JP2021518210A - 患者の血糖値を予測するためのシステム - Google Patents
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Abstract
Description
患者のエネルギー消費の時間変化を表す変数EE(t) 、
患者のインスリンオンボードの量の時間変化を表す変数IOB(t)、及び
患者の炭水化物オンボードの量の時間変化を表す変数COB(t)
をとり、前記第1の数学的モデルはブラックボックスタイプのモデルであり、すなわち、患者の身体で機能する既知の様々な生理機構を考慮せず、出力変数G(t)に対する入力変数EE(t) 、入力変数IOB(t)及び入力変数COB(t)の作用を観察することによってのみ定められる非生理学的モデルであることを特徴とする自動システムを提供する。
G(t)=a.yG+b.uEE+c.uIOB+d.uCOB
として定められており、
tは離散化された時間変数であり、a=[a1, ..., ana]は次元naのパラメータのベクトルであり、naは1以上の整数であり、b=[b1, ..., bnb]は次元nbのパラメータのベクトルであり、nbは1以上の整数であり、c=[c1, ..., cnc]は次元ncのパラメータのベクトルであり、ncは1以上の整数であり、d=[d1, ..., dnd]は次元ndのパラメータのベクトルであり、ndは1以上の整数であり、yG=[G(t−1), ..., G(t−na)] は次元naの回帰ベクトルであり、uEE =[EE(t−nk1), ..., EE(t−nk1−nb)] は次元nbの回帰ベクトルであり、nk1 は1以上の整数であり、uIOB=[IOB(t−nk2), ..., IOB(t−nk2−nc)] は次元ncの回帰ベクトルであり、nk2 は1以上の整数であり、uCOB=[COB(t−nk3), ..., COB(t−nk3−nd)] は次元ndの回帰ベクトルであり、nk3 は1以上の整数である。
Kは1より大きい整数であり、kは0〜Kの範囲内の整数であり、hIOBは、血糖の吸収に対する注射するインスリンの作用の時間変化を表す作用関数であり、hCOBは、血糖に対する摂取される炭水化物の作用の時間変化を表す作用関数である。
信号SLC は信号SHR及び信号SCPMの線形結合であり、量α1 、量α2 、量α3 、量β1 、量β2 、量β3 、量S1及び量S2は前記自動システムのパラメータである。
前記処理・制御ユニットは、第2の数学的モデルに基づき患者の血糖値の今後の傾向を予測し、予測結果を考慮して前記インスリン注射デバイスを制御することができ、
前記処理・制御ユニットは、
a) 過去の観察時間中に前記血糖センサによって測定された血糖値の履歴を考慮して、前記第2の数学的モデルを自動的に較正する較正ステップを実行し、
b) 前記較正ステップの終わりに、前記第1の数学的モデルに基づき、患者の血糖値の今後の傾向の第1の予測を行い、前記第2の数学的モデルに基づき、同一の前記予測時間に亘る患者の血糖値の今後の傾向の第2の予測を行い、
c) 前記第1の予測の結果と前記第2の予測の結果との偏差を表す少なくとも1つの数値指標を計算し、
d) 前記数値指標の値に応じて、前記第2の予測の結果を考慮して前記インスリン注射デバイスを制御するか、又は前記第2の予測の結果を考慮せずに前記インスリン注射デバイスを制御する
ように構成されている。
患者に注射するインスリンの量の、時間tに亘る変化を表す信号I(t)が与えられる入力e1、
患者によって摂取される炭水化物の量の、時間tに亘る傾向を表す信号CHO(t)が与えられる入力e2、及び
患者の血糖値の、時間tに亘る傾向を表す信号G(t)を伝える出力s
を有する処理ブロックの形態で示されている。
患者のエネルギー消費、すなわち、時間tで患者によってなされた身体努力の、時間tに応じた変化を表す信号EE(t) が与えられる入力e1(例として、信号EE(t) は、患者の有機体を適切に機能可能にするため、患者の全ての身体機能を保証するため、場合によっては身体努力をするために患者によって時間tで費やされるエネルギーの量を表す)と、
患者のインスリンオンボードの量、すなわち、患者の身体で時間tで依然として活性な(すなわち、依然として血糖に影響を及ぼすことができる)インスリンの量の時間tに応じた変化を表す信号IOB(t)が与えられる入力e2と、
患者の炭水化物オンボードの量、すなわち、時間tで患者の血糖に影響を及ぼすことが依然としてできる、患者によって摂取される炭水化物の量の時間tに応じた変化を表す信号COB(t)が与えられる入力e3と、
患者の血糖値の、時間tに亘る傾向を表す信号G(t)を伝える出力sと
を有する処理ブロックの形態で示されている。
G(t)=a.yG+b.uEE+c.uIOB+d.uCOB (式2)
尚、tは離散化された時間変数であり、a=[a1, ..., ana]は次元naのパラメータのベクトルであり、naは1以上の整数であり、好ましくは2以上の整数であり、b=[b1, ..., bnb]は次元nbのパラメータのベクトルであり、nbは1以上の整数であり、好ましくは2以上の整数であり、c=[c1, ..., cnc]は次元ncのパラメータのベクトルであり、ncは1以上の整数であり、好ましくは2以上の整数であり、d=[d1, ..., dnd]は次元ndのパラメータのベクトルであり、ndは1以上の整数であり、好ましくは2以上の整数であり、yG=[G(t−1), ..., G(t−na)]は次元naの回帰ベクトルであり、uEE =[EE(t−nk1), ..., EE(t−nk1−nb)]は次元nbの回帰ベクトルであり、nk1 は1以上の整数であり、uIOB=[IOB(t−nk2), ..., IOB(t−nk2−nc)]は次元ncの回帰ベクトルであり、nk2 は1以上の整数であり、uCOB=[COB(t−nk3), ..., COB(t−nk3−nd)]は次元ndの回帰ベクトルであり、nk3 は1以上の整数である。
− 患者の履歴データに基づき患者毎に回帰マトリクスを決定するステップ、
− 様々な患者の回帰マトリクスを連結するステップ、及び
− モデルによって推定される血糖値の曲線と実際の血糖値の曲線との誤差を最小化するモデルの最適パラメータを決定するステップ
を連続的に有してもよいことに注目すべきである。
Claims (12)
- 患者の血糖値を制御するための自動システムであって、
予測時間に亘る患者の血糖値G(t) の今後の傾向を、第1の数学的モデル(501) に基づき予測することができる処理・制御ユニット(401) を備えており、
前記第1の数学的モデルは、入力として、
患者のエネルギー消費の時間変化を表す変数EE(t) 、
患者のインスリンオンボードの量の時間変化を表す変数IOB(t)、及び
患者の炭水化物オンボードの量の時間変化を表す変数COB(t)
をとり、
前記第1の数学的モデル(501) はブラックボックスタイプのモデルであり、すなわち、患者の身体で機能する既知の様々な生理機構を考慮せず、出力変数G(t)に対する入力変数EE(t) 、入力変数IOB(t)及び入力変数COB(t)の作用を観察することによってのみ定められる非生理学的モデルであり、
動作中、前記処理・制御ユニット(401) は、患者によって摂取される炭水化物の量の時間変化を表す信号CHO(t)と、患者に注射するインスリンの量の時間変化を表す信号I(t)とを受信し、前記処理・制御ユニット(401) は、
Kは1より大きい整数であり、kは0〜Kの範囲内の整数であり、hIOBは、血糖の吸収に対する注射するインスリンの作用の時間変化を表す作用関数であり、hCOBは、血糖に対する摂取される炭水化物の作用の時間変化を表す作用関数であることを特徴とする自動システム。 - 前記第1の数学的モデル(501) は、
G(t)=a.yG+b.uEE+c.uIOB+d.uCOB
として定められており、
tは離散化された時間変数であり、a=[a1, ..., ana]は次元naのパラメータのベクトルであり、naは1以上の整数であり、b=[b1, ..., bnb]は次元nbのパラメータのベクトルであり、nbは1以上の整数であり、c=[c1, ..., cnc]は次元ncのパラメータのベクトルであり、ncは1以上の整数であり、d=[d1, ..., dnd]は次元ndのパラメータのベクトルであり、ndは1以上の整数であり、yG=[G(t−1), ..., G(t−na)]は次元naの回帰ベクトルであり、uEE =[EE(t−nk1), ..., EE(t−nk1−nb)]は次元nbの回帰ベクトルであり、nk1 は1以上の整数であり、uIOB=[IOB(t−nk2), ..., IOB(t−nk2−nc)]は次元ncの回帰ベクトルであり、nk2 は1以上の整数であり、uCOB=[COB(t−nk3), ..., COB(t−nk3−nd)]は次元ndの回帰ベクトルであり、nk3 は1以上の整数であることを特徴とする請求項1に記載の自動システム。 - naは[1,15]の範囲内にあり、nbは[1,15]の範囲内にあり、ncは[1,15]の範囲内にあり、ndは[1,15]の範囲内にあり、nk1 は[1,15]の範囲内にあり、nk2 は[1,15]の範囲内にあり、nk3 は[1,15]の範囲内にあることを特徴とする請求項2に記載の自動システム。
- 患者の身体活動を測定するための測定デバイス(403) を更に備えており、
前記第1の数学的モデル(501) の入力変数EE(t) を、前記測定デバイス(403) の出力データPA(t) に基づき、前記処理・制御ユニット(401) によって計算することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の自動システム。 - 前記測定デバイス(403) は患者の動きのモーションセンサ(405) を有していることを特徴とする請求項5に記載の自動システム。
- 前記測定デバイス(403) は患者の心拍数の心拍センサ(407) を更に有していることを特徴とする請求項6に記載の自動システム。
- 前記処理・制御ユニット(401) は、予測時間に亘る患者の血糖値G(t) の今後の傾向を、前記第1の数学的モデル(501) に基づき予測し、前記第1の数学的モデルによって予測される血糖値G(t)が所望の範囲内にあるか否かを決定し、前記第1の数学的モデルによって予測される血糖値G(t)が前記所望の範囲から逸脱している場合、アラームを作動させるように構成されていることを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の自動システム。
- 血糖センサ(101) 及びインスリン注射デバイス(103) を更に備えており、
前記処理・制御ユニット(401) は、第2の数学的モデル(201) に基づき患者の血糖値の今後の傾向を予測し、予測結果を考慮して前記インスリン注射デバイス(103) を制御することができ、
前記処理・制御ユニット(401) は、
a) 過去の観察時間中に前記血糖センサ(101) によって測定された血糖値の履歴を考慮して、前記第2の数学的モデル(201) を自動的に較正する較正ステップを実行し、
b) 前記較正ステップの終わりに、前記第1の数学的モデル(501) に基づき、患者の血糖値の今後の傾向の第1の予測を行い、前記第2の数学的モデル(201) に基づき、同一の前記予測時間に亘る患者の血糖値の今後の傾向の第2の予測を行い、
c) 前記第1の予測の結果と前記第2の予測の結果との偏差を表す少なくとも1つの数値指標を計算し、
d) 前記数値指標の値に応じて、前記第2の予測の結果を考慮して前記インスリン注射デバイス(103) を制御するか、又は前記第2の予測の結果を考慮せずに前記インスリン注射デバイス(103) を制御する
ように構成されていることを特徴とする請求項1〜9のいずれか1つに記載の自動システム。 - 前記第2の数学的モデル(201) は、複数の状態変数の時間変化について記述する微分方程式系を有する生理学的モデルであることを特徴とする請求項10に記載の自動システム。
- 前記第2の数学的モデル(201) を自動的に較正する較正ステップa)は、前記生理学的モデルに基づき推定される血糖値と前記血糖センサ(101) によって測定される血糖値との、過去の観察時間中の誤差を表す量を最小化することにより、前記微分方程式系のパラメータを推定するステップを有することを特徴とする請求項11に記載の自動システム。
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