KR100434823B1 - 환자혈액샘플의혈당수준을측정및예측하는환자건강상태모니터링방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 환자의 혈당 수준을 나타내는 측정결과를 수신하고 상기 측정결과를 제1 메모리 수단(10)에 저장하는 수단(15)을 포함하는 모니터링 장치에 관한 것이다. 환자의 치료를 개선하고 용이하게 하기 위하여, 상기 모니터링 장치는 환자의 다이어트, 약물치료, 및 신체적 활동과 관련된 데이터를 수신하고 상기 데이터를 제1 메모리수단(10)에 저장하는 수단(15), 제1 메모리수단(10)에 저장된 상기 데이터를 기초로 예측값을 계산하는 데이터 처리 수단(11,12), 및 계산된 예측값과 환자의 실제 혈당수준 사이의 차이를 계산하고, 상술한 차이를 다음의 예측값들 계산에 고려하기 위하여 예측값을 계산하는데 사용된 수학 모델을 정정하는 정정기 수단(13)을 포함한다.
Description
잘 알려져 있는 바와 같이, 당뇨병 환자의 건강상태를 모니터링하는 것은 기본적으로 환자 혈당 수준에 대하여 정기적인 간격으로 측정하는 것을 기초로 한다. 당뇨병을 치료하는 데는 환자의 혈당 수준이 확실하게 허용영역 이내로 유지되고 있는 지와 환자의 약물치료가 적절한지를 확인하기 위하여 정기적인 측정과 측정결과에 대한 정기적인 모니터링이 요구된다.
현재의 환자 건강 관리 시스템에서는 재정 및 현실적인 이유로 인하여 당뇨병 환자들을 치료함에 있어서 전문화된 자가 개인적으로 환자의 건강을 지속적으로 모니터링하는 것이 가능하지 않으며, 다만 환자의 건강상태를 모니터링하는 것이 환자 자신에게 크게 의존한다. 따라서, 환자 자신은 예를 들어 하루에 심지어 6 내지 8 번까지 정기적인 측정을 수행하여야 한다. 환자를 치료하는 의사가 긴 기간에 걸쳐 환자 건강상태의 경과에 대한 데이터를 얻을 수 있도록 하기 위하여, 환자는 반드시 측정결과들의 기록을 보관하여야 하며, 이로써 나중에 의사가 진단할 수 있게 된다.
상대적으로 많은 수의 당뇨병 환자들이 이차적인 질병들(예를들어, 심장 혈관 질환, 신경 장해 또는 시력장애)을 앓고 있어 결과적으로 사회에 상당한 비용을 야기시키고 있다는 사실은, 현재 의사들이 당뇨병 환자들을 충분히 효율적으로 치료할 수 없다거나 환자가 자기 자신을 간호하도록 도울 수 없다는 것을 명백하게 보여준다. 이것에 대한 하나의 이유는 각 의사가 종종 많은 수의 환자들을 치료한다는 것이며, 이로써 각 개개의 환자와 의사 사이의 접촉이 불충분하고 따라서 의사는 개개의 환자들에 대한 건강상태의 경과를 충분히 효율적으로 모니터링할 수 없다.
본 발명은 환자의 혈액샘플에 대한 혈당 수준이 측정되는 환자 건강상태 모니터링 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 환자의 건강 상태를 모니터링하는 모니터링 장치에 관한 것으로, 상기 장치는 환자 혈액샘플 내의 혈당 수준을 나타내는 측정결과를 수신하고 상기 측정결과를 측정시기를 나타내는 데이터와 함께 제1 메모리 수단에 저장하는 수단을 포함한다.
도 1은 본 발명에 따른 모니터링 장치의 첫 번째 실시예를 도시한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 모니터링 장치의 두 번째 실시예를 도시한 도면이다.
도 4는 예측값의 계산과정을 나타낸 도면이다.
본 발명의 목적은 당뇨병 환자의 치료를 용이하게 하고 개선하며 환자가 종래보다 더욱 효율적으로 자신을 돌볼 수 있도록 하는 방법을 제공하는 것이다. 이 목적은 환자의 혈당 수준 추이에 관한 적응적 수학 모델을 공식화하고, 환자에게 상기 수학 모델을 사용하는 수단을 제공함으로써, 환자 자신이 그의 혈당 수준 추이를 추적하여 치료 효과를 모니터링하고 예측할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 본 발명에 따른 방법에 의하여 달성되며, 상기 모델은 적어도 환자의 다이어트(diet), 약물치료(medications) 및 신체적 활동(physical strain)을 고려하고 상기 모델에 의하여 제공된 예측값들과 측정된 혈당수준을 비교하며 상기 비교 결과를 기초로 상기 수학 모델을 수정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 목적은 환자의 치료를 용이하게 하고 개선하는 모니터링 장치를 제공하는 것이다. 이 목적은 적어도 환자의 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동과 관련된 데이터를 수신하고 상기 데이터를 제1 메모리 수단에 저장하는 수단, 상기 제1 메모리 수단에 저장된 데이터를 기초로 소정의 시기에 환자의 예측 가능한 혈당 수준인 예측값을 계산하는 데이터 처리 수단, 및 예측값과 상기 소정의 시기에 계산된 환자의 실제 혈당 수준 사이의 차이를 계산하고 순차적인 예측값들에 대한 계산상의 상기 차이를 고려하기 위하여 상기 데이터 처리 수단에 의하여 예측값을 계산하는데 사용된 수학 모델을 수정하는 정정기 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 본 발명에 따른 모니터링장치에 의하여 달성된다.
본 발명은 환자의 혈당 수준 추이와 관련된 적응적 수학모델이 공식화되고 장치로 공급된 데이터를 기초로 환자의 혈당 수준을 나타내는 예측값을 계산하는 데이터 처리수단, 및 이전의 예측값들과 실제 측정결과들 사이의 차이를 기초로 예측값을 계산하는데 사용된 모델을 정정하는 정정기 수단을 포함하는 모니터링장치가 환자에게 제공되면, 그 환자는 모니터링 장치에 의하여 예측 가능한 약물치료, 다이어트, 및 신체적 활동을 기초로 그의 혈당 수준이 어떻게 변화할 것인지를 보다 잘 평가할 수 있게 되기 때문에, 상기 환자는 종전보다 자신을 보다 잘 간호할 수 있게 되고 자기 자신의 건강상태 추이를 모니터링하고 예측할 수 있게 된다는 아이디어를 기초로 한다. 다시 말하면, 예측값이 나쁜 것으로 드러나면 환자는 가능한 약물치료상의 변경을 논의하기 위하여 예를들어 그의 의사를 접촉하거나 대안적으로 다이어트를 변경할 수 있다.
상기 모니터링 장치는 정정기 수단으로 인하여 적응적, 즉, 데이터 처리 수단에 의하여 사용된 수학 모델에서 문제의 환자에 대한 독특한 특성을 고려할 수 있게 됨으로써, 이전의 예측값들과 실제 측정결과들 사이의 차이들은 장기적으로 문제의 환자에 대한 수학 모델을 개발하는데 사용될 수 있다. 만일 예측값을 계산하는데 사용된 수학 모델이 정정기 수단의 작용으로 인하여 장기적으로 매우 정확한 것으로 드러나면, 즉, 예측값과 나중에 실제 측정된 값 사이의 차이가 영에 근접하면, 환자는 상기 장치로써 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동에 의한 혈당 수준의 추이를 정확하게 예측할 수 있기 때문에 본 발명에 따른 모니터링 장치에 따른 몇 가지 측정들을 생략할 수 있게 된다. 혈당 수준은 측정하기가 꽤 어렵기 때문에 이러한 것은 환자의 형편을 상당히 용이하게 한다.
따라서 본 발명에 따른 방법 및 모니터링 장치는 다음과 같은 주요 장점들을 갖는다. 상기 방법 및 모니터링 장치는 환자가 그의 혈당 수준의 추이를 평가할 수 있기 때문에 환자의 자기 간호를 종전보다 상당히 개선하고 용이하게 한다. 의사는 모니터링 장치의 메모리로부터 이후에 예를들어 추이 분석(trend analysis)을 위하여 사용할 수 있는 데이터를 읽는 것이 가능하기 때문에 환자의 건강상태에 대한 보다 자세하고 보다 정확한 데이터를 얻게된다. 모니터링 장치로 인하여, 장기적으로는 일일 혈당 수준 측정의 횟수가 저감될 수 있다.
본 발명에 따른 모니터링 장치의 바람직한 실시예에 의하면, 상기 모니터링장치는 환자가 무선 데이터 전송을 사용하는 통신장치를 통하여 교신하는 병원의 데이터 처리 장치 또는 그와 같은 것으로 구성된다. 이 실시예는 환자가 그의 위치에 무관하게 요구되는 데이터를 모니터링 장치로 전송하는 것을 가능하게 한다. 이 실시예는 또한 필요할 경우 의사와 환자와의 만날 약속, 또는 심지어 전화통화조차 필요 없이 의사로 하여금 환자의 건강상태에 관련된 가장 최근의 데이터를 모니터링할 수 있도록 한다.
본 발명에 따른 모니터링 장치의 다른 바람직한 실시예에 의하면, 혈당 수준을 측정하는데 적합한 상기 모니터링 장치와 측정장치는 무선 데이터 전송을 사용하는 통신장치, 바람직하게는 이동전화에 합체된다. 본 발명의 실시예는 오직 하나의 장치로도 충분하기 때문에 환자가 눈에 잘 띄는 개별적인 장치들을 휴대할 필요가 없다. 또한 이 실시예에서 환자는 그의 위치와 무관하게 그의 건강상태와 관련된 데이터를 통신장치를 통하여 그를 치료하는 의사에게 연속적으로 전송할 수 있으며, 의사는 환자의 건강상태 추이를 모니터링할 수 있고 필요할 경우 이동전화에 의하여 직접 환자를 접촉할 수도 있다. 이 실시예에서는 예측값의 계산이 전적으로 환자가 휴대하는 모니터링 장치 내에서 발생되기 때문에 예측값의 계산은 기본적으로 당시 환자가 이동 시스템의 섀도우 영역(shadow area)에 위치하고 있는가에 의존하지 않는다. 만일 환자가 계산 당시 섀도우 영역에 있으면, 나중에 환자가 희망할 경우 모니터링 장치에 의하여 공급되어 그 메모리에 저장되어있는 데이터를 그를 치료하는 의사가 사용 가능한 데이터 처리 시스템으로 전송할 수 있다.
본 발명에 따른 모니터링 장치의 바람직한 실시예들은 첨부된 청구항 제3항내지 제7항에 개시되어 있다.
이하 첨부된 도면들이 나타내는 본 발명의 바람직한 실시예로써 예시적으로 본 발명을 보다 상세하게 기술하기로 한다.
도 1에는 본 발명에 따른 모니터링 장치의 첫 번째 실시예를 도시하였다. 도 1에 도시한 경우에서, 모니터링 장치는 병원 데이터 처리 시스템(9)과 상기 시스템(9)에서 사용되는 응용 소프트웨어로 구성된다.
도 1에 도시한 상황에서, 환자는 이동전화(1)를 모니터링 장치(9)로 데이터를 보낼 수 있는 수단으로 사용할 수 있다. 환자가 상기 모니터링 장치에서 어떤 순간에, 예를들어 5 시간 후에 적당한 혈당 수준에 대한 예측값을 계산하도록 희망하는 경우, 상기 환자는 적어도 최근의 측정결과 및 측정 시간(측정결과와 관련된 데이터가 이전에 모니터링 장치로 공급되지 않았다면)과, 예상되는 약물치료, 다이어트, 신체적 활동, 및 예측값이 계산되어지는 때(이 실시예에서는 5 시간후)와 관련된 데이터를 이동전화(1)의 키보드를 통하여 모니터링 장치(9)로 공급한다. 만일 이동전화가 혈당수준을 측정하는 합체된 측정장치를 포함한다면 측정결과 또는 측정 시간은 이동전화(1)의 메모리 내에 저장될 수 있기 때문에 공급될 필요가 없다. 이동전화(1)는 일 예로써 공급된 데이터를 쇼트 메시지(short message) 형태로 기지국(4)으로 전송하는 GSM(Group Spcial Mobile) 이동시스템의 이동전화라고 가정된다. 기지국(4)은 상기 메시지를 기지국 제어기(5), 이동 서비스 스위칭센터(6: mobile services switching center; MSC), 및 게이트웨이 센터(7)를 통하여 이동시스템내의 쇼트메시지 서비스센터(8: short message service center; SMSC)로 보낸다. 상기 GSM 시스템 및 그 쇼트메시지 서비스센터는 예를들어 "이동통신을 위한 GSM 시스템(GSM System for Mobile Communications), 엠. 모울리(M. Mouly) 및 엠. 비. 포테트(M. -B. Pautet) 저, 프랑스, 팔라이소(Palaiseau), 1992, ISBN: 2-9507190-0-7)"에 보다 상세히 기술되어 있기 때문에, 여기서는 더 이상 자세히 기술하지 않기로 한다.
쇼트메시지 서비스센터(8)는 각각의 경우에 환자의 이동전화(1)로부터 수신된 쇼트메시지를 직접 병원의 데이터 처리 시스템(9)으로 전송하도록 프로그래밍 된다. 따라서, 환자를 치료하는 의사는 환자의 현재 위치에 무관하게 환자와 관련된 가장 최근의 데이터를 항시 엑세스한다.
모니터링 장치(9)가 송수신기 유니트(15)를 통하여 환자에 의하여 공급된 데이터를 수신하면, 모니터링 장치(9)는 상기 데이터를 제1 메모리수단(10)에 저장하여 예를들어 컴퓨터의 하드디스크에 파일로 구성되도록 할 수 있다. 계산기(12)는 이후 상기 제1 메모리수단에 저장된 데이터를 기초로 예측값의 계산을 개시한다. 계산하는 동안, 계산기(12)는 또한 제2 메모리수단(11)에 저장된 정정계수를 고려한다. 제1 메모리수단(10) 및 제2 메모리수단(11)은 예를들어 물리적으로 동일한 메모리칩내에 위치된 개별적인 저장 로케이션(location)들 또는 대안적으로 동일한 컴퓨터 하드 디스크내에서 개별적인 파일들로써 구성될 수 있다. 예측값의 계산은 도 3과 관련하여 보다 상세하게 기술된다.
예측값이 계산되어지면 모니터링 장치(9)는 상기 예측값을 쇼트 메시지 형태로 환자의 이동전화(1)로 전송하고, 환자는 상기 예측값에 의하여 그의 혈당량 수준이 다음 5 시간에 대하여 허용범위내를 유지하고 있는지 확인할 수 있다. 반면, 상기 예측값에서 혈당 수준이 예를들어 수학 5 시간 동안에 불리하게 변경된 것 같이 나타나면 환자는 그의 다이어트, 신체적 활동 또는 약물치료까지 변경할 것을 고려할 수 있고 새로 변경된 데이터를 모니터링 장치로 공급하여 혈당 수준의 변경 작용을 나타내는 새로운 예측값을 얻을 수 있다.
다음에 환자가 혈당수준을 측정하여 그 측정값 및 측정시기와 관련된 데이터를 모니터링 장치(9)로 공급하면, 상기 장치는 이 데이터를 제1 메모리수단(10)에 저장하고 또한 이 데이터를 예측값을 계산하는데 사용되는 수학 모델을 정정하는데 사용한다.
만일 가장 최근의 측정시기가 계산기(12)에서 이미 이전에 계산된 예측값에 대한 시기와 일치하면, 계산기(12)는 메모리(10)로부터 이 값을 읽어들여 정정기(13)로 공급한다. 그 다음 정정기(13)는 예측값과 측정값 사이의 차이를 계산한다. 이 차이를 기초로 정정기(13)는, 계산기가 메모리수단(10)내에 저장된 동일한 초기 값에 의하여, 단 새로운 정정계수들에 의하여 새로운 예측값을 계산하게되면 예측값과 측정값 사이의 차이는 이전보다 적어지게 되는 방법으로, 예측값을 계산하는데 사용되는 정정계수들을 변경한다. 새로운 정정계수들은 제2 메모리수단(11)에 저장되고, 계산기(12)는 순차적인 예측값 계산을 위하여 상기 제2 메모리수단(11)으로부터 저장값을 복구한다.
만일 가장 최근의 측정시기가 계산기에서 이전에 이미 계산한 측정값에 대한 시기와 일치하지 않으면, 계산기(12)는 우선 메모리수단(10)내에 저장된 데이터를 기초로 이 측정시기에 대한 새로운 예측값을 계산한다. 그 다음 정정기(13)는 상술한 방법으로 예측값과 측정값 사이의 차이와 새로운 정정계수들을 계산한다.
만일 측정값과 예를들어 일정 시기에 계산된 예측값 사이의 차이가 장기간 동안(몇 주 동안) 반복적으로 영에 매우 근접하면, 모니터링 장치(9)는 예측값이 그 시기에 대하여 충분히 정확함을 발견할 수 있게 된다. 이러한 경우, 모니터링 장치(9)는 환자에게 예를들어 쇼트메시지에 의하여 상술한 시기에 혈당 수준을 측정할 필요가 없음을 알려준다. 따라서, 환자는 수학 모델이 충분히 정확하다고 판명될 때마다 일간 한 번 또는 두 번의 측정이 요구될 때까지 일일 측정 횟수를 하나씩 저감할 수 있다. 이는 현재 균형을 이루기 위하여 요구되는 일간 6 내지 8 번의 측정하는 것에 비하여 환자의 일상 생활을 상당히 용이하게 한다.
도 2 및 도 3에는 본 발명에 따른 모니터링 장치의 두 번째 바람직한 실시예를 도시하였다. 도 2 및 도 3에 도시한 경우에서는 모니터링 장치(9')가 이동전화에 접속된다.
이동전화(MS)는 예를들어 통상적인 GSM 이동전화일 수 있으며, 그 배터리 영역은 통상적인 배터리 대신에 배터리와 예측값을 계산하는데 요구되고 예를들어 계산기(12'), 정정기(13'), 및 메모리수단(10',11')을 포함하는 구성요소들이 합체되어 포함된 유니트(14')를 구비한다. 상기 유니트(14')는 이동전화(MS)의 통신버스에 접속되기 때문에 예측값을 계산하는데 요구되는 데이터를 이동전화(MS)의 키보드(15')에 의하여 계산기(12')로 공급하는 것이 가능하다. 따라서, 계산기(12')는 계산된 예측값을 이동전화의 디스플레이(16')를 통하여 사용자에게 제공할 수 있다. 그러므로, 예측값의 계산은 개별적인 데이터 처리장치와의 교신을 필요로 하지 않으며, 다만 모니터링 장치(9')는 거기에 공급되는 데이터를 기초로 예측값을 독립적으로 계산할 수 있다. 하지만, 환자가 희망할 경우 상기 환자는 최근의 측정결과를 포함하고 모니터링 시스템으로 공급한 데이터를 쇼트메시지로써 그를 치료하는 의사가 사용 가능한 데이터 처리 시스템으로 전송할 수 있다.
유니트(14')는 또한 그 자체가 혈액 샘플의 혈당량을 측정하는 것으로 알려진 합체된 측정장치(미도시)를 포함하는 것이 바람직하다. 따라서, 환자는 몇몇 개별적인 도구들을 휴대할 필요가 없으며, 다만 이동전화/모니터링 장치로써 충분하다.
도 4에는 예측값의 계산과정을 나타내었다. 본 발명에 따르면 예측값의 계산은 원래 알려져 있는 모든 적응적 수학 모델을 사용할 수 있으며, 상기 모델에서는 계산된 예측값들과 실제 측정결과들 사이의 차이가 장기적으로 최소화되어지는 방법으로 계산된 예측값들과 실제 측정결과들 사이의 차이가 수학 모델을 정정하는데 사용된다. 다시 말하면, 상기 수학 모델은 일정 초기값이 변경될 때 이를테면 혈당수준과 같은 환자의 시스템이 어떻게 변화하는지를 "학습(learn)"할 수 있다. 본 발명에 따른 모니터링 장치에서 사용될 수 있는 알려진 수학 모델의 일 예는 일명 위드로우(Widrow)의 적응적 최소평균제곱(LMS: Least Means Square) 알고리즘이다.
도 4를 참조하면, 예측값이 계산되어지는 시기 t1에 관한 데이터, 최근의 측정결과, 측정시기, 및 환자에 대해 평가된 약물치료, 다이어트 및 신체적 활동을 포함할 수 있는 기본데이터X가 수학 모델H로 제공된다. 도 4의 수학 모델은 당뇨병 환자의 혈당 수준이 일반적으로 확실한 정확성을 가지고 일정한 일간 패턴을 따른다는 사실, 즉, 혈당수준은 일일별로 거의 동일하게 당뇨병 환자의 일일 일과를 따른다는 사실을 이용한다. 따라서, 혈당 수준에 대한 각기 다른 초기값들의 효과는 초기값들 및 실제 측정값들의 기록을 보관함으로써 장기간 모니터링될 수 있다. 수학 모델은 따라서 상기 모델이 보다 정확한 예측값을 제공하는 방법으로 수정될 수 있다. 실제적으로, 이는 일일 일과의 각 시기에 대하여 각 초기값이 계산된 예측값과 실제 측정값 사이의 실 차이가 알려질 때 예측값과 변경된 값을 계산하는데 사용되는 자신만의 정정계수, 이를테면 예를들어 가중 계수를 갖는 개별적인 정정표가 존재하는 방법으로 발생한다.
도 4에 도시한 상황에서는, 예를들어, 공식(ti) =H*X으로부터 시기 ti에 대한 예측값이 계산될 수 있다. 계산된 예측값은 그 다음에 시기 ti에서 환자의 실제 측정값이 얻어질 때까지 메모리 내에 저장된다. 실제 측정값 g(ti)을 알게되면, 예측값과 실제 측정값 사이의 차이, 즉, e(ti) = g(ti) -(ti)가 계산된다. 상기 차이는, 예를들어, hik는 시기 ti에서의 계산에 사용된 초기값 xi의 정정계수이고, μ는 상기 모델은 단일 계산에 의하여 급격하게 변하지는 않고 다만 계수들이 상대적으로 적은 단계들로써 최적값으로 변경되도록 하는 작은 양의 상수라 할 때, 상기 모델에 사용된 정정계수들이 공식 hik+1= hik+ 2 * μ * e(ti) * xi(ti)에 의하여 정정되는 방법으로, 수학 모델H을 계산하는데 사용된다.
상술한 기술내용 및 관계 도면들은 오직 본 발명을 설명하기 위한 것으로 이해되어야 할 것이다. 첨부된 청구항들에서 개시된 본 발명의 범위 및 정신을 벗어남이 없이 다양한 변형들 및 수정들이 있을 수 있다는 것은 당업자 수준에서 명백하다.
Claims (9)
- 환자 혈액 내의 혈당 수준(g(ti))을 예측하는 방법에 있어서,적어도 환자의 다이어트, 약물치료, 및 신체적 활동을 고려하고, 환자의 혈당량 수준 추이에 관한 적응적 수학 모델(H)을 공식화하여 환자에 대한 예측 혈당 수준값들을 제공하는 단계;상기 적응적 수학 모델에 의하여 제공된 예측값들을 측정된 혈당량 수준값(g(ti))들과 비교하여 그 비교의 결과를 기초로 상기 수학 모델(H)을 정정하는 단계; 그리고환자 스스로 그가 받는 치료의 혈당 수준 추이에 대한 효과를 모니터링하고 예측할 수 있도록, 환자에게 상기 수학 모델(H)을 사용하여 예측값들을 보는 수단을 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 방법.
- 환자 혈액 샘플 내의 혈당 수준을 나타내는 측정 결과를 수신하고 상기 측정결과를 측정시기를 나타내는 데이터와 함께 제 1 메모리 수단(10,10')에 저장하는 수단(15,15') 및 적어도 환자의 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동과 관련된 데이터를 수신하고 상기 데이터를 제1 메모리 수단(10,10')에 저장하는 수단(15,15');제1 메모리 수단(10,10')에 저장된 상기 데이터를 기초로 소정 시기에서의환자의 혈당 수준 예측값을 나타내는 예측값을 계산하는 데이터 처리 수단(11,12,11',12');계산된 예측값을 환자에게 제공하는 수단(MS, 16'); 및상기 소정 시기에서의 계산된 예측값((ti))과 환자의 실제 혈당량 수준(g(ti)) 사이의 차이를 계산하고, 상기 차이가 후속되는 예측값 계산하여 고려되도록, 상기 데이터 처리수단(11,12,11',12)에 의해 예측값을 계산하는데 사용되는 수학 모델을 정정하는 정정기 수단(13,13');을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제2항에 있어서,상기 데이터 처리수단은 예측값의 계산에 이용되는 정정계수들을 저장하기 위한 제2 메모리 수단(11,11')을 포함하며, 상기 데이터 처리 수단(12,12')은 상기 제 2 메모리 수단(11,11')으로부터 제 1 모리 수단(10,10')에 저장된 데이터에 대응되는 정정계수들을 검색하여 상기 정정계수들을 예측값을 계산하는데 사용하도록 마련되어 있고,상기 정정기 수단(13,13')은, 소정의 시기에 대한 예측값((ti))과 소정의 시기에 측정된 혈당량 수준(g(ti)) 사이의 차이를 최소화하기 위해서, 계산에 사용된 정정계수들의 값을 변경하고, 상기 변경된 정정계수들을 제2 메모리수단(11,11')에 저장하도록 마련된 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당수준 예측 모니터링 장치.
- 제2항 또는 제3항의 모니터링 장치에 있어서,상기 데이터 수신 수단(15,15'), 상기 데이터 처리수단(11,12,11',12'), 및 상기 정정기 수단(13,13')이 병원, 건강관리센터 등의 데이터 처리 시스템(9)에 의해 제공되고; 상기 모니터링 장치는 환자가 사용할 수 있고 무선 데이터 전송링크를 이용하는 통신장치(1)를 추가적으로 포함하며; 측정결과, 측정일시, 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동과 관련된 데이터를 수신하는 수단(15)은 상기 데이터를 상기 통신장치(1)으로부터 수신하는 수단을 포함하고; 상기 모니터링 장치는 계산된 예측값((ti))을 환자가 사용가능한 통신장치(1)로 전송하는 전송기 수단(15)을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 모니터링 장치는 환자의 혈액 샘플의 혈당량 수준을 측정하고 측정결과와 측정일시를 나타내는 데이터를 제1 메모리 수단(10')에 저장하는 측정 유니트를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제5항에 있어서, 상기 모니터링 장치와 상기 측정 유니트에 연결된 통신장치(MS)를 포함하고, 상기 통신장치(MS)는 셀방식 무선시스템의 이동전화 또는 쌍방향 페이저를 포함하고, 상기 모니터링 장치는 제1 메모리수단(10')에 저장된 데이터를 상기 데이터 전송링크를 통하여 환자를 치료하는 자가 사용 가능한 데이터 처리 시스템으로 전송하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제6항에 있어서, 이동 전화 또는 쌍방향 페이저의 배터리와 측정 유니트가 이동 전화 또는 쌍방향 페이저의 배터리 공간에 맞아 들어가는 하나의 구성요소(14')로 합체된 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제4항에 있어서, 상기 모니터링 장치는 셀방식 무선 시스템의 이동 전화를 포함하고, 상기 이동 전화는 측정결과, 측정시기, 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동에 관한 데이터를 수신하는 수단(15)과 계산된 예측값을 환자에게 제공하는 수단(MS, 16')을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
- 제4항에 있어서, 상기 모니터링 장치는 환자의 혈액 샘플의 혈당량 수준을 측정하고 측정결과와 측정일시를 나타내는 데이터를 제1 메모리 수단(10')에 저장하는 측정 유니트를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 혈액 내의 혈당 수준 예측 모니터링 장치.
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