡＲＴＰがＡＲＴＦより大きい場合、計算規則は、最も近い将来の時間点のイベントのタグを割り当て、
○ＡＲＴＰがＡＲＴＦより小さいまたはそれに等しい場合、計算規則は、最も近い過去の時間点のイベントのタグを割り当てる。

本明細書で使用する用語「薬剤」は、少なくとも１つの薬学的に活性な化合物を含む医薬製剤を意味し、
ここで、一実施形態において、薬学的に活性な化合物は、最大１５００Ｄａまでの分子量を有し、および／または、ペプチド、タンパク質、多糖類、ワクチン、ＤＮＡ、ＲＮＡ、酵素、抗体もしくはそのフラグメント、ホルモンもしくはオリゴヌクレオチド、または上述の薬学的に活性な化合物の混合物であり、
ここで、さらなる実施形態において、薬学的に活性な化合物は、糖尿病、または糖尿病性網膜症などの糖尿病関連の合併症、深部静脈血栓塞栓症または肺血栓塞栓症などの血栓塞栓症、急性冠症候群（ＡＣＳ）、狭心症、心筋梗塞、がん、黄斑変性症、炎症、枯草熱、アテローム性動脈硬化症および／または関節リウマチの処置および／または予防に有用であり、
ここで、さらなる実施形態において、薬学的に活性な化合物は、糖尿病または糖尿病性網膜症などの糖尿病に関連する合併症の処置および／または予防のための少なくとも１つのペプチドを含み、
ここで、さらなる実施形態において、薬学的に活性な化合物は、少なくとも１つのヒトインスリンもしくはヒトインスリン類似体もしくは誘導体、グルカゴン様ペプチド（ＧＬＰ−１）もしくはその類似体もしくは誘導体、またはエキセンジン−３もしくはエキセンジン−４もしくはエキセンジン−３もしくはエキセンジン−４の類似体もしくは誘導体を含む。

インスリン類似体は、たとえば、Ｇｌｙ（Ａ２１），Ａｒｇ（Ｂ３１），Ａｒｇ（Ｂ３２）ヒトインスリン；Ｌｙｓ（Ｂ３），Ｇｌｕ（Ｂ２９）ヒトインスリン；Ｌｙｓ（Ｂ２８），Ｐｒｏ（Ｂ２９）ヒトインスリン；Ａｓｐ（Ｂ２８）ヒトインスリン；Ｂ２８位におけるプロリンがＡｓｐ、Ｌｙｓ、Ｌｅｕ、Ｖａｌ、またはＡｌａで置き換えられており、Ｂ２９位において、ＬｙｓがＰｒｏで置き換えられていてもよいヒトインスリン；Ａｌａ（Ｂ２６）ヒトインスリン；Ｄｅｓ（Ｂ２８−Ｂ３０）ヒトインスリン；Ｄｅｓ（Ｂ２７）ヒトインスリン、およびＤｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリンである。

インスリン誘導体は、たとえば、Ｂ２９−Ｎ−ミリストイル−ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−パルミトイル−ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−ミリストイルヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−パルミトイルヒトインスリン；Ｂ２８−Ｎ−ミリストイルＬｙｓＢ２８ＰｒｏＢ２９ヒトインスリン；Ｂ２８−Ｎ−パルミトイル−ＬｙｓＢ２８ＰｒｏＢ２９ヒトインスリン；Ｂ３０−Ｎ−ミリストイル−ＴｈｒＢ２９ＬｙｓＢ３０ヒトインスリン；Ｂ３０−Ｎ−パルミトイル−ＴｈｒＢ２９ＬｙｓＢ３０ヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−（Ｎ−パルミトイル−γ−グルタミル）−ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−（Ｎ−リトコリル−γ−グルタミル）−ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン；Ｂ２９−Ｎ−（ω−カルボキシヘプタデカノイル）−ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン、およびＢ２９−Ｎ−（ω−カルボキシヘプタデカノイル）ヒトインスリンである。

エキセンジン−４は、たとえば、Ｈ−Ｈｉｓ−Ｇｌｙ−Ｇｌｕ−Ｇｌｙ−Ｔｈｒ−Ｐｈｅ−Ｔｈｒ−Ｓｅｒ−Ａｓｐ−Ｌｅｕ−Ｓｅｒ−Ｌｙｓ−Ｇｌｎ−Ｍｅｔ−Ｇｌｕ−Ｇｌｕ−Ｇｌｕ−Ａｌａ−Ｖａｌ−Ａｒｇ−Ｌｅｕ−Ｐｈｅ−Ｉｌｅ−Ｇｌｕ−Ｔｒｐ−Ｌｅｕ−Ｌｙｓ−Ａｓｎ−Ｇｌｙ−Ｇｌｙ−Ｐｒｏ−Ｓｅｒ−Ｓｅｒ−Ｇｌｙ−Ａｌａ−Ｐｒｏ−Ｐｒｏ−Ｐｒｏ−Ｓｅｒ−ＮＨ２配列のペプチドであるエキセンジン−４（１−３９）を意味する。

エキセンジン−４誘導体は、たとえば、以下のリストの化合物：
Ｈ−（Ｌｙｓ）４−ｄｅｓＰｒｏ３６，ｄｅｓＰｒｏ３７エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，ｄｅｓＰｒｏ３７エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
ｄｅｓＰｒｏ３６エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）；または
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，ＩｓｏＡｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）、
（ここで、基−Ｌｙｓ６−ＮＨ２が、エキセンジン−４誘導体のＣ−末端に結合していてもよい）；

または、以下の配列のエキセンジン−４誘導体：
ｄｅｓＰｒｏ３６エキセンジン−４（１−３９）−Ｌｙｓ６−ＮＨ２（ＡＶＥ００１０）、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−Ｌｙｓ６−ＮＨ２、
ｄｅｓＡｓｐ２８Ｐｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３８［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−Ｌｙｓ６−ＮＨ２、
Ｈ−ｄｅｓＡｓｐ２８Ｐｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−Ｌｙｓ６−ＮＨ２、
ｄｅｓＭｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８Ｐｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２；
ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−Ｌｙｓ６−ｄｅｓＰｒｏ３６［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−Ｌｙｓ６−ＮＨ２、
Ｈ−ｄｅｓＡｓｐ２８，Ｐｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−ＮＨ２、
ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−（Ｌｙｓ）６−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（Ｓ１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２、
Ｈ−Ａｓｎ−（Ｇｌｕ）５−ｄｅｓＰｒｏ３６，Ｐｒｏ３７，Ｐｒｏ３８［Ｍｅｔ（Ｏ）１４，Ｔｒｐ（Ｏ２）２５，Ａｓｐ２８］エキセンジン−４（１−３９）−（Ｌｙｓ）６−ＮＨ２；
または前述のいずれか１つのエキセンジン−４誘導体の薬学的に許容される塩もしくは溶媒和化合物
から選択される。

ホルモンは、たとえば、ゴナドトロピン（フォリトロピン、ルトロピン、コリオンゴナドトロピン、メノトロピン）、ソマトロピン（ソマトロピン）、デスモプレシン、テルリプレシン、ゴナドレリン、トリプトレリン、ロイプロレリン、ブセレリン、ナファレリン、ゴセレリンなどの、Ｒｏｔｅ Ｌｉｓｔｅ、２００８年版、５０章に列挙されている脳下垂体ホルモンまたは視床下部ホルモンまたは調節性活性ペプチドおよびそれらのアンタゴニストである。

多糖類としては、たとえば、グルコサミノグリカン、ヒアルロン酸、ヘパリン、低分子量ヘパリン、もしくは超低分子量ヘパリン、またはそれらの誘導体、または上述の多糖類の硫酸化形態、たとえば、ポリ硫酸化形態、および／または、薬学的に許容されるそれらの塩がある。ポリ硫酸化低分子量ヘパリンの薬学的に許容される塩の例としては、エノキサパリンナトリウムがある。

抗体は、基本構造を共有する免疫グロブリンとしても知られている球状血漿タンパク質（約１５０ｋＤａ）である。これらは、アミノ酸残基に付加された糖鎖を有するので、糖タンパク質である。各抗体の基本的な機能単位は免疫グロブリン（Ｉｇ）単量体（１つのＩｇ単位のみを含む）であり、分泌型抗体はまた、ＩｇＡなどの２つのＩｇ単位を有する二量体、硬骨魚のＩｇＭのような４つのＩｇ単位を有する四量体、または哺乳動物のＩｇＭのように５つのＩｇ単位を有する五量体でもあり得る。

Ｉｇ単量体は、４つのポリペプチド鎖、すなわち、システイン残基間のジスルフィド結合によって結合された２つの同一の重鎖および２本の同一の軽鎖から構成される「Ｙ」字型の分子である。それぞれの重鎖は約４４０アミノ酸長であり、それぞれの軽鎖は約２２０アミノ酸長である。重鎖および軽鎖はそれぞれ、これらの折り畳み構造を安定化させる鎖内ジスルフィド結合を含む。それぞれの鎖は、Ｉｇドメインと呼ばれる構造ドメインから構成される。これらのドメインは約７０〜１１０個のアミノ酸を含み、そのサイズおよび機能に基づいて異なるカテゴリー（たとえば、可変すなわちＶ、および定常すなわちＣ）に分類される。これらは、２つのβシートが、保存されたシステインと他の荷電アミノ酸との間の相互作用によって一緒に保持される「サンドイッチ」形状を作り出す特徴的な免疫グロブリン折り畳み構造を有する。

α、δ、ε、γおよびμで表される５種類の哺乳類Ｉｇ重鎖が存在する。存在する重鎖の種類により抗体のアイソタイプが定義され、これらの鎖はそれぞれ、ＩｇＡ、ＩｇＤ、ＩｇＥ、ＩｇＧおよびＩｇＭ抗体中に見出される。

異なる重鎖はサイズおよび組成が異なり、αおよびγは約４５０個のアミノ酸を含み、δは約５００個のアミノ酸を含み、μおよびεは約５５０個のアミノ酸を有する。各重鎖は、２つの領域、すなわち定常領域（ＣＨ）と可変領域（ＶＨ）を有する。１つの種において、定常領域は、同じアイソタイプのすべての抗体で本質的に同一であるが、異なるアイソタイプの抗体では異なる。重鎖γ、α、およびδは、３つのタンデム型のＩｇドメインと、可撓性を加えるためのヒンジ領域とから構成される定常領域を有し、重鎖μおよびεは、４つの免疫グロブリン・ドメインから構成される定常領域を有する。重鎖の可変領域は、異なるＢ細胞によって産生された抗体では異なるが、単一Ｂ細胞またはＢ細胞クローンによって産生された抗体すべてについては同じである。各重鎖の可変領域は、約１１０アミノ酸長であり、単一のＩｇドメインから構成される。

哺乳類では、λおよびκで表される２種類の免疫グロブリン軽鎖がある。軽鎖は２つの連続するドメイン、すなわち１つの定常ドメイン（ＣＬ）および１つの可変ドメイン（ＶＬ）を有する。軽鎖のおおよその長さは、２１１〜２１７個のアミノ酸である。各抗体は、常に同一である２本の軽鎖を有し、哺乳類の各抗体につき、軽鎖κまたはλの１つのタイプのみが存在する。

すべての抗体の一般的な構造は非常に類似しているが、所与の抗体の固有の特性は、上記で詳述したように、可変（Ｖ）領域によって決定される。より具体的には、各軽鎖（ＶＬ）について３つおよび重鎖（ＨＶ）に３つの可変ループが、抗原との結合、すなわちその抗原特異性に関与する。これらのループは、相補性決定領域（ＣＤＲ）と呼ばれる。ＶＨドメインおよびＶＬドメインの両方からのＣＤＲが抗原結合部位に寄与するので、最終的な抗原特異性を決定するのは重鎖と軽鎖の組合せであり、どちらか単独ではない。

「抗体フラグメント」は、上記で定義した少なくとも１つの抗原結合フラグメントを含み、そのフラグメントが由来する完全抗体と本質的に同じ機能および特異性を示す。パパインによる限定的なタンパク質消化は、Ｉｇプロトタイプを３つのフラグメントに切断する。１つの完全なＬ鎖および約半分のＨ鎖をそれぞれが含む２つの同一のアミノ末端フラグメントが、抗原結合フラグメント（Ｆａｂ）である。サイズが同等であるが、鎖間ジスルフィド結合を有する両方の重鎖の半分の位置でカルボキシル末端を含む第３のフラグメントは、結晶可能なフラグメント（Ｆｃ）である。Ｆｃは、炭水化物、相補結合部位、およびＦｃＲ結合部位を含む。限定的なペプシン消化により、Ｆａｂ片とＨ−Ｈ鎖間ジスルフィド結合を含むヒンジ領域の両方を含む単一のＦ（ａｂ’）２フラグメントが得られる。Ｆ（ａｂ’）２は、抗原結合に対して二価である。Ｆ（ａｂ’）２のジスルフィド結合は、Ｆａｂ’を得るために切断することができる。さらに、重鎖および軽鎖の可変領域は、縮合して単鎖可変フラグメント（ｓｃＦｖ）を形成することもできる。

薬学的に許容される塩は、たとえば、酸付加塩および塩基性塩である。酸付加塩としては、たとえば、ＨＣｌまたはＨＢｒ塩がある。塩基性塩は、たとえば、アルカリまたはアルカリ土類、たとえば、Ｎａ＋、またはＫ＋、またはＣａ２＋から選択されるカチオン、または、アンモニウムイオンＮ＋（Ｒ１）（Ｒ２）（Ｒ３）（Ｒ４）（式中、Ｒ１〜Ｒ４は互いに独立に：水素、場合により置換されたＣ１〜Ｃ６アルキル基、場合により置換されたＣ２〜Ｃ６アルケニル基、場合により置換されたＣ６〜Ｃ１０アリール基、または場合により置換されたＣ６〜Ｃ１０ヘテロアリール基を意味する）を有する塩である。薬学的に許容される塩のさらなる例は、「Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ’ｓ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ」１７版、Ａｌｆｏｎｓｏ Ｒ．Ｇｅｎｎａｒｏ（編）、Ｍａｒｋ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ、Ｅａｓｔｏｎ、Ｐａ．、Ｕ．Ｓ．Ａ．、１９８５およびＥｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙに記載されている。

薬学的に許容される溶媒和物は、たとえば、水和物である。

さらなる実施形態では、プロセッサは、生理学的パラメータに関係する使用者からのデータ入力を受信するようにさらに適用され、データ入力は、たとえば以下のパラメータ：
●所定の時点、たとえば医療デバイスの最終使用または最後（以前）の測定値のタイムスタンプ後の低血糖症イベントの出現または数、
●所定の時点、たとえば医療デバイスの最終使用または最後（以前）の測定値のタイムスタンプ後の高血糖症イベントの出現または数、
●所定の時点、たとえば医療デバイスの最終使用または最後（以前）の測定値のタイムスタンプ後の注射済み薬剤用量のサイズのうちの少なくとも１つを含み、好ましくは、注射済み薬剤用量は、最終（以前）の提案された用量として自動的に選択される。

前述のデータ入力は、たとえばタグ付け後に容易にすることができる。これらの追加のパラメータは、さらなる計算、データ表示、または疾病の評価のために使用することができる。

別の実施形態では、特にデータ管理がスマートフォン内のアプリとして実現される場合、インターネット接続、ＧＳＭ接続、ＧＰＳ受信器、またはデバイスの実際の場所および／もしくは時間帯を決定するための他の手段を提供することができる。したがって、デバイスは、たとえば、ＲＤＳ信号を解釈することが可能なＧＳＭ受信器、ＧＰＳ受信器、もしくはモジュール、無線放送受信器、および／または現地時間を決定するためのＤＣＦ７７のような無線クロック受信器を含む。さらに、方法がスマートフォン内のアプリとして実現される場合、内蔵ＧＰＳモジュールが、公共のホットスポットを使用してその場所を決定することができる。

したがって、データ管理ユニットは、たとえば電子タイマまたは第１のクロックおよびカレンダ機能を実施することによって、時間を追跡することができる。空腹時グルコース測定としてのグルコース測定のタグ付けを有効にするために、デバイスは、「夕食後」グルコース測定などの食事に関係する最後の血糖測定が少なくともたとえば８時間遡るかどうかを決定しなければならないことがある。移動のための時間変化の影響なくこの時間差を正確に決定するために、デバイスは、たとえば異なる時間帯へ移動するときに生じうる時間シフトを補償しなければならないことがある。この目的のため、デバイスは、使用者に実際の時間を示すクロックとは別個の第２のクロックを含むことができる。時間差を確実に決定するために、第２のクロックは、使用者によって調整可能とすることはできない。第２のクロックは、デバイスの電池または他のエネルギー源、特に第１のクロックのエネルギー源とは別個の電池（たとえば、コイン電池）からそのエネルギーを導出することができる。

類似的に、上記の問題はまた、同じ利点を有する上記で説明したデータ管理ユニットを含む医療デバイスによって解決される。

上記で説明したのと同じ理由のため、この問題は、健康管理を支えるためのデータ管理ユニットを動作させる方法によって解決され、このユニットは：
プロセッサと、
プロセッサに接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
ここで、この方法は、
− プロセッサに接続された受信ユニットによって、身体特性の新しい測定値を受信する工程と、
− 新しい測定値の対応するタイムスタンプを測定値とともに受信し、または受信ユニットによって決定する工程とを含み、
− 次いで、プロセッサは、
●データ記憶装置内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
○タグなしが、新しい測定値に自動的に割り当てられ、または
○第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程と、
●データ記憶装置内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、第１のタグ付け計算規則とは異なる少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程とを進める。

さらに、上記の問題は、データ管理ユニットを動作させるコンピュータプログラムによって解決され、このユニットは：
プロセッサと、
プロセッサに接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
ここで、コンピュータプログラムは、
− プロセッサに接続された受信ユニットによって、身体特性の新しい測定値を受信する工程と、
− 新しい測定値の対応するタイムスタンプを測定値とともに受信し、または受信ユニットによって決定する工程とを含み、
− 次いで、プログラムは、
●データ記憶装置内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
○タグなしが、新しい測定値に自動的に割り当てられ、または
○第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程と、
●データ記憶装置内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、第１のタグ付け計算規則とは異なる少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値に自動的に割り当てられる工程とを進める。

上記の方法およびコンピュータプログラムは、データ管理ユニットに関連して上述した実施形態によって実現することができる。

上記の問題は、コンピュータとともに使用するために実行されるコンピュータプログラムコードを支承するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品によってさらに解決され、コンピュータプログラムコードは、前述のコンピュータプログラムを含む。

本発明の様々な態様の前述の利点ならびに他の利点は、添付の図面の説明とともに以下の詳細な説明を読むことによって、当業者には明らかになるであろう。上記および下記で説明し、ならびに／または単独もしくは任意の組合せで示すすべての構成は、それらの特許請求の範囲内の包含または後方参照から独立して、本発明の主題を形成する。

本発明の例示的な実施形態について、概略的な図面を参照して本明細書に記載する。

本発明の好ましい実施形態による医療デバイスを示す斜視図である。 図１に示す医療デバイスを示す図である。 図１に示す医療デバイスのディスプレイの一例を「ログブック」モードで示す図である。 図１に示す医療デバイスのディスプレイ上に表示されるタグ符号のさらなる例を示す図である。 本発明の医療デバイスによって「ＢＧ測定」モードで実現される方法の流れ図である。 本発明の医療デバイスによって「ＢＧ測定」モードで実現される方法の流れ図である。 １日の１期間内のイベントの通常時間点および新しい測定値が、血糖測定範囲（ミリモル／Ｌ単位）内のそれぞれの中央測定データとともに示されている図である。 １日の一区間内のイベントの通常時間点が、血糖測定範囲（ミリモル／Ｌ単位）内のそれぞれの中央測定データとともに示されている、新しい測定値と最も近い通常時間点との比較を示す図である。 １日の一区間内のイベントの通常時間点が、血糖測定範囲（ミリモル／Ｌ単位）内のそれぞれの中央測定データとともに示されている、新しい測定値と最も近い通常時間点との比較を示す図である。

以下の段落は、本発明の様々な実施形態について説明する。例示のみを目的として、これらの実施形態は、血糖レベル測定に対する医療デバイスに関連して略述する。しかし、医療デバイスまたは方法に対して実施形態で使用される術語および説明は、本発明の原理および概念をそのような単一のデバイスまたは方法に限定することを意図したものではなく、したがって他の生理学的な値にも適用することができる。

図１および図２は、本発明の好ましい実施形態による医療デバイス１００の概略図である。好ましくは、医療デバイス１００は、血糖レベルを測定するように配置された血糖測定ユニット１１０を含む。さらに、測定ユニット１１０は、インターフェースと、試験ストリップを挿入するためのスロット１１２とを含む。

血糖測定ユニット１１０は、受信ユニット１２０に接続され、受信ユニット１２０は、たとえば血糖測定ユニット１１０から受信した血糖測定データをフラッシュメモリなどのデータ記憶装置１３０（記憶ユニットもしくは手段またはメモリ）へ送るように配置される。別法として、受信ユニット１２０は、たとえば血糖値データなどの記憶されているデータをデータ記憶装置１３０から取り出し、それをマイクロコントローラもしくはマイクロプロセッサ、またはデータを処理することが可能な任意の他の機能ユニット、デジタル信号プロセッサなどのプロセッサ１４０（処理ユニットまたは手段）へ送ることができる。別法として、受信ユニット１２０は、血糖測定ユニット１１０から受信した血糖値データをプロセッサ１４０へ直接送る。

受信ユニット１２０は、ユーザインターフェースのユーザ入力ユニット１５０にさらに接続される。ユーザ入力ユニット１５０は、たとえばキー１５１、確認キー（ＯＫボタン）１５２、下方スクロールキー１５３（下方ボタン）、および上方スクロールキー１５４（上方ボタン）による、医療デバイス１００の使用者からの入力を受信するように配置される。ユーザ入力データは、ユーザ入力ユニット１５０から受信ユニット１２０へ送られ、受信ユニット１２０は、それをプロセッサ１４０またはデータ記憶装置１３０へ送る。

さらに、医療デバイス１００のユーザインターフェースは、ディスプレイ１６２を有する表示ユニット１６０を含み、表示ユニット１６０は同様に、受信ユニット１２０に接続される。好ましくは、表示ユニット１６０は、ディスプレイ１６２によって表示すべきデータを、受信ユニット１２０またはプロセッサ１４０から受信する。

好ましくは、医療デバイス１００は、追加として、データの受信および／またはデータの伝送のために、さらなるインターフェース１７０、たとえばシリアルポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェース、ミニＵＳＢインターフェースなどの有線インターフェース、または赤外（たとえば、ＩＲＤＡ）インターフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）インターフェースなどの無線インターフェースを含む。インターフェース１７０は、好ましくは、受信ユニット１２０からデータを受信しかつ／または受信ユニット１２０へデータを送るために、受信ユニット１２０に接続される。

追加として、医療デバイス１００の受信ユニット１２０は、好ましくはクロック生成器に基づいて、日時情報を提供するクロックユニット１８０を含み、日時情報は、ディスプレイ１６２に表示することができる。さらに、クロックユニット１８０は、特に関連付けられた血糖測定に対するタイムスタンプを生成するために、日時情報を提供する。

受信ユニット１２０、データ記憶装置１３０、プロセッサ１４０、入力ユニット１５０、表示ユニット１６０、クロックユニット１８０、および任意選択で、インターフェース１７０が、本発明によるデータ管理ユニットを形成する。

上記で略述したように、医療デバイス１００は、好ましくは、血糖測定ユニット１１０を含む。好ましくは、血糖測定ユニット１１０は、スロット１１２内へ挿入される試験ストリップ上の一滴の血液を試験することによって、たとえば使用者の血液中の血糖レベルを測定するように配置される。測定は、たとえばよく知られている電気化学方法を使用して行うことができる。スロット１１２内の試験ストリップの完全な挿入は、それぞれのセンサによって検出することができる。測定された血糖値は、血糖値データに変換され、好ましくはすぐに、または要望に応じて、受信ユニット１２０へ送られる。別法として、血糖測定ユニット１１０は、赤外診断または代替の非接触測定方法を介して、使用者の血糖レベルを測定するように配置される。

さらなる代替形態（図１には図示せず）によれば、血糖測定ユニット１１０は、医療デバイスの使用者の体内に移植されており、有線接続または無線接続を介して、受信ユニット１２０へデータを送る。一実施形態では、そのような移植式血糖測定ユニット１１０は、たとえばチップに基づく連続測定センサであり、連続閉ループ制御を可能にすることができる。後者の場合、医療デバイスは、２つの部材を含み、一方の部材は、測定ユニット１１０を含み、他方の部材は、医療デバイスの残りのユニット、すなわちデータ管理ユニットである。血糖測定ユニット１１０は、好ましくは、インターフェース１７０を介して血糖測定値データを受信ユニット１２０へ送る。さらなる代替形態によれば、医療デバイスは、血糖値を測定する血糖測定ユニットを含まないが、データ管理ユニットのみを含み、外部ユニットから血糖値データを受信する。

血糖測定の測定は、好ましくは、それぞれの信号を血糖測定ユニット１１０へ送る受信ユニット１２０によってトリガされる。１つの好ましい代替形態によれば、受信ユニット１２０は、ユーザ入力ユニット１５０を介して受信したユーザ入力によってまたは試験ストリップを検出したスロット１１２からの信号に基づいて生成されるトリガ信号を受信する。別法として、トリガ信号は、クロックユニット１８０またはプロセッサ１４０によって自動的に生成される。さらに別法として、測定値の伝送のみが、ユーザ入力によって、またはユーザ入力ユニット１５０を介してプロセッサ１４０によってトリガされる。

好ましくは、受信ユニット１２０は、たとえばマイクロプロセッサの入力ポートおよび出力ポート、またはいくつかの機能ユニット間のデータの取扱いを管理するバスシステムによって表される。これは、たとえばマイクロプロセッサ内で実施されるアドバンスドマイクロプロセッサバスアーキテクチャ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｂｕｓ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バスシステムまたはマイクロプロセッサに接続された外部バスシステムなどのバスシステムを含む。受信ユニット１２０を介して、データは、すぐに、または要望に応じて、血糖測定ユニット１１０、データ記憶装置１３０から取り出され、プロセッサ１４０、表示ユニット１６０、またはインターフェース１７０へ送られる。さらに、受信ユニット１２０は、トリガ信号または制御信号などの制御信号を、たとえば血糖測定ユニット１１０、表示ユニット１６０、またはインターフェース１７０へ送る。

データ記憶装置１３０は、ユーザ入力ユニット１５０を介して入力されたデータ、各測定データに関連付けられたタイムスタンプおよび／もしくは少なくとも１つのイベントタグとともに血糖測定ユニット１１０から受信した複数の血糖測定データ、プロセッサ１４０によって処理された複数の血糖測定値から計算されたデータ、ならびに／またはインターフェース１７０を介して受信したデータを記憶するように配置される。

さらに、データ記憶装置１３０は、たとえばそれぞれの血糖測定値を空腹時イベントに割り当てる空腹時タグに関するタグ付け事前選択のための関連付けられた時間範囲のようなパラメータデータを記憶する。

一実施形態では、タグ付け事前選択のためのそのような時間範囲は、中心時間および持続時間を使用して画成され、時間範囲は、中心時間前後の時間を含み、持続時間のサイズは両方向である。たとえば、空腹時タグを割り当てるための所定の空腹時ウィンドウが、３時間の持続時間および７ａ．ｍ．の所定の通常空腹時時間によって画成され、したがって空腹時タグ付け事前選択のための時間範囲は、４：００ａ．ｍ．〜９：５９ａ．ｍ．の時間を含む。

追加として、たとえばデータ記憶装置１３０は、タグ付け事前選択のために示されているイベントに対して以下の事前設定された時間範囲を記憶する：
朝食前または空腹時：５：００ａ．ｍ．〜８：５９ａ．ｍ．
朝食後：９：００ａ．ｍ．〜１０：５９ａ．ｍ．
昼食前：１１：００ａ．ｍ．〜１：５９ｐ．ｍ．
昼食後：２：００ｐ．ｍ．〜３：５９ｐ．ｍ．
夕食前：４：００ｐ．ｍ．〜６：５９ｐ．ｍ．
夕食後：７：００ｐ．ｍ．〜８：５９ｐ．ｍ．
就寝時：９：００ｐ．ｍ．〜１１：５９ｐ．ｍ．
夜間またはタグなし：１２：００ａ．ｍ．〜４：５９ａ．ｍ．

データ記憶装置１３０はまた、複数の事前設定されたイベントに対するタグ付け事前選択のための前述の時間範囲などの所定のデータを記憶し、このデータは、使用者が少なくとも部分的に変更することができる。

さらに、食事時間の時間範囲、通常空腹時時間、および空腹時ウィンドウは、医療デバイス１００の使用者「設定」モードによっていつでも設定することができる。好ましくは、時間範囲はまた、使用者「設定」モードによって削除することができる。

さらに、データ記憶装置１３０は、記憶されているデータをプロセッサ１４０、表示ユニット１６０、および／またはインターフェース１７０へ提供するように配置される。データ記憶装置１３０は、好ましくは、フラッシュメモリなどの半導体メモリとして実施される。別法として、データ記憶装置１３０は、ハードディスクメモリまたはプロセッサ１４０のオンチップメモリとして実施される。

ユーザ入力ユニット１５０は、好ましくは、１つまたはそれ以上の押しボタン１５１、１５２、１５３、１５４を含むキーボードとして実施される。キーボードは、１つまたはそれ以上のソフトキーを含むことができ、ソフトキーの機能は、ディスプレイ１６２上に表示することができる。別法として、ユーザ入力ユニット１５０は、キーボードまたはタッチスクリーンである。追加または別法として、ユーザ入力ユニット１５０は、音声入力を受信するマイクロフォンを含み、したがって音声入力を介してデータを入力することができる。

以下に詳細に説明するように、血糖測定を容易にした後、ライフスタイルデータを参照する測定値に、タグを自動的に関連付けることができる。自動的に選択されたタグは、上方または下方キー１５３、１５４を押下して、異なるタグを上方または下方へスクロールすることによって変更することができ、これらのタグは、たとえばそれぞれ空腹時タグ、朝食前タグ、朝食後タグ、昼食前タグ、昼食後タグ、夕食前タグ、夕食後タグ、就寝時タグ、夜間タグ、およびタグなしであり、空腹時血糖値、朝食前血糖値、朝食後血糖値などの測定値、および以前のライフスタイルパラメータのうちの１つに関連付けることができない血糖値を参照する。

表示ユニット１６０は、好ましくは、ＬＣＤ、ＬＥＤ、またはＯＬＥＤディスプレイ１６２を含む。好ましくは、ディスプレイは、複数の英数字を表示し、したがってたとえば、現在測定されている血糖値を、使用者に対する追加の命令とともに表示することができる。別法または追加として、表示ユニット１６０は、グラフまたはアイコンなどのグラフィックスを表示するグラフィック表示を含む。さらに、表示ユニット１６０のディスプレイは、タッチスクリーンを含むことができる。

インターフェース１７０は、好ましくは、ＩＲＤＡ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）、ＧＳＭ、ＵＭＴＳ、ＺｉｇＢｅｅ、またはＷＩ−ＦＩなどの無線インターフェースである。別法として、インターフェースは、データを受信および伝送するＵＳＢポート、ミニＵＳＢポート、シリアルデータポート、パラレルデータポートなどの有線インターフェースである。さらなる代替実施形態では、医療デバイス１００は、インターフェース１７０を含まない。

別の代替実施形態によれば、医療デバイス１００は、メモリカードリーダまたはメモリカードリーダインターフェースを含む。メモリカードリーダは、好ましくは、フラッシュメモリカードなどのメモリカード、または任意のタイプのＳＩＭカードから、情報を読み取るように適用される。この目的のため、メモリカードは、メモリを含み、選択されたアルゴリズムのうちの少なくとも１つが、対応するパラメータ、血糖値の履歴、および／または投与済みインスリン用量などとともに記憶される。したがって、医療デバイス１００が欠陥を有する場合、それでもなお関連データをメモリカード上に記憶することができ、メモリカードは、医療デバイス１００のメモリカードリーダから容易に取り出して、新しい医療デバイス１００へ移動させることができる。さらに、メモリカードは、治療の履歴に関する情報をたとえばＨＣＰに提供するために使用することができる。

メモリカードが移動通信ネットワークに対する加入者識別を提供するＳＩＭカードであり、インターフェースユニット１７０が追加として移動通信インターフェースである場合、ＳＩＭカードの提供者は、電気通信チャネルを介して医療デバイス１００の追加の機能をアンロックすることができる。これにより、医療デバイス１００がＵＭＴＳまたはＧＳＭなどの所定のチャネルを介して他の電気通信デバイスと通信することができる可能性が与えられる。ＳＩＭカード内に記憶されているＩＭＳＩとも呼ばれる国際移動加入者識別番号（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｍｏｂｉｌｅ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を介して、医療デバイス１００はネットワーク内で識別を明らかにし、したがってネットワークを介して医療デバイス１００をアドレス指定することができる。そのような場合、インターフェースユニット１７０を介して、たとえば電話番号によって移動通信ユニットをアドレス指定することによって、医療デバイス１００の容易な検査、遠隔制御、更新、監視などを行うことができる。

さらに、医療デバイス１００は、ＳＭＳ、電子メール、または移動インターネット接続を介して、データを伝送することが可能である。さらに、これにより、緊急の場合に医療デバイス１００の場所を特定する可能性が与えられる。

血糖測定ユニット１１０がたとえば移植されたセンサである場合、自動送達システムを形成するインスリンポンプを有する用量送達ユニットを追加として提供することができる。

図５に示すように、医療デバイス１００またはデータ管理ユニットは、複数の処理工程を実行することが可能である。一実施形態によれば、たとえばキー１５１、１５２、１５３、もしくは１５４、好ましくは確認キー１５２を所定の時間にわたって押下することによって、またはスロット１１２内に試験ストリップを検出することによって、オンに切り換わった後、医療デバイス１００は、医療デバイス１００の機能構成要素を初期化する初期化工程３１０を実行する。この後、表示工程３２０で、医療デバイス１００内で実施される異なる動作モード、たとえば「ＢＧ測定」、「ログブック」、および／または「設定」が表示される。

工程３３０で、使用者は、ユーザ入力ユニット１５０を介して、たとえばキー１５３、１５４を使用して下方または上方スクロールによって、表示されている動作モードのうちの１つを選択し、確認キー１５２を使用して選択を確認する。

工程３４０で、選択された動作モードが実行される。一例として、血糖測定を実行するためにモード「ＢＧ測定」が選択される。このモードを実行したとき、使用者／患者は、試験ストリップに血液サンプルを提供するように要求される。

「ログブック」モードで、以前の測定の履歴および統計的な結果を計算して表示することができる。

「設定」モードでは、使用者は、データ記憶装置１３０内に記憶されている医療デバイス１００のいくつかのパラメータ、たとえば複数の事前設定されたイベントに対するタグ付け事前選択のための時間範囲を画成および変更することが可能になる。

モード「ＢＧ測定」を選択した後、この動作モードが実行され、工程３５０で、試験ストリップの試験部分に一滴の血液が加えられ、試験ストリップが医療デバイス１００のスロット１１２内に挿入される。

この動作の代替形態によれば、特有の動作モード、たとえば「ＢＧ測定」モードが事前選択された場合、プロセス工程３１０〜３４０を省くことができる。この場合、初期化後、事前選択された動作モードが、使用者によって事前選択され、または特有のイベント、たとえばスロット１１２内に完全に挿入された試験ストリップの検出に従って自動的に選択され、動作プロセスは、事前選択された１つまたはそれ以上の動作モード、たとえばモード「ＢＧ測定」を実行し、以下の工程３５０へ進み、一滴の血液を加えるように使用者に求める。

次に工程３６０で、測定ユニット１１０は、たとえば血糖レベルの周知の電気化学的または光学的な方法によって、新しい測定値を決定し、この新しい測定値をディスプレイ１６２に表示する。したがって、新しい測定値は、受信ユニット１２０によって受信され、表示ユニット１６０およびプロセッサ１４０へ伝送される。

同時に、次の工程３７０で、クロックユニット１８０は、測定の絶対時間（たとえば、その終了）の日時情報を含む新しい測定値に対するタイムスタンプを生成する。タイムスタンプはまた、ディスプレイ１６２に表示され、新しい血糖測定値および関連付けられたタイムスタンプはどちらも、これらのデータを記憶するために、受信ユニット１２０によってデータ記憶装置１３０へ転送される。

次に工程３７５で、プロセッサは、データ記憶装置１３０内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定値の数を決定する。ここで、１つの以前の測定値によってタグなしが記憶されている場合、この測定値は計数されない。追加として、タグを有する以前の測定データの数の決定は、所定の時間期間、たとえば最近９０日に制限して、より古い測定値を除外することができる。

以前の測定データの数が決定された場合、プロセッサ１４０は、データ記憶装置１３０内に記憶されている所定の最小値（たとえば、１５）と、この数を比較する。対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値（たとえば、特有のタグに対して１５）より小さい場合、プロセッサは、以下に詳細に説明する簡単な第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグを、新しい測定値に自動的に割り当てる。データ記憶装置１３０内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、プロセッサ１４０は、以下に詳細に説明するより複雑な第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグを、新しい測定データに自動的に割り当てる。

対応するタグの自動的な割当てが、第１のタグ付け計算規則に基づいている場合、プロセッサ１４０は、次の工程３８０へ進む。

この工程で、プロセッサ１４０は、現在の血糖測定値のタイムスタンプの絶対時間を、データ記憶装置１３０内に記憶されているイベントのタグ付け事前選択のための時間範囲と比較する。新しい測定値のタイムスタンプ、特にタイムスタンプの時間情報が、たとえば昼食後イベントに対する現在の時間範囲内、または通常空腹時時間前後の空腹時ウィンドウ内にある場合、自動的に空腹時タグまたは昼食後タグがそれぞれ、使用者による確認のために提供され、それぞれの符号１６８、たとえば抹消線を引いた中身のないリンゴ、またはかじったリンゴによって、それぞれディスプレイ１６２に表示される（図３参照）。

確認が必要であることを示すために、ディスプレイ１６２上に表示されているタグ符号１６８は点滅／明滅する。次に、使用者は、たとえば確認キー１５２を押下することによって、空腹時タグを確認することができる。別法として、使用者は、上方および下方キー１５３、１５４を使用して、たとえば朝食前タグ、朝食後タグなど、またはタグなし（ゼロ）に、タグを変更することができる。正しいタグが選択された場合、使用者は、確認キー１５２を押下することによって、タグを確認する。確認キー１５２によってタグを確認することによって、表示されているタグ符号の明滅が停止し、タグ符号は、点滅することなく連続して表示される。この状態では、上方／下方キー１５３、１５４を押下しても、タグは変更されない。次いで、プロセッサ１４０は、最近の測定値に関する関連付けられた確認済みタグを、受信ユニット１２０を介してデータ記憶装置１３０内に記憶することを開始する。

工程３８０で、プロセッサ１４０が、タグ付け事前選択のための範囲または現在の測定値のタイムスタンプの時間情報を参照する空腹時ウィンドウを見出すことができない場合、タグなしが自動的に選択される。

確認キー１５２を押下した後、使用者が確認キーを再び押下した場合、タグは再び明滅し始め、上方／下方キーを押下することで、上記で説明したように、使用者がタグを再び変更することが可能になる。

対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、プロセッサ１４０は、工程３７５後、工程５０１へ進み、図６に示す図の第２のタグ付け計算規則の分岐を開始する。このタグ付け計算規則は、より複雑であり、特定の数のタグ付けされた測定値を必要とする。

ここで、次の工程５０２で、新しい測定値のタイムスタンプの絶対時間に従って、プロセッサ１４０は、通常時間点の最も近い過去の時間点および通常時間点の最も近い将来の時間点を決定する。これらの時間点は、ｘ軸６２０にタイムスタンプの絶対時間を示し、ｙ軸６１０に血糖値を示す図７の図に、２４時間の期間にわたって示されている。

図７は、ｘ軸６２０に、通常空腹時時間６４１、通常朝食後時間６４２、通常昼食前時間６４３、通常昼食後時間６４４、通常夕食前時間６４５、通常夕食後時間６４６、および通常就寝時間６４７を示す。たとえば、通常空腹時時間６４１は、プロセッサ１４０によって、データ記憶装置１３０内に記憶されている空腹時タグでタグ付けされたすべての以前の血糖測定値、または所定の以前の時間期間（たとえば、最近９０日）内の空腹時タグでタグ付けされた以前の血糖測定値の時間値のうちの中央時間値であると決定される。

たとえば、データ記憶装置１３０は、３つの血糖測定値を含むことができ、これらの血糖測定値は、空腹時タグに関連付けられ、所定の時間範囲内にあり、以下の例示的なタイムスタンプに関連付けられる：
１）７：４５ａ．ｍ．
２）７：３０ａ．ｍ．
３）８：３０ａ．ｍ．
この場合、これらの空腹時血糖測定の時間値の中央時間値、したがって通常空腹時時間６４１は、１）７：４５ａ．ｍ．である。

類似的に、通常朝食後時間６４２は、すべての記憶されている測定値のデータ記憶装置１３０内に記憶されている朝食後タグでタグ付けされたすべての以前の血糖測定値、または所定の以前の時間期間（たとえば、最近９０日）内の朝食後タグでタグ付けされた以前の血糖測定値の時間値のうちの中央時間値である。残りの通常イベント時間６４３〜６４７は、それぞれのイベントに対して類似的に計算される。

空腹時タグを含む測定に対する対応する中央測定値が、参照番号６３１で示されている。

たとえば、上記からの３つの空腹時血糖測定値は次のとおりである：
１）１２５ｍｇ／ｄＬ
２）９５ｍｇ／ｄＬ
３）１００ｍｇ／ｄＬ
ここで、空腹時タグに対する中央測定値６３１は、３）１００ｍｇ／ｄＬである。

したがって、参照番号６３２は、朝食後タグに対する中央測定値を参照し、参照番号６３３は、昼食前タグに対する中央測定値を参照し、参照番号６３４は、昼食後タグに対する中央測定値を参照し、参照番号６３５は、夕食前タグに対する中央測定値を参照し、参照番号６３６は、夕食後タグに対する中央測定値を参照し、参照番号６３７は、就寝時タグに対する中央測定値を参照する。

図７の図はまた、参照番号６５０によって、そのタイムスタンプの絶対時間ならびにｘ軸６２０およびｙ軸６１０を参照するその血糖値に従って図に入力された新しい測定値を示す。図７の図から、通常時間点６４１、６４２、６４３、６４４、６４５、６４６、６４７の最も近い過去の時間点は、通常朝食後時間６４２であることを導出することができる。そのタイムスタンプの絶対時間に最も近い通常時間点６４１、６４２、６４３、６４４、６４５、６４６、６４７の将来の時間点は、通常昼食前時間６４３である。

図７の１つの領域を、図８および図９に拡大して示す。図８は、測定値６５０に対する第１の例を示し、図９は、別の例を示す。

工程５０２で、新しい測定値６５０のタイムスタンプの絶対時間と、通常朝食後時間６４２（最も近い過去の時間点）との間の絶対差が計算される。その結果を、図７〜９でＡＲＴＰと呼ぶ。類似的に、新しい測定値６５０のタイムスタンプの絶対時間と、通常昼食前時間６４３（最も近い将来の時間点）との間の絶対時間差が計算され、これを図７〜９でＡＲＴＦと呼ぶ。図８に示す第１の例では、ＡＲＴＰ＝６０分およびＡＲＴＦ＝７５分である。図９に示す第２の例は、ＡＲＴＰ＝６５分およびＡＲＴＦ＝７０分であることを明らかにしている。

さらに、工程５０２で、ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の差の絶対値が計算され、Ｄ＝Ａｂｓ（ＡＲＴＰ−ＡＲＴＦ）である。図８に示す第１の例で、この値はＤ＝１５分であり、図９に示す第２の例で、この値はＤ＝５分である。

工程５０３で、値Ｄ＝Ａｂｓ（ＡＲＴＰ−ＡＲＴＦ）は、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率と比較される。百分率は、たとえば５％、１０％、または１５％とすることができる。所定の百分率は、好ましくは、データ記憶装置１３０内に記憶されており、使用者またはＨＣＰが変更することができる。図８に示す第１の例で、百分率が１５％の場合、１１．２５分の値が計算され、第２の例で、１０．５分の値が計算され、どちらの場合も、ＡＲＴＦが、ＡＲＴＦおよびＡＲＴＰのうちの大きい方の値である。

ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の差が小さく、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の前述の所定の百分率の範囲内である場合、新しい測定値６５０のタイムスタンプの絶対時間は、最も近い過去の時間点と最も近い将来の時間点との間の中心時間に近い。この領域内では、新しい血糖値６５０がより以前の時間期間に属するか、それともより最近の時間期間に属するか、この場合、朝食後血糖値であるか、それとも昼食前血糖値であるかは、ほとんど決定することができない。判断ができない時間範囲は、任意領域と呼ばれており、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率の２倍に等しい幅を有するタイムスパンとして画成され、この任意領域は、最も近い過去の時間点（この場合、通常朝食後時間６４２）および最も近い将来の時間点（この場合、通常昼食前時間６４３）の平均値付近で中心に位置合わせされる。任意領域を、図７〜９に参照番号６５５で示す。

新しい測定値６５０のタイムスタンプが任意領域６５５内にある場合、以下に説明するように、イベントの対応するタグを決定する別の基準を考慮しなければならない。

新しい測定値６５０のタイムスタンプが、任意領域６５５の範囲外にある場合、この手順は工程５０９へ進み、第１のタグ付け計算規則に関して上記で説明した工程１４０と同様に、通常時間点６４１、６４２、６４３、６４４、６４５、６４６、６４７の将来または過去の時間点のうちの最も近い時間点を選択し、対応するタグが、新しい測定値６５０に自動的に割り当てられ、使用者による確認のために提供され、それぞれの符号１６８とともにディスプレイ１６２に表示される。これは、ＡＲＴＰ＜ＡＲＴＦである場合、最も近い過去の時間点のタグが選択され、ＡＲＴＦ＜ＡＲＴＰである場合、最も近い将来の時間点のタグが割り当てられることを意味する。また類似的に、割り当てられたタグのタグ符号１６８が、ディスプレイ１６２に表示され、点滅／明滅しており、使用者は、確認キー１５２を押下することによって、このタグを確認することができる。

図８に示す第１の例に関して、Ｄ＝１５分が、１１．２５分（ＡＲＴＦの１５％）と比較される。１５分＞１１．２５分であるため、新しい測定値６５０のタイムスタンプは、任意領域６５５の範囲外であり、通常時間点のうちの最も近い時間点のイベントが選択され、対応するタグが、新しい測定値６５０に自動的に割り当てられる。したがって、図８に関して、上記で説明したように、朝食後タグ６４２が自動的に選択され、表示される。

別法として、使用者は、必要な場合、上方および下方キー１５３、１５４を使用してタグを別のタグに変更することができる。正しいタグが選択された場合、使用者は、確認キー１５２を押下することによって、タグを確認する。次いで、表示されているタグ符号の明滅が停止し、タグ符号は、明滅することなく連続して表示される。確認後、プロセッサ１４０は、新しい測定値６５０に関する関連付けられた確認済みタグを、受信ユニット１２０を介してデータ記憶装置１３０内に記憶することを開始する。

値Ｄが任意領域６５５の範囲内である場合、この手順は工程５０４へ進む。

これは、図９に示す第２の例に当てはまる。ここで、
Ｄ＝５分であり、ＡＲＴＦの１５％＝１０．５分であり、こちらの方が大きい。値Ｄは、任意領域６５５の範囲内である。

工程５０４で、値ＡＲＢＧＰおよびＡＲＢＧＦが決定される。ＡＲＢＧＰは、最も近い過去の時間点のイベントを参照する中央測定値と、新しい測定値との間の絶対差であり、この実施形態では、朝食後イベント６３２を参照する中央測定値と、新しい測定血糖値６５０との間の絶対差である。図７〜９に、ＡＲＢＧＰが示されている。したがって、値ＡＲＢＧＦは、新しい測定値と、最も近い将来の時間点のイベントを参照する中央血糖値との間の絶対差であり、この場合、新しい測定値６５０と、昼食前イベントを参照する中央血糖値６３３との間の絶対血糖値差である。値ＡＲＢＧＦは、図７〜９に示されている。ここで、線ＡＲＢＧＰおよびＡＲＢＧＦは、ｙ軸６１０に平行に延びる。

図９の第２の例で、朝食後タグに対する中央測定値６３２は、８．９ミリモル／Ｌである。昼食前タグに対する中央測定値６３３は、５．６ミリモル／Ｌである。新しい血糖測定値６５０は、７．１ミリモル／Ｌである。したがって、ＡＲＢＧＰは、１．８ミリモル／Ｌであり、ＡＲＢＧＦは、１．５ミリモル／Ｌであると計算される。

次の工程５０５で、値ＡＲＢＧＰおよびＡＲＢＧＦが比較される。ＡＲＢＧＰ＞ＡＲＢＧＦである場合、工程５０６で、通常時間点６４１、６４２、６４３、６４４、６４５、６４６、６４７の最も近い将来の時間点のタグが選択される。これは、測定値が将来の時間点の中央測定値により近いことを意味する。これは、図９に示す第２の実施形態に当てはまり、したがってこの場合、昼食前タグが、新しい測定値６５０に割り当てられ、ディスプレイ１６２に示される。

したがって、ＡＲＢＧＰ＜ＡＲＢＧＦである場合、工程５０７で、最も近い過去の通常時間点のタグが、新しい測定値６５０に割り当てられ、ディスプレイ１６２に表示される。

ＡＲＢＧＰ＝ＡＲＢＧＦである場合、この方法は工程５０８へ進み、タグは、工程５０９に関して上記で説明したように、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦの比較によって選択される。

上記で説明したように、割り当てられたタグはまず、使用者の確認または変更のために、点滅／明滅モードで示される。使用者は、割り当てられまたは選択されたタグを確認キー１５２によって確認することができる。

その後、図６に示すように工程５１０に到達し、第２のタグ付け計算規則は終了し、本発明の方法は、図５に関して以下に説明するように、工程３９０および４００へ進む。

さらに、「ログブック」モードで、使用者は、血糖測定値の関連付けられたタイムスタンプから所定の時間範囲内、たとえば２日間のみであるが、上記で説明したようにタグを変更することが可能になる。空腹時タグの場合、使用者は、同じ日の所定の通常空腹時時間前後の所定の空腹時ウィンドウ内でのみ、タグを空腹時タグに変更することが可能になる。

最近の測定値のタイムスタンプが、通常空腹時時間前後に空腹時ウィンドウ内に入り、空腹時として印付けられたその日の測定値がすでに存在する場合、どの測定値が空腹時タグに関連付けられたものとするかを使用者に尋ねることができる。測定値のうちの１つを空腹時値として選択した後、その選択は使用者によって確認される。

さらに、たとえば通常空腹時時間前後の空腹時ウィンドウが、たとえば朝食（食前）に対する時間範囲に重複した場合、第１のタグ付け計算規則では、空腹時タグは、朝食（食前）タグに優先することができる。したがって、この場合、その日に対する空腹時値が記録されていない場合、この測定値のタイムスタンプが、通常空腹時時間前後の空腹時ウィンドウおよび朝食前に対する時間範囲内にあれば、空腹時タグが自動的に選択される。

別の実施形態では、使用者は、血糖試験後、または医療デバイスが休眠モードになったとき、確認キー１５２を押下することだけでなく、ポート１１２からストリップを取り出すことによって、明滅しているタグを確認することができる。

次の任意選択の工程３９０（図５参照）で、第１または第２のタグ付け計算規則を終了した後、使用者は、上方および下方キー１５３、１５４を使用することによって、この測定値に対するコメントを選択することができる。次いでコメントは、確認キー１５２によって確認することができ、選択されたコメントは次いで、新しい測定値に関連付けられて、同様にデータ記憶装置１３０内に記憶される。

医療デバイス１００が「ＢＧ測定」モードにあるとき、デバイスは次いで、たとえば１２０秒後、いかなる新しい動作もなく、自動的に休眠状態になることができる（工程４００）。デバイスが新しい測定値を返した後、デバイスは、たとえば６０秒後、いかなるユーザ対話もなく、自動的に休眠状態になる。

上記で説明したように、医療デバイス１００は、「ログブック」モードと呼ばれる少なくとも１つのメモリレビューモードを提供する。それぞれの表示および計算について、以下に説明する。

使用者がたとえば確認ボタン１５２を押下することによって医療デバイス１００を起動すると、「ログブック」モードに入る。次いで、図３に示すディスプレイが示される。

「ログブック」で、測定値は、好ましくは、エントリがデバイスに入力された順序で表示され、または別法として、測定値に割り当てられた日時に従って表示される。特に、「ログブック」モードに入力したとき、最近の血糖測定値が示される。上方および下方キー１５３、１５４を押下することで、使用者は、記録をスクロールすることができ、たとえば下方キー１５３を押下することによって、使用者は、時間的に逆方向にスクロールすることができ、上方キー１５４を押下することによって、使用者は、時間的に順方向にスクロールすることができる。

測定値を示すディスプレイ１６２の一例が、図３に示されている。使用者は、ディスプレイの左下角の「本」の符号１６５から、「ログブック」モードに入ったことを知る。

「ログブック」モードのディスプレイ１６２は、スクリーンの中心に最も大きい数字として、血糖測定値１６６をさらに示す。測定値１６６の上には、日時を含む関連付けられたタイムスタンプ１６７が表示される。右側には、符号１６８として関連付けられたタグが提供され、この符号は、空腹時タグが関連付けられている場合、図３に参照番号１６８で示すように、たとえば中身のない抹消線を引いたリンゴを示し、食前タグが関連付けられている場合、図４ｂ）に示すように完全なリンゴを示し、食後タグが関連付けられている場合、図４ｃ）に示すようにかじったリンゴを示し、またはタグなしが関連付けられている場合、図４ａ）に示すように抹消線を引いた円を示すことができる。さらに、ディスプレイ１６２内の記号の上には、食事の名称（朝食、昼食、夕食）を示すことができる。追加として、ディスプレイ１６２の右下角に、血糖値に対する測定単位１６９が提供される。図３のディスプレイ１６２の左上角に参照番号２０１で示す矢印によって、傾向情報を提供することができる。

例示的な実施形態において上記で説明したように、デバイス１００は、２つの部材からなるデバイスとして実現することができ、データ記憶装置１３０、受信ユニット１２０、プロセッサ１４０、ユーザ入力ユニット１５０、ディスプレイ１６２を有する表示ユニット１６０、インターフェースユニット１７０、およびクロックユニット１８０が、データ管理ユニットを形成し、これらはスマートフォンのようなデバイスの第１の部材内に実現され、またはデバイスの第２の部材を形成する測定ユニット１１０とは別個の別のコンピュータ内に実現される。本発明の方法は、デバイスのハードウェア上でソフトウェアプログラム（アプリケーションまたは「アプリ」）として実行される。この場合、キー１５１、１５２、１５３、および１５４は、タッチスクリーンのディスプレイ上のボタンフィールドとして実現される。

１００ 医療デバイス
１１０ ＢＧ測定ユニット
１１２ スロット
１２０ 受信ユニット
１３０ データ記憶装置
１４０ プロセッサ
１５０ ユーザ入力ユニット
１５１、１５２、１５３、１５４ キー
１６０ 表示ユニット
１６２ ディスプレイ
１６６ 血糖測定値
１６７ タイムスタンプ
１６８ タグの符号
１６９ 測定単位
１７０ インターフェース
１８０ クロックユニット
２０１ 傾向情報
３１０、３２０、３３０、３４０、３５０、３６０ 手順工程
３７０、３７５、３８０、３９０、４００、５０１ 手順工程
５０２、５０３、５０４、５０５、５０６、５０７ 手順工程
５０８、５０９、５１０ 手順工程
６１０ ｙ軸
６２０ ｘ軸
６３１ 空腹時タグに対する中央測定値
６３２ 朝食後タグに対する中央測定値
６３３ 昼食前タグに対する中央測定値
６３４ 昼食後タグに対する中央測定値
６３５ 夕食前タグに対する中央測定値
６３６ 夕食後タグに対する中央測定値
６３７ 就寝時タグに対する中央測定値
６４１ 通常空腹時時間
６４２ 通常朝食後時間
６４３ 通常昼食前時間
６４４ 通常昼食後時間
６４５ 通常夕食前時間
６４６ 通常夕食後時間
６４７ 通常就寝時
６５０ 測定値
６５５ 任意領域
ＡＲＴＦ 新しい測定値のタイムスタンプと最も近い将来の時間点との絶対時間差
ＡＲＴＰ 新しい測定値のタイムスタンプと最も近い過去の時間点との絶対時間差
ＡＲＢＧＰ 新しい測定値と最も近い過去の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差
ＡＲＢＧＦ 新しい測定値と最も近い将来の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差

Claims (15)

1. 人間の身体の健康管理を支えるためのデータ管理ユニットであって：
   プロセッサ（１４０）と、
   身体特性の測定データを受信するように適用され、プロセッサ（１４０）に接続された受信ユニット（１２０）であって、新しい各測定値（６５０）の対応するタイムスタンプが、該測定値とともに受信され、または受信ユニットによって決定される、受信ユニットと、
   プロセッサ（１４０）に接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置（１３０）であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
   ここで、受信ユニット（１２０）から新しい測定値（６５０）を受信した後、プロセッサ（１４０）は、
   データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
   タグなしが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられ、または
   第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程と、
   データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程とを処理するように適用される、前記データ管理ユニット。
2. 受信ユニット（１２０）は、クロックユニット（１８０）をさらに含み、該クロックユニット（１８０）は、新しい測定値（６５０）に対する対応するタイムスタンプを決定する、請求項１に記載のデータ管理ユニット。
3. プロセッサ（１４０）に接続され、受信したメッセージまたは情報を視覚的および／または可聴的および／または触知的に表示するように適用されたディスプレイ（１６２）をさらに含み、ここで、該ディスプレイ（１６２）は、自動的に割り当てられたタグを表示し、タグを確認すること、またはタグを変更および確認することを、使用者に要求するようにさらに適用され、
   受信ユニット（１２０）が使用者確認を受信した後、プロセッサは、新しい測定値（６５０）および対応する確認済みタグをデータ記憶装置（１３０）内に記憶することを開始する、請求項１または２に記載のデータ管理ユニット。
4. 第１のタグ付け計算規則および／または少なくとも１つの第２の計算規則は、新しい測定値（６５０）のタイムスタンプを、第１のイベントに対する少なくとも事前定義された第１の時間範囲、および第２のイベントに対する少なくとも事前定義された第２の時間範囲と比較することを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ管理ユニット。
5. 少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、記憶されている以前の測定データのタグおよびタイムスタンプに従って、事前定義された第１の時間範囲および少なくとも１つの事前定義された第２の時間範囲を適合させることを含む、請求項４に記載のデータ管理ユニット。
6. 少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、記憶されている以前の測定データおよび／または新しい測定値（６５０）を考慮する、請求項１〜５のいずれか１項に記載のデータ管理ユニット。
7. 少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、第１のイベントの第１の通常時間点および第２のイベントの少なくとも第２の通常時間点を考慮する、請求項１〜６のいずれか１項に記載のデータ管理ユニット。
8. 少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、
   新しい測定値（６５０）のタイムスタンプと、すべての通常時間点、すなわち第１の通常時間点およびすべての第２の通常時間点のうち、最も近い過去の時間点との絶対時間差（ＡＲＴＰ）、ならびに
   新しい測定値（６５０）のタイムスタンプと、すべての通常時間点、すなわち第１の通常時間点およびすべての第２の通常時間点のうち、最も近い将来の時間点との絶対時間差（ＡＲＴＦ）を考慮する、請求項７に記載のデータ管理ユニット。
9. 少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差（Ｄ）を考慮し、この時間差を、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率と比較し、さらに
   ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差（Ｄ）が、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率より大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則は、最も近い将来の時間点および最も近い過去の時間点のうちのより近い時間点のイベントのタグを、新しい測定値（６５０）に割り当て、
   ＡＲＴＰとＡＲＴＦとの間の絶対時間差（Ｄ）が、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦのうちの大きい方の所定の百分率より小さいまたはそれに等しい場合、第２のタグ付け計算規則は、別の基準を使用して、新しい測定値（６５０）にタグを割り当てる、請求項７または８に記載のデータ管理ユニット。
10. 別の基準は、新しい測定値（６５０）を考慮する、請求項９に記載のデータ管理ユニット。
11. 第２の計算規則は、別の基準で、
    新しい測定値（６５０）と、最も近い過去の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差（ＡＲＢＧＰ）、および
    新しい測定値（６５０）と、最も近い将来の時間点のイベントを参照する以前の測定データの中央値との間の絶対差（ＡＲＢＧＦ）を計算し、
    ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦより大きい場合、第２の計算規則は、最も近い将来の時間点のイベントのタグを割り当て、
    ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦより小さい場合、計算規則は、最も近い過去の時間点のイベントのタグを割り当て、
    ＡＲＢＧＰがＡＲＢＧＦに等しい場合、計算規則は、ＡＲＴＰおよびＡＲＴＦを比較し、
    ＡＲＴＰがＡＲＴＦより大きい場合、計算規則は、最も近い将来の時間点のイベントのタグを割り当て、
    ＡＲＴＰがＡＲＴＦより小さいまたはそれに等しい場合、計算規則は、最も近い過去の時間点のイベントのタグを割り当てる、請求項９または１０に記載のデータ管理ユニット。
12. 請求項１〜１１のいずれか１項に記載のデータ管理ユニットを含む医療デバイス（１００）。
13. 健康管理を支えるためのデータ管理ユニットを動作させる方法であって、該ユニットは：
    プロセッサ（１４０）と、
    該プロセッサ（１４０）に接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置（１３０）であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
    該方法は、
    プロセッサ（１４０）に接続された受信ユニット（１２０）によって、身体特性の新しい測定値（６５０）を受信する工程と、
    新しい測定値（６５０）の対応するタイムスタンプを該測定値とともに受信し、または受信ユニット（１２０）によって決定する工程とを含み、
    次いで、プロセッサ（１４０）は、
    データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
    タグなしが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられ、または
    第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程と、
    データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程とを進める、前記方法。
14. データ管理ユニットを動作させるコンピュータプログラムであって、該ユニットは：
    プロセッサ（１４０）と、
    該プロセッサ（１４０）に接続され、第１のタグ付け計算規則、少なくとも第２のタグ付け計算規則、および以前に受信した測定データを記憶するように適用されたデータ記憶装置（１３０）であって、測定データのうちのいくつかは、イベントを参照する対応するタグを有している、データ記憶装置とを含み、
    コンピュータプログラムは、
    プロセッサ（１４０）に接続された受信ユニット（１２０）によって、身体特性の新しい測定値（６５０）を受信する工程と、
    新しい測定値（６５０）の対応するタイムスタンプを該測定値とともに受信し、または受信ユニット（１２０）によって決定する工程とを含み、
    次いで、プログラムは、
    データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値より小さい場合、
    タグなしが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられ、または
    第１のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程と、
    データ記憶装置（１３０）内に記憶されている対応するタグを参照する以前の測定データの数が、所定の最小値に等しいまたはそれより大きい場合、少なくとも１つの第２のタグ付け計算規則に基づいて、１群のタグから選択された対応するタグが、新しい測定値（６５０）に自動的に割り当てられる工程とを進める、前記コンピュータプログラム。
15. データ管理ユニットとともに使用するために実行されるコンピュータプログラムコードを支承するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムコードは、請求項１４に記載のコンピュータプログラムを含む、前記コンピュータプログラム製品。

Images