JP2023528297A - インスリン送達システム、方法、及びデバイスのためのｔｄｄ追跡手法 - Google Patents

インスリン送達システム、方法、及びデバイスのためのｔｄｄ追跡手法 Download PDF

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Abstract

システムは、薬剤送達デバイスと通信し、制御ロジックを含むコントローラを含む。制御ロジックは、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算するように動作する。制御ロジックはまた、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算するように動作する。

Description

本開示は、生理的グルコース濃度の制御に関する。より具体的には、本開示は、患者の生理的グルコース濃度を制御するための閉ループシステム及び方法に関する。
皮下インスリン補充療法は、糖尿病を制御するための最適なレジメンであることが証明されている。インスリンは、毎日複数回の注射又は注入ポンプのいずれかを介して投与され、投与量は、血中グルコース計によって１日数回行われる毛細管グルコース測定によって通知される。この従来の手法は、日々の（及び実際には瞬間的な）変動が大きくなる可能性があるため、不完全であることが知られている。更に、この手法は、繰り返し指を刺すこと、食物摂取の厳密な監視、及びインスリン送達の用心深い制御を必要とするため、患者にとって負担となり得る。
連続グルコースモニタ（ＣＧＭ）などのグルコース測定デバイスの出現により、閉ループ人工膵臓（ＡＰ）システムを開発する可能性が生まれている。ＡＰシステムは、注入ポンプに指示を与えるコントローラで実行される投与／制御アルゴリズムでＣＧＭによって提供されるグルコースデータを使用し、ポンプは患者に薬剤を投与する。
実施例１では、患者のグルコースを制御するためのシステムが開示されている。システムは、薬剤送達デバイスと通信するように構成されているコントローラを含む。コントローラは、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算するように動作する制御ロジックを含む。制御ロジックは、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算するように更に動作する。
実施例２では、制御ロジックが、第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第１のシステム利得を設定し、第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第２のシステム利得のセットを設定するように更に動作する、実施例１に記載のシステム。
実施例３では、制御ロジックが、第１のシステム利得に少なくとも部分的に基づいて基礎投与量の第１のセットを計算し、第２のシステム利得に少なくとも部分的に基づいて基礎投与量の第２のセットを計算するように更に動作する、実施例２に記載のシステム。
実施例４では、速度制限の第１のセットが、第１の上限及び第１の下限を含み、速度制限の第２のセットが、第２の上限及び第２の下限を含み、速度制限の第１のセットが、速度制限の第２のセットよりも大きいＴＤＤ速度変化を許容する、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例５では、第２の下限が、第２の上限よりも大きい絶対速度変化を許容する、実施例４に記載のシステム。
実施例６では、インスリン送達用量の第１のセットが、インスリン送達用量の第２のセットよりも少ないＴＤＤ測定値に基づく、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例７では、制御ロジックが、初期追跡段階を一定期間にわたって適用した後、又は、所定数の有効な実際のＴＤＤ測定値に応答して、定常状態追跡段階に移行するように動作する、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例８では、制御ロジックが、少なくとも部分的に、総日基礎量（ＴＤＢ）レベルに基づいて、初期化段階の開始時に推定ＴＤＤを計算するように更に動作する、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例９では、推定ＴＤＤが、ＴＤＢの所定の比である、実施例８に記載のシステム。
実施例１０では、第１のフィルタリング済みＴＤＤ及び第２のフィルタリング済みＴＤＤが、総日基礎量の所定の比に制限される、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例１１では、制御ロジックが、１日に１回、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済みＴＤＤを計算し、１日に１回、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算するように動作する、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例１２では、制御ロジックが、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを用いてインスリン送達用量の第１のセットを処理することによって第１のフィルタリング済みＴＤＤを計算し、ＩＩＲフィルタを用いてインスリン送達用量の第２のセットを処理することによって第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算するように動作する、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例１３では、初期追跡段階中は第１のフィルタリング済みＴＤＤに、及び、定常状態追跡段階中は第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、患者にインスリンを送達するように構成されている薬剤送達デバイスを更に含む、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例１４では、コントローラと通信しており、かつグルコースレベルを測定するように構成されている、グルコース測定デバイスを更に含む、先行実施例のいずれかに記載のシステム。
実施例１５では、方法が開示される。本方法は、デジタルフィルタを適用するコントローラによって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算することを含む。本方法は、コントローラによって、第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第１のセットを計算することを更に含む。本方法は、デジタルフィルタを適用するコントローラによって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することを更に含む。本方法は、コントローラによって、第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第２のセットを計算することを更に含む。
実施例１６では、薬剤送達デバイスによって、基礎速度の第１のセットに応答する量のインスリンを送達することを更に含む、実施例１５に記載の方法。本方法は、薬剤送達デバイスによって、基礎速度の第２のセットに応答する量のインスリンを送達することも含む。
実施例１７では、第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第１のシステム利得を設定することと、第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第２のシステム利得のセットを設定することとを更に含む、実施例１５及び１６に記載の方法。基礎速度の第１のセットは、第１のシステム利得に少なくとも部分的に基づく。基礎速度の第２のセットは、第２のシステム利得に少なくとも部分的に基づく。
実施例１８では、少なくとも部分的に、総日基礎量レベルに基づいて、初期化段階中に推定ＴＤＤを計算することを更に含む、実施例１５～１７のいずれかに記載の方法。
実施例１９では、第１のフィルタリング済みＴＤＤ及び第２のフィルタリング済みＴＤＤが、総日基礎量レベルの所定の比に制限される、実施例１５～１８のいずれかに記載のシステム。
実施例２０では、非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。非一時的コンピュータ可読媒体は、実行されると、ハードウェアプロセッサに、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算することと、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、を行わせる命令を含む。
実施例２１では、非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。非一時的コンピュータ可読媒体は、実行されると、ハードウェアプロセッサに、実施例１５～１９の方法のステップを実行させる命令を含む。
本開示の特定の実施形態による、生理的グルコースを制御するためのシステムの概略図を示す。 本開示の特定の実施形態による、例示的なモデル予測制御アルゴリズムのブロック図を示す。 本開示の特定の実施形態による、食事ボーラスで送達されるべき薬物の量を決定する際に適用され得る、様々な例示のロジックを詳細に説明するフローチャートを示す。 本開示の特定の実施形態による方法のブロック図を示す。
本発明は様々な変更及び代替の形態の影響を受けるが、具体的な実施形態が例として図面内に示されており、下記に詳細に記載されている。しかしながら、その意図は、本開示を記載された特定の実施形態に限定することではなく、代わりに、添付の特許請求の範囲内に入る全ての修正、同等物、及び代替物を網羅することを意図する。
閉ループインスリン送達システムは、測定されたグルコースレベルに応じてインスリン送達を自動的に調整する。下記により詳細に説明するように、これらのシステムは、患者の推定インスリン感受性などの情報に基づいて、５～１５分ごとなどの規則的な間隔で基礎インスリン送達速度を自動的に調整する。
インスリン感受性は、患者がインスリン送達にどのように反応するかを推定し、閉ループインスリン送達システムの様々な計算に使用される構成要素である。インスリン感受性が高いということは、インスリン感受性がより低い患者と比較して、所与のインスリン投与量に対して患者のグルコースレベルがより大きく変化することを示している。
患者のインスリンの総日投与量（ＴＤＤ）は、患者のインスリン感受性の間接的な測度又は代用として使用することができる。しかしながら、患者のＴＤＤは、生理的変化と行動変化の両方により、時間とともに変化する。したがって、本開示の特定の実施形態は、ＴＤＤをフィルタリングするためのシステム、方法、及びデバイスを対象とする。
システムハードウェア
図１は、生理的グルコースを制御するためのシステム１０の例示的で代表的なブロック図を示す。システム１０は、患者１４に取り外し可能に結合される注入ポンプなどの薬剤送達デバイス１２を含む。薬剤送達デバイス１２は、薬剤を収容する少なくとも１つの薬剤リザーバ１６を含む。図示されている実施形態では、薬剤又は薬物は、例えば、レギュラーインスリンなどのインスリン、インスリンリスプロ及びインスリングラルギンなどのインスリン類似体、及びインスリン誘導体を含む。薬剤送達デバイス１２は、薬剤送達デバイス１２から患者１４への流体経路を提供する注入セット１８を介して、患者１４に少なくとも１つの薬剤（例えば、インスリン）を送達することができる。注入セット１８は、例えば、薬剤送達デバイス１２から患者１４内の皮下目的地への流体経路を提供することができる。薬剤送達デバイス１２又は注入セット１８は、患者の皮下組織に挿入するための針又はカニューレを含み得る。薬剤リザーバ１６は、リザーバから患者への薬剤のポンピングを支援する別個のポンピングデバイス（例えば、プランジャ、アクチュエータ、モータ）に結合することができる。
システム１０はまた、グルコース測定デバイス２０などの分析物センサをも含む。グルコース測定デバイス２０は、独立型デバイスであり得るか、又は歩行用デバイスであり得る。グルコース測定デバイスの一実施例は、連続グルコースモニタ（ＣＧＭ）である。特定の実施形態では、グルコース測定デバイス２０は、Ｄｅｘｃｏｍ Ｇ６シリーズ連続グルコースモニタなどのグルコースセンサであり得るが、任意の好適な連続グルコースモニタが使用され得る。グルコース測定デバイス２０は、例示的に患者１４によって装着され、患者１４内の生理的空間（例えば、間質又は皮下空間）と通信し、又はそれを監視し、かつ患者１４の分析物（例えば、グルコース）濃度を感知することができる、１つ以上のセンサを含む。いくつかの実施形態では、グルコース測定デバイス２０は、間質液中のグルコース、例えば間質グルコース（ＩＧ）の濃度と関連付けられた値を報告する。グルコース測定デバイス２０は、ＩＧ値を表す信号をシステム１０の様々な他の構成要素に送信し得る。
システム１０は、システム１０にユーザデータを入力し、値を変更し、かつシステム１０によって生成された情報、プロンプト、データなどを受信するために使用され得る、ユーザインターフェースデバイス２２（以下「ＵＩ２２」）を含む。特定の実施形態では、ＵＩ２２は、システム１０用に特別にプログラム化されたハンドヘルドユーザデバイスであり得るか、又は、薬剤送達デバイス１２若しくは電話、タブレット、腕時計などの個人用スマートデバイス上で実行するアプリケーション若しくはアプリを介して実装され得る。ＵＩ２２は、入力デバイス２４（例えば、ボタン、スイッチ、アイコン）及びグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示するディスプレイ２６を含み得る。ユーザは、入力デバイス２４及びディスプレイ２６と相互作用して、システム１０に情報（例えば、英数字データ）を提供することができる。特定の実施形態では、入力デバイス２４は、ディスプレイ２６（例えば、タッチスクリーン）上のアイコン（例えば、動的アイコン）である。一実施例では、患者は、食事、運動の開始、運動の終了、緊急停止などのイベントを知らせるためにＵＩ２２を使用する。いくつかの実施形態では、ＵＩ２２は、ディスプレイを備えたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）であり、ここで、ユーザは、提示された情報、メニュー、ボタンなどと相互作用して、システム１０から情報を受信し、かつシステム１０に情報を提供する。
システム１０は、コントローラ２８も含む。コントローラ２８は、薬剤送達デバイス１２及びＵＩ２２とは別個のものとして示されているが、コントローラ２８は、薬剤送達デバイス１２若しくはＵＩ２２のいずれかに物理的に組み込まれ得るか、又は、リモートサーバによって実行され得る。代替的に、ＵＩ２２及び薬剤送達デバイス１２は各々、コントローラ２８を含むことができ、システム１０の制御は、２つのコントローラ２８の間で分割され得る。システム１０内のその物理的位置に関係なく、コントローラ２８は、薬剤送達デバイス１２、グルコース測定デバイス２０、及びＵＩ２２に直接的又は間接的に通信可能に結合されるように示されている。
コントローラ２８は、１つ以上の通信リンク３２を介して、薬剤送達デバイス１２、グルコース測定デバイス２０、及び／又はＵＩ２２に通信可能に結合するために、１つ以上のインターフェース３０を含むか、又は通信可能に結合され得る。例示的なインターフェース３０は、有線及び無線の信号送信機及び受信機を含む。例示的な通信リンク３２は、有線通信リンク（例えば、シリアル通信）、例えば、ブルートゥース（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１、独自の無線プロトコルなどの短距離無線リンクなどの無線通信リンク、及び／又は同様のものなどを含む。「通信リンク」という用語は、少なくとも２つのデバイス間で少なくとも１つの方向に何らかのタイプの情報を通信する能力を指し得る。通信リンク３２は、持続的通信リンク、断続的通信リンク、アドホック通信リンク及び／又は同様のものであり得る。情報（例えば、ポンプデータ、グルコースデータ、薬物送達データ、ユーザデータ）は、通信リンク３２を介して送信され得る。薬剤送達デバイス１２、グルコース測定デバイス２０、及び／又はＵＩ２２はまた、１つ以上の通信リンク３２を介して、システム１０内の他のデバイスに通信可能に結合するための１つ以上のインターフェースを含み得る。
コントローラ２８は、コントローラ２８のメモリ３６内に格納されたソフトウェア及び／又はファームウェアを実行し、１つ以上のインターフェース３０に及び相互に通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサ３４（例えば、マイクロプロセッサ）を含み得る。ソフトウェア／ファームウェアコードは、プロセッサによって実行されると、コントローラ２８に本明細書に記載の制御アルゴリズムの機能を実施させる命令を含む。代替的に又は付加的に、コントローラ２８は、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ハードワイヤードロジック、又はそれらの組み合わせを含み得る。メモリ３６は、揮発性及び／又は不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読記憶媒体を含むことができ、取り外し可能、取り外し不能、又はそれらの組み合わせとすることができる。実施形態では、メモリ３６は、プロセッサ３４に、本明細書で考察されるシステム構成要素の実施形態の態様を実施させ、並びに／又は方法の実施形態の態様、及び以下でより詳細に説明される制御ロジックを含む、本明細書で考察される手順を実行させるための実行可能命令３８（例えば、コンピュータコード、機械使用可能命令など）を格納する。メモリ３０、プロセッサ３４、及びインターフェース３６は、１つ以上のバスによって通信可能に結合され得る。コントローラ２８のメモリ３６は、プロセッサによってアクセス可能な任意の好適なコンピュータ可読媒体である。メモリは、単一の記憶デバイス又は複数の記憶デバイスであり得、コントローラ２８の内部又は外部に配置され得、揮発性及び不揮発性の両方の媒体を含み得る。例示的なメモリには、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ディスクストレージ、磁気記憶デバイス、又はデータを格納するように構成され、かつコントローラ２８によってアクセス可能な任意の他の好適な媒体が含まれる。
コントローラ２８は、システム１０の複数の構成要素から情報を受信し、かつその情報（例えば、ポンプデータ、グルコースデータ、薬物送達データ、ユーザデータ）を、薬剤送達デバイス１２の動作を部分的に統制することができる少なくとも１つの薬物送達制御パラメータを決定する制御アルゴリズム（下記により詳細に説明するような）内に供給することができる。いくつかの特定の実施形態では、コントローラ２８は、薬剤送達デバイス１２からポンプデータを、グルコース測定デバイス２０からグルコースデータを、及びＵＩ２２からユーザデータを受信し得る。受信されたポンプデータは、薬剤送達デバイス１２によって患者１４に送達された薬物投与量に対応する薬物送達データを含み得る。ポンプデータは、投与量が送達されるときに、又は所定のスケジュールで薬剤送達デバイス１２によって供給され得る。コントローラ２８によって受信されたグルコースデータは、グルコース測定デバイス２０からのグルコース濃度データを含むことができる。グルコースデータは、時折又は事前定義された間隔（例えば、５分又は１０分ごと）で、連続的な速度で供給され得る。
ポンプデータ、グルコースデータ、薬物送達データ、及びユーザデータは、コントローラ２８に、取得されたときに提供されるか、事前定義されたスケジュールで提供されるか、又はメモリ３６内でキューに入れられ、要求時にコントローラ２８に提供され得る。ユーザデータは、ＵＩ２２によって生成され、及び／又は訓練中に指示されるように患者１４によって言明されたユーザ／患者プロンプトに応じて、ＵＩ２２に入力され得る。いくつかの実施形態では、ポンプデータ、グルコースデータ、及び／又はユーザデータのうちの少なくとも一部は、コントローラ２８と関連付けられたメモリ３６から取り出され得、このデータの一部は、薬剤送達デバイス１２内のメモリから取り出され得る。いくつかの実施形態では、ＵＩ２２とのユーザ相互作用は最小限であり得、患者１４は、コントローラ２８によって実装されるアルゴリズムの実行を開始し、かつ食事及び／又は運動の告知を提供するように促される。他の実施形態では、コントローラ２８によって実装されるアルゴリズムを初期化するために、様々な追加データを提供するようにユーザに促すことができる。
コントローラ２８によって決定される少なくとも１つの薬物送達パラメータは、薬剤投与量（複数可）であり得、これは、薬剤送達デバイス１２を介した患者１４への薬物投与を少なくとも部分的に統制し得る。インスリン送達（例えば、速効型インスリン又は超速効型インスリンの送達）の場合、薬物送達パラメータは、基礎速度（例えば、２４時間にわたる所定の時間変動インスリン流速を含む基礎プロファイル）、微量ボーラス用量（例えば、基礎速度に関して補正された用量）、及び／又は食事ボーラスであり得る。基礎送達は、食事後期間外で患者の血液中のグルコースレベルを所望のレベルに維持するために、患者が必要とする基礎速度でのインスリンの連続送達である。薬剤送達デバイス１２は、基礎投与量で基礎送達を提供することができ、その後、基礎速度に平均化されるゼロ流量の期間が続く。一実施例では、薬剤送達デバイス１２は、固定間隔で基礎投与量を供給し、基礎投与量は、所望の基礎速度に間隔の継続時間を乗算した値に等しい。食事を食べるなどの活動、又はユーザの代謝に影響を与える他の活動の変化により、ユーザはより多量のインスリンを必要とし得る。このより多量のインスリンは、本明細書ではボーラスと称される。食事ボーラスは、一般に短期間に供給される特定の量のインスリンである。インスリン送達デバイス１２の性質は、ある期間にわたるインスリンの連続流として、又はある期間にわたって供給される一連のより小さい別個のインスリンボリュームとして、ボーラスを送達することを必要とし得る。消化器系が大量のグルコースを血流に供給するため、食事ボーラスは、グルコースレベルの維持を促進する。
一実施形態では、薬剤送達デバイス１２に提供される薬物送達パラメータは、特定の量又はボリュームの薬剤を送達するようにポンプに要求する制御信号である。一実施形態では、薬物送達パラメータは、薬剤送達デバイス１２が薬剤の量若しくはボリューム又はいくつかのポンプストロークに変換する、アナログ又はデジタル信号である。いくつかの実施形態では、薬物送達パラメータは、基礎インスリン投与量又は基礎インスリンプロファイルの現在値からの偏差である。偏差は、インスリンの量若しくはボリューム、又は基礎インスリン投与量の割合であり得る。したがって、システム１０は、血糖制御を行うために初期起動後に患者１４からの相互作用を最小限に抑えるか、又は全く必要としない、閉ループ設定で動作し得る。
本明細書における生理的グルコースという用語は、体内のグルコースの測定濃度を指す。いくつかの実施形態では、生理的グルコースは、血中グルコースと称されることもある血液中のグルコースの濃度であり得る。他の実施形態では、生理的グルコースは、血漿グルコースと称され得る血漿中のグルコースの濃度であり得る。血漿グルコースの測定では、血液の血球が除去されているため、血漿グルコースの測定値は通常、血中グルコースよりも１０～１２％高くなる。血漿グルコースと血中グルコースとの間の関係は、ヘマトクリットに依存し、患者ごとに、かつ経時的に変化することができる。本明細書ではＰＧと省略される生理的グルコースは、間質グルコース及び略称ＩＧと称される間質液中のグルコース濃度を測定することにより、間接的に測定され得る。
ＭＭＰＣアルゴリズム
特定の実施形態では、コントローラ２８は、図２に概説され、人工膵臓アルゴリズムを実行するマルチモデル予測コントローラ（ＭＭＰＣ）１００の形態の制御ロジックを有する。他の実施形態では、コントローラ２８は、比例積分微分（ＰＩＤ）コントローラ又は他のタイプの閉ループ制御手法の形態の制御ロジックを有する。下記の説明ではＭＭＰＣ １００を使用するが、ＰＩＤコントローラなどの他の手法が、特許請求される発明に関連して使用され得る。
ＭＭＰＣ １００は、グルコース測定デバイス２０からグルコース濃度データを受信し、ＵＩ２２からユーザデータを受信し、薬剤送達デバイス１２が患者１４に送達する薬剤の量を決定する。次いで、薬剤送達デバイス１２は、注入セット１８を介して、要求されたインスリン投与量を患者に送達する。
ＭＭＰＣ １００は、複数の状態ベクトル及びそれらのモデルをモデル予測制御アルゴリズムと組み合わせる。ＭＭＰＣ １００は、複数の状態ベクトルを伝搬し（図２のブロック１１０）、かつ過去のデータに最適に一致する状態ベクトル及びそのモデルを選択することにより、身体及び環境の変化に対する改善された適応性をコントローラ２８に追加する。次に、選択状態ベクトル及びそのモデルをコントローラ２８によって使用して、インスリン及びプラムリンタイドの次の基礎速度又は基礎投与量を決定し、所望の生理的グルコースレベルを達成するために患者に送達する（図２のブロック１１５）。複数の状態ベクトル及びそれらのモデルを使用すると、代謝、消化、活動の変化、又は他の変化に対するアルゴリズムの応答性が向上する。
特定の実施形態では、ＭＭＰＣ １００は、モデル、グルコースデータ、及びカルマンフィルタ付きの共分散行列を使用して、各時間間隔で状態ベクトルの各々を伝搬する。いくつかの実施形態では、ＭＭＰＣ １００はある期間にわたる各状態ベクトルの以前の値を保持し、各状態ベクトルが伝搬されて、各状態ベクトルの最新値を生成するにつれて、各状態ベクトルの最も古い値が上書きされる。各状態ベクトルは、一意のモデル及び一意の共分散行列と関連付けられている。ＭＭＰＣ １００は、過去の期間におけるＩＧの状態変数がＩＧの測定値とどれだけ一致しているかに基づいて、最良の状態ベクトル及びそのモデルを選択する。次に、ＭＭＰＣ １００は、選択状態ベクトル及びそのモデルを、モデル予測コントローラで使用する。ＭＭＰＣ １００は、選択状態ベクトルを予測ホライズンに伝搬し、生理的グルコース値の予測セットを経時的に生成する。対応する時間における１組の予測グルコース値は、本明細書では予測軌道と称される。ＭＭＰＣ １００は、生理的グルコース軌道及び目的関数を使用して、最適なインスリン軌道を決定する。
いくつかの実施形態では、最適なインスリン軌道は、本明細書では基礎偏差軌道と称される、基礎インスリン又は基礎プロファイルからの偏差の軌道である。これらの実施形態では、身体に送達されるインスリンの量は、事前定義された基礎インスリンに、インスリン軌道から決定された最適な基礎偏差を加えたものである。これらの実施形態では、モデル及び目的関数は、食事に対する身体の応答、及び事前定義された基礎インスリン速度を上回るか又は下回るインスリンレベルを考慮する。
予備インスリン速度、投与量、又は最適な基礎偏差は、第１の間隔のインスリン軌道の値から取得される。ＭＭＰＣ １００は、速度又は投与量要求を薬剤送達デバイス１２に渡す前に、この予備インスリン速度、投与量又は最適な基礎偏差を制限し得る。最適なインスリン軌道が基礎プロファイルからの偏差である実施形態では、投与量要求は、制限された基礎偏差と基礎プロファイルの合計である。制限されたインスリン速度、制限された投与量、又は制限された基礎偏差は、次いで、次の間隔でのインスリン速度又は投与量を決定するためのインスリン入力として、複数の状態ベクトルにフィードバックされる。
目標グルコース
上述のように、コントローラ２８によって実施される例示のＭＭＰＣアルゴリズム１００は、基礎プロファイルからの最適な偏差を決定するときに目標生理的グルコース値（ＰＧＴＧＴ）を使用する。いくつかの実施形態では、ＰＧＴＧＴは固定値である。他の実施形態では、ＰＧＴＧＴは、様々な条件が存在するか、又は様々なイベントが発生したときに、公称値又はプリセット値から修正される。目標生理的グルコース値は、ＵＩの入力を介してシステム１０に通信されるユーザデータに基づいて決定され得る。目標生理的グルコース値のそのような調整は、例えば、食事及び／又は運動の告知に応じて起こり得る。目標グルコース値の調整は、少なくとも部分的に目標修正式によって管理され得、又は特定の状況が存在するときに使用されるべき事前定義された値に基づき得る。また、目標値の調整は、条件又はイベントが発生した後もしばらく続き得る。調整は、この期間にわたる静的又は固定調整であり得るか、又は期間が経過するにつれて大きさが変化する（例えば、大きさが直線的に減少する）場合もある。
上述のように、グルコース目標を使用して、基礎プロファイルからの最適偏差を決定することができる。目標生理的グルコース値は、食事及び運動の入力データに応じて変更することができる。基礎プロファイルの最適な偏差の決定の一部として、公称の目標グルコース値を、その公称値から調整することができる。例示的な公称の目標グルコース値は、５～６ｍｍｏｌ／Ｌであるが、他の好適な値及び範囲（例えば、５～５．５ｍｍｏｌ／Ｌ）が実装され得る。いくつかの実施形態では、ＭＭＰＣ １００が基礎プロファイルの最適な偏差を決定している間に患者１４が運動を告知し、まだ運動を終了していない場合、目標グルコース値を調整することができる。他の実施形態では、現在の時間の事前定義された時間内に所定の期間にわたって運動期間が発生した場合、運動のために目標グルコース値を修正することができる。いくつかの実施形態では、患者１４が最適な基礎偏差の決定の事前定義された期間内に食事を知らせた場合、食事データは、目標生理的グルコース値を変更し得る。
運動告知は、生理的グルコース目標値を、プリセット値又は公称値から運動目標値に修正し得る。いくつかの実施形態では、運動目標値は、プリセット又は公称目標値であり得るか、又はそれよりも約３ｍｍｏｌ／Ｌ大きくあり得る。いくつかの実施形態では、プリセット又は公称目標値は、６ｍｍｏｌ／Ｌ又は約６ｍｍｏｌ／Ｌであり得、運動目標値は、９ｍｍｏｌ／Ｌ又は約９ｍｍｏｌ／Ｌであり得る。
食事告知又は食事データを式に入力して、食事に対する近接性に基づいて目標値を増加させることができる。この式は、食事が食事に時間的に近接した目標値により大きい影響を与えるように構成され得る。食事の消費からの時間が増加するにつれて、目標値は、より少ない程度に変更され得る。特定の事前定義された期間が経過した後、食事入力データは、もはや目標値調整の決定に影響を及ぼさない場合があり、かつプリセット又は公称目標値が使用され得る。目標生理的グルコース値に対する食事イベントの影響は、経時的に線形の様式に変化（例えば、減少）し得る。
上述の告知を考慮した後、ＭＭＰＣ １００は、基礎速度を計算し（図２のブロック１２０）、その基礎速度を薬剤送達デバイス１２に送信する。
モデル
ＭＭＰＣ １００のモデルには、患者の体内のＰＧ及びＩＧのレベルを計算する制御ロジックによって実行される、１組の線形差分方程式が含まれる。いくつかの実施形態では、モデルは、体内のインスリン、炭水化物、及びグルコースの移動及び持続性を追跡する、８つのコンパートメントを含む。いくつかの実施形態では、モデルは、グルコースの外部源（炭水化物）及び基礎プロファイルとは異なるインスリンのレベルを考慮する。
インスリン、炭水化物、及びグルコースの移動及び持続性は、いくつかのモデルパラメータによって駆動され得る。計算されたＰＧ値は、患者に送達され得るインスリンの次の微量ボーラス及び／又は食事ボーラスを決定するために使用され得る。計算されたＩＧは、測定されたＩＧと比較され得る。ＭＭＰＣ １００は、各々がモデルパラメータの一意の組み合わせを備えたモデルを有する、状態ベクトルの大きい組を備え得る。
モデルパラメータには、インスリン感受性（ＳＩ）、インスリン時定数（ｋＩ）、食事行動時定数（ｋＣ）、センサ時定数（ｋＳＥＮＳＯＲ）、インスリンと炭水化物との比率（ＩＣＲ）が含まれ得るが、これらに限定されない。モデルパラメータにはまた、ＵＩ２２での入力値、アルゴリズムでのプログラム値、又はコントローラ２８によって読み取り可能なメモリ３６の格納された値、若しくはこれらのオプションの組み合わせも含まれ得る。
上記のように、インスリン感受性は、患者がインスリン送達にどのように反応するかを推定する構成要素である。インスリン感受性が高いということは、インスリン感受性がより低い患者と比較して、所与のインスリン投与量に対して患者のグルコースレベルがより大きく変化することを示している。インスリン感受性は典型的には、インスリンの単位当たりのｍｇ／ｄｌ又はｍｍｏｌ／ｌ毎単位で表される。
ユーザデータには、インスリン／炭水化物の比率、食事のサイズ、食事の炭水化物の比率、及び運動が含まれ得るが、これらに限定されない。ユーザデータはまた、本明細書でインスリン必要量データと称される一群のデータを含み得る。インスリン必要量データには、基礎投与量、基礎プロファイル、総日インスリン投与量（ＴＤＤ）、総日基礎インスリン投与量（ＴＤＢ）、基礎投与量、及び基礎プロファイルが含まれ得るが、これらに限定されない。
特定の実施形態では、基礎投与量は、所定の期間にわたってユーザが必要とする開ループ又は公称インスリン投与量である。一実施例では、基礎投与量は、ＣＧＭからコントローラによって受信されたグルコース測定間の各期間又は間隔の持続時間に対してユーザが必要とするインスリンの量である。別の実施例では、時間ｔでの基礎投与量は、時間ｔでの基礎プロファイルである。例示の実施形態では、基礎プロファイルは、２４時間の経過にわたる事前定義された時変インスリン流量である。一実施例では、基礎プロファイルは、インスリン流量のリスト、又は流量と時間のペアのリストとして表され得る。別の実施例では、基礎プロファイルは、方程式として表され得る。
ＴＤＤ
上記のように、患者のＴＤＤは、患者のインスリン感受性の間接的な測度又は代用として使用することができる。別の言い方をすれば、患者の感受性の推定値は、患者のＴＤＤから導き出すことができる。インスリン感受性は、インスリン投与量が適切な大きさになるようにＭＭＰＣ １００の全体的な利得（例えば、攻撃性）を設定するための入力として、ＭＭＰＣ １００によって使用され得る。例えば、患者の血中グルコースを制御するためにＭＭＰＣ １００がより小さい制御インスリン投与量を計算するように、インスリン感受性が高い患者にはより低い利得レベルを使用することができる。更に、上述のように、ＴＤＤ自体をＭＭＰＣ １００によって使用して、患者に送達するインスリンの量を最終的に決定することができる。
特定の実施形態では、ＴＤＤは、２４時間の期間にわたって送達される全てのインスリンの合計であり、ＴＤＢは、２４時間にわたる全ての基礎インスリン送達の合計である。一実施形態では、ＴＤＢは、ＴＤＤから食事ボーラス及び補正ミニボーラスの合計を減算した値にほぼ等しい。特定の実施形態では、ＴＤＤ及びＴＤＢは、コントローラ２８によって定期的に（例えば、毎日）計算される。
しかしながら、患者のＴＤＤは、生理的変化と行動変化の両方により、時間とともに変化する。長期的な影響には加齢及び糖尿病の進行が含まれ、短期的な影響には季節の変化（例えば、患者は、より温暖な気候でより活動的になり得る）が含まれ、突然の影響には病気及び大量の食事が含まれる。例えば、大きい食事ボーラスは患者のＴＤＤに寄与するが、より大きいＴＤＤは患者のインスリン感受性が低下したことを示すものではない。また、ＴＤＤは、純粋なインスリン感受性ではなく、行動及びライフスタイルを反映している可能性もある。例えば、異なる患者は同じ又は同様の感受性を有し得るが、１人の患者は平均して低炭水化物の食事を食べているため、より低いＴＤＤを有し得る。
そのため、ＴＤＤは、時間によって変化し得、その変化は、患者のインスリン感受性を示さない要因に基づき得る。以下の説明は、インスリン感受性の変化を示さないＴＤＤの変動を少なくとも部分的に除去するフィルタリング済みＴＤＤを計算するための手法を説明する。フィルタリング済みＴＤＤを計算するための手法は、期間によって異なり得る。
初期化段階、初期追跡段階、定常状態追跡段階
システム１０が初期化段階中に最初に開始されると、システム１０が実際のＴＤＤを計算するのに十分な時間にわたってインスリンを送達するまで、コントローラ２８によってＴＤＤを推定することができる。
一例として、初期化段階中に、推定ＴＤＤは、プログラムされた基礎プロファイルから計算された総基礎であり得るＴＤＢレベルに少なくとも部分的に基づいて計算され得る。更に、推定ＴＤＤは、インスリン感受性係数、体重、及び／又はＩＣＲに少なくとも部分的に基づいて計算することができる。別の例として、推定ＴＤＤは、ＴＤＢの所定の比であり得る。より具体的には、ＴＤＤ推定値は、０．５～０．８の範囲の分数（例えば、０．５、０．６、０．７、０．８）を有するＴＤＢ／分数として計算することができる。
患者が手動で入力した過去の投与量に基づいてＴＤＤを設定するのではなく、初期化段階中にＴＤＤを推定することによって、患者が最初に不正確な投与量情報を手動で入力した場合にエラーが発生しにくくなる。したがって、ＭＭＰＣ １００（又はＰＩＤコントローラなどの別のタイプの制御手法）は、初期化段階中の様々な計算のために推定ＴＤＤを使用することができる。
システム１０が少なくとも１日の実際のＴＤＤ（例えば、３日間の実際のＴＤＤの）を計算することができると、システム１０は初期追跡段階に移行し、その後、定常状態追跡段階に移行することができる。両方の段階中に、コントローラ２８は、実際のＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、フィルタリング済みＴＤＤを計算するように構成される。実際のＴＤＤが数日間（例えば、３日間以上）にわたって利用することができない場合、システム１０は、実際のＴＤＤ計算が再び利用可能になると、再初期化のために初期化段階に戻ることができる。
図３は、フィルタリング済みＴＤＤ値を計算するためにコントローラ２８によって使用することができるフィルタ２００を示す。フィルタ２００は、１日以上の実際のＴＤＤ計算２０２を受け取り、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算する。フィルタ２００は、外れ値である実際のＴＤＤ計算が、計算されたフィルタリング済みＴＤＤに大きい変動を引き起こさないように、様々な制限を適用することができる。
一例として、フィルタ２００は、最初に、ＴＤＤの変化率に上限及び下限を課すことができる。図３において、上限コンポーネント２０６及び下限コンポーネント２０８は、実際のＴＤＤ計算に制限を課すようにプログラムすることができ、これによって、実効的に、実際のＴＤＤ計算に対する速度変化制限に制限が課される。上限コンポーネント２０６と下限コンポーネント２０８の両方が、上限及び下限をプログラミングするための式を含むものとして図３に示されている。上限コンポーネント２０６と下限コンポーネント２０８の両方が、プログラム可能フィルタ係数αを利用するものとして示されている。特定の実施形態では、プログラム可能フィルタα係数は、０．１～０．５に設定され、特定の例では０．１８１及び０．３８２である。下記により詳細に説明するように、プログラム可能フィルタ係数αは、コントローラ２８が初期追跡段階に移行してからの日数（例えば、３日間）に基づいて変化することができる。
上限コンポーネント２０６は、図３に「ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔ」として示される項を含む。ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔは、０．０１～０．５に及ぶ（例えば、０．０５、０．３）正の速度制限であり、初期追跡段階に移行してからの日数（例えば、３日間）に基づいて変更することができる。下限コンポーネント２０８は、図３に「ＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔ」として示される項を含む。ＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔは、－０．０１～－０．５に及ぶ（例えば、－０．１０、－０．３）負の速度制限であり、初期追跡段階に移行してからの日数（例えば、３日間）に基づいて変更することができる。
初期追跡段階中、上限コンポーネント２０６及び下限コンポーネント２０８の項は、サンプリング期間が２４時間であるときに、コンポーネント２１０において計算されたＴＤＤが１日当たり１５％の正の変化率又は１５％の負の変化率を超えることができないように設定することができる。したがって、コンポーネント２１０は、実際のＴＤＤ ２０２とは異なる値であり得るか、又は実際のＴＤＤ ２０２が速度制限内にあった場合は、実際のＴＤＤ ２０２と同じ値であり得る、速度制限ＴＤＤを計算することができる。上限コンポーネント２０６及び下限コンポーネント２０８は、非対称な又は異なる絶対速度制限を提供するようにプログラムすることができ、これは、上述の変化率制限の１５％より高くあり得るか、又は低くあり得る。
図３のコンポーネント２１２では、速度制限ＴＤＤがプログラム可能フィルタ係数αと乗算される。加算コンポーネント２１４において、コンポーネント２１２の出力が、以前に計算されたフィルタリング済みＴＤＤ ２０４と加算される。フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算する前に、全体の最大ＴＤＤ制限が適用される。ＴＤＤ制限コンポーネント２１６は、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４の最大制限に設定することができる。特定の実施形態では、ＴＤＤ制限コンポーネント２１６は動的であり、結果、ＴＤＤ制限コンポーネント２１６は時間とともに変化することができる。例えば、ＴＤＤ制限コンポーネント２１６は、患者のインスリン対炭水化物比に少なくとも部分的に基づくことができる。
特定の実施形態では、最大フィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、ＴＤＢの関数である。例えば、最大フィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、その日のＴＤＢの倍率（例えば、１．５×、２×、３×、４×）に制限され得る。加算コンポーネント２１４によって出力されたＴＤＤ計算が、ＴＤＤ制限コンポーネント２１６によって設定された最大値よりも大きい場合、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、ＴＤＤ制限コンポーネント２１６によって許容される最大ＴＤＤと等しくなるように設定される。
初期追跡段階の下で、コントローラ２８は、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４が複数日（例えば、３日間）の実際のＴＤＤ ２０２を考慮に入れるが、毎日の変化率（例えば、±１５％）及び最大許容フィルタリング済みＴＤＤ ２０４に制限があるように、フィルタ２００を適用することができる。フィルタ２００の様々なコンポーネント及び制限（例えば、プログラム可能フィルタ係数α、ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔ、及びＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔ）は、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４が複数日の実際のＴＤＤ ２０２を考慮に入れるが、少なくとも部分的に、患者のインスリン感受性を示さないイベントを除外するようにプログラム及び設定することができる。より具体的には、プログラム可能フィルタ係数αは、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算する際に、考慮に入れる実際のＴＤＤ ２０２計算の日数を確立し、一方、ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔ及びＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔは、ＴＤＤが日ごとにそれぞれ正及び負に変化する速度制限を確立する。
一定期間にわたって初期追跡段階のコンポーネント及び制限に従って動作した後、コントローラ２８は、定常状態追跡段階に移行することができる。例えば、コントローラ２８が特定日数（例えば、４日間、５日間）の実際のＴＤＤ ２０２計算を受け取ると、コントローラ２８は、それらと比較して、コンポーネント及び制限に対して初期追跡段階中に使用されるものと比較して異なる値を使用する異なる段階に移行することができる。フィルタ２００の様々な値は、初期追跡段階から定常状態追跡段階への遷移が平滑又は急激であるように選択することができる。
定常状態追跡段階中、コントローラ２８は、フィルタ２００を異なるコンポーネント及び制限によって、フィルタ処理済みＴＤＤ ２０４が初期追跡段階中のフィルタ処理済みＴＤＤ ２０４と比較して日ごとの変動が少なくなる可能性が高いようにプログラムすることができる。例えば、いくつかの実施形態では、フィルタ２００は、フィルタ２００によって計上される実際のＴＤＤ ２０２計算の日数（例えば、３日間～５日間）を増加させるために、プログラム可能フィルタ係数αの値を減少させることができる。
別の例として、ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔコンポーネントの値を減少させて、フィルタ２００によって使用される実際のＴＤＤ ２０２計算の正の速度制限を下げることができる。より具体的には、いくつかの実施形態では、ＰｏｓＲａｔｅＬｉｍｉｔコンポーネントは、上限コンポーネント２０６が定常状態追跡段階中に正の変化率を５％に制限するように設定することができる。
別の例として、ＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔコンポーネントの値を増加させて（例えば、より絶対値の小さい負の値に）、フィルタ２００によって使用される実際のＴＤＤ ２０２計算の負の速度制限を下げることができる。より具体的には、いくつかの実施形態では、ＮｅｇＲａｔｅＬｉｍｉｔコンポーネントは、下限コンポーネント２０８が定常状態追跡段階中に負の変化率を－１０％に制限するように設定することができる。下限コンポーネント２０８は、患者のインスリン感受性が急速に上昇する場合に、コントローラ２８が（ＭＭＰＣ １００を介して）フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を減少させることができるように、上限コンポーネント２０６よりも大きい変化率を許容するように設定することができる。ＭＭＰＣ １００が患者に日ごとにより少ないインスリンを送達している場合、患者は、所望のグルコースレベルを維持するために必要なインスリンが少なくなり、したがって、インスリンに対してより感受性になっている。
初期化段階、初期追跡段階、又は定常状態追跡段階のいずれであっても、推定ＴＤＤ（初期化段階の場合）及びフィルタリング済みＴＤＤ ２０４（追跡段階の場合）を使用して、ＭＭＰＣ １００の利得２１８を設定することができる。フィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、１日に１回（いずれかの段階の下で）しか計算することができないため、利得２１８も１日に１回調整され得る。いくつかの実施形態では、利得２１８は、１日に複数回調整される。
推定ＴＤＤ及びフィルタリング済みＴＤＤ ２０４はまた、上述のモデルのインスリン感受性係数（ＩＳＦ）を設定するために使用することができる。
別の例として、推定ＴＤＤ及びフィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、上記の目的関数に使用して、補正微量ボーラスの量に影響を与える所定の基礎インスリンプロファイルより上又は下の制御インスリン軌道の偏差の重み係数を設定することができる。例えば、推定ＴＤＤ及びフィルタリング済みＴＤＤ ２０４が経時的に減少する場合、これは、患者がインスリンに対してより感受性であり、したがって必要なインスリン投与量がより少ないことを示す。したがって、目的関数のインスリン偏差項は、補正微量ボーラスにおいて送達されるインスリンが少なくなるように、インスリン偏差により大きいペナルティを課すことができる。
別の例として、推定ＴＤＤ及びフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を使用して、ＭＭＰＣ １００の攻撃性がより低くなる閾値（例えば、ＭＭＰＣ １００が所与の偏差に対してより少ないインスリンを送達するとき）を設定することができる。閾値はＩＯＢの単位に関して設定され、患者のＩＯＢが閾値を超えたときに破られる。
上述のように、システム１０は、コントローラ２８を介して、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算することができる。システム１０はまた、コントローラ２８を介して、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４も計算することができる。特定の実施形態では、インスリン送達用量の第２のセットは、インスリン送達用量の第１のセットからの送達用量の少なくとも一部と、の１日以上の追加のインスリン送達用量とを含む。したがって、インスリン送達用量の第１のセットは、インスリン送達用量の第２のセットと比較して、より少ない実際のＴＤＤ ２０２計算に基づくことができる。特定の実施形態では、所与の日について実際のＴＤＤ ２０２計算が生成されない場合、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、その所与の日について更新されない場合がある。
第１のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、初期追跡段階中に第１のシステム利得２１８を設定するために使用することができ、第２のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４は、定常状態追跡段階中に第２のシステム利得２１８を設定するために使用することができる。したがって、ＭＭＰＣ １００は、第１のシステム利得２１８を使用していくつかの基礎投与量を計算し、第２のシステム利得２１８を使用して他の基礎投与量を計算する。
第１のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算するプロセスにおいて、フィルタ２００は、第１の上限及び第１の下限を含む速度制限の第１のセットを適用する。第２のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算するプロセスにおいて、フィルタ２００は、第２の上限及び第２の下限を含む速度制限の第２のセットを適用する。上述のように、速度制限の第１のセットは、速度制限の第２のセットよりも大きいＴＤＤ速度変化を許容する。そして、特定の実施形態では、第２の下限は、第２の上限よりも大きい速度変化を許容する。フィルタ２００はまた、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を最大値に制限することもでき、これは、ＴＤＢの所定の比に基づくことができる。
特定の実施形態では、フィルタ２００は、フィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算するために実際のＴＤＤ ２０２を処理する無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタなどのデジタルフィルタである。更に、上限コンポーネント２０６及び下限コンポーネント２０８は、フィルタ２００への入力（例えば、実際のＴＤＤ ２０２）を「クリップ」すると考えることができる。
上記のように、コントローラ２８は、コントローラ２８に含まれているか、又はコントローラ２８に結合されている、メモリ３６に格納された制御ロジックを実行する少なくとも１つのプロセッサ３４を含むことができる。メモリ３６は、プロセッサ３４に本明細書に記載の様々な機能及び方法を実施させるための実行可能命令３８（例えば、コンピュータコード、機械使用可能命令など）の形態で制御ロジックを格納することができる。
方法
図４は、患者のインスリン感受性の代わりに、又はその代用として使用できるフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算するためにシステム１０によって実行することができる方法３００のフローチャートを示す。方法３００は、デジタルフィルタ２００を適用するコントローラ２８によって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算することを含む（図４のブロック３０２）。方法３００はまた、コントローラによって、第１のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４に少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第１のセットを計算することも含む（図４のブロック３０４）。方法３００は、デジタルフィルタ２００を適用するコントローラ２８によって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４を計算することを更に含む（図４のブロック３０６）。方法３００は、コントローラによって、第２のフィルタリング済みＴＤＤ ２０４に少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第２のセットを計算することを更に含む（図４のブロック３０８）。
結論
本開示から逸脱することなく、当業者によって様々な代替及び修正が考案され得る。特に、本開示はモデルベースのコントローラを使用して、最終的に適切な量のインスリンを決定して患者に送達するが、本開示の特徴は、他のタイプの制御アルゴリズム（例えば、ＰＩＤ制御アルゴリズム、ファジーロジック制御アルゴリズムなど）に適用することができる。
したがって、本開示は、そのような全ての代替、修正、及び変更を包含することを意図している。更に、本開示のいくつかの実施形態が図面に示され、及び／又は本明細書で考察されているが、本開示は、本開示が当技術分野が許容する範囲内で広範であり、かつ本明細書も同様に読まれることが意図されているので、それらに限定されることを意図していない。したがって、上記の説明は、限定するものとして解釈されるべきではなく、特定の実施形態の単なる例示として解釈されるべきである。

Claims (21)

  1. 患者のグルコースを制御するためのシステムであって、
    薬剤送達デバイスと通信するように構成されており、制御ロジックを含むコントローラを備え、前記制御ロジックが、
    少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算することと、
    少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、を行うように動作する、システム。
  2. 前記制御ロジックが、
    前記第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第１のシステム利得を設定することと、
    前記第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第２のシステム利得を設定することと、を行うように更に動作する、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記制御ロジックが、
    前記第１のシステム利得に少なくとも部分的に基づいて基礎投与量の第１のセットを計算することと、
    前記第２のシステム利得に少なくとも部分的に基づいて基礎投与量の第２のセットを計算することと、を行うように更に動作する、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記速度制限の第１のセットが、第１の上限及び第１の下限を含み、前記速度制限の第２のセットが、第２の上限及び第２の下限を含み、前記速度制限の第１のセットが、前記速度制限の第２のセットよりも大きいＴＤＤ速度変化を許容する、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記第２の下限が、前記第２の上限よりも大きい絶対速度変化を許容する、請求項４に記載のシステム。
  6. 前記インスリン送達用量の第１のセットが、前記インスリン送達用量の第２のセットよりも少ないＴＤＤ測定値に基づく、請求項１～５のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記制御ロジックが、前記初期追跡段階を一定期間にわたって適用した後、又は、所定数の有効な実際のＴＤＤ測定値に応答して、前記定常状態追跡段階に移行するように動作する、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 前記制御ロジックが、
    少なくとも部分的に、総日基礎量（ＴＤＢ）レベルに基づいて、初期化段階の開始時に推定ＴＤＤを計算するように更に動作する、請求項１～７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 前記推定ＴＤＤが、ＴＤＢの所定の比である、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記第１のフィルタリング済みＴＤＤ及び前記第２のフィルタリング済みＴＤＤが、総日基礎量の所定の比に制限される、請求項１～９のいずれか一項に記載のシステム。
  11. 前記制御ロジックが、
    １日に１回、前記初期追跡段階中に前記第１のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、
    １日に１回、前記定常状態追跡段階中に前記第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、を行うように動作する、請求項１～１０のいずれか一項に記載のシステム。
  12. 前記制御ロジックが、
    無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを用いて前記インスリン送達用量の第１のセットを処理することによって前記第１のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、
    前記ＩＩＲフィルタを用いて前記インスリン送達用量の第２のセットを処理することによって前記第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、を行うように動作する、請求項１～１１のいずれか一項に記載のシステム。
  13. 前記初期追跡段階中は前記第１のフィルタリング済みＴＤＤに、及び、前記定常状態追跡段階中は前記第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、前記患者にインスリンを送達するように構成されている前記薬剤送達デバイスを更に備える、請求項１～１２のいずれか一項に記載のシステム。
  14. 前記薬剤送達デバイスに含まれる前記インスリンを更に備える、請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記コントローラと通信しており、かつグルコースレベルを測定するように構成されている、グルコース測定デバイスを更に備える、請求項１～１４のいずれか一項に記載のシステム。
  16. 方法であって、
    デジタルフィルタを適用するコントローラによって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算することと、
    前記コントローラによって、前記第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第１のセットを計算することと、
    前記デジタルフィルタを適用する前記コントローラによって、少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、
    前記コントローラによって、前記第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて、基礎速度の第２のセットを計算することと、を含む、方法。
  17. 薬剤送達デバイスによって、前記基礎速度の第１のセットに応答する量のインスリンを送達することと、
    前記薬剤送達デバイスによって、前記基礎速度の第２のセットに応答する量のインスリンを送達することと、を更に含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記第１のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第１のシステム利得を設定することと、
    前記第２のフィルタリング済みＴＤＤに少なくとも部分的に基づいて第２のシステム利得を設定することであって、前記基礎速度の第１のセットが、前記第１のシステム利得に少なくとも部分的に基づき、前記基礎速度の第２のセットが、前記第２のシステム利得に少なくとも部分的に基づく、第２のシステム利得を設定することと、を更に含む、請求項１６又は１７に記載の方法。
  19. 少なくとも部分的に、総日基礎量レベルに基づいて、初期化段階中に推定ＴＤＤを計算することを更に含む、請求項１６～１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記第１のフィルタリング済みＴＤＤ及び前記第２のフィルタリング済みＴＤＤが、総日基礎量レベルの所定の比に制限される、請求項１６～１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が実行されると、ハードウェアプロセッサに、
    少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第１のセットに基づいて、速度制限の第１のセットを条件として、初期追跡段階中に第１のフィルタリング済み総日投与量（ＴＤＤ）を計算することと、
    少なくとも部分的に、インスリン送達用量の第２のセットに基づいて、速度制限の第２のセットを条件として、定常状態追跡段階中に第２のフィルタリング済みＴＤＤを計算することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
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JP2011518634A (ja) * 2008-04-29 2011-06-30 メディンゴ・リミテッド 薬物送達装置においてボーラス投与量及びボーラス送達パターンを選択するための方法
US9492608B2 (en) * 2013-03-15 2016-11-15 Tandem Diabetes Care, Inc. Method and device utilizing insulin delivery protocols
EP3453414A1 (en) * 2016-01-14 2019-03-13 Bigfoot Biomedical, Inc. Adjusting insulin delivery rates
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