JP2024500599A

JP2024500599A - リスクに基づく補正ボーラスを有するボーラスアドバイザ、炭水化物を含まないボーラス推奨器、及び食事承認

Info

Publication number: JP2024500599A
Application number: JP2023522870A
Authority: JP
Inventors: スティーヴン・パテク
Original assignee: デックスコム・インコーポレーテッド
Priority date: 2020-12-23
Filing date: 2021-12-22
Publication date: 2024-01-10
Also published as: AU2021409721A1; CA3193580A1; CN116529831A; WO2022140543A1; US20220192591A1; EP4268236A1

Abstract

基礎インスリン推奨及びボーラス推奨は、基礎量又はボーラス量が、１日の総インスリンの一部分としての基礎インスリン対ボーラスインスリンの比を考慮して、増加又は減少されるべきかどうかを決定するために、血糖リスクのプロファイルを分析することによって提供される。いくつかの実施形態では、システム及び方法は、患者の生理機能及び行動（生活様式及び食事）からもたらされる患者の糖尿病データをモデル化する生理学的クローニングを利用して、速効性ボーラスと１日の基礎との間の系統的不均衡を修正しようとする。いくつかの実施形態では、システム及び方法は、基礎及び／又はボーラスに起因する１日の総インスリンのパーセンテージに対する制約を使用する。いくつかの実施形態では、最適化は、患者によって提供される炭水化物情報を使用せずに実行される。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年１２月２３日に出願された「ＢＯＬＵＳＡＤＶＩＳＯＲＷＩＴＨＣＯＲＲＥＣＴＩＯＮＢＯＬＵＳＥＳＢＡＳＥＤＯＮＲＩＳＫ，ＣＡＲＢ－ＦＲＥＥＢＯＬＵＳＲＥＣＯＭＭＥＮＤＥＲ，ＡＮＤＭＥＡＬＡＣＫＮＯＷＬＥＤＧＥＭＥＮＴ」と題する米国仮特許出願第６３／１２９，９１９号に対する優先権の利益を主張し、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

持続グルコースモニタリングシステム（continuous glucose monitoring、ＣＧＭ）及び接続されたデバイスの採用が増すにつれて、グルコース時系列データの利用可能性及び信頼性が、近年、増加している。しかしながら、信頼性の高いグルコースデータが利用可能であるにもかかわらず、インスリン及び食事データの正確な追跡、並びに食事時間のボーラスしたインスリンの効果的なタイミングは、糖尿病を有する多くの人々にとって引き続き問題となっており、不十分なグルコース制御をもたらす。

従来の臨床アドバイスは、基礎／ボーラスインスリンの５０／５０での固定パーセンテージを、すなわち、基礎インスリンは１日の総インスリンの半分であるべきであることを示唆する。いくつかのより最近の推奨は、４０／６０、３０／７０、又は他の比を示唆する。しかしながら、固定パーセンテージは、患者全てにとっては最適ではない。基礎及び／又はボーラス推奨を患者に提供する治療最適化を提供する以前の努力は、多くの場合、収集／提供された炭水化物及び／又は運動情報自体がデータ分析に不正確さを導入したため、一貫性のない、不完全な、又は不正確な推奨に悩まされてきた。

本開示の様々な態様及び実施形態が提示されることは、これら及び他の考慮事項に関するものである。

本明細書に記載されるシステム及び方法は、基礎量又はボーラス量が１日の総インスリンの一部分としての基礎インスリン対ボーラスインスリンの比を考慮して増加又は減少されるべきかどうかを決定するように、血糖リスクのプロファイルを分析することによって、基礎インスリン推奨（例えば、処方）及びボーラス推奨（例えば、処方）及びボーラス推奨（例えば、処方）を提供する。ボーラスインスリンは、食事時にインスリン要件を満たすために、又は一時的な高血糖を修正するために使用されるような速効性インスリンを指す。いくつかの実施形態では、システム及び方法は、患者の生理機能及び行動（生活様式及び食事）からもたらされる患者の糖尿病データをモデル化する生理学的クローニングを利用して、速効性ボーラスと１日の基礎との間の系統的不均衡を修正しようとする。いくつかの実施形態では、システム及び方法は、基礎及び／又はボーラスに起因する１日の総インスリンのパーセンテージに対する制約を使用する。いくつかの実施形態では、最適化は、患者によって提供される炭水化物情報を使用せずに実行される。

患者の１日のインスリンパターン及びグリセミックリスクの分析は、低グリセミックリスク及び高グリセミックリスクを最小限に抑えながら、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び／又は１日の総インスリンの最適なバランスを確実にする。基礎／ボーラス比の目標範囲内でリスクを低減しながら、基礎パーセンテージ及び／又はボーラスパーセンテージを調整するインスリン推奨システムが提供される。

一実施態様では、方法は、患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、グルコースデータが、ある期間にわたって患者について受信された持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（flash glucose monitoring、ＦＧＭ）データを含み、グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することが、その期間にわたって各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、その期間にわたって計算された態様を比較することと、を含み、インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータが、その期間にわたって患者について受信される、定量化することと、目標範囲並びにグリセミックリスク及び１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定することであって、推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、推奨を糖尿病管理システムに出力することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、グルコースデータが、ある期間にわたって患者について受信された持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することが、その期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、その期間にわたる計算された態様を比較することと、を含み、インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータが、その期間にわたって患者について受信される、定量化することと、目標範囲並びにグリセミックリスク及び１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定することであって、推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、推奨を糖尿病管理システムに出力させることと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

一実施態様では、システムは、患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価するように構成されたグリセミックリスク評価器であって、グルコースデータが、ある期間にわたって患者について受信された持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、グリセミックリスク評価器と、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化するように構成されたインスリン関係定量化器であって、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することが、その期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、その期間にわたって計算された態様を比較することと、を含み、インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータが、その期間にわたって患者について受信される、インスリン関係定量化器と、目標範囲並びにグリセミックリスク及び１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定し、かつ推奨を糖尿病管理システムに出力するように構成されたインスリン推奨器であって、推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、インスリン推奨器と、を備える。

一実施態様では、方法は、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定することと、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析することと、１日のインスリン関係パターンデータセットから外れ値データを除去することと、外れ値データの除去を糖尿病管理システムに通信することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定することと、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析することと、１日のインスリン関係パターンデータセットから外れ値データを除去することと、外れ値データの除去を糖尿病管理システムに通信することと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

一実施態様では、システムは、インスリン関係定量化器であって、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定し、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析し、かつ１日のインスリン関係パターンデータセットから外れ値データを除去するように構成された、インスリン関係定量化器と、外れ値データの除去を糖尿病管理システムに通信するように構成されたインスリン推奨器と、を備える。

一実施態様では、方法は、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、分析することに基づいて、データセットに対して調整を行うことと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、分析することに基づいて、データセットに対して調整を行うことと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

一実施態様では、システムは、インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器であって、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内にある、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、分析することに基づいて、データセットに対して調整を行うことと、を行うように構成された、インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器のうちの少なくとも１つを備える。

本概要は、以下の発明を実施するための形態で更に記載される概念の選択を簡略化された形態で紹介している。したがって、この概要は、特許請求される主題の重要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図しておらず、特許請求される主題の範囲を限定するように使用されることも意図していない。

前述の概要、並びに例示的な実施形態についての以下の発明を実施するための形態は、添付の図面と併せて読むとより良く理解される。実施形態を例示する目的で、実施形態の例示的な構成が図面に示されている。しかしながら、実施形態は、開示された特定の方法及び手段に限定されない。図面は以下の通りである。

本発明の一実施形態の高レベルの機能ブロック図である。ボーラスアドバイザの実施態様のシステム図である。１日のインスリンの推奨を決定する方法についてのフロー図である。ある期間にわたって患者について受信されたＣＧＭデータ、基礎インスリンデータ、及びボーラスインスリンデータを表すマルチグラフの一例である。ＣＧＭシステム用の臨床報告ソフトウェアに見られるＣＧＭスパゲッティグラフの一例である。図４及び図５のデータから導出されたリスクプロファイルを示すグラフであり、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクの両方のグリセミックリスクの定量化された評価を示す。ボーラスインスリン（ｙ軸）対基礎インスリン（ｘ軸）の表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する一例を示すグラフであり、インスリン関係パターンは、一実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。ボーラスインスリン対１日の総インスリン（total daily insulin、ＴＤＩ）を示す、図４～図６のデータセットの表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する別の例を示すグラフであり、インスリン関係パターンは、別の実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。基礎インスリン対示されるＴＤＩである、図４～図６のデータセットの表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する別の例を示すグラフであり、インスリン関係パターンは、更に別の実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。各日についてのＴＤＩのパーセンテージとしての基礎の表現を示すグラフであり、各日は、推奨を決定するのに十分なデータ（外れ値を除く）を有する日を表す。１日のインスリン関係パターンデータセット内の外れ値データに対処する方法についてのフロー図である。分析されるときに、不正確なデータ（例えば、欠落した基礎データ又はボーラスデータ）及び／又は誤ったデータ（一貫性のない基礎データ又はボーラスデータ）を表し得る、基礎となるデータセット内の外れ値データを示す、１日のインスリン関係データセット内の患者における外れ値データの実施例のグラフである。１日のインスリン関係パターンにおける変動性に対処する方法についてのフロー図である。１日のインスリン関係パターンにおける変動性の例のグラフであり、変動性は、曜日などに基づいてもよい。１型糖尿病を有する患者についての典型的な変動性を示すＣＧＭデータの一例のマルチグラフである。例えば、プロファイルがリスクを特定するように使用され得る＋／－１閾値を超えるために、及び／又は両方が定量化され、基礎調整及び／又はボーラス調整で対処される必要があり得るリスクのレベルに関連付けられ得るために、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクの両方を示すグラフである。例示的な定量化された１日のインスリン関係のグラフである。データセットにおけるより大きな変動性を示す、広いＣＩを示す例のグラフである。基礎注射の一貫性のあるパターン及びボーラスにおける典型的な変動性を伴う、糖尿病を有する患者についてのＣＧＭデータ変動性の実施例のマルチグラフである。特に朝の片側低グリセミックリスクの例を示すグリセミックリスクプロファイルのグラフであり、これは本明細書でより詳細に記載されるように定量化され得る。ＴＤＩのボーラスのパーセントとしてプロットされた１日のインスリン関係を示すグラフであり、１日のインスリンデータは、目標範囲から十分に外れている。基礎のパーセントについての１日のインスリンパターン信頼区間を示すグラフであり、これは目標範囲を十分に上回る。基礎インスリン処方に対する非常に一貫性のあるアドヒアランスを示すデータの例のマルチグラフである。閾値１を超える高リスクを特定するグリセミックリスクプロファイルのグラフである。ボーラス対ＴＤＩグラフ上にプロットされた１日のインスリン関係データの一例のグラフであり、これは、データポイントがＴＤＩの４５％～５５％のボーラスの目標範囲からどのように外れるかを示している。高グリセミックのためにボーラスの量を増加させることによって基礎のパーセンテージを減少させる推奨を提供する実施例のグラフである。患者が４００ｍｇ／ｄＬ付近又は４０ｍｇ／ｄＬにおいて多数のグルコーススパイクによって示される高グルコース変動性を有する例のマルチグラフである。所定の閾値１を超える高グリセミックリスクを特定するグリセミックリスクプロファイルのグラフである。定量化された例示的な１日のインスリン関係のグラフであり、このグラフは、ボーラスをＴＤＩのパーセンテージとしてプロットしており、ボーラスのパーセンテージは高く、４５～５５％の目標範囲から十分に外れている。１つのデータポイント（ある日の１日のインスリンパターンを表す）が目標範囲内にあるが、１日のインスリンの基礎のパーセントの平均の信頼区間が、ＴＤＩの基礎のパーセントについての目標範囲の明らかに外側にある（すなわち、下回る）ことを示すグラフである。例示的な実施形態及び態様が実施され得る例示的なコンピューティング環境を示す。

特許請求される主題は、図面を参照して説明され、同様の参照番号は、全体を通して同様の要素を指すように使用される。以下の説明では、説明の目的で、特許請求される主題の十分な理解を提供するために、多数の特定の詳細が記載される。しかしながら、特許請求される主題は、これらの特定の詳細なしに実施され得ることが明らかであり得る。他の例では、特許請求される主題の説明を容易にするために、構造及びデバイスがブロック図の形態で示される。

図１は、本発明の一実施形態の高レベル機能ブロック図１００である。プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０と通信する。インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０は、患者１４０と通信して、それぞれ、患者１４０にインスリンを送達し、患者１４０のグルコースレベルを監視する。プロセッサ１３０は、本明細書で更に説明される計算並びに他の動作及び機能を実行するように構成される。インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０は、別個のデバイスとして、又は単一のデバイスとして、単一のデバイス内で、又は複数のデバイスにわたって実施され得る。プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０において、若しくはスタンドアロンデバイスとして、（又はインスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、若しくはスタンドアロンデバイスのうちの２つ以上の任意の組み合わせにおいて）、ローカルに実施され得る。プロセッサ１３０又はシステムの一部分は、サーバ又はクラウドベースのシステム内など、遠隔に位置することができる。

インスリンデバイス１１０などのインスリンデバイスの例は、インスリンシリンジ、外部ポンプ、及び患者に、典型的には、皮下組織内にインスリンを送達するパッチポンプを含む。インスリンデバイス１１０はまた、インスリン吸入器、インスリンジェット注射器、静脈内注入ポンプ、及び埋め込み型インスリンポンプなどの異なる手段によってインスリンを送達するデバイスを含む。追加型のインスリンデバイス１１０は、スマートインスリンペンである。いくつかの実施形態では、患者は、２つ以上のインスリン送達デバイスを組み合わせて使用し、例えば、長時間作用型インスリンをシリンジで注射し、食事前に吸入インスリンを使用する。他の実施形態では、これらのデバイスは、グルカゴン、プラムリンチド、又はグルコース様ペプチド－１（glucose-like peptide-1、ＧＬＰ１）などのグルコースレベルの制御を助ける他の薬物を送達することができる。

グルコースモニタ１２０などのグルコースモニタの例は、規則的な間隔、例えば、１、５、又は１０分などでグルコース値を記録する持続グルコースモニタを含む。これらの持続グルコースモニタは、例えば、経皮的に挿入されるか、完全に埋め込まれるか、又は組織を非侵襲的に測定する電気化学センサ又は光学センサを使用することができる。グルコースモニタ１２０などのグルコースモニタの例はまた、静脈内血糖モニタ、マイクロ灌流サンプリング、又は周期的フィンガースティックなどの、グルコースを測定するために血液又は他の流体を周期的に抜き取るデバイスを含む。いくつかの実施形態では、グルコース読み取り値は、略リアルタイムで提供される。他の実施形態では、グルコースモニタによって決定されたグルコース読み取り値は、その後の検索のために血糖モニタ自体に記憶され得る。様々な実施形態は、フラッシュグルコースモニタ（ＦＧＭ）と共に、又はフラッシュグルコースモニタ（ＦＧＭ）において実施され得ることが企図される。

インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、及びプロセッサ１３０は、スマートフォン、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、及びタブレットなどの様々なコンピューティングデバイスを使用して実施され得る。他のタイプのコンピューティングデバイスが、担持されてもよい。好適なコンピューティングデバイスが、コンピューティングデバイス３１００及びクラウドベースのアプリケーションとして図３１に示されている。

インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、及びプロセッサ１３０は、ネットワークを通して通信してもよい。ネットワークは、公衆交換電話網（public switched telephone network、ＰＳＴＮ）、携帯電話網、及びパケット交換網（例えば、インターネット）を含む様々なネットワークタイプであってもよい。１つのインスリンデバイス１１０、１つのグルコースモニタ１２０、及び１つのプロセッサ１３０のみが図１に示されているが、担持され得るインスリンデバイス、グルコースモニタ、及びプロセッサの数に制限はない。活動モニタ１５０及び／又はスマートフォン１６０はまた、患者１４０から、又は患者に関する食事及び／又は活動データを収集し、食事及び／又は活動データをプロセッサ１３０に提供するように使用されてもよい。

プロセッサ１３０は、オペレーティングシステム及び１つ以上のアプリケーションを実行し得る。オペレーティングシステムは、どのアプリケーションがインスリンデバイス１１０及び／又はグルコースモニタ１２０によって実行されるかを制御してもよく、並びにアプリケーションがインスリンデバイス１１０及び／又はグルコースモニタ１２０の１つ以上のセンサ、サービス、若しくは他のリソースとどのように相互作用するかを制御してもよい。

プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０から、並びにいくつかの実施態様では患者１４０からデータを受信し、本明細書で更に記載される計算、動作、及び／又は機能のうちの１つ以上を実行するように構成及び／又は使用されてもよい。

図２は、ボーラスアドバイザ２１０の実施態様のシステム図である。ボーラスアドバイザ２１０への入力は、血糖データ２０５及びインスリンデータ２０７を含む。血糖データ２０５は、ヒトなどのホストに関連付けられた任意の糖尿病データであってもよく、実施態様に応じて、ＣＧＭのみのデータ、ＢＧ（blood glucose：血糖）データ、又は他のグルコース若しくは糖尿病関連データを含んでもよい。インスリンデータ２０７は、実施態様に応じて、ホスト又はヒトと関連付けられた任意のインスリンデータであってもよい。

ボーラスアドバイザ２１０は、グリセミックリスク評価器２２０と、インスリン関係定量化器２３０と、インスリン推奨器２４０とを含む。ボーラスアドバイザは、推奨２５０を生成し、推奨２５０を糖尿病管理システム２８０に提供する。

図３は、１日のインスリンについての推奨を決定する方法３００についてのフロー図である。

３１０では、グルコースデータ及びインスリンデータが、患者について受信される。システム及び方法は、ある期間にわたってグルコースデータ及びインスリンデータを取り込んで、典型的な患者の行動の期間にわたって１日のインスリン関係及びグリセミックリスクを分析する。図４は、ある期間にわたって患者について受信されたＣＧＭデータ、基礎インスリンデータ、及びボーラスインスリンデータを表すマルチグラフ４００の一例である。グルコースデータ及び／又はインスリンデータは、いくつかの実施態様では、グルコースモニタ１２０、患者１４０、活動モニタ１５０、及び／又はスマートフォン１６０から受信されてもよい。これらのデータは、典型的には、例えば、ＣＧＭ読み取り値、ＣＧＭ値に割り当てられた信頼読み取り値、自己監視血糖読み取り値（血糖測定器）、遡及的に較正又は補正されたＣＧＭ読み取り値を含む、グルコースレベルの測定値を含む。グルコースデータは、一般に、少なくとも１週間の選択された期間を包含する。

ＣＧＭグラフ４１０は、約６０日の期間に受信されたグルコース時系列データをｍｇ／ｄＬで示し、そのデータは、持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）システムによって収集され、その期間にわたる患者における血糖レベルを表す。

基礎注射グラフ４２０は、同じ期間に受信された基礎インスリン時系列データをインスリンの単位での示し、そのデータは、スマートインスリンペンによって収集され、患者における基礎インスリン注射を経時的に表す。

ボーラス注射グラフ４３０は、同じ期間に受信されたボーラスインスリン時系列データをインスリンの単位で示し、そのデータは、スマートインスリンペンによって収集され、患者におけるボーラスインスリン注射を経時的に表す。

他のデバイス／システムからのグルコース及びインスリンデータを含む追加のデータタイプ、並びに運動データ及び炭水化物データなどの追加のデータタイプ、並びに他の感知された入力データ及びユーザ入力データを収集することができることが企図される。ユーザ入力データは、食事及び／又は運動及び／又は他の活動に基づくデータを含んでもよい。食事及び運動及び他の活動は、いくつかの実施形態では、明示的に無視されるか、又は許可されない場合がある。追加の入力は、事前にプログラムされた基礎プロファイル（例えば、インスリンポンプからの）、別のＡＰ（artificial pancreas、人工膵臓）アルゴリズム（例えば、ＡＩＤ（automated insulin delivery、自動インスリン送達）システム）、患者により開始されるインスリン送達（基礎又はボーラス）などを含み得る、外部プロセスからの提案される基礎速度及び／又は提案されるボーラス速度などの外部プロセスデータを含んでもよい。

いくつかの実施態様は、持続グルコースセンサからの持続データ又は半連続データを使用する又は必要とするが、必ずしもリアルタイムではない。しかしながら、グリセミックリスクを時刻の関数として計算するように使用することができる任意のグルコース測定値を使用してもよい。遡及的データ又はリアルタイムデータ、平滑化されたデータ又は平滑化されていないデータは、実施態様に応じて使用され得る。フィンガースティックデータは、いくつかの実施態様では、包括的であり、かつ好ましくは炭水化物データを伴う場合に、使用され得る。

自由な生活条件からのＣＧＭデータが、好ましくは、収集された空腹時血糖（fasting blood glucose、ＦＢＧ）データの代わりに使用される。時間経過に伴う自由な生活条件からのＣＧＭデータは、患者の生活様式における行動及び行為を反映する。従来の技法は、空腹時血糖データを使用するが、これは、１日の活動が変動する１型については良好な尺度ではなく、ＦＢＧは、多くの能動的インスリン管理決定について意思決定することでは支援せず、速効型インスリンについての意思決定に対して、又は基礎インスリンとボーラスインスリンとのバランスをとることにおいて多くの洞察を提供しない。

実施態様は、タイプ２の基礎滴定とは対照的に、集中管理された患者（ボーラスインスリン及び基礎インスリンを摂取する患者）における基礎／ボーラス／ＴＤＩ最適化のために使用される。

受信／選択されたＣＧＭ／インスリンデータは、所定の基準を満たさなければならない。

評価するための必要最小限のデータは、少なくとも１日（以上）、少なくとも１週間、又は複数週間のＣＧＭ記録及びインスリン記録を含んでもよい。複数週間は、より多くの統計的に有意なデータを提供し、これは、より広範な行動を捕捉する。

どれだけ多くのデータが利用可能であるかに基づいて、この方法の更なるステップが、一日２４時間全ての肯定的な結果を達成するように適合され得る。

実施態様は、患者の典型的な生活様式行動と関連付けられたグルコースデータを捕捉する、すなわち、患者の典型的な生活様式を表す異なる行動及び生理学的経験（例えば、平日とは異なる週末、典型的な運動の日、睡眠パターン、食習慣など）と関連付けられたグルコースデータを捕捉するのに十分な期間にわたってデータを使用する。データセットにおける治療プロファイルに変更があってはならない。

図５は、ＣＧＭシステム用の臨床報告ソフトウェアにおいて一般的に見られるＣＧＭスパゲッティグラフ５００である。この例示的なグラフは、図４のＣＧＭグラフからの約６０日のグルコースについての複数の１日２４時間のグルコースデータを重ね合わせており、これは、連続する日々の各２４時間の期間にわたるグルコースの変動性を視覚化している。

本明細書で記載されるシステム及び方法のデータ分析は、１日のインスリン情報に関心があるため、利用可能なデータの開始は、１日を定義する２４時間の期間の開始でなくてもよく、したがって、第１の日の開始の定義、及び分析に有用なデータセットの開始は、分析及び決定されてもよい。

炭水化物／食事情報は、いくつかの実施態様では必要とされないことが企図されるが、そのような情報は、いくつかの実施態様に、特に、変動性及び／又は外れ値データが分析されている場合に、利益をもたらし得る。

外れ値分析（本明細書で更に記載される）は、３１０の一部として実行されてもよい。

３２０では、グリセミックリスクは、グルコースデータに基づいて評価され得る。グリセミックリスクは、それぞれ、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化であり得る、高グリセミックリスク及び／又は低グリセミックリスクを含み得る。グリセミックリスクは、血糖データから計算されてもよく、いくつかの実施形態では、予測されたグルコースに基づいてもよい。いくつかの実施形態では、グリセミックリスク（例えば、低血糖症計算値及び／又は高血糖症計算値）は、予測及び／又は状態推定を使用する。グリセミックリスク評価器は、低血糖指数（low blood glucose index、ＬＢＧＩ）／高血糖指数（high blood glucose index、ＨＢＧＩ）におけるような血糖（blood glucose、ＢＧ）リスク空間定量化、及び／又はＰａｔｅｋ－Ａｃｔｉｏｎａｂｌｅ（「ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＡＤＡＢＬＥＭＥＤＩＵＭＦＯＲＡＳＳＥＳＳＩＮＧＡＣＴＩＯＮＡＢＬＥＧＬＹＣＥＭＩＣＲＩＳＫ」と題された米国特許第１０，６３８，９８１号、発明者がＳｔｅｐｈｅｎＤ．Ｐａｔｅｋであり、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）に記載された実施例及び実施態様であり得る。

リスクは、サンプル平均、サンプル変動、範囲内時間、高／低ＢＧのエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、全体的リスクなどに関して評価され得る。

患者について低血糖症及び／又は高血糖症のレベル又はリスクプロファイルを決定する任意の方法が、当業者によって理解されるように、ここで利用されてもよい。いくつかの既知の方法には、低グリセミックリスク、高グリセミックリスク、又はその両方を経時的プロファイルとして評価する１つの方法を記載しているＰａｔｅｋによる米国特許出願公開第２０２０／０１７８９０５（Ａ１）号が含まれる。Ｋｏｖａｔｃｈｅｖによる米国特許出願公開第２０１８／０３６６２２３（Ａ１）号は、低血糖症及び高血糖症のリスクの尺度を計算する方法を記載しており、低血糖指数（ＬＢＧＩ）は、低ＢＧ読み取り値の数及び／又は程度が増加すると増加する非負の量であり、高血糖指数（ＨＢＧＩ）は、高ＢＧ読み取り値の数及び／又は程度が増加すると増加する非負の量である。Ｄｕｎｎらによる米国特許出願公開第２０１６／０２３９６２２（Ａ１）号は、低血糖症、変動性、及び高血糖症の可視化を含むグルコースデータの分析に基づいてグリセミックリスクを決定することを記載しており、これらの全ては、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる。リスクプロファイルを定量化する一例を、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２０２０／０１７８９０５（Ａ１）号に見出すことができる。

図６は、図４及び図５のデータから導出されたリスクプロファイルを示すグラフ６００であり、高グリセミックリスク（０ラインを上回る）及び低グリセミックリスク（０ラインを下回る）の両方のグリセミックリスクの定量化された評価を示す。この実施例では、値が１日２４時間にわたって＋／－１の閾値を十分に下回るために、患者は高レベルの高グリセミックリスクも低グリセミックリスクも有しない。

グリセミックリスクは、例えば、高血糖症対低血糖症（又はその逆）への全体的な重み付けが存在する場合に、高血糖症及び低血糖症の個々のリスク及び／又は高血糖症対低血糖症の相対的リスクを決定するように定量的に評価され得る。低血糖症対高血糖症（又はその逆）についてはるかに高いことを意味する、リスクが一方的である場合、そのリスクの相対的重要性が評価され、注目される。リスクが全体的に低く、かつ一般的に高血糖症と低血糖症との間であっても、推奨が、本明細書で更に考察される、定量化された１日のインスリン関係パターンに基づいて、なおも行われ得る。

いくつかの実施形態では、リスク評価は、高血糖症及び／又は低血糖症についてのリスクの定性的評価（はい又はいいえ）、例えば、リスクプロファイルが閾値外にあるかどうか、及び／又はどの程度のリスクが閾値外に留まったままであるかを探している。

いくつかの実施形態では、この評価は、高血糖症及び低血糖症の量を全体的に及び／又は他方に対して定量的に評価する。

定性的評価及び／又は定量的評価は、推奨、すなわち、基礎及び／又はボーラスが調整されるべきかどうか、並びにどの程度調整されるべきかを決定するために使用されてもよい。

３３０では、１日のインスリン関係は、インスリンデータに基づいて定量化され得る。いくつかの実施態様では、利用可能なデータの期間にわたって各日についての１日のインスリンの２つ以上の態様が計算される。インスリンの態様は、例えば、１日の総インスリン、１日の総基礎、及び１日の総ボーラスを含む。

いくつかの実施態様では、インスリンの各態様、すなわち、一連の日々にわたる各日についての、１日の総基礎インスリン（total daily basal insulin、ＴＤＢａｓａｌ）、１日の総ボーラスインスリン（total daily bolus insulin、ＴＤＢｏｌｕｓ）、及び１日の総インスリン（ＴＤＩ）のうちの少なくとも２つを計算することによって、関係パターンを特定することができる。

インスリンの計算された２つ以上の態様は、１日のインスリン関係を定量化するようにある期間にわたって比較されてもよい。１日のインスリンのある態様の他の態様に対する比又はパーセンテージを、計算することができる。関係は毎日計算されてもよく、それによって、１日の関係データが形成される。各態様は、日ごとに比較され得る。これは、離散データポイントとして保持されてもよく、及び／又はある期間にわたって平均化されてもよい。

インスリンの各態様の平均は、ある期間にわたって計算されてもよく、それによって、その後、平均インスリン態様が比較され、関係パターンが形成されてもよく、例えば、各インスリン態様の平均が計算され、次いで、平均化インスリン態様が比較される。

平均偏差及び標準偏差は、信頼区間を計算するように使用されてもよく、例えば、ある期間にわたる「ボーラス（又は基礎）パーセンテージ」（すなわち、ボーラス（又は基礎）に起因するＴＤＩのパーセンテージ）の平均偏差及び標準偏差が計算されてもよい。信頼区間は、平均の推定について決定され得る。患者が日ごとに一貫性のあるインスリン送達パターンを有する場合には、信頼区間は狭くなる（例えば、信頼区間の９５％）。患者に一貫性がない場合には、信頼区間はより広くなる。本明細書で更に記載されるように、パターン及び／又は外れ値データにおける任意の変動性に対処してもよい。

実施態様に応じて、他の種類の統計、例えば、中央値又は様々なパーセンタイルが使用され得る。計算された各インスリン態様は、グラフ上にプロットされてもよく、例えば、ＴＤＩ対ＴＤＢａｓａｌ、ＴＤＩ対ＴＤＢｏｌｕｓ、及び／又はＴＤＢａｓａｌ対ＴＤＢｏｌｕｓは、１日の離散データポイントとして、及び／又は収集／分析されたデータの期間にわたる信頼区間を伴う平均（average）又は平均（mean）としてグラフ化され得る。

図７は、ボーラスインスリン（ｙ軸）対基礎インスリン（ｘ軸）の表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する一例を示すグラフ７００であり、インスリン関係パターンは、一実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。影付き円錐形７１０は、１日のインスリン関係パターンについての４５～５５％の目標範囲を表す。

データのクラスタ７２０は、一般に、目標範囲の４５～５５％内又は約４５～５５％に入る１日のインスリンの傾向を示す。データクラスタ７２０の各黒丸は、図４～図６に表される患者の個々の日々についての１日のインスリン関係データポイントを表す。各ドットはデータポイントであり、ｘ値は、基礎インスリンが１日にどれだけ注射されたかに対応し、ｙ軸値は、ボーラスが特定の日にどれだけ注射されたかである。

（全ての日の）平均基礎についての信頼度９５％及び平均ボーラスについての信頼度９５％は、それぞれ、垂直の影付き領域７３０及び水平の影付き領域７４０によって表される。領域７３０、７４０が交差して、影付き円錐形７１０内に入る面積は、５０％に近い、患者についての基礎－ボーラスの良好な比を表す。

プラスマーク（ｙ軸並びに円錐形の右側に示される）は、本明細書の他の場所で（例えば、図１１及び図１３に関して）より詳細に記載されるように、図４～図６に表される患者の不正確な又は誤ったデータからもたらされる外れ値及び／又は変動性データを表す。

０基線（すなわち、ｙ軸）上のプラスマークは、１日に基礎が報告されていないことに対応する。円錐形の右側のプラスマークは、１日における２つの基礎に対応する可能性が高い。

外れ値は、行動の変動性又は他の理由についての不正確なデータに起因するかどうかにかかわらず、未知であるとして拒絶され得る。

図８は、ボーラスインスリン（ｙ軸）対１日の総インスリン（ＴＤＩ）（ｘ軸）を示す、図４～図６のデータセットの表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する別の例を示すグラフ８００であり、インスリン関係パターンは、別の実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。

黒丸は、図４～図６に表される患者の個々の日についての１日のインスリン関係データを表す。

プラスマーク（円錐形８１０の左側及び右側に示される）は、本明細書の他の場所でより詳細に記載されるように、図４～図６に表される患者の不正確な又は誤ったデータからもたらされる外れ値及び／又は変動性データを表す。ｙ＝０．５ｘは、標的範囲の中心線である（基礎のパーセンテージ＝５０％）。

平均ボーラスについての信頼度９５％及び平均ＴＤＩについての信頼度９５％は、それぞれ、垂直の影付き領域８３０及び水平の影付き領域８４０によって表される。領域８３０、８４０が交差して、影付き円錐形８１０内に入る面積は、標的範囲内で５０／５０に近い、患者についてのボーラス対ＴＤＩの良好な比を表す。

データのクラスタ８２０は、一般に、目標範囲の４５～５５％内又は約４５～５５％に入る１日のインスリンの傾向を示す。

いくつかの実施形態では、外れ値データは、本明細書の他の場所で（例えば、図１１及び図１３に関して）より詳細に記載されるように対処されてもよい。

いくつかの実施形態では、特定の信頼区間（例えば、９５％）外のデータは、パターンを定量化する、かつ／又はインスリン推奨の変化を決定する目的で、無視／除去されてもよい。

この実施例では、２回未満の速効型ボーラスが存在するために、及び／又は基礎インスリンの総量が患者の処方から２０％超逸脱したために、外れ値及び／又は変動性分析がトリガされた。ここで、円錐形８１０の上方の３つの十字マークは、記録された１日の総インスリンが１日の総インスリンに等しい日に対応し、これらの日に基礎インスリンがないことを意味する。これが記録保持における誤りによるものであるか、又は患者がそれらの日に基礎インスリンを摂取しないことを選択したかにかかわらず、それらの日からのデータは、基礎インスリン及びボーラスインスリン全体における誤整列に対処するために除去又は無視される。１日の総インスリンが１００Ｕを超える２つの十字は、患者が処方された基礎インスリンよりも実質的に多く摂取した日に対応し、更には患者の正常な経験を表さず、外れ値及び／又は変動分析によって除去又は無視される。

図９は、基礎インスリン（ｙ軸）対示されている１日の総インスリン（ＴＤＩ）（ｘ軸）である、図４～図６のデータセットの表現を含む、１日のインスリン関係パターンを定量化する別の例を示すグラフ９００であり、インスリン関係パターンは、更に別の実施形態における図４～図６のデータセットについて示されている。

プラスマーク（円錐形９１０の上方及びｘ軸上に示される）は、本明細書の他の場所でより詳細に記載されるように、図４～図６に表される患者の不正確な又は誤ったデータからもたらされる外れ値及び／又は変動性データを表す。

データのクラスタ９２０は、一般に、目標範囲の４５～５５％内又は約４５～５５％に入る１日のインスリンの傾向を示す。平均基礎についての信頼度９５％及び平均ＴＤＩについての信頼度９５％は、それぞれ、垂直の影付き領域９３０及び水平の影付き領域９４０によって表される。領域９３０、９４０が交差して、影付き円錐形９１０内に入る面積は、標的範囲内で５０％に近い、患者についてのボーラス対ＴＤＩの良好な比を表す。

データ内の変動性及び／又は外れ値は、本明細書の他の場所で（例えば、図１１及び図１３に関して）より詳細に記載されるように対処されてもよい。

この実施例では、所与の日からのデータは、２つ未満の速効型ボーラスが存在する場合に、又は基礎インスリンの総量が患者の処方から２０％を超えて逸脱した場合に、外れ値である及び／又は代表的ではないとみなされた。ここで、基礎＝０ライン（すなわち、ｘ軸）上の３つの十字マークは、記録された１日の総インスリンが１日の総インスリンに等しい日に対応し、これらの日に基礎インスリンがないことを意味する。これが記録保持における誤りによるものであるか、又は患者がそれらの日に基礎インスリンを摂取しないことを選択したかにかかわらず、それらの日からのデータは、基礎インスリン及びボーラスインスリン全体の誤整列を評価するように使用されるべきではない。１日の総インスリンが１００Ｕを超える２つの十字は、患者が処方された基礎インスリンよりも実質的に多く摂取した日に対応し、更には患者の正常な経験を表していない。

円錐形９１０の上方又は下方のデータの群は、変化するパターンのスーパーセットを表し得る。この場合、円錐形９１０の上方のデータは、例えば、患者が様々な生活様式（例えば、孤発性運動）を有する場合を表し得る。

いくつかの実施形態では、本明細書の他の場所でより詳細に記載されるように、週パターン対週末パターンなどの複数の１日のインスリンパターンが特定されてもよい。

このステップ３３０から出力されるデータは、１日のインスリン関係、１日のインスリン関係の１つ以上のパターン、及び１日のインスリン関係の平均、１日のインスリン関係の１つ以上のパターン、外れ値データ、及び／又は変動性データを含むことができる。

３４０では、グリセミックリスク評価と、基礎又はボーラスを増加させるべきか、減少させるべきか、その両方を行うべきか、又はいずれも行わないべきかを示す１日のインスリン関係パターン定量化とに基づいて、１日のインスリンの１つ以上の態様について推奨が決定される。

推奨は、１日のインスリンパターンが目標範囲外であるときに決定されてもよく、結果としてもたらされる推奨（基礎／基礎／ＴＤＩをどのように調整するか）は、グリセミックリスクに基づいて決定されてもよい。

いくつかの実施態様では、推奨は、１日のインスリンパターンが標的範囲外であり、グリセミックリスクに基づいて（基礎／基礎／ＴＤＩを調整するかどうか）確認されるときに考慮されてもよく、推奨は、１日のインスリンパターンが範囲外である量及びリスクの定量的又は定性的評価に基づいて決定される。

いくつかの実施態様では、推奨は、１日のインスリンパターンが目標範囲内にあるが、グリセミックリスクが１つ以上の基準を満たさないときに、決定されてもよい。例えば、高グリセミックリスクが高い場合、基礎及びボーラスの両方を増加させることは、１日のインスリン態様を標的範囲内に維持しながら、リスクを低減することとみなされ得る。

上で考察された１日のインスリン関係パターンの定量化は、１日のインスリン態様における調整が行われるべきかどうかを知らせる。すなわち、１日のインスリン関係パターンが目標範囲外にある場合、調整が考慮されるべきである。例えば、基礎のパーセンテージが目標範囲を上回る場合、基礎のパーセンテージを低下させるべきであり、基礎のパーセンテージが目標範囲を下回る場合、基礎のパーセンテージを増加させるべきである。

３２０及び／又は３３０から出力されるデータは、分析され、静的又は動的であってもよく、患者に適応してもよく（例えば、患者設定又は患者パターンに基づいて）、及び／又は日に依存してもよい（例えば、週末対平日）、標的範囲と比較されてもよい。

目標範囲は、３３０からの１日のインスリンパターンデータについての許容値の範囲を規定し、これは、１日のインスリンパターンが許容範囲内にあるかどうか、並びに／又は基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び／若しくは１日の総インスリンの増加若しくは減少が推奨され得るかどうかの決定を支援する。

目標範囲は、実施態様に応じて、生活習慣に依存するもの、遺伝的なもの、及び／又は糖尿病のステージに基づくものであってもよい。目標範囲は、任意（例えば、臨床医若しくは患者によって選択されるか、又はデフォルトとして設定される）であってもよく、あるいは患者データの変動性評価若しくは他の分析に基づいてもよい。

インスリン最適化のために固定基礎／ボーラス比を利用する先行技術とは対照的に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者についての固定５０／５０又は４０／６０比などの「フリーサイズ」アプローチを標的とすることを試みない。むしろ、決定するステップは、良好なグリセミック転帰を達成するある範囲の比を可能にする。換言すれば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、グルコースデータを評価して、患者の１日のインスリン関係が、改善されたグリセミック制御のための患者の実際の必要性に適切である許容可能な基礎／ボーラス比の範囲内にあるかどうかを決定する。更に、本明細書に記載される方法及びシステムは、経時的な標的インスリン比の適応を可能にする。

目標範囲内に入る１日のインスリン関係データは、任意の更なる分析を受けなくてもよく、処理は、出力ステップに進んでもよく、患者は、変更がこの時点で推奨されないことを通知されてもよい。しかしながら、処理はまた、患者のグリセミックプロファイルに基づく調整決定に続いてもよい。換言すれば、患者が目標範囲内に入るが、患者のデータが所定の閾値を上回る低血糖症又は高血糖症のリスクを示す場合に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、リスクの低減を可能にし、目標範囲内の１日のインスリンパターンを維持する１日のインスリン態様への調整を決定及び推奨し続けてもよい。

いくつかの状況では、基礎／ボーラスは標的範囲外であるが、例えば、グリセミックリスクの評価がグリセミックリスクを殆ど又は全く示さない（本明細書に更に記載されるように定量的及び／又は定性的に決定される）場合に、推奨は決定されなくてもよい。本明細書に記載されるシステム及び方法は、実施態様に応じて、ソフトウェア又はソフトウェアを利用する臨床医のいずれかによって、標的範囲が優先される場合に、基礎及び／又はボーラスにおける小さい変化を代替的に推奨してもよい。

上で考察されたグリセミックリスクの評価は、どのように調整が行われるべきか（基礎に対して、ボーラスに対して、又は両方に対して）を知らせる。すなわち、どの１日の態様が増加又は減少されるべきかである。

本明細書に記載されるシステム及び方法は、グリセミックリスクによってガイドされて、ＴＤＩの変化を伴う又は伴わないにかかわらず、基礎が調整されるべきか、ボーラスが調整されるべきか、又はその両方が調製されるべきかを決定する。

目標範囲外の１日のインスリン関係データは、患者のグリセミックリスクプロファイルに基づく調整決定の対象となる。すなわち、任意の１つ以上の１日のインスリン態様を増加及び／又は減少させる推奨の決定は、実施態様に応じて、患者のグルコースデータによって、又は患者のグルコースデータに従って決定される高グリセミックリスク及び／又は低グリセミックリスクの分析に基づく。

例えば、グリセミックリスクは全体的に低いが、基礎のパーセンテージを増加させるべきであるが、グリセミックリスクが一般に高血糖症と低血糖症との間にさえある場合に、基礎への増加及びボーラスへの減少の両方が一緒になって、基礎のパーセンテージを増加させる。この場合、リスクは一方側ではないために、推奨は、基礎及びボーラスの両方にヒットするが、基礎のパーセンテージを増加させる正味の効果を有する。

グリセミックリスク評価及び／又は１日のインスリン定量化は、調整がどの程度行われるべきか、例えば、基礎に対して５％増加させ、ボーラスに対して５％減少させるなどを、更に決定してもよい。当業者によって理解され得るように、実際のインスリンの量を単位でも、計算してもよい。

いくつかの例示的な推奨は、以下を含むが、それらに限定されない。

１日のインスリンパターンが目標範囲を上回る場合、決定された調整は、患者のグリセミックリスクプロファイルに応じて、１日の基礎の増加、１日のボーラスの減少、又はそれらの両方を含んでもよい。

１日のインスリンパターンが目標範囲を下回る場合に、決定される調整は、患者のグリセミックリスクプロファイルに応じて、１日の基礎の増加、１日のボーラスの減少、又はそれらの両方を含んでもよい。

１日のインスリンパターンが明確に範囲内又は範囲外にない場合、例えば、パターンの信頼区間が標的範囲の上限の半分内にある／半分を上回り、これが、多すぎるボーラスを有する傾向を示すが、変更を推奨するにはそれほど有意ではない場合に、いくつかの実施態様は、本明細書の他の場所で（例えば、図１１及び図１３に関して）より詳細に記載されるように、グリセミックリスクを評価し、患者にメッセージを送り、並びに／又はデータにおける外れ値及び／若しくは変動性に対処するようにフィードバックを提供してもよい。

場合によっては、１日のインスリンパターンは目標範囲外であるが、グリセミックリスクプロファイルが閾値内にある場合、推奨は決定されなくてもよく、並びに／又はシステムは、患者のための適応目標範囲を決定し、及び／若しくは１日のインスリンパターン及びカスタム目標範囲について患者に問い合わせしてもよい。

場合によっては、１日のインスリンパターンは目標範囲内にあるが、グリセミックリスクプロファイルが閾値外である場合、患者の処方に問題がある可能性があるが、その問題は、実際には、基礎／ボーラスが誤整列しているという問題ではない。そのような場合、患者の医師又は他の医療専門家と相談して、基礎インスリンとボーラスインスリンとの比以外の範囲外の血糖データ（例えば、有意な高血糖症／低血糖症）について考察することを推奨する。

いくつかの実施態様では、本明細書に記載されるシステム、方法、及び／又は論理は、グリセミックリスクが明らかに一方側である状況下で、基礎を増加させるか、若しくはボーラスを減少させるか、又はその逆のいずれかである（一方側のリスクが、低血糖症又は高血糖のいずれかであるが、両方ではない）。代替として、高血糖症及び低血糖症が一様に一致するときに、システム、方法、及び／又は論理は、両方を調整する（例えば、一方が増加又は減少される必要があるかに応じて、基礎又はボーラスを増加又は減少させる）。

１日のインスリン（ＴＤＢａｓａｌ、ＴＤＢｏｌｕｓ、ＴＤＩ）の１つ以上の態様に対する任意の調整（増加又は減少）は、グリセミックリスク及び１日のインスリン関係パターンによって（すなわち、標的範囲に対して）決定され得る。換言すれば、グルコースデータが所定の閾値を上回る／下回るグリセミックリスクを示す場合、調整は、当業者によって理解され得るように、調整標的として範囲の、中点、外側境界、又は任意の領域を使用して、１日のインスリンの態様のうちの１つ以上における１つ以上のパーセンテージの増加／減少についてシミュレートされ得る。加えて、選択される調整は、上述のように、目標範囲、設定点、及び／又は患者からの利用可能な任意の他のデータ（例えば、患者の生活様式、外れ値、患者データの変動性、相対リスク許容度など）によって通知されるパーセンテージ増加／減少であってもよい。

以下のガイドラインは、１日のインスリンパターンが目標範囲外に入る場合に従い得るが、他のガイドラインも同様に、実施態様及び／又は状況に応じて、有用であり得る。

高血糖症リスクが閾値を上回り、１日のインスリンパターンが標的範囲を上回る場合、ＴＤＩのパーセンテージを基礎から増加させる。

低血糖症リスクが閾値を上回り、１日のインスリンパターンが標的範囲を上回る場合、ＴＤＩのパーセンテージをボーラスから減少させる。

高血糖症リスクが閾値を上回り、１日のインスリンパターンが標的範囲を下回る場合、ＴＤＩのパーセンテージを基礎から減少させる。

低血糖症リスクが閾値を上回り、１日のインスリンパターンが標的範囲を下回る場合、ＴＤＩのパーセンテージをボーラスから増加させる。

高血糖症リスクなしに低血糖リスクが存在する場合、又はその逆の場合、ＴＤＩは、それぞれ、減少又は増加され得る。

ＴＤＩの変化は、単独であってもよく、又は基礎／ボーラスの変化と組み合わせてもよい。

増加又は減少が１日のインスリンのある態様のみに適用されるいくつかの場合では、ＴＤＩは、それと共に、それぞれ、増加又は減少し得る。場合によっては、ＴＤＩは、調整されるように決定される。

いくつかの実施形態では、ＴＤＩは、基礎／ボーラス比を変化させながら変化され得るが、許容可能なＴＤＩ変化の制限が適用されてもよい。

ＴＤＩが許容可能な変化制限外にある場合、決定された調整は、追加の基準、例えば、グリセミックリスクの基準、１日のインスリンパターンの基準、及び許容可能なＴＤＩ、医師により推奨される基礎インスリン範囲、インスリンの利用可能な単位と関連付けられた特定の基準（例えば、整数への丸め）、投与方法と関連付けられた制限などの更なる基準が満たされるまで、１日のインスリンの他の態様の更なる調整に対して再評価され得る。

場合によっては、（ｉ）基礎を減少させることと（ｉｉ）ボーラスを増加させることとの組み合わせは、例えば、低血糖症のリスクに対する高血糖症のリスクに基づいて決定され得る。

ＴＤＩは変形であってもよく、システム及び方法は、例えば、２５～７５パーセンタイル範囲を特定し、患者が１日に異常な量の総インスリンを経験／報告している状況にフラグを立て得る。

いくつかの状況では、データセット、及び関連付けられた１日のインスリンパターンは、患者の１日の行動パターンについての追加の洞察なしに、本明細書で記載されるシステム及び方法を使用して調整を正確に決定するのに十分に一貫性がない場合があり、これは、様々な理由のために、例えば、日ごとの必要性／活動／行動／摂食行動の差のために起こり得る。例えば、ＴＤＩ又は１日の総基礎（total daily basal、ＴＤＢ）必要量は、日ごとに同じではない場合がある。時には、患者データは、非常に変動し易い、又は誤っていることさえある。これらの場合、外れ値データ及び／又はデータにおける変動性に対処することは、調整決定を伴うフィードバックルックの前に、それと組み合わせて、その後に、又はそれにおいて反復して実行されてもよい。

図１０は、各日（ｘ軸）についてのＴＤＩ（ｙ軸）のパーセンテージとしての基礎の表現を示すグラフ１０００であり、各日は、推奨を決定するのに十分なデータ（外れ値を除く）を有する日を表す。影付きバンド１０１０は、ＴＤＩのパーセンテージとして、基礎について目標範囲の４５～５５％を表す。ｘ軸は、計算で使用される日について十分な品質のデータが存在した日数（必ずしも連続していないが、基礎データ値のパーセンテージ及びボーラスデータ値のパーセンテージが完全であり、かつ範囲外にない全ての日）である。

星印１０２０は、１日のＴＤＩのパーセンテージとして基礎を表すデータポイントである。星印１０２０は、点付きの矩形バンド１０３０のちょうど中央にある平均値を有し、９５％のＣＩは、平均値がそのバンド内にあるという信頼度である。

目標範囲の中央にある点付きの矩形バンド１０３０は、データポイントの平均値についての推定値の９５％の信頼区間であり、そのバンドは狭く、かつ目標範囲内に十分にある。この実施例では、目標範囲内に入る非常に狭い帯域は、実際の基礎の平均パーセンテージが試料の平均に非常に近い（９５％の信頼度を有する）ことを示す。これはまた、基礎のパーセンテージの１日の変動が非常に小さく、ここでは、ＴＤＩの基礎の５０％に非常に近いことを示しており、これは、時間の９５％であって、その日におけるＴＤＩの基礎のパーセンテージについての値のその範囲に非常に近いことを意味する。これは、良好な５０／５０基礎－ボーラス比を有する良好な制御下にある患者を例示している。

これは、１日のインスリンにおいて推奨調整を必要としない可能性がある人の例である。本明細書の他の場所でより詳細に記載される更なる実施例は、基礎値及び／又はボーラス値を毎日調整する、本明細書に記載されるシステム及び方法から利益を得る、糖尿病を有する典型的な患者の他のシナリオを示す。

３５０では、推奨（又は複数の推奨）が糖尿病管理システムに出力される。推奨は、インスリン送達システム、治療最適化アルゴリズムなどへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にあってもよい。加えて、又は代替として、推奨は、患者、医師若しくは他の医療専門家、管理者、又は糖尿病を管理する任意のデバイス、システム、及び／若しくはアルゴリズムに提供されてもよい。いくつかの実施態様では、メッセージが、任意の外れ値データ、データにおける変動性、クエリ又は観察を伴う決定された推奨、追加のコンテキストを伴う又は伴わない推奨（例えば、変動性に関する）を行うこと、フィードバックがアルゴリズムを再実行するのを促すことなどに関して、患者、医師、医療専門家、管理者などに送信されてもよい。

いくつかの実施形態では、決定された調整（例えば、数値的調整又は推奨）は、整数値又は他の適用可能な単位に丸められる。

インスリン送達システムに出力されるときに、決定されたボーラス調整は、例えば、炭水化物比及び／又は補正係数に比例して変化させることによって実施されてもよい。

決定された調整の別の実施態様は、１０％の増加又は減少など、特定の量ではなくある割合だけ基礎及び／又はボーラスを増加又は減少させることであり得る。

決定された推奨は、例えば、運動行動又は食事パターンに関する、環境又は行動一貫性に対してインスリン条件を調整するためのメッセージングと共に出力され得る。

場合によっては、変更は推奨されないが、基礎インスリンとボーラスインスリンとの間の妥当なバランスを達成しているにもかかわらず、患者に彼らの有意な高血糖症リスク及び／又は低血糖症リスクについてメッセージを送り、範囲外の血糖の他の供給源について考察されるように彼らの医師との相談が推奨される。

本明細書に記載されるシステム、方法、及び／又はアルゴリズムは、開ループ治療滴定アルゴリズム又はシステムのモジュールとして実施され得ることが企図される。

図１１は、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データに対処する方法１１００についてのフロー図である。いくつかの状況では、データセット、及び関連付けられた１日のインスリンパターンは、外れ値データ、例えば、欠落しているか又は誤った患者データによって歪められる場合がある。損なわれたデータの完全性の例は、おそらく、「接続された」インスリンペン又はインスリンポンプにおける技術的な故障からもたらされる、基礎事象及び／又はボーラス事象を記録する（又は適時に記録する）ことの失敗を含む。外れ値活動の例としては、患者が１日以上の間、処方された基礎インスリンから著しく意図的に逸脱し得る、マラソンを走ること及び登山することが挙げられる。外れ値の対処は、例えば、データスクラビングステップ及び／若しくは確認ステップとして、並びに／又は方法の１つ以上のステップ内のフィードバックループとして、本明細書に記載される方法のステップのいずれかの前、その間、及び／又はその後に実行されてもよい。

１１１０では、外れ値データは、不正確であり得るか、又は誤ったデータポイントを含み得る、１日のインスリン関係パターンデータセットにおいて特定される。外れ値データは、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含み、これは、不正確なインスリン調整推奨をもたらし得る。多数の外れ値が存在し、かつ非外れ値が、グリセミックリスクがあるにもかかわらず、同等化推奨を行うことができないように、非常に広い範囲の１日のパーセンテージ－基礎を示す、いくつかの場合が存在し得ることが企図される。

不正確なデータとしては、欠落データ及び／又は不正確にラベル付けされたデータが含まれる。特定するために使用される基礎となるデータセットにおける任意のデータを含む不正確なデータとしては、欠落データ（ボーラスインスリンが１日に報告されていない）、不適切にタイムスタンプされたデータ、又はそうでなければ破損された若しくは不良のデータ、空フィールド、０値などが含まれる。例としては、１日のインスリン関係評価アルゴリズムを実行するソフトウェアにインスリン送達デバイスから適切に転送されないボーラス情報及び／又はデータを入力することを忘れた患者が含まれる。

基礎インスリン送達及びボーラスインスリン送達のために２つの異なるインスリンペンを使用するＭＤＩ（１日の複数回の注射）患者の例示的使用の場合では、送達された基礎量及びボーラス量の同期データ入力及び／又は手動データ入力は、ユーザドリブンエラー又は技術関連エラーを被る場合がある。

誤ったデータは、正確であり得るが、摂食又は活動パターンにおける外れ値行動からもたらされ得るデータを含む。データは、例外であり得、又は外れ値行動によって駆動され得る。外れ値行動の例としては、絶食及び過食、インスリン切れ、マラソンの実行、他の長引く状況などが含まれ、これは、１日のパターン分析を歪めるデータである。

外れ値データを特定することは、上記で記載される、又は当業者によって理解される、任意の不正確な又は誤ったデータを特定することを含む。

１１２０では、外れ値データが分析される。１日のインスリン関係パターンにおける外れ値データを分析することは、推奨を行うかつ／又は調整を決定するのに十分な良好なデータが存在するかどうかを決定する、分析の基礎となるデータセットを分析することを含む。

このようにして、基礎対ボーラス比における一貫性のあるパターンが確実なものにされ得る。一貫性のあるパターンがない場合、調整決定は、不正確又は不適切であり得る。

一般的に言って、基礎のパーセンテージが所定の閾値を下回るか、又は別の所定の閾値を上回る任意の日は、おそらく、（ｉ）インスリン送達についての情報が欠落しているか、（ｉｉ）その日について代表しない何かが存在する（例えば、患者が基礎インスリンを使い果たした、マラソンをしたなど）日である。

外れ値データを分析することは、基礎用量又はボーラス用量が存在しないデータセットからのデータを無視する又はそのデータセットからデータを除去するのと同程度に簡単であり得る。本明細書に記載されるシステム及び方法の１日のインスリンパターンの分析は、いくつかの実施態様では、本明細書に更に記載される１日のインスリン態様のうちの少なくとも２つの分析を含む。１日のインスリン態様のうちのそれらの少なくとも２つと関連付けられたデータは、基礎及びボーラス（したがって、１日の総インスリン）の両方についての完全なデータセットを含む。基礎又はボーラスについての１日のデータがない場合、本明細書に記載されるシステム及び方法は、不正確な推奨を出力し得る。

いくつかの実施形態では、データセットは、一貫性のあるパターンが得られ得ることが確実にされるように、統計的一貫性について分析される。

いくつかの実施形態では、システム及び方法は、一貫性のある閾値を満たす最小日数の間、データセットを分析する。その日について計算された実際の比が可能な比のある妥当な広い範囲（例えば、１０％～９０％のどこか）内にあること、及び／又はある日数が基準を満たすことが、確実にされ得る。

分析は、例えば、比がＴＤＩについての許容範囲よりも広い９５％信頼区間を有する場合に、日々の間の一貫性及び／又は変動性、例えば、閾値によって制限される統計的偏差、を評価することができる。

いくつかの実施態様では、１日のＴＤＢ値及びＴＤＩ値が履歴記録から収集され、非準拠日が省かれる。

いくつかの実施態様では、少なくとも１週間のＣＧＭデータが、パターン決定のために使用される。

図１２は、基礎となるデータセットにおける外れ値データを示す１日のインスリン関係データセットにおける患者における外れ値データの例のグラフ１２００であり、分析されるときに、不正確なデータ（例えば、欠落した基礎データ若しくはボーラスデータ）及び／又は誤ったデータ（一貫性のない基礎データ若しくはボーラスデータ）を表し得る。この場合、基礎インスリンが中央値基礎値の２倍である数日が存在し、基礎インスリンが０である対応する数日が存在する。これは、所与の日（０基礎日を作成する）に彼／彼女の基礎インスリンを摂取し、次いで、通常の時間（２×基礎日を作成する）に定期的に処方された基礎用量を追加摂取することにおいて、患者が遅くなる状況を反映する可能性がある。いくつかの実施形態では、この種の日数は、本明細書に記載されるシステム及び方法によって除去又は無視されてもよい。

１１３０では、外れ値データは、１日のインスリン関係パターンデータセットから除去される。いくつかの実施態様では、ＴＤＩは、データが所定の範囲内にあるかどうかを決定するように、データの範囲にわたって評価される。データセットからのＴＤＩ範囲は、データセットからの外れ値の特定（及び除去）を使用して、調整決定方法のステップについてのＴＤＩ範囲を制限するように使用され得る。

１１４０（任意選択の）では、１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された外れ値データに関連する情報が、（例えば、患者、医師、管理者、記憶デバイス、報告などに）出力される。外れ値データの除去は、糖尿病管理システムに通信されてもよく、及び／又は本明細書に記載される方法のうちの１つ以上にフィードバックされてもよい。いくつかの実施態様では、患者及び／又は医師は、根本的原因を決定するようにか、又はデータの正確性若しくは表現を確認するように（例えば、メッセージによって）通知されてもよい。

図１３は、１日のインスリン関係パターンにおける変動性に対処する方法１３００についてのフロー図である。変動性に対処するプロセスは、例えば、定量化されたインスリン関係パターンデータを標的範囲と比較することによって、データが１つ以上の所定の基準から外れたときにトリガされてもよい。基準には、データが目標範囲を上回るか、目標範囲内にあるか、及び／若しくは目標範囲を下回るかどうか、並びに／又はどれだけ多くのデータが目標範囲を上回るか、目標範囲内にあるか、及び／若しくは目標範囲を下回るかが含まれる。

一例では、平均値についての９５％信頼区間が目標範囲を完全に包含する場合に、範囲を上回る信頼できる日々が存在し、かつ範囲を下回る信頼できる日々が存在する。この場合、「明らかに範囲外にはない」ことをまさに示す代わりに、インジケータは、「あなたの基礎／ボーラス混合に対して明確なパターンが存在しない」ようなものを示し得る。図１７は、これの例（例えば、定量化された例示的な１日のインスリン関係）のグラフ１７００である。

いくつかの状況では、データセット、及び関連付けられた１日のインスリンパターンは、データ変動性、例えば、経時的に変動する患者データと関連付けられたパターンの２つ以上のサブセットのスーパーセットであってもよい。

データ変動性に対処することは、図３の方法３００及び／又は図１１の方法１１００のステップのいずれかの前、その間、及び／又はその後に、例えば、フィードバックループ（例えば、方法の１つ以上のステップ内の決定ステップにサブセットを送り返すこと）として実行され得る。

１３１０では、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定する。

いくつかの実施形態では、２つ以上のパターンが、データセットによって表され得る。一般に、行うべき単一の一貫性のある又は系統的な調整／決定が存在しない場合がある。加えて、又は代替的に、患者がこれらの行動の差について既に自己調整しているときに行う調整は実際には存在しない。

パターンの変動性は、広い信頼区間（閾値外）からもたらされ得、期間、週定義の曜日などの異なる分析は、複数の異なるパターンをもたらす可能性がある。

変動性は、例えば、個々のデータポイントを分析すること、並びに／又は１つ以上の基準に対して平均偏差及び／若しくは標準偏差を評価することによって特定され得る。

変動性を特定するプロセスは、異なる１日のインスリンパターンと関連付けられたデータの１つ以上のサブセットを特定するように、データのスーパーセット、本明細書の他の場所に記載されるデータセットを評価することを含んでもよい。

１３２０では、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を分析する。データを分析するプロセスは、目標範囲を上回る、目標範囲内にある、及び／又は目標範囲を下回るデータを分析することを含み得る。

図１４は、１日のインスリン関係パターンにおける変動性の例のグラフ１４００であり、変動性は、曜日などに基づき得る。例えば、患者は、様々な生活様式（例えば、夜勤、交互の運動パターン、週末の過食など）を有し、様々な解決策を必要とする場合がある。

システム及び／又は方法の実施態様は、患者にクエリを行ってもよく、及び／又はパターンのサブセットを引き出す方式を見つけてもよく、及び／又は利用可能な場合には、食事又は活動に関連する追加のデータを分析してもよい。

１日のインスリン関係パターンの変動性を分析することは、分析の基礎となるデータセットを分析して、推奨を行うのに十分な良好なデータが存在するかどうかを決定すること、並びに／又はデータセット全体についての調整された基礎推奨及び／若しくはボーラス推奨を決定することを含む。

いくつかの状況では、データセット及び関連付けられた１日のインスリンパターンは、患者の１日の行動パターンについての追加の洞察なしに、本明細書に記載されるシステム及び方法を使用して正確に評価するのに十分には一貫性のない場合があり、これは、様々な理由で、例えば、日ごとの必要性／活動／行動／摂食行動の差のために、起こり得る。例えば、ＴＤＩ又は１日の総基礎（ＴＤＢ）必要量は、日ごとに同じではない場合がある。時には、患者データは、正常な行動パターン又は異常な行動パターンに起因して非常に変わり易い。

１３３０では、調整が、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける分析された変動性に基づいて行われる。調整することは、データの定義（例えば、２４時間の期間の開始／終了）を調整することを含み得、これは、異なるスリープパターン、ワーキングパターン（夜勤）、及び／又はデータを２つ以上の別個のデータセット／パターン（例えば、平日対週末）に分割することを含み得る。

したがって、本明細書に記載されるシステム及び方法は、経時的なＴＤＩ及び／又は基礎／ボーラス比の適応を可能にする。これらの技術は、いくつかの実施態様では、データの範囲にわたるＴＤＩが妥当な範囲内にあるときに使用される。この適合を行う、例えば、日の定義を変更する、及び／又は移動平均を実行するなどを試みるプロセスを実施することができる。

毎日の比を有するＴＤＩを計算することができる。外れ値は、フィードバックループにおいて除去され得る。日の定義は、フィードバックループ内で変更され得、かつＣＧＭトレースに基づき得る。毎日の比を有する複数のＴＤＩを用いて、これらは、連続、平均、移動平均として提供され得る。いくつかの実施態様では、平日は週末（又は、平日対休日）と区別され得る。いくつかの実施態様では、１日の終わりが定義され得る。

次に実施例について記載する。

実施例１：この実施例は、（ｉ）患者についての履歴データが低血糖症リスク及び高血糖症リスクへのいくらかの曝露を示すが、（ｉｉ）基礎インスリン対１日の総インスリンの比が明らかに４５％～５５％の範囲外ではなく、最終的に「変化なし」の推奨をもたらす状況を示す。

図１５は、１型糖尿病を有する患者についての典型的な変動性を示すＣＧＭデータの一例のマルチグラフ１５００である。ＣＧＭデータは、１型糖尿病を有する患者についての典型的な変動性を示す。基礎注射は、データに基づいてグリセミックリスクを評価するステップの前に外れ値分析（除去）を引き起こす１５日目を除いて、一般に一貫性がある。また、ボーラスパターンはかなり散発的であるが、様々な生活様式を有する１型糖尿病を有する患者にとって異常ではないことは、注目すべきことである。

図１６は、例えば、プロファイルがリスクを特定するように使用され得る＋／－１閾値を上回るために、並びに／又は両方が定量化され、基礎及び／若しくはボーラス調整で対処される必要があり得るリスクのレベルに関連付けられ得るために、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクの両方を示すグラフ１６００である。

図１７は、例示的な定量化された１日のインスリン関係のグラフ１７００である。しかしながら、非常に多くの外れ値及び非常に多くの変動性がデータ内に存在するので、推奨を行う方法が不明瞭であり得る。外れ値の少なくともいくつかは、基礎値が報告されていないか、又はおそらく遅く／早くとられ、かつ異なる日にカウントされたかのいずれかに起因して生じていたようである。

図１８は、（例えば、図１０と比較して）広いＣＩを示す例のグラフ１８００であり、データセットにおいてより大きな変動性を示す。ＣＩゾーン１８１０は、少なくとも部分的に目標範囲ゾーン１８２０内に入り、したがって、１日のインスリンパターンの平均推定値は、目標範囲内に入り得る。加えて、この例示的なデータセットでは、いくつかのグリセミックリスクが存在するにもかかわらず、インスリン推奨がここでは決定されないように、非常に広い範囲の１日の基礎パーセンテージを示す多数の外れ値、並びに非外れ値が存在する。

実施例２：この実施例は、（ｉ）患者についての履歴データが、低血糖症リスクへの有意な曝露を示し、（ｉｉ）基礎インスリン対１日の総インスリンの比が、４５％～５５％の範囲を有意に上回る（同等に、ボーラスインスリン対１日の総インスリンの比が、４５％～５５％の範囲を有意に下回る）状況を示す。インスリン比は、基礎インスリンを減少させるか又はボーラスインスリンを増加させるかのいずれか（又は両方）によって正規化され得るが、低血糖症リスクのために、本明細書のシステム／方法／装置は、基礎インスリンを減少させ、それによって１日の総インスリンを減少させることを選択する。

図１９は、基礎注射の一貫性のあるパターン及びボーラスにおける典型的変動性を有する、糖尿病を有する患者についてのＣＧＭデータ変動性の実施例のマルチグラフ１９００である。実施例１と比較して、図１９は、１日の基礎インスリン用量におけるいくらかの変動性を示す。１日の基礎用量におけるより極端な変動性の下では、糖尿病管理システムへの例示的な出力は、推奨器を利用するために、基礎／ボーラス行動戦略において、及び／又は報告一貫性において、患者がより一貫性があることを推奨し得る。

図２０は、特に朝の一方側の低グリセミックリスクの例を示すグリセミックリスクプロファイルのグラフ２０００であり、これは、本明細書の他の場所でより詳細に記載するように定量化され得る。

図２１は、ＴＤＩのボーラスの割合としてプロットされた１日のインスリン関係を示すグラフ２１００であり、１日のインスリンデータは、目標範囲のかなり外側にある。具体的には、ボーラスの割合は、（目標範囲に対して）予想よりも一貫して低い。

図２２は、基礎の割合についての１日のインスリンパターン信頼区間を示すグラフ２２００であり、これは、目標範囲２２１０を十分に上回る。この例示的なデータセットにおいて、システム及び方法は、リスクプロファイリング（図２０）及び定量化された１日のインスリンパターン（図２１）によって評価された一方側の低血糖症リスクに基づいて基礎の量を減少させることによって、基礎のパーセンテージを減少させる推奨を決定する。

糖尿病管理システムへの例示的な出力は、「基礎を１０％減少させる」などの特定の量を含むことができる。

実施例３：この実施例は、（ｉ）患者についての履歴データが、高血糖症リスクへの有意な曝露を示し、かつ（ｉｉ）基礎インスリンの１日の総インスリンに対する比が、４５％～５５％の範囲を有意に上回る（同等に、ボーラスインスリンの１日の総インスリンに対する比が、４５％～５５％の範囲を有意に下回る）状況を示す。インスリン比は、基礎インスリンを減少させるか又はボーラスインスリンを増加させるかのいずれか（又は両方）によって正規化され得るが、高血糖症のリスクのために、本明細書のシステム／方法／装置は、ボーラスインスリンを増加させ、それによって１日の総インスリンを増加させることが選択される。

図２３は、患者が基礎インスリンを減弱させて、反復発生を回避することを決定した可能性がある、重度の低血糖症を経験した後の７日目の後の週を除いて、基礎インスリン処方への非常に一貫性のあるアドヒアランスを示すデータの実施例のマルチグラフ２３００である。

図２４は、閾値１を上回る高グリセミックリスクを特定するグリセミックリスクプロファイルのグラフ２４００である。データは、「低い恐怖心の」個体と称されることもある、患者が低血糖症を回避するインスリンを一貫して管理していることを示している。

図２５は、データポイントがＴＤＩのボーラスの目標範囲の４５％～５５％からどのように外れるかを示す、ボーラス対ＴＤＩのグラフ上にプロットされた１日のインスリン関係データの実施例のグラフ２５００である。

図２６は、高血糖症のために、ボーラスの量を増加させることによって基礎の割合を減少させる推奨を提供する実施例のグラフ２６００である。高血糖症が評価されるリスク（一方側）である場合、より多くのインスリンが患者のシステムにおいて必要とされ、１日のインスリンパターンが過剰に多い基礎を示したために、システム／方法の論理は、例えば、ボーラスを増加させることによって、インスリンを増加させ、かつ基礎のパーセンテージを減少させるように設計される。

糖尿病管理システムへの例示的な出力は、全てのボーラス（基礎ボーラスを除く）を１０％増加させてもよく、又は食事時及び／若しくは補正のために使用されるボーラス計算器から増加したボーラスを出力する炭水化物比及び／若しくは補正係数へのパラメータ変更をプログラムしてもよい。

実施例４：この実施例は、（ｉ）患者についての履歴データが、高血糖症リスクへの有意な曝露を示し、（ｉｉ）基礎インスリンの１日の総インスリンに対する比が、４５％～５５％の範囲を有意に下回る（同等に、ボーラスインスリン対１日の総インスリンの比が、４５％～５５％の範囲を有意に上回る）状況を示す。インスリン比は、基礎インスリンを増加させるか、ボーラスインスリンを減少させるかのいずれか（又は両方）によって正規化され得るが、高血糖症のリスクのために、本明細書のシステム／方法／装置は、基礎インスリンを増加させ、それによって１日の総インスリンを増加させることを選択する。

図２７は、患者が、４００ｍｇ／ｄＬ近傍の又は４００ｍｇ／ｄＬにおける多数のグルコーススパイクによって示される高いグルコース変動性を有する実施例のマルチグラフ２７００である。患者は、約２３単位の基礎インスリンを１日に１回、非常に一貫して摂取するようであり、１日を通してのインスリンの変動は、ボーラスインスリン送達に起因し得る。

図２８は、所定の閾値１を上回る（ここでは、更に２を上回る）高グリセミックリスクを特定するグリセミックリスクプロファイルのグラフ２８００である。高血糖症リスクが定量化される場合、例えば、閾値を上回るグルコースと相関する０を上回る全ての値の曲線下の面積（陰影付け２８１０）は、リスク評価が高血糖症リスクと高度に相関していることが分かる。高血糖症グルコース閾値を上回る量は、低血糖症閾値を下回る量よりも明らかに大きく、高血糖症リスクに対して重い重み付けを示す。低血糖症リスクプロファイルのいずれも、閾値１外にはない。この患者が経験している問題は、低血糖症ではなく高血糖症に関連している。

図２９は、定量化された例示的な１日のインスリン関係のグラフ２９００であり、このグラフは、ボーラスをＴＤＩのパーセンテージとしてプロットしており、ボーラスのパーセンテージは高く、４５～５５％の目標範囲からかなり外れている。次いで、推論により、ＴＤＩインスリンのパーセンテージとしての基礎が低すぎて、４５～５５％の目標範囲外にあると表現されている。

図３０は、１つのデータポイント（ある日における１日のインスリンパターンを表す）は目標範囲内にあるが、１日の基礎インスリンの割合の平均値の信頼区間が、ＴＤＩの基礎の割合についての陰影付け領域３０１０によって表される目標範囲の明らかに外側（すなわち、下）にあることを示すグラフ３０００である。この例示的なデータセットでは、本明細書で記載されるシステム及び方法は、図２８で特定された高グリセミックリスク及び図２９で特定された１日のインスリン関係パターンに基づいて基礎量を増加させることによって基礎のパーセンテージを増加させる推奨を決定する。

糖尿病管理システムへの例示的な出力は、「１日の基礎を１０％増加させる」などの数値的推奨、又は「基礎を増加させる、詳細なガイドラインについて医師の診察を受けてください」などの定性的推奨を含むことができる。

図３１は、例示的な実施形態及び態様が実施され得る例示的なコンピューティング環境を示す。コンピューティングデバイス環境は、好適なコンピューティング環境の単なる一例であり、使用又は機能の範囲に関していかなる限定も示唆するように意図されていない。

多数の他の汎用若しくは専用コンピューティングデバイス環境又は構成が使用されてもよい。使用に好適であり得る周知のコンピューティングデバイス、環境、及び／又は構成の例としては、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド若しくはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ネットワークパーソナルコンピュータ（personal computer、ＰＣ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、組み込みシステム、上記のシステム又はデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などを含むが、これらに限定されない。

コンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令が使用されてもよい。一般に、プログラムモジュールとしては、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などが含まれる。通信ネットワーク又は他のデータ伝送媒体を介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境を使用することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュール及び他のデータは、メモリ記憶デバイスを含むローカルコンピュータ記憶媒体及びリモートコンピュータ記憶媒体の両方に位置され得る。

図３１を参照すると、本明細書で記載される態様を実施するための例示的なシステムは、コンピューティングデバイス３１００などのコンピューティングデバイスを含む。その最も基本的な構成では、コンピューティングデバイス３１００は、通常、少なくとも１つの処理ユニット３１０２及びメモリ３１０４を含む。コンピューティングデバイスの正確な構成及びタイプに応じて、メモリ３１０４は、揮発性（ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）など）、不揮発性（読み取り専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、フラッシュメモリなど）、又はそれらの２つの何らかの組み合わせであってよい。この最も基本的な構成は、図３１に破線３１０６で示されている。

コンピューティングデバイス３１００は、追加の特徴／機能を有してもよい。例えば、コンピューティングデバイス３１００は、磁気若しくは光ディスク又はテープを含む（取り外し可能な及び／若しくは取り外し不可能な）追加の記憶装置を含むが、これらに限定されない。そのような追加の記憶装置は、取り外し可能な記憶装置３１０８及び取り外し不可能な記憶装置３１１０によって図３１に示されている。

コンピューティングデバイス３１００は、通常、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、デバイス３１００によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体であり得、揮発性及び不揮発性媒体、取り外し可能及び取り外し不可能媒体の両方を含む。

コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法又は技術において実施される揮発性及び非揮発性の、取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体を含む。メモリ３１０４、取り外し可能な記憶装置３１０８、及び取り外し不可能な記憶装置３１１０は全て、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能プログラム読み出し専用メモリ（electrically erasable program read-only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）若しくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、又は所望の情報を記憶するように使用することができ、かつコンピューティングデバイス３１００によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むが、これらに限定されない。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス３１００の一部であってもよい。

コンピューティングデバイス３１００は、このデバイスが他のデバイスと通信することを可能にする通信接続３１１２を含有し得る。コンピューティングデバイス３１００はまた、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなどの入力デバイス３１１４を有し得る。ディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力デバイス３１１６がまた、含まれ得る。これらのデバイスは全て、当該技術分野において周知であり、ここで詳細に考察する必要はない。

一実施態様では、方法は、患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、グルコースデータが、ある期間にわたって患者について受信された持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することが、その期間にわたって各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、その期間にわたって計算された態様を比較することと、を含み、インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータが、その期間にわたって患者について受信される、定量化することと、目標範囲並びにグリセミックリスク及び１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定することであって、推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、推奨を糖尿病管理システムに出力することと、を含む。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。方法は、グリセミックリスクを評価し、１日のインスリン関係を定量化する前に、患者についてのグルコースデータ及びインスリンデータを受信することを更に含む。グリセミックリスクは、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である。グリセミックリスクを評価することは、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する。グリセミックリスクは、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧのエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体のリスクのうちの少なくとも１つに関して評価される。方法は、グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成することを更に含む。１日のインスリンの態様は、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む。方法は、一連の日数にわたる各日についての１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定することを更に含む。インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することは、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む。方法は、グリセミックリスクを評価すること及び１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、グルコースデータ及びインスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去することを更に含む。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外であるときに実行され、推奨は、グリセミックリスクに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外であり、かつグリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、推奨は、１日のインスリンパターンが範囲外である量、並びにリスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲内にあるとき、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される。変化は、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量における増加又は減少を含む。推奨は、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、グルコースデータが、ある期間にわたって患者について受信された持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することが、その期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、その期間にわたる計算された態様を比較することと、を含み、インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータが、その期間にわたって患者について受信される、定量化することと、目標範囲並びにグリセミックリスク及び１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定すること命令であって、推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、推奨を、糖尿病管理システムに出力することと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、グリセミックリスクを評価すること、及び１日のインスリン関係を定量化することの前に、患者についてのグルコースデータ及びインスリンデータを受信させる命令を更に含む。グリセミックリスクは、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である。グリセミックリスクを評価することは、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する。グリセミックリスクは、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧのエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体のリスクのうちの少なくとも１つに関して評価される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成させる命令を更に含む。１日のインスリンの態様は、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、一連の日数にわたる各日についての１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定させる命令を更に含む。インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することは、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、グリセミックリスクを評価すること及び１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、グルコースデータ及びインスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去させる命令を更に含む。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外であるときに実行され、推奨は、グリセミックリスクに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外であり、かつグリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、推奨は、１日のインスリンパターンが範囲外である量、並びにリスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲内にあるとき、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される。変化は、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量における増加又は減少を含む。推奨は、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。グリセミックリスク評価器は、グリセミックリスクを評価すること、及び１日のインスリン関係を定量化することの前に、患者についてのグルコースデータ及びインスリンデータを受信するように更に構成される。グリセミックリスクは、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である。グリセミックリスクを評価することは、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する。グリセミックリスクは、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧのエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体リスクのうちの少なくとも１つに関して評価される。インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器は、グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成するように更に構成される。１日のインスリンの態様は、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む。インスリン関係定量化器は、一連の日数にわたる各日についての１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定するように更に構成される。インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することは、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む。グリセミックリスク評価器は、グリセミックリスクを評価すること及び１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、グルコースデータ及びインスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去するように更に構成される。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外にあるときに実行され、推奨は、グリセミックリスクに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲外であり、かつグリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、推奨は、１日のインスリンパターンが範囲外である量、並びにリスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つに基づく。推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが目標範囲内にあるとき、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される。変化は、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量における増加又は減少を含む。推奨は、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。外れ値データは、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む。外れ値データを分析することは、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定するデータセットを分析することを含む。方法は、１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された外れ値データに関連する情報を出力することを更に含む。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。外れ値データは、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む。外れ値データを分析することは、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定するデータセットを分析することを含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、システムに、１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された外れ値データに関連する情報を出力させる命令を更に含む。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。外れ値データは、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む。外れ値データを分析することは、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定するデータセットを分析することを含む。インスリン推奨器は、１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された外れ値データに関連する情報を出力するように更に構成される。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。変動性を特定することは、個々のデータポイントを分析すること、又は１つ以上の基準に対して平均偏差若しくは標準偏差を評価することのうちの少なくとも１つを含む。変動性を特定することは、データのスーパーセットを評価して、異なる１日のインスリンパターンと関連付けられたデータの１つ以上のサブセットを特定することを含む。調整を行うことは、データの定義を調整すること、及びデータを複数の別個のデータセット又はパターンに分割することのうちの少なくとも１つを含む。

一実施態様では、システムは、インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器であって、１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、分析することに基づいて、データセットに対して調整を行うことと、を行わせるように構成された、インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器のうちの少なくとも１つを備える。

本明細書に記載される様々な技法は、ハードウェア構成要素若しくはソフトウェア構成要素に関連して、又は適切な場合には、両方の組み合わせに関連して実施され得ることを理解されたい。使用することができる例示的なタイプのハードウェア構成要素としては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field-programmable Gate Array、ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（Application-specific Integrated Circuit、ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（Application-specific Standard Product、ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（System-on-a-chip system、ＳＯＣ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device、ＣＰＬＤ）などが含まれる。本開示の主題の方法及び装置、又はその特定の態様若しくは部分は、フロッピー（登録商標）ディスケット、ＣＤ－ＲＯＭ、ハードドライブ、又は任意の他の機械可読記憶媒体などの有形媒体に具現化されたプログラムコード（すなわち、命令）の形態をとることができ、プログラムコードがコンピュータなどの機械にロードされて実行されると、機械は本開示の主題を実施するための装置となる。

例示的な実施態様は、１つ以上のスタンドアロンコンピュータシステムのコンテキストにおいて本開示の主題の態様を利用することに言及し得るが、この主題は、そのようには限定されず、むしろ、ネットワーク又は分散コンピューティング環境などの任意のコンピューティング環境に関連して実施され得る。更に、本明細書で開示される主題の態様は、複数の処理チップ若しくはデバイスにおいて、又は複数の処理チップ若しくはデバイスにわたって実施されてもよく、同様に、複数のデバイスにわたって記憶が行われてもよい。そのようなデバイスは、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットワークサーバ、及びハンドヘルドデバイスを含み得る。

システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為特有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解されるべきである。むしろ、上記の特定の特徴及び行為は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示されている。

Claims

方法であって、
患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、前記グルコースデータが、ある期間にわたって前記患者について受信された持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、前記グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、
インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、前記インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、前記期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、前記期間にわたる前記計算された態様を比較することと、を含み、前記インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、前記基礎インスリンデータ及び前記ボーラスインスリンデータが、前記期間にわたって前記患者について受信される、定量化することと、
目標範囲並びに前記グリセミックリスク及び前記１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定することであって、前記推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、
前記推奨を、糖尿病管理システムに出力することと、を含む、方法。
前記グリセミックリスクを評価すること及び前記１日のインスリン関係を定量化することの前に、前記患者についての前記グルコースデータ及び前記インスリンデータを受信することを更に含む、請求項１に記載の方法。
前記グリセミックリスクが、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である、請求項１又は２に記載の方法。
前記グリセミックリスクを評価することが、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
前記グリセミックリスクが、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧ（血糖）のエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体リスクのうちの少なくとも１つに関して評価される、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成することを更に含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
前記１日のインスリンの態様が、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
一連の日数にわたる各日についての前記１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定することを更に含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
前記グリセミックリスクを評価すること及び前記１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、前記グルコースデータ及び前記インスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去することを更に含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であるときに実行され、前記推奨が、前記グリセミックリスクに基づく、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であり、かつ前記グリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、前記推奨は、前記１日のインスリンパターンが前記範囲外である量と、リスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つとに基づく、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲内にあるとき、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
前記変化が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量の増加又は減少を含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。
前記推奨が、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、
患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価することであって、前記グルコースデータが、ある期間にわたって前記患者について受信された持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、前記グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、評価することと、
インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化することであって、前記インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、前記期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、前記期間にわたる前記計算された態様を比較することと、を含み、前記インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、前記基礎インスリンデータ及び前記ボーラスインスリンデータが、前記期間にわたって前記患者について受信される、定量化することと、
目標範囲並びに前記グリセミックリスク及び前記１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定することであって、前記推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、決定することと、
前記推奨を、糖尿病管理システムに出力することと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える、システム。
前記コンピュータ可読媒体が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、前記グリセミックリスクを評価すること及び前記１日のインスリン関係を定量化することの前に、前記患者についての前記グルコースデータ及び前記インスリンデータを受信させる命令を更に含む、請求項１６に記載のシステム。
前記グリセミックリスクが、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である、請求項１６又は１７に記載のシステム。
前記グリセミックリスクを評価することが、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する、請求項１６～１８のいずれか一項に記載のシステム。
前記グリセミックリスクが、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧ（血糖）のエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体リスクのうちの少なくとも１つに関して評価される、請求項１６～１９のいずれか一項に記載のシステム。
前記コンピュータ可読媒体が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成させる命令を更に含む、請求項１６～２０のいずれか一項に記載のシステム。
前記１日のインスリンの態様が、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６～２１のいずれか一項に記載のシステム。
前記コンピュータ可読媒体が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、一連の日数にわたる各日についての前記１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定させる命令を更に含む、請求項１６～２２のいずれか一項に記載のシステム。
インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む、請求項１６～２３のいずれか一項に記載のシステム。
前記コンピュータ可読媒体が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、前記グリセミックリスクを評価すること及び前記１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、前記グルコースデータ及び前記インスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去させる命令を更に含む、請求項１６～２４のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であるときに実行され、前記推奨が、前記グリセミックリスクに基づく、請求項１６～２５のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であり、かつ前記グリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、前記推奨は、前記１日のインスリンパターンが前記範囲外である量と、リスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つとに基づく、請求項１６～２６のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲内にあるとき、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される、請求項１６～２７のいずれか一項に記載のシステム。
前記変化が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量の増加又は減少を含む、請求項１６～２８のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨が、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある、請求項１６～２９のいずれか一項に記載のシステム。
システムであって、
患者のグルコースデータに基づいてグリセミックリスクを評価するように構成されたグリセミックリスク評価器であって、前記グルコースデータが、ある期間にわたって前記患者について受信された持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ又はフラッシュグルコースモニタリング（ＦＧＭ）データを含み、前記グリセミックリスクが、高グリセミックリスク及び低グリセミックリスクのうちの少なくとも１つを含む、グリセミックリスク評価器と、
インスリンデータに基づいて１日のインスリン関係を定量化するように構成されたインスリン関係定量化器であって、前記インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、前記期間にわたる各日についての１日のインスリンの複数の態様を計算することと、前記期間にわたる前記計算された態様を比較することと、を含み、前記インスリンデータが、基礎インスリンデータ及びボーラスインスリンデータを含み、前記基礎インスリンデータ及び前記ボーラスインスリンデータが、前記期間にわたって前記患者について受信される、インスリン関係定量化器と、
目標範囲並びに前記グリセミックリスク及び前記１日のインスリン関係の定量化に基づいて、患者の１日のインスリンの１つ以上の態様についての推奨を決定し、かつ前記推奨を糖尿病管理システムに出力するように構成されたインスリン推奨器であって、前記推奨が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの変化を含む、インスリン推奨器と、を備える、システム。
前記グリセミックリスク評価器が、前記グリセミックリスクを評価し、前記１日のインスリン関係を定量化する前に、前記患者についての前記グルコースデータ及び前記インスリンデータを受信するように更に構成されている、請求項３１に記載のシステム。
前記グリセミックリスクが、現在及び将来の高血糖症及び／又は低血糖症のリスクの定量化である、請求項３１又は３２に記載のシステム。
前記グリセミックリスクを評価することが、予測及び状態推定のうちの少なくとも１つを使用する、請求項３１～３３のいずれか一項に記載のシステム。
前記グリセミックリスクが、サンプル平均、サンプル分散、範囲内時間、高／低ＢＧ（血糖）のエピソード、低血糖リスク、高血糖リスク、及び全体リスクのうちの少なくとも１つに関して評価される、請求項３１～３４のいずれか一項に記載のシステム。
前記インスリン関係定量化器又は前記インスリン推奨器が、グリセミックリスクの定量化された評価を示すリスクプロファイルを生成するように更に構成されている、請求項３１～３５のいずれか一項に記載のシステム。
前記１日のインスリンの態様が、１日の総インスリン、１日の総基礎、又は１日の総ボーラスのうちの少なくとも１つを含む、請求項３１～３６のいずれか一項に記載のシステム。
前記インスリン関係定量化器が、一連の日数にわたる各日についての前記１日のインスリンの態様に基づいて関係パターンを特定するように更に構成されている、請求項３１～３７のいずれか一項に記載のシステム。
インスリンデータに基づいて前記１日のインスリン関係を定量化することが、１日のインスリンのある態様の別の態様に対する比及びパーセンテージのうちの少なくとも１つを計算することを更に含む、請求項３１～３８のいずれか一項に記載のシステム。
前記グリセミックリスク評価器が、前記グリセミックリスクを評価すること及び前記１日のインスリン関係を定量化することのうちの少なくとも１つの前に、前記グルコースデータ及び前記インスリンデータのうちの少なくとも１つから外れ値データを除去するように更に構成されている、請求項３１～３９のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であるときに実行され、前記推奨が、前記グリセミックリスクに基づく、請求項３１～４０のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲外であり、かつ前記グリセミックリスクに基づいて確認されるときに実行され、前記推奨は、前記１日のインスリンパターンが前記範囲外である量と、リスクの定量的評価及びリスクの定性的評価のうちの少なくとも１つとに基づく、請求項３１～４１のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨を決定することは、１日のインスリンパターンが前記目標範囲内にあるときに、及びグリセミックリスクが少なくとも１つの基準を満たさないときに実行される、請求項３１～４２のいずれか一項に記載のシステム。
前記変化が、基礎インスリン、ボーラスインスリン、及び１日の総インスリンのうちの少なくとも１つの量の増加又は減少を含む、請求項３１～４３のいずれか一項に記載のシステム。
前記推奨が、インスリン送達システム又は治療最適化アルゴリズムへの報告、コマンド、又は信号若しくは命令の形態にある、請求項３１～４４のいずれか一項に記載のシステム。
方法であって、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定することと、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析することと、
前記１日のインスリン関係パターンデータセットから前記外れ値データを除去することと、
前記外れ値データの前記除去を糖尿病管理システムに通信することと、を含む、方法。
前記外れ値データが、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む、請求項４６に記載の方法。
前記外れ値データを分析することが、前記データセットを分析して、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定することを含む、請求項４６又は４７に記載の方法。
前記１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された前記外れ値データに関連する情報を出力することを更に含む、請求項４６～４８のいずれか一項に記載の方法。
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定することと、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析することと、
前記１日のインスリン関係パターンデータセットから前記外れ値データを除去することと、
前記外れ値データの前記除去を糖尿病管理システムに通信することと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える、システム。
前記外れ値データが、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む、請求項５０に記載のシステム。
前記外れ値データを分析することが、前記データセットを分析して、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定することを含む、請求項５０又は５１に記載のシステム。
前記コンピュータ可読媒体が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記システムに、前記１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された前記外れ値データに関連する情報を出力させる命令を更に含む、請求項５０～５２のいずれか一項に記載のシステム。
システムであって、
インスリン関係定量化器であって、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを特定することと、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける外れ値データを分析することと、
前記１日のインスリン関係パターンデータセットから前記外れ値データを除去することと、を行うように構成された、インスリン関係定量化器と、
前記外れ値データの前記除去を糖尿病管理システムに通信するように構成されたインスリン推奨器と、を備える、システム。
前記外れ値データが、パターン分析を歪める不正確な又は誤ったデータを含む、請求項５４に記載のシステム。
前記外れ値データを分析することが、前記データセットを分析して、推奨及び調整のうちの少なくとも１つを行うことができるかどうかを決定することを含む、請求項５４又は５５に記載のシステム。
前記インスリン推奨器が、前記１日のインスリン関係パターンデータセットから除去された前記外れ値データに関連する情報を出力するように更に構成されている、請求項５４～５６のいずれか一項に記載のシステム。
方法であって、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、
前記変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、
前記分析することに基づいて、前記データセットに対して調整を行うことと、を含む、方法。
前記変動性を特定することが、個々のデータポイントを分析すること、又は１つ以上の基準に対して平均偏差若しくは標準偏差を評価することのうちの少なくとも１つを含む、請求項５８に記載の方法。
前記変動性を特定することが、データのスーパーセットを評価して、異なる１日のインスリンパターンと関連付けられたデータの１つ以上のサブセットを特定することを含む、請求項５８又は５９に記載の方法。
調整を行うことが、データの定義を調整すること、及びデータを複数の別個のデータセット又はデータパターンに分割することのうちの少なくとも１つを含む、請求項５８～６０のいずれか一項に記載の方法。
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記システムに、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、
前記変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、
前記分析することに基づいて、前記データセットに対して調整を行うことと、を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える、システム。
前記変動性を特定することが、個々のデータポイントを分析すること、又は１つ以上の基準に対して平均偏差若しくは標準偏差を評価することのうちの少なくとも１つを含む、請求項６２に記載のシステム。
前記変動性を特定することが、データのスーパーセットを評価して、異なる１日のインスリンパターンと関連付けられたデータの１つ以上のサブセットを特定することを含む、請求項６２又は６３に記載のシステム。
調整を行うことが、データの定義を調整すること、及びデータを複数の別個のデータセット又はデータパターンに分割することのうちの少なくとも１つを含む、請求項６２～６４のいずれか一項に記載のシステム。
システムであって、
インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器であって、
１日のインスリン関係パターンデータセットにおける変動性を特定することと、
前記変動性を分析することであって、目標範囲を上回る、目標範囲内の、又は目標範囲を下回る、のうちの少なくとも１つに入るデータを分析することを含む、分析することと、
前記分析することに基づいて、前記データセットに対して調整を行うことと、を行うように構成された、インスリン関係定量化器又はインスリン推奨器のうちの少なくとも１つを備える、システム。
前記変動性を特定することが、個々のデータポイントを分析すること、又は１つ以上の基準に対して平均偏差若しくは標準偏差を評価することのうちの少なくとも１つを含む、請求項６６に記載のシステム。
前記変動性を特定することが、データのスーパーセットを評価して、異なる１日のインスリンパターンと関連付けられたデータの１つ以上のサブセットを特定することを含む、請求項６６又は６７に記載のシステム。
調整を行うことが、データの定義を調整すること、及びデータを複数の別個のデータセット又はデータパターンに分割することのうちの少なくとも１つを含む、請求項６６～６８のいずれか一項に記載のシステム。