JP2022514607A - 血糖測定値のパターン認識エンジン - Google Patents

Abstract

本明細書は、血糖測定値におけるパターンを認識するためのシステム、方法、および装置に関する。第１の態様によれば、本明細書は、コンピュータ実装された血糖分析方法であって：複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの複数のサブインターバルを識別する工程と；識別されたサブインターバルの第１のサブインターバルでの血糖測定値と識別されたサブインターバルの第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程と；時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；推定された時間的関係に関する提案される原因因子を出力する工程とを含む方法を開示する。【選択図】図１

Description

本明細書は、血糖測定値におけるパターンを認識するためのシステム、方法、および装置に関する。

自己監視血糖データ（ＳＭＢＧ）の検討は、血糖値、低血糖および高血糖率の構造化された評価のための重要な手段である。これは、療法決定を導く上で重要な役割を果たすことができる。

医療従事者（ＨＣＰ）は時間の制約を抱え、ＳＭＢＧデータを体系的にダウンロードして検討する機会がないことがある。さらに、一部の分析およびレポートは十分に有用でない、または理解しにくいことがあり、その結果、異なるＨＣＰが、同じデータについて根本的に異なる解釈をすることがある。

第１の態様によれば、本明細書は、コンピュータ実装された血糖分析方法であって：複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの複数のサブインターバルを識別する工程と；識別されたサブインターバルの第１のサブインターバルでの血糖測定値と識別されたサブインターバルの第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程と；時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；推定された時間的関係に関する提案される原因因子を出力する工程とを含む方法を開示する。

複数の時間フレームは連続していることがある。

複数の時間フレームは各々、１日の持続時間を有することがあり、サブインターバルは最大で３時間の期間であることがある。複数の時間フレームは各々、１週の持続時間を有することがあり、サブインターバルは最大で１日であることがある。

この方法は、血糖測定グラフを生成するために、複数の時間フレームの各々から血糖測定値をプロットする工程をさらに含むことがある。時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程は、血糖測定グラフを出力することを含み、モーダル期間の決定された１つまたはそれ以上のサブインターバルは、血糖値測定グラフ内で強調表示される。複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をプロットする工程は、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をオーバーレイして、モーダル期間を生成することを含むことがある。

閾値条件は、サブインターバル内の低血糖および／または高血糖の血糖測定値の数および／または密度であることがある。

第１のサブインターバルでの血糖測定値と第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程は：血糖測定値の合致する対を決定することであって、合致する対は、第１のサブインターバルでの血糖測定値および第２のサブインターバルでの血糖測定値を含むことと；合致する対の総数が閾値条件を超えているかどうかを判定することと；肯定的判定の場合、識別されたパターンを含む決定された傾向間の時間的関係を推測することとを含むことがある。

血糖測定値の合致する対を決定することは：第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプを、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプと比較することと；第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプが、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプに対応する場合、合致する対を決定することとを含むことがある。

この方法は、第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間のタイムラグを決定する工程と；タイムラグが閾値期間を超えている場合、第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間に時間的関係がないことを示す工程とをさらに含むことがある。

この方法は：複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する追加データを受信する工程と；追加データに少なくとも一部基づいて、時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルに関する提案される原因因子を決定する工程とをさらに含むことがある。追加データは、インスリン用量データ；患者が行った運動に関するデータ；食物摂取データ；および／または生理学的測定値／データ：のうちの１つまたはそれ以上を含むことがある。

第２の態様によれば、本明細書は、装置であって：１つまたはそれ以上のプロセッサと；メモリとを含み、メモリは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたときに装置に本明細書で述べる任意の方法を実行させるコンピュータ可読命令を含む、装置について記載する。

第３の態様によれば、本明細書は、コンピュータによって実行されたときにコンピュータに本明細書で述べる方法のいずれかを実行させるコンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品について記載する。

次に、添付図面を参照して非限定的な例として例示的実施形態を述べる。

血糖測定値を分析するためのシステムの一例を示す図である。 血糖値分析方法の一例の流れ図である。 血糖測定値のモーダル日の一例を示す図である。 血糖測定値のモーダル週の一例を示す図である。 血糖測定値の履歴傾向グラフの一例を示す図である。 ユーザデバイスの例示的な電子回路を示す図である。

自己監視血糖データ（ＳＭＢＧ）のデータパターンの解釈は、血糖コントロール不良の理由を明らかにし、可能な管理戦略を提案することができる。普通であれば識別されないことがあるパターンを迅速に強調表示して解釈することによってＳＭＢＧデータの有用性を最大化するツールをＨＣＰに提供することが望ましい。これは、血糖（ＢＧ）レベルを定期的に検査する患者のモチベーションを維持するのにも役立つ。

通常、自己監視血糖測定の平均頻度は、インスリン治療を受けていない患者では１日あたり０．５回程度の血糖測定回数であり、インスリン治療を受けている患者では１日あたり１～２回の血糖測定回数である。本明細書で述べるパターン認識方法およびシステムを使用して、そのような疎データを分析して、患者の血糖レベルを監視する医療従事者などのユーザに、臨床的に有用な情報を提供することができる。日常の臨床診療における本明細書で述べるパターン認識方法およびシステムの実装は、パターン原因のプロンプトと共に、治療決定および患者教育を支援し、それにより低血糖、高血糖、および過度の血糖変動のリスクを最小限に抑えることができる。

図１は、血糖測定値を分析するためのシステム１００の一例を示す。

このシステムは、個人／患者に関係する血糖測定値を受信するように構成されたユーザコンピューティングデバイス１０２を含む。ユーザデバイス１０２は、血糖測定値を分析し、所与の期間にわたる血糖測定値における臨床的に重要な血糖パターンを識別するように構成される。ユーザデバイス１０２は、血糖測定値の各組の間の時間的関係を識別するように構成される。いくつかの実施形態では、期間は、モーダル期間であり得る。ユーザデバイス１０２は、受信された血糖測定値に基づいて、個人／患者の血糖レベルの考えられる原因因子についての提案を提供するように構成される。

ユーザデバイス１０２は、たとえば図２に関連して述べるように、本明細書で述べる方法のいずれかを実行するように構成される。これらの方法は、ユーザデバイス１０２で実行される１つまたはそれ以上のアプリケーションによって行われる。

ユーザデバイス１０２は、たとえば、以下の任意のものでよい：携帯電話やタブレットコンピュータなどのモバイルデバイス；パーソナルコンピュータ；ラップトップ；携帯情報端末；「スマート」デバイス；および／または専用の血糖監視デバイス。そのようなユーザデバイス１０２の一例は、図６に関連して以下に述べる。

ユーザデバイス１０２のユーザは、いくつかの実施形態では、医療従事者（ＨＣＰ）でよい。他の実施形態では、ユーザは、血糖測定を行う個人／患者でよい。ユーザがＨＣＰであるかどうかに基づいて、患者の治療の最適化を支援するためのシステムを使用して、またはユーザが患者であるかどうかに基づいて、自分の血糖測定値を自己監視するためのシステムを使用して、様々な情報および／または提案が提供される。たとえば、自己監視のためのシステムを使用する患者には、ＨＣＰの場合と比較して、より短い期間（たとえば１日）を網羅するより単純なインターフェースが提供され、提案される原因因子は狭い時間フレームに制限され、よりコンテキスト的であり、および／またはより一般的なレベルで提供される（たとえば「今週、あなたは何度か低血糖がありました。療法／食事時間などに何らかの変化がありました。ＸＸＸを提案できます」または「あなたが食事の約３０分後にインスリンを摂取していることが分かりました。最良の血糖コントロールのために、食事の開始時にインスリンを摂取することを提案することができます」）。対照的に、ＨＣＰは、より長期間（たとえば、数週間または数か月）にわたる履歴傾向データおよび／またはモーダル期間（たとえばモーダル日または週）に関連するデータを提供される。ＨＣＰに提供される提案される原因因子は、より広範囲の考えられる原因因子を含み、患者に提供されるものよりも詳細であり得る。したがって、ユーザが患者であるかＨＣＰであるかに基づいて、同一の、同様の、または異なるメッセージが提供される。

本システムは、１つまたはそれ以上の血糖測定デバイス１０４をさらに含むことがある。血糖測定デバイス１０４は、患者の血糖レベルを検査するように動作可能である。血糖レベルは、血糖測定デバイス１０４によって記録され、ユーザデバイス１０２に送信される。この血糖測定データは、ネットワーク１０６を介してユーザデバイス１０２に転送される。ネットワークは、たとえばインターネットおよび／またはローカルエリアネットワークでよい。代替または追加として、血糖測定値は、たとえばグラフィカルユーザインターフェースを介して、ユーザデバイス１０２に手動で入力することができる。いくつかの実施形態では、血糖測定値は、たとえば血糖測定デバイス１０４とユーザデバイスとの間のＵＳＢ接続を介して、血糖測定デバイス１０４から直接伝送される。血糖データは、別個の「ハブ」デバイスを介してユーザデバイス１０２に転送されることもある。

ユーザデバイス１０２は、患者に関連する追加のデータを受信するようにさらに構成される。そのような追加データの例には以下のものが含まれる：患者が摂取した薬剤の詳細；患者が摂取したインスリン用量；たとえばアクティビティトラッカによって収集される、患者が行った運動に関連するデータ；患者の食物摂取；および／または患者に関連する他の生理学的測定値。これらの追加データは、患者の血糖レベルの考えられる原因因子についての提案を洗練するために使用される。たとえば、低血糖／高血糖イベントはインスリン用量と相関していることがあり、患者のインスリン用量が正しくないことを示す。

図２は、血糖値分析方法の一例の流れ図を示す。この方法は、１つまたはそれ以上のプロセッサと、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたときにコンピューティングデバイス／システムに方法を実行させるコンピュータ可読命令を含むメモリとを含むコンピューティングデバイス／システムによって実装される。

操作２．１では、複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値が受信される。

血糖測定値は、血糖測定デバイス１０４からたとえばネットワークを介してユーザデバイス１０２で受信される。代替または追加として、血糖測定値は、ユーザによってユーザデバイス１０２に手入力される。血糖測定値は、継続的に（すなわち各測定が行われるときに）受信される。代替として、血糖測定値は、血糖測定値のバッチとして受信される。

各血糖測定値は、血糖測定が行われた日時を示すタイムスタンプに関連付けられる。各血糖測定値は、測定値が取得されたそれぞれの患者にさらに関連付けられる。

時間フレームは各々、時間間隔を有する。時間フレームは各々、等しい持続時間でよい。たとえば、時間フレームは、１日、１週間、または１か月の持続時間でよい。時間フレームは、連続する数日または数週など、連続する時間間隔でよい。いくつかの実施形態では、複数の時間フレームが及ぶ合計期間は、最長で４週間である。これは通常、血糖測定がいつ、どのように、および／またはなぜ行われたかに関するコンテキスト情報など、血糖測定に関連する情報を患者が確実に思い出すことができる最長期間である。これにより、医療従事者は、収集された血糖測定値に基づいて患者に関する仮説を裏付けることができる。

いくつかの実施形態では、複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する追加データが受信される。そのような追加データの例には以下のものが含まれる：患者が摂取したインスリン用量；たとえばアクティビティトラッカによって収集される、患者が行った運動に関連するデータ；患者の食物摂取；および／または患者に関連する他の生理学的測定値。これらの追加データは、患者の血糖レベルの考えられる原因因子の提案を洗練するために使用される。たとえば、低血糖／高血糖イベントはインスリン用量と相関していることがあり、患者のインスリン用量が正しくないことを示す。

任意選択の操作２．２では、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値がプロットされて、血糖測定グラフが生成される。

いくつかの実施形態では、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をプロットすることは、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をオーバーレイして、モーダル期間を生成することを含むことがある。

モーダル期間は、等しい期間の単一のコピーとして重ね合わされた１組の期間（すなわち時間フレーム）のすべての血糖測定値を含む。これは、複数の時間フレームからの多くの血糖測定値と考えることができる。たとえば、モーダル期間は、第１の時間フレーム／時間間隔中に取得された第１の組の血糖測定値と、それにオーバーレイされた、第１の時間フレーム／時間間隔と等しい持続時間の重複しない第２の時間フレーム／時間間隔中に取得された第２の組の血糖測定値とを含むことがある。モーダル期間を作成するために、追加の別個の時間フレームからのさらなる血糖測定値が、第１および第２の組の血糖測定値にオーバーレイされることもある。

たとえば、複数の日にわたって取得された血糖測定値を含む１組の血糖測定値が重複されて、モーダル日を形成する。モーダル日の一例は、図３に関連して述べる。別の例では、複数の週にわたって取得された血糖測定値を含む１組の血糖測定値が重複されて、モーダル週を形成する。モーダル週の一例は、図４に関連して述べる。

いくつかの実施形態では、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をプロットすることは、連続する期間にわたって血糖測定値をプロットして、傾向グラフを生成することを含むことがある。

履歴傾向チャートは、順次に配置された時間フレームからの血糖測定値のプロットを含む。履歴傾向チャートは、患者の血糖測定値の履歴を表示する。履歴傾向チャートの一例が図５に示されている。履歴傾向チャートは、ある範囲の時間にわたる血糖測定値のプロットを示す。履歴傾向グラフでは、高血糖／低血糖イベント再発の平均が、所与の期間、たとえば３か月以内にわたって計算される。再発回数が多い週が強調表示され、すなわち、低血糖および高血糖イベントの平均回数が週平均を超えている週を識別する。

操作２．３で、複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値が識別される。

低血糖の血糖測定値は、低血糖閾値血糖値を下回る血糖測定値を含む。低血糖閾値は、血糖値が監視されている患者に応じて選択される。たとえば、閾値は、６０～９０ｍｇ／ｄｌの範囲内の血糖値でよい。低血糖閾値の一例は、７０ｍｇ／ｄｌ（３．９ｍｍｏｌ／Ｌ）である。さらなる閾値は、当業者によく知られている。モーダル期間内の血糖測定値は、低血糖閾値と比較され、低血糖閾値を下回る値を有する血糖測定値は、低血糖の血糖測定値とみなされる。

高血糖の血糖測定値は、高血糖閾値血糖値よりも高い血糖測定値を含む。高血糖閾値は、血糖値が監視されている患者に応じて選択される。たとえば、閾値は、１６０～２２０ｍｇ／ｄｌの範囲内の血糖値でよい。高血糖閾値の一例は、１８０ｍｇ／ｄｌ（１０ｍｍｏｌ／Ｌ）である。さらなる閾値は、当業者によく知られている。モーダル期間内の血糖測定値は、高血糖閾値と比較され、高血糖閾値を上回る値を有する血糖測定値は、高血糖の血糖測定値とみなされる。

操作２．４で、閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの１つまたはそれ以上のサブインターバルが決定される。

モーダル期間が使用される実施形態では、この方法は、再発の概念を使用して、血糖測定値の傾向を識別する。モーダル期間のサブインターバルでの高血糖および／または低血糖の血糖測定値の反復を使用して、血糖測定値の傾向／パターンを示すことができる。閾値条件を満たすモーダル日のサブインターバルを、本明細書では、モーダル期間の「重要サブインターバル」と呼ぶ。モーダル期間は、モーダル期間全体にわたって患者の挙動に特定の「再現性」があることを前提とする。このため、パターンは、同様の時間帯／曜日に識別される。

履歴傾向チャートは、パターンが存在する可能性がある患者血糖履歴の最近の数週間／数か月間の特定のサブインターバル（たとえば週／期間）を識別することを狙いとする。これらは「再現性」を示唆するのではなく、医療提供者が患者と協力して原因因子を識別し、処方への適応または行動の変化の観点から一緒に対処する機会となり得る。

サブインターバルは、一定の期間でよい。たとえば、モーダル日は、最大３時間のサブインターバルを使用することがある。一般に、モーダル期間は、任意の適切な長さのサブインターバルを使用することがある。一定のサブインターバルが、重要サブインターバル、すなわち閾値条件を満たすサブインターバルを識別するためのローリング窓として使用される。

さらなる例では、モーダル週では各曜日を見ることができ、曜日のローリング期間を有する。ローリング期間は、たとえば３時間の窓でよい。たとえば、モーダル期間が１日の場合、期間は３時間でよく、ローリング窓は１分である。

血糖測定値のパターンは、閾値条件が満たされるモーダル期間内の時間のサブインターバルまたは履歴血糖測定値、すなわち重要サブインターバルを識別することによって認識される。閾値条件は、所与の長さの時間のサブインターバル内の低血糖および／または高血糖の血糖測定値の閾値数でよい。

たとえば、最大３時間のモーダル期間内に、少なくとも２つの低血糖の血糖測定値が識別されるとき、重要サブインターバルとみなされる。代替または追加として、最大３時間のモーダル期間での期間内に、少なくとも３つの高血糖の血糖測定値が識別されるとき、重要サブインターバルとみなされる。

閾値条件は、代替または追加として密度閾値を含むことがある。サブインターバル内の低血糖および／または高血糖の血糖測定値の密度が閾値密度よりも高い場合、そのサブインターバルは、重要サブインターバルとみなされる。閾値密度は、モーダル日における低血糖および／または高血糖の血糖測定値の平均密度に基づくことがある。たとえば、重要サブインターバルは、低血糖および／または高血糖の血糖測定値の密度が、同じ期間内の血糖値の合計に対して有意に高いときに検出される。閾値密度は、その期間にわたる平均密度に基づいて設定される。閾値密度は、平均密度に１よりも大きい数を掛けたものでよく、たとえば平均密度の１５０％でよい。これは、窓を一度に１回の観測ぶんだけ進めることによって計算される。

例示的な例として、この方法は、３つ以上の低血糖値を有する時間フレーム内の３つのサブインターバルを識別することがある。たとえば、サブインターバル１：５個の低血糖値（２．５時間）、サブインターバル２：２個の低血糖値（３時間）、およびサブインターバル３：４個の低血糖値（３時間）。それらの値の密度は、その日に関する平均低血糖密度と比較される。たとえば、その日に関する低血糖値の総数が２０である場合（すなわち、１１個がサブインターバル内にあり、９個はサブインターバル内にない）、１時間あたり２０／２４個の低血糖イベントの密度を決定する。これらは、サブインターバルの密度と比較される。

この例では、３つのサブインターバルの密度はそれぞれ以下のようになる：２、０．６７、および１．３３。閾値密度（ユーザ／ＨＣＰによって設定される）に基づいて、システムは、サブインターバル１および３をパターンとして強調表示し、サブインターバル２は、その密度（０．６７イベント／時間）が一日密度よりも低いので省略する。

平均密度に係数が適用され（たとえば、１３０％、１４０％、１５０％など）、それにより、サブインターバルをパターンとみなすためには、サブインターバル密度が平均の一日密度よりも高くなければならない；これは、閾値数を満たすサブインターバル内のイベントの絶対数（たとえば２つの低血糖または３つの高血糖イベント）に追加されることがある。

時間フレームを使用して互いに短時間で反復測定を行うと、再発を使用して識別されるモーダル日の重要サブインターバルの信頼性、および傾向が低下することがある。いくつかの実施形態では、リアルタイムで互いの閾値期間内にある、同じ時間間隔で取得された測定値は、閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在するモーダル期間のサブインターバルを決定する目的で、単一のイベントとして処理される。たとえば、互いの３０分以内に取得された２つ以上の血糖測定値は、単一のイベント／測定値として処理される。

いくつかの実施形態では、重要サブインターバルを識別するために、血糖測定値の閾値数と閾値密度との両方が満たされる必要がある。

パターンを識別するために、モーダル期間／時間フレーム内の血糖測定値についてさらなる分析を行うことができる。たとえば、識別されたサブインターバル間の時間的関係が識別される。時間的関係は、低血糖および／または高血糖の血糖測定値のパターン間の因果関係を推測し、考えられる原因因子を提案するために使用される。

操作２．５で、モーダル期間の決定された１つまたはそれ以上のサブインターバルが出力される。識別された重要サブインターバルは、モーダル期間のグラフに出力され、重要サブインターバルが強調表示される。そのような出力の例が図３～５に示されている。これらのイベントの絶対頻度および相対頻度に基づく低血糖および／または高血糖の重要パターンは、医療従事者が血糖測定値の分析にすでに使用しているレポートにオーバーレイされる。

操作２．６で、時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルおよび／または識別されたパターンに関する提案される原因因子が出力される。

時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルおよび／または識別されたパターンの原因因子が何であるかについての提案がＨＣＰ／患者に提供される。これらは、これらの血糖パターンを引き起こしている可能性がある考えられる理由など、患者との対話で焦点を当てるべき分野を含むことがある。患者には、識別された１つまたはそれ以上のパターンに関連するメッセージが、識別されたパターンに基づいて考えられる提案と共に提供される。たとえば、患者には、識別されたパターンに基づいて自分の毎日のルーチンを調整する方法についての提案が提供される。患者に提供されるメッセージは、たとえば、その日の特定の時間フレームにおける、個々のイベント、数日または数週間にわたるデータのパターンに関連することがある。

提案は、血糖測定値の対話型グラフ（たとえば、モーダル期間のグラフまたは履歴傾向チャート）によって提供される。たとえば、ＨＣＰは、ユーザデバイス１０２の対話型ユーザインターフェースを介して、グラフ上の識別されたパターンを選択することができる。ポップアップウィンドウが現れ、ＨＣＰが選択可能な、患者の療法に関連するオプションが提示されることがある。たとえば、ＨＣＰは、基礎のみ（ｂａｓａｌ－ｏｎｌｙ）、経口薬、基礎－追加（ｂａｓａｌ－ｂｏｌｕｓ）などを選択することができる。

識別されたパターン／識別されたサブインターバル（およびＨＣＰによって入力された情報）に基づいて、システムは、パターンを引き起こしている可能性がある考えられる理由のリストを示す。たとえば、ＨＣＰは、ユーザデバイス１０２のユーザインターフェースを介してメッセージを提供される。一例として、メッセージは以下のようなものであり得る。「（４週）期間中またはその直前に：
・療法の変化または不規則性、たとえば新しい処方、より高い基礎インスリン用量、注射時間の変化があった。
・ライフスタイルの変化や不規則性、たとえば、より多くの運動／ウォーキング、特に夕食時の食事抜きがあった。
・その他、たとえばシフト制勤務があった」

患者には、コンテキストメッセージとして提案が提供される。たとえば、「食事の約３０分後にインスリンを摂取していることが分かりました。最良の血糖コントロールのために、食事の開始時にインスリンを接種することを提案することができます」。コンテキストメッセージは、提供される患者関連の追加情報、たとえば食事時間、運動時間および期間、および／またはインスリン投与時間および値に基づくことがある。

提案される原因因子は、血糖測定値で識別された時間的関係のタイプに基づいて提供される。あり得る時間的関係および関連する原因因子のデータベースが提供される。データベースを使用して、識別された時間的関係を１つまたはそれ以上の原因因子と照合することができる。代替または追加として、原因因子のデフォルトセットが提供される。いくつかの実施形態では、合致する時間的関係がデータベースに見つからない場合、デフォルトセットに戻される。

提案される原因因子は、提供される追加データに少なくとも一部基づいて提供される。たとえば、追加データのパターンは、追加データのタイムスタンプに基づいて識別され、および／または対応する血糖測定値と照合される。追加データのタイプおよびその値に基づいて、血糖測定値の原因因子が提案される。そのような原因因子には、たとえば以下のものが含まれることがある：不正確なインスリン用量；食事要因；食事時間；過食／拒食；運動の過剰／不足；および／または根本的な生理学的状態。

操作２．４に関連して前述したように、パターンを識別するために、モーダル期間での血糖測定値についてさらなる分析を行うことができる。たとえば、パターンと傾向との時間的関係が識別される。これらは、低血糖および／または高血糖の血糖測定値のパターン間の因果関係を推測するために使用される。

たとえば、識別された重要サブインターバルに基づいて、モーダル期間内で、低血糖－高血糖、高血糖－低血糖、低血糖－低血糖、および／または高血糖－高血糖の血糖測定値のパターンを識別することができる。これらのパターンは、第１の重要サブインターバルでの低血糖または高血糖イベントの第１のパターンと、それに続く第２の重要サブインターバルでの低血糖または高血糖イベントの第２のパターンとを含む。

２つの重要サブインターバル間のパターンを識別するために、時間フレームの第１のサブインターバルでの複数の低血糖または高血糖の血糖測定値が識別される。次いで、時間フレームの第２のサブインターバルでの複数の低血糖または高血糖の血糖測定値が識別される。第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプが、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプと比較される。血糖測定値の任意の対（１つは第１のサブインターバルから、もう１つは第２のサブインターバルから）に関するタイムスタンプが互いに対応する（たとえば、同じ日から取得されている）場合、それら２つの測定値は合致される。合致の総数が閾値を超えている場合、パターンが識別される。閾値は、たとえば、第１または第２のサブインターバルにおける血糖測定値の総数に対する割合（たとえば５０％）でよい。

たとえば、モーダル日には、システムは午前８時～１０時の間に４つの低血糖値を有する第１の重要サブインターバルを識別することがある。次いで、午後１１時から午後１時の間に５つの高血糖値を有する第２の重要サブインターバルが識別される。次いで、システムは、第１のサブインターバルでの値のうち、第２のサブインターバルでの対応する「合致」を有する値の数を調べる。この数が閾値条件を満たす場合、低血糖パターンと高血糖パターンとの間に相関がある；システムは、高血糖パターンを引き起こしているのは低血糖パターンである可能性が高いと推測することができる。

言い換えると、血糖測定値での識別された重要サブインターバルは、パターンの構成成分が因果関係を持っているかどうか、すなわち第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間に因果関係があるかどうかを判定するために処理される。たとえば、モーダル期間を一見すると、パターンは相互に関連しているように見えることがあるが、実際には、血糖測定値は異なる時間フレームの一部であることがある。

識別されたパターンは、第１の重要サブインターバルと第２の重要サブインターバルとが時間的に対応するかどうかを確認するためにチェックされる。第１の重要サブインターバルでの血糖測定値が、第２の重要サブインターバルでの血糖測定値と同じ時間フレームからのものである場合、２つのサブインターバルの間に因果関係／時間的関係が確立される。

たとえば、この方法は、第２のサブインターバルでの血糖測定値が第１のサブインターバルでの血糖測定値と同じ時間フレームから取得されているかどうかに基づいて、第１のサブインターバルでの血糖測定値を第２のサブインターバルでの血糖測定値と対化することを試みることを含むことがある。閾値数の対が作成されると、２つのサブインターバル間の時間的／因果関係が識別される。閾値数は、たとえば一定数でよく、または第１のサブインターバルまたは第２のサブインターバルにおける血糖測定値の数に対する割合でよい。

時間的関係が識別されると、モーダル期間の表現内で強調表示される。たとえば、モーダル日のグラフにアウトラインが示される。

２つ以上のパターン間の時間的関係を決定することは、２つのサブインターバル間のタイムラグを決定することをさらに含むことがある；タイムラグが閾値期間を超える場合、２つのサブインターバル間に時間的関係がないことを示す。たとえば、第１のサブインターバルが第１の時間にまたがり、第２のサブインターバルが第２の時間にまたがる場合、タイムラグは、第１のサブインターバルの終了時点と第２のサブインターバルの開始時点との差から計算され、またはサブインターバルの時間的順序によってはその逆である。

図３は、血糖値測定値のモーダル日の一例を示す。モーダル日は、グラフ３００として表される。ｘ軸３０２に沿って時間が表され、ｙ軸３０４に沿って血糖測定値が表される。グラフ３００は、１組の時間フレームから取得された複数の血糖測定値を含む。各時間フレームは、１日の持続時間である。モーダル日を生成するために、時間フレームがオーバーレイされている。

低血糖の血糖閾値３０６は、下側の破線で示されている。この線よりも下の血糖測定値は、低血糖の血糖測定値として識別される。

高血糖の血糖閾値３０８は、上側の破線で示されている。この線よりも上の血糖測定値は、高血糖の血糖測定値として識別される。

高血糖の重要サブインターバルは、高血糖の血糖測定値のクラスタを取り囲む影付きの領域３１０によって示されている。低血糖の重要サブインターバルは、低血糖の血糖測定値のクラスタを取り囲むハッチングされた領域３１２によって示される。

パターンは、患者が低血糖（たとえば＜７０ｍｇ／ｄｌ）または高血糖（たとえば＞１８０ｍｇ／ｄｌ）エピソードをより頻繁に有する時間帯を強調表示し、これは、患者の毎日のルーチンに関連していることがある。発生は、最大４週間の期間にわたって計算される。最大３時間の期間内に少なくとも２回の低血糖もしくは３回の高血糖の血糖測定値が識別されたとき、および／または低血糖もしくは高血糖の血糖測定値の密度が平均よりも高いとき、パターンが検出される。

中央値の血糖測定線３１４が、７５パーセンタイル線３１６および２５パーセンタイル線３１８と共に示されている。

図４は、血糖値測定値のモーダル週の一例を示す。モーダル週は、グラフ４００として表される。ｘ軸４０２に沿って時間が曜日（たとえば日曜日から土曜日）で表され、ｙ軸４０４に沿って血糖測定値が表される。

モーダル週に関する血糖測定値の１日平均４１０が各日ごとにプロットされ、モーダル週の当該日の血糖測定値の５０％が含まれる平均前後の範囲を表すバー４１２も示されている。バーから上下に伸びる線は、血糖測定値の１０～９０％の範囲を示す。モーダル週は、中央値の線４１４も示す。

重要サブインターバル４０６、４０８が強調表示され、患者が低血糖または高血糖エピソードをより頻繁に有する曜日を示し、これは、患者の毎週のルーチンに関連している可能性がある。パターンは、低血糖または高血糖エピソードの発生が数週間にわたって同じ曜日において一貫していること、および週平均と比較したときに同じ曜日に有意に高いことを必要とする。

図５は、血糖測定値の履歴傾向チャートの一例を示す。履歴傾向チャートは、グラフ５００として表される。ｘ軸５０２に沿って時間が表され、ｙ軸５０４に沿って血糖測定値が表される。この履歴傾向チャートは、患者の血糖測定値の履歴を表示する。選択された期間中、低血糖および高血糖イベントの平均数が週平均を超える週を示す。

時間軸は、１か月以上または数週間などの連続した期間にまたがる。血糖測定値はグラフ内に点として示され、高血糖および低血糖の血糖値が強調表示されている。時間の重要サブインターバル５０６、５０８が強調表示されている。

図６は、ユーザデバイス１０２の例示的な電子回路を示す。ユーザデバイス１０２の電子回路システム６００は、プロセッサ装置６０２を含む。プロセッサ装置６０２および他のハードウェア構成要素は、システムバス（図示せず）を介して接続される。各ハードウェアコンポーネントは、直接またはインターフェースを介してシステムバスに接続される。電源６０４は、電子回路システムに電力を供給するように配置される。

プロセッサ装置６０２は、電子回路システム６００の他のハードウェア構成要素の動作を制御する。プロセッサ装置６０２は、任意の種類の集積回路でよい。プロセッサ装置６０２は、たとえば汎用プロセッサでよい。プロセッサ装置６０２は、シングルコアデバイスまたはマルチコアデバイスでよい。プロセッサ装置６０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）または汎用処理装置（ＧＰＵ）でよい。代替として、より専門的なユニット、たとえばＲＩＳＣプロセッサ、またはファームウェアが組み込まれたプログラマブルハードウェアでもよい。複数のプロセッサが含まれることもある。プロセッサ装置６０２は、処理手段とも呼ばれる。

電子回路システム６００は、ワーキングメモリまたは揮発性メモリ６０６を含む。プロセッサ装置６０２は、データを処理するために揮発性メモリ６０６にアクセスすることができ、メモリ内のデータの記憶を制御することができる。揮発性メモリ６０６は、任意のタイプのＲＡＭ、たとえばスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、またはフラッシュメモリでよい。複数の揮発性メモリが含まれることがあるが、図からは省略されている。

電子回路システムは、不揮発性メモリ６０８を含む。不揮発性メモリ６０８は、プロセッサ装置の通常動作を制御するための１組の動作命令６１０を記憶する。不揮発性メモリ６０８は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または磁気ドライブメモリなど任意の種類のメモリでよい。他の不揮発性メモリが含まれていることもあるが、図からは省略されている。

プロセッサ装置６０２は、動作命令６１０の制御下で動作する。動作命令６１０は、電子回路システム６００のハードウェア構成要素に関連するコード（すなわちドライバ）、およびユーザデバイスの基本的な動作に関連するコードを含むことがある。動作命令６１０はまた、不揮発性メモリ６０８に記憶された１つまたはそれ以上のソフトウェアモジュールを起動させることもある。一般に、プロセッサ装置６０２は、不揮発性メモリ６０８に恒久的または半恒久的に記憶された動作命令６１０のうちの１つまたはそれ以上の命令を実行し、動作命令の実行中に生成されるデータを一時的に記憶するために揮発性メモリ６０６を使用する。動作命令は、プロセッサ装置６０２によって実行されたとき、ユーザデバイスに本明細書で述べる任意の方法を実行させるコンピュータ可読命令を含むことがある。

プロセッサ装置６０２、揮発性メモリ６０６、および不揮発性メモリ６０８は、オフチップバスによって接続された別個の集積回路チップとして提供されるか、または単一の集積回路チップに提供される。プロセッサ装置６０２、揮発性メモリ６０６、不揮発性メモリ６０８は、マイクロコントローラとして提供される。

電子回路システム６００は、クロック６１２を含む。クロック６１２は、クロック水晶、たとえば水晶発振器でよい。クロック６１２は、プロセッサ装置６０２にクロック信号を提供するように構成された、プロセッサ装置６０２とは別個の構成要素でよい。プロセッサ装置６０２は、クロック６１２からの信号に基づいてリアルタイムクロックを提供するように構成される。代替として、クロック６１２は、プロセッサ装置６０２を含む単一の集積回路チップに提供されるクロック水晶でよい。

電子回路システム６００は、１つまたはそれ以上のネットワークインターフェース６１４を含む。ネットワークインターフェース６１４は、１つまたはそれ以上のコンピュータネットワークへのユーザデバイス１０２の接続、およびユーザデバイス１０２とネットワークの他の部材との間の双方向の情報交換を容易にする。これらのネットワークは、インターネット、ローカルエリアネットワーク、またはデータセンタおよび／またはコールセンタと通信するためにユーザデバイスによって必要とされる任意の他のネットワークを含むことがある。ネットワークインターフェース６１４は、イーサネットアダプタ、Ｗｉ－Ｆｉアダプタ、および／またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈアダプタなどのネットワークインターフェースコントローラを含む。ネットワークインターフェース６１４は、ネットワーク上のユーザデバイスを識別するための１つまたはそれ以上のネットワークアドレスに関連付けられる。１つまたはそれ以上のネットワークアドレスは、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、および／またはＩＰＸアドレスの形式でよい。ネットワークの他の部材は、血糖測定デバイス１０４を含むことがある。

いくつかの実施形態では、ユーザにおけるプロセッサ装置６０２は、本明細書で述べる１つまたはそれ以上の機能を実施するのに十分に強力ではないことがある。そうではなく、処理装置６０２は、ネットワークインターフェースを介して、より多くの計算能力を利用可能な追加のコンピュータシステムと通信するように構成される。プロセッサ装置６０２は、ユーザデバイスから追加のコンピュータシステムにデータを送信することができ、追加のコンピュータシステムの追加の計算能力を使用してデータを処理することができる。追加のコンピュータシステムは、この処理の結果を、さらなる処理のためにプロセッサ装置に戻すことができる。追加のコンピューティングシステムは、たとえばリモートコンピュータシステム、分散コンピュータシステム、またはデータセンタの一部でよい。

電子回路システム６００は、ディスプレイ６１６をさらに含む。ディスプレイ６１６をディスプレイドライバを介して処理装置６０２によって操作して、ユーザにグラフィカルユーザインターフェースを提供することができる。ディスプレイ６１６は、ＬＣＤ画面の形態でよい。代替として、ディスプレイ６１６は、ＬＥＤ画面の形態でよい。ディスプレイ６１６は、ユーザデバイス１０２に関連するステータス情報をユーザに提供する。そのようなステータス情報の例には、ユーザデバイスのモード、バッテリステータス、メモリステータス、ネットワーク接続ステータス、および／または接続されている外部電源の有無が含まれる。ディスプレイ６１６は、図２の方法の結果をたとえば図３～５のグラフの形で提供することができる。

電子回路システム６００は、スピーカ６１８を含むことがある。スピーカ６１８は、オーディオ変換器の一例である。スピーカ６１８は、話し言葉として、またはより一般的には任意の音として音声出力を提供するように作動させることができる。スピーカ６１８は、ユーザデバイス１０２および／または血糖測定デバイス１０４の使用に関する可聴フィードバックをユーザに提供することができる。この一例は、血糖測定デバイス１０４に血糖検査材料が不足しているという可聴表示である。いくつかの実施形態では、スピーカ６１８は、可聴リマインダをユーザに提供することがある。たとえば、スピーカ６１８は、スケジュールされた用量の薬剤を服用すること、または血糖測定値を記録することをユーザにリマインドすることができる。

電子回路システム６００は、１つまたはそれ以上の入力インターフェース６２０をさらに含む。入力インターフェース６２０は、ユーザがユーザデバイス１０２にデータを入力できるようにする。入力インターフェースの例には、タッチスクリーン、キーボード、テンキー、１つもしくは複数の専用ボタン、および／または音声認識エンジンが含まれる。

本明細書で述べる方法の実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組合せで実現することができる。これらは、図６に関連して述べたようなコンピュータによって実行されたときにコンピュータに本明細書で述べる方法の１つまたはそれ以上を実行させるコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム製品（たとえば磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイスに記憶されたソフトウェアなど）を含むことがある。

「薬物」または「薬剤」という用語は、本明細書では同義的に用いられ、１つもしくはそれ以上の活性医薬成分またはそれらの薬学的に許容可能な塩もしくは溶媒和物と、場合により薬学的に許容可能な担体と、を含む医薬製剤を記述する。活性医薬成分（「ＡＰＩ」）とは、最広義には、ヒトまたは動物に対して生物学的効果を有する化学構造体のことである。薬理学では、薬剤または医薬は、疾患の治療、治癒、予防、または診断に使用されるか、さもなければ身体的または精神的なウェルビーイングを向上させるために使用される。薬物または薬剤は、限定された継続期間で、または慢性障害では定期的に使用可能である。

以下に記載されるように、薬物または薬剤は、１つもしくはそれ以上の疾患の治療のために各種タイプの製剤中に少なくとも１つのＡＰＩまたはその組合せを含み得る。ＡＰＩの例としては、５００Ｄａ以下の分子量を有する低分子、ポリペプチド、ペプチド、およびタンパク質（たとえば、ホルモン、成長因子、抗体、抗体フラグメント、および酵素）、炭水化物および多糖、ならびに核酸、二本鎖または一本鎖ＤＮＡ（ネイキッドおよびｃＤＮＡを含む）、ＲＮＡ、アンチセンス核酸たとえばアンチセンスＤＮＡおよびＲＮＡ、低分子干渉ＲＮＡ（ｓｉＲＮＡ）、リボザイム、遺伝子、およびオリゴヌクレオチドが挙げられ得る。核酸は、ベクター、プラスミド、またはリポソームなどの分子送達システムに取り込み可能である。１つまたはそれ以上の薬物の混合物も企図される。

薬物または薬剤は、薬物送達デバイスでの使用に適合化された一次パッケージまたは「薬物容器」に包含可能である。薬物容器は、たとえば、１つもしくはそれ以上の薬物の収納（たとえば、短期または長期の収納）に好適なチャンバを提供するように構成されたカートリッジ、シリンジ、リザーバ、または他の硬性もしくは可撓性のベッセルであり得る。たとえば、いくつかの場合には、チャンバは、少なくとも１日間（たとえば、１日間～少なくとも３０日間）にわたり薬物を収納するように設計可能である。いくつかの場合には、チャンバは、約１か月～約２年間にわたり薬物を収納するように設計可能である。収納は、室温（たとえば、約２０℃）または冷蔵温度（たとえば、約－４℃～約４℃）で行うことが可能である。いくつかの場合には、薬物容器は、投与される医薬製剤の２つ以上の成分（たとえば、ＡＰＩと希釈剤、または２つの異なる薬物）を各チャンバに１つずつ個別に収納するように構成されたデュアルチャンバカートリッジであり得るか、またはそれを含み得る。かかる場合には、デュアルチャンバカートリッジの２つのチャンバは、人体もしくは動物体への投薬前および／または投薬中に２つ以上の成分間の混合が可能になるように構成可能である。たとえば、２つのチャンバは、互いに流体連通するように（たとえば、２つのチャンバ間の導管を介して）かつ所望により投薬前にユーザによる２つの成分の混合が可能になるように構成可能である。代替的または追加的に、２つのチャンバは、人体または動物体への成分の投薬時に混合が可能になるように構成可能である。

本明細書に記載の薬物送達デバイスに含まれる薬物または薬剤は、多くの異なるタイプの医学的障害の治療および／または予防のために使用可能である。障害の例としては、たとえば、糖尿病または糖尿病に伴う合併症たとえば糖尿病性網膜症、血栓塞栓障害たとえば深部静脈血栓塞栓症または肺血栓塞栓症が挙げられる。障害のさらなる例は、急性冠症候群（ＡＣＳ）、アンギナ、心筋梗塞、癌、黄斑変性、炎症、枯草熱、アテローム硬化症および／または関節リウマチである。ＡＰＩおよび薬物の例は、ローテリステ２０１４年（Ｒｏｔｅ Ｌｉｓｔｅ ２０１４）（たとえば、限定されるものではないがメイングループ１２（抗糖尿病薬剤）または８６（オンコロジー薬剤））やメルク・インデックス第１５版（Ｍｅｒｃｋ Ｉｎｄｅｘ，１５ｔｈ ｅｄｉｔｉｏｎ）などのハンドブックに記載されているものである。

１型もしくは２型糖尿病または１型もしくは２型糖尿病に伴う合併症の治療および／または予防のためのＡＰＩの例としては、インスリン、たとえば、ヒトインスリン、もしくはヒトインスリンアナログもしくは誘導体、グルカゴン様ペプチド（ＧＬＰ－１）、ＧＬＰ－１アナログもしくはＧＬＰ－１レセプターアゴニスト、はそのアナログもしくは誘導体、ジペプチジルペプチダーゼ－４（ＤＰＰ４）阻害剤、またはそれらの薬学的に許容可能な塩もしくは溶媒和物、またはそれらのいずれかの混合物が挙げられる。本明細書で用いられる場合、「アナログ」および「誘導体」という用語は、天然に存在するペプチドに存在する少なくとも１つのアミノ酸残基の欠失および／または交換によりおよび／または少なくとも１つのアミノ酸残基の付加により天然に存在するペプチドの構造たとえばヒトインスリンの構造から形式的に誘導可能な分子構造を有するポリペプチドを指す。付加および／または交換アミノ酸残基は、コード可能アミノ酸残基または他の天然に存在する残基または純合成アミノ酸残基のどれかであり得る。インスリンアナログは、「インスリンレセプターリガンド」とも呼ばれる。特に、「誘導体」という用語は、天然に存在するペプチドの構造から形式的に誘導可能な分子構造、たとえば、１つまたはそれ以上の有機置換基（たとえば脂肪酸）がアミノ酸の１つまたはそれ以上に結合したヒトインスリンの分子構造を有するポリペプチドを指す。場合により、天然に存在するペプチドに存在する１つまたはそれ以上のアミノ酸が、欠失し、および／または非コード可能アミノ酸を含めて他のアミノ酸によって置き換えられ、または天然に存在するペプチドに非コード可能なものを含めてアミノ酸が付加される。

インスリンアナログの例は、Ｇｌｙ（Ａ２１）、Ａｒｇ（Ｂ３１）、Ａｒｇ（Ｂ３２）ヒトインスリン（インスリングラルギン）；Ｌｙｓ（Ｂ３）、Ｇｌｕ（Ｂ２９）ヒトインスリン（インスリングルリジン）；Ｌｙｓ（Ｂ２８）、Ｐｒｏ（Ｂ２９）ヒトインスリン（インスリンリスプロ）；Ａｓｐ（Ｂ２８）ヒトインスリン（インスリンアスパルト）；位置Ｂ２８のプロリンがＡｓｐ、Ｌｙｓ、Ｌｅｕ、ＶａｌまたはＡｌａに置き換えられたうえに位置Ｂ２９のＬｙｓがＰｒｏに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。

インスリン誘導体の例は、たとえば、Ｂ２９－Ｎ－ミリストイル－ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン、Ｌｙｓ（Ｂ２９）（Ｎ－テトラデカノイル）－ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン（インスリンデテミル、レベミル（Ｌｅｖｅｍｉｒ）（登録商標））；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－ガンマ－グルタミル）－ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン、Ｂ２９－Ｎ－オメガ－カルボキシペンタデカノイル－ガンマ－Ｌ－グルタミル－ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン（インスリンデグルデク、トレシーバ（Ｔｒｅｓｉｂａ）（登録商標））；Ｂ２９－Ｎ－（Ｎ－リトコリル－ガンマ－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。

ＧＬＰ－１、ＧＬＰ－１アナログおよびＧＬＰ－１レセプターアゴニストの例は、たとえば、リキシセナチド（リキスミア（Ｌｙｘｕｍｉａ）（登録商標））、エキセナチド（エキセンジン－４、バイエッタ（Ｂｙｅｔｔａ）（登録商標）、ビデュリオン（Ｂｙｄｕｒｅｏｎ）（登録商標）、ヒラモンスターの唾液腺により産生される３９アミノ酸ペプチド）、リラグルチド（ビクトーザ（Ｖｉｃｔｏｚａ）（登録商標））、セマグルチド、タスポグルチド、アルビグルチド（シンクリア（Ｓｙｎｃｒｉａ）（登録商標））、デュラグルチド（トルリシティ（Ｔｒｕｌｉｃｉｔｙ）（登録商標））、ｒエキセンジン－４、ＣＪＣ－１１３４－ＰＣ、ＰＢ－１０２３、ＴＴＰ－０５４、ラングレナチド／ＨＭ－１１２６０Ｃ、ＣＭ－３、ＧＬＰ－１エリゲン、ＯＲＭＤ－０９０１、ＮＮ－９９２４、ＮＮ－９９２６、ＮＮ－９９２７、ノデキセン、ビアドール－ＧＬＰ－１、ＣＶＸ－０９６、ＺＹＯＧ－１、ＺＹＤ－１、ＧＳＫ－２３７４６９７、ＤＡ－３０９１、ＭＡＲ－７０１、ＭＡＲ７０９、ＺＰ－２９２９、ＺＰ－３０２２、ＴＴ－４０１、ＢＨＭ－０３４、ＭＯＤ－６０３０、ＣＡＭ－２０３６、ＤＡ－１５８６４、ＡＲＩ－２６５１、ＡＲＩ－２２５５、エキセナチド－ＸＴＥＮおよびグルカゴン－Ｘｔｅｎである。

オリゴヌクレオチドの例は、たとえば、家族性高コレステロール血症の治療のためのコレステロール低下アンチセンス治療剤ミポメルセンナトリウム（キナムロ（Ｋｙｎａｍｒｏ）（登録商標））である。

ＤＰＰ４阻害剤の例は、ビダグリプチン、シタグリプチン、デナグリプチン、サキサグリプチン、ベルベリンである。

ホルモンの例としては、脳下垂体ホルモンもしくは視床下部ホルモンまたはレギュラトリー活性ペプチドおよびそれらのアンタゴニスト、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（Ｓｏｍａｔｒｏｐｉｎｅ）（ソマトロピン（Ｓｏｍａｔｒｏｐｉｎ））、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、リュープロレリン、ブセレリン、ナファレリン、およびゴセレリンが挙げられる。

多糖の例としては、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もしくはそれらの誘導体、もしくは硫酸化多糖たとえばポリ硫酸化形の上述した多糖、および／またはそれらの薬学的に許容可能な塩が挙げられる。ポリ硫酸化低分子量ヘパリンの薬学的に許容可能な塩の例は、エノキサパリンナトリウムである。ヒアルロン酸誘導体の例は、ハイランＧ－Ｆ２０（シンビスク（Ｓｙｎｖｉｓｃ）（登録商標））、ヒアルロン酸ナトリウムである。

本明細書で用いられる「抗体」という用語は、イムノグロブリン分子またはその抗原結合部分を指す。イムノグロブリン分子の抗原結合部分の例としては、抗原への結合能を保持するＦ（ａｂ）およびＦ（ａｂ’）２フラグメントが挙げられる。抗体は、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、組換え抗体、キメラ抗体、脱免疫化もしくはヒト化抗体、完全ヒト抗体、非ヒト（たとえばネズミ）抗体、または一本鎖抗体であり得る。いくつかの実施形態では、抗体は、エフェクター機能を有するとともに補体を固定可能である。いくつかの実施形態では、抗体は、Ｆｃレセプターへの結合能が低減されているか、または結合能がない。たとえば、抗体は、Ｆｃレセプターへの結合を支援しない、たとえば、Ｆｃレセプター結合領域の突然変異もしくは欠失を有するアイソタイプもしくはサブタイプ、抗体フラグメントまたは突然変異体であり得る。抗体という用語は、４価二重特異的タンデムイムノグロブリン（ＴＢＴＩ）および／またはクロスオーバー結合領域配向を有する二重可変領域抗体様結合タンパク質（ＣＯＤＶ）に基づく抗原結合分子も含む。

「フラグメント」または「抗体フラグメント」という用語は、完全長抗体ポリペプチドを含まないが依然として抗原に結合可能な完全長抗体ポリペプチドの少なくとも一部分を含む抗体ポリペプチド分子由来のポリペプチド（たとえば、抗体重鎖および／または軽鎖ポリペプチド）を指す。抗体フラグメントは、完全長抗体ポリペプチドの切断部分を含み得るが、この用語は、かかる切断フラグメントに限定されるものではない。本発明に有用な抗体フラグメントとしては、たとえば、Ｆａｂフラグメント、Ｆ（ａｂ’）２フラグメント、ｓｃＦｖ（一本鎖Ｆｖ）フラグメント、線状抗体、単一特異的または多重特異的な抗体フラグメント、たとえば、二重特異的、三重特異的、四重特異的および多重特異的抗体（たとえば、ダイアボディ、トリアボディ、テトラボディ）、１価または多価抗体フラグメント、たとえば、２価、３価、４価および多価の抗体、ミニボディ、キレート化組換え抗体、トリボディまたはビボディ、イントラボディ、ナノボディ、小モジュール免疫医薬（ＳＭＩＰ）、結合ドメインイムノグロブリン融合タンパク質、ラクダ化抗体、およびＶＨＨ含有抗体が挙げられる。抗原結合抗体フラグメントの追加の例は当技術分野で公知である。

「相補性決定領域」または「ＣＤＲ」という用語は、特異的抗原認識を媒介する役割を主に担う、重鎖および軽鎖の両方のポリペプチドの可変領域内の短いポリペプチド配列を指す。「フレームワーク領域」という用語は、ＣＤＲ配列でないかつ抗原結合が可能になるようにＣＤＲ配列の適正配置を維持する役割を主に担う、重鎖および軽鎖の両方のポリペプチドの可変領域内のアミノ酸配列を指す。フレームワーク領域自体は、典型的には抗原結合に直接関与しないが、当技術分野で公知のように、ある特定の抗体のフレームワーク領域内のある特定の残基は、抗原結合に直接関与し得るか、またはＣＤＲ内の１つもしくはそれ以上のアミノ酸と抗原との相互作用能に影響を及ぼし得る。

抗体の例は、抗ＰＣＳＫ－９ ｍＡｂ（たとえば、アリロクマブ）、抗ＩＬ－６ ｍＡｂ（たとえば、サリルマブ）、および抗ＩＬ－４ ｍＡｂ（たとえば、デュピルマブ）である。

本明細書に記載のいずれのＡＰＩの薬学的に許容可能な塩も、薬物送達デバイスで薬物または薬剤に使用することが企図される。薬学的に許容可能な塩は、たとえば、酸付加塩および塩基性塩である。

本明細書で述べる任意のシステムの構成は、方法の構成として提供することもでき、その逆も可能である。本明細書で使用するとき、ミーンズプラスファンクションの機能が、それらの対応する構造に関して代替として表現されることがある。特に、方法の態様はシステムの態様に適用され、その逆も可能である。

当業者は、本明細書で述べるＡＰＩ、公式、装置、方法、システム、および実施形態の様々な構成要素の変形（追加および／または除去）が、そのような変形およびそのすべての均等物を含む本発明の全範囲および精神から逸脱することなく行われることを理解されよう。

本明細書は、以下の条項も含む。
（条項１）
コンピュータ実装された血糖分析方法であって：
複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；
複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの１つまたはそれ以上のサブインターバルを識別する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルについて提案される原因因子を出力する工程と
を含む方法。
（条項２）
複数の時間フレームは連続している、条項１に記載の方法。
（条項３）
複数の時間フレームは各々、１日の持続時間を有し、サブインターバルは最大で３時間の期間である、条項２に記載の方法。
（条項４）
複数の時間フレームは各々、１週の持続時間を有し、サブインターバルは最大で１日である、条項２に記載の方法。
（条項５）
血糖測定グラフを生成するために、複数の時間フレームの各々から血糖測定値をプロットする工程をさらに含む、条項１に記載の方法。
（条項６）
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程は、血糖測定グラフを出力することを含み、モーダル期間の決定された１つまたはそれ以上のサブインターバルは、血糖値測定グラフ内で強調表示される、条項５に記載の方法。
（条項７）
複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をプロットする工程は、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をオーバーレイして、モーダル期間を生成することを含む、条項５に記載の方法。
（条項８）
閾値条件は、サブインターバル内の低血糖および／または高血糖の血糖測定値の数および／または密度である、条項１に記載の方法。
（条項９）
時間フレームの第１のサブインターバルでの複数の低血糖または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
時間フレームの第２のサブインターバルでの複数の低血糖または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
第１のサブインターバルでの血糖測定値と第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程と
をさらに含む、条項１に記載の方法。
（条項１０）
第１のサブインターバルでの血糖測定値と第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程は：
血糖測定値の合致する対を決定することであって、合致する対は、第１のサブインターバルでの血糖測定値および第２のサブインターバルでの血糖測定値を含むことと；
合致する対の総数が閾値条件を超えているかどうかを判定することと；
肯定的判定の場合、識別されたパターンを含む決定された傾向間の時間的関係を推測することと
を含む、条項９に記載の方法。
（条項１１）
血糖測定値の合致する対を決定することは：
第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプを、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプと比較することと；
第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプが、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプに対応する場合、合致する対を決定することと
を含む、条項１０に記載の方法。
（条項１２）
第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間のタイムラグを決定する工程と；
タイムラグが閾値期間を超えている場合、第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間に時間的関係がないことを示す工程と
をさらに含む、条項９に記載の方法。
（条項１３）
複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する追加データを受信する工程と；
追加データに少なくとも一部基づいて、時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルに関する提案される原因因子を決定する工程と
をさらに含む、条項１に記載の方法。
（条項１４）
追加データは、インスリン用量データ；患者が行った運動に関するデータ；食物摂取データ；および／または生理学的測定値／データ：のうちの１つまたはそれ以上を含む、条項１３に記載の方法。
（条項１５）
装置であって：
１つまたはそれ以上のプロセッサと；
メモリとを含み、メモリは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたときに装置に：
複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；
複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの１つまたはそれ以上のサブインターバルを識別する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルについて提案される原因因子を出力する工程と
を含む方法を実行させるコンピュータ可読命令を含む、装置。
（条項１６）
コンピュータ可読コードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピュータ可読コードは、コンピュータによって実行されたときにコンピュータに：
複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；
複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの１つまたはそれ以上のサブインターバルを識別する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルについて提案される原因因子を出力する工程と
を含む方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
（条項１７）
システムであって：
血糖測定デバイスと；
ネットワークを介して血糖測定デバイスから血糖測定値を受信するように構成されたコンピューティングデバイスとを含み、コンピューティングデバイスは、１つまたはそれ以上のプロセッサおよびメモリを含み、メモリは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたときにコンピューティングデバイスに：
複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；
複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの１つまたはそれ以上のサブインターバルを識別する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；
時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルについて提案される原因因子を出力する工程と
を含む方法を実行させるコンピュータ可読命令を含む、システム。

Claims (15)

1. コンピュータ実装された血糖分析方法であって：
   複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する複数の血糖測定値を受信する工程と；
   複数の血糖測定値の中で低血糖および／または高血糖の血糖測定値を識別する工程と；
   閾値条件を満たすいくつかの低血糖および／または高血糖の血糖測定値が存在する時間フレームの複数のサブインターバルを識別する工程と；
   識別されたサブインターバルの第１のサブインターバルでの血糖測定値と識別されたサブインターバルの第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程と；
   時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程と；
   推定された時間的関係に関する提案される原因因子を出力する工程と
   を含む前記方法。
2. 複数の時間フレームは連続している、請求項１に記載の方法。
3. 複数の時間フレームは各々、１日の持続時間を有し、サブインターバルは最大で３時間の期間である、請求項１または２に記載の方法。
4. 複数の時間フレームは各々、１週の持続時間を有し、サブインターバルは最大で１日である、請求項１または２に記載の方法。
5. 血糖測定グラフを生成するために、複数の時間フレームの各々から血糖測定値をプロットする工程をさらに含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
6. 時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルを出力する工程は、血糖測定グラフを出力することを含み、モーダル期間の決定された１つまたはそれ以上のサブインターバルは、血糖値測定グラフ内で強調表示される、請求項５に記載の方法。
7. 複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をプロットする工程は、複数の時間フレームの各々からの血糖測定値をオーバーレイして、モーダル期間を生成することを含む、請求項５または６に記載の方法。
8. 閾値条件は、サブインターバル内の低血糖および／または高血糖の血糖測定値の数および／または密度である、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 第１のサブインターバルでの血糖測定値と第２のサブインターバルでの血糖測定値との間の時間的関係を推測する工程は：
   血糖測定値の合致する対を決定することであって、合致する対は、第１のサブインターバルでの血糖測定値および第２のサブインターバルでの血糖測定値を含むことと；
   合致する対の総数が閾値条件を超えているかどうかを判定することと；
   肯定的判定の場合、識別されたパターンを含む決定された傾向間の時間的関係を推測することと
   を含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 血糖測定値の合致する対を決定することは：
    第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプを、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプと比較することと；
    第１のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプが、第２のサブインターバルでの血糖測定値に関連付けられたタイムスタンプに対応する場合、合致する対を決定することと
    を含む、請求項９に記載の方法。
11. 第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間のタイムラグを決定する工程と；
    タイムラグが閾値期間を超えている場合、第１のサブインターバルと第２のサブインターバルとの間に時間的関係がないことを示す工程と
    をさらに含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 複数の時間フレームにわたって取得された患者に関する追加データを受信する工程と；
    追加データに少なくとも一部基づいて、時間フレームの識別された１つまたはそれ以上のサブインターバルに関する提案される原因因子を決定する工程と
    をさらに含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 追加データは、インスリン用量データ；患者が行った運動に関するデータ；食物摂取データ；および／または生理学的測定値／データ：のうちの１つまたはそれ以上を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 装置であって：
    １つまたはそれ以上のプロセッサと；
    メモリとを含み、該メモリは、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたときに該装置に請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令を含む、
    前記装置。
15. コンピュータによって実行されたときに該コンピュータに請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品。

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