KR102432415B1 - 범위-제어 페일세이프들 - Google Patents

범위-제어 페일세이프들 Download PDF

Info

Publication number
KR102432415B1
KR102432415B1 KR1020187037674A KR20187037674A KR102432415B1 KR 102432415 B1 KR102432415 B1 KR 102432415B1 KR 1020187037674 A KR1020187037674 A KR 1020187037674A KR 20187037674 A KR20187037674 A KR 20187037674A KR 102432415 B1 KR102432415 B1 KR 102432415B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
glucose
rate
insulin
diabetic patient
basal rate
Prior art date
Application number
KR1020187037674A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190013922A (ko
Inventor
데이비드 엘 듀크
크리슈티안 링게만
친마이 우다이 마노하르
Original Assignee
에프. 호프만-라 로슈 아게
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에프. 호프만-라 로슈 아게 filed Critical 에프. 호프만-라 로슈 아게
Publication of KR20190013922A publication Critical patent/KR20190013922A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102432415B1 publication Critical patent/KR102432415B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
    • A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
    • A61M5/168—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body
    • A61M5/172—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body electrical or electronic
    • A61M5/1723—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body electrical or electronic using feedback of body parameters, e.g. blood-sugar, pressure
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
    • A61B5/4839—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods combined with drug delivery
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
    • A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
    • A61M5/142—Pressure infusion, e.g. using pumps
    • A61M5/14244—Pressure infusion, e.g. using pumps adapted to be carried by the patient, e.g. portable on the body
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G16H20/17—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients delivered via infusion or injection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
    • A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
    • A61M5/142—Pressure infusion, e.g. using pumps
    • A61M2005/14208—Pressure infusion, e.g. using pumps with a programmable infusion control system, characterised by the infusion program
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
    • A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
    • A61M5/142—Pressure infusion, e.g. using pumps
    • A61M2005/14288—Infusion or injection simulation
    • A61M2005/14292—Computer-based infusion planning or simulation of spatio-temporal infusate distribution
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
    • A61M2205/3303—Using a biosensor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/20—Blood composition characteristics
    • A61M2230/201—Glucose concentration

Abstract

당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법들 및 시스템들이 제공된다. 방법은 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 적어도 하나의 포도당 측정을 나타내는 신호를 수신하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 신호에 기초하여 당뇨병 환자의 포도당 상태를 검출하는 단계를 포함할 수도 있고, 검출된 포도당 상태는 당뇨병 환자의 포도당 레벨 및 포도당 레벨의 변화율을 포함한다. 본 방법은 또한 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 범위-제어 알고리즘 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 기초하여 치료 전달 디바이스의 기본 레이트에 대한 조정을 계산하는 단계를 포함한다.

Description

범위-제어 페일세이프들
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 발명의 명칭이 "CONTROL-TO-RANGE FAILSAFES" 로서 2016년 6월 1일 출원된 미국 유틸리티 특허 출원 일련번호 15/170,425 을 우선권으로 주장하며, 그 전체 내용을 참조로서 포함한다.
기술 분야
본 발명은 일반적으로 당뇨병 환자로부터 측정된 포도당 데이터를 프로세싱하는 것에 관한 것이고, 특히, 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 범위-제어 알고리즘 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 의해 기본 레이트의 조정을 제어하는 것에 관한 것이다.
배경으로서, 사람들은 혈액 내 당 레벨이 신체에 의해 적절하게 조절되지 않는 제 I 형 당뇨병 또는 제 II 형 당뇨병을 앓고 있다. 이들 중 많은 사람들은 지속적으로 이들의 포도당 레벨을 모니터링하기 위해 연속 포도당 모니터링 (continuous glucose monitoring; CGM) 을 이용할 수도 있다. CGM 을 수행하기 위하여, 포도당 센서는 간질액 내의 사람의 포도당 레벨을 측정할 수 있는 피부 아래에 배치될 수도 있다. 포도당 센서는 매 1분과 같은 공지된 시간 간격으로 사람의 포도당 레벨을 주기적으로 측정하고, 포도당 측정 결과들을 인슐린 펌프, 혈당계, 스마트폰 또는 다른 전자 모니터에 송신할 수도 있다.
일부 경우들에서, (포도당 센서로부터) 측정된 포도당 결과들은 혈당 농도를 부정확하게 나타낼 수도 있다. 포도당 센서는 때때로 오동작할 수도 있어, (포도당 센서로부터) 측정된 포도당 결과들은 실질적으로 사람의 실제 포도당 레벨과는 상이할 수도 있다. 포도당 센서는 센서 "드롭아웃"에 기인하거나 또는 예를 들어 센서 전자 장치들 또는 배터리의 장해에 기인하여 이러한 방식으로 오동작할 수도 있다. 센서 드롭아웃은 사람에 대한 센서의 움직임과 같이 사람에 대한 포도당 센서의 부착을 포함한 물리적 문제들에 기인하여 발생할 수도 있다. 센서 드롭아웃은 사람의 실제 포도당 레벨이 훨씬 더 높을 수도 있음에도 불구하고 측정된 포도당 결과들로 하여금 0 근방으로 "하락"되게 할 수도 있다. 추가적으로, 포도당 센서의 캘리브레이션이 표류하여, 정확한 현재 혈당 레벨보다 더 낮거나 또는 정확한 현재 혈당 레벨보다 더 높은 레벨을 향한 바이어스를 야기할 수도 있다. 포도당 센서는 또한, CGM으로 하여금 정확한 혈당 레벨에서의 변화들에 대해 더이상 응답하지 않게 하고 부정확한, 인위적으로 높거나 인위적으로 낮은 혈당 판독값으로 유지하게 하는 에러를 경험할 수도 있다.
일부 경우들에서, 제 I 형 당뇨병 또는 제 II 형 당뇨병을 앓고 있는 사람은 자신들의 인슐린 민감도에서의 변화를 겪을 수도 있다. 사람이 인슐린 민감도에서의 변화를 겪을 때, 안전한 혈당 안정화도를 제공하였던 CGM 파라미터들은 더 이상 유효하지 않을 수도 있다.
그 결과, 본 개시의 실시형태들은 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 포도당 센서로부터의 부정확한 포도당 측정을 고려하기 위하여 페일세이프들로서 구현되는 제약들과 함께 측정된 포도당 결과들을 프로세싱할 수도 있다.
일 실시형태에서, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법이 제공된다. 본 방법은 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 적어도 하나의 포도당 측정값을 나타내는 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 신호에 기초하여 사람의 포도당 상태를 검출하는 단계를 포함하고, 검출된 포도당 상태는 사람의 포도당 레벨 및 포도당 레벨의 변화율을 포함한다. 또한, 본 방법은 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 범위-제어 알고리즘 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 기초하여 치료 전달 디바이스의 기본 레이트에 대한 조정을 계산하는 단계를 포함한다.
다른 실시형태에서, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하도록 구성되는 혈당 관리 디바이스가 제공된다. 디바이스는 실행가능 명령들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체, 및 실행가능 명령들을 실행하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세싱 디바이스를 포함한다. 적어도 하나의 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 실행가능 명령들은 적어도 하나의 프로세싱 디바이스로 하여금: 적어도 하나의 포도당 측정값을 나타내는 신호를 수신하게 하고; 신호에 기초하여 사람의 포도당 상태를 검출하게 하는 것으로서, 검출된 포도당 상태는 사람의 포도당 레벨 및 포도당 레벨의 변화율을 포함하는, 포도당 상태를 검출하게 하고; 그리고 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 범위-제어 알고리즘 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 기초하여 치료 전달 디바이스의 기본 레이트에 대한 조정을 계산하게 한다.
도면에 상술된 실시형태들은 청구항들에 의해 정의된 발명들을 제한하도록 의도되지 않으며 본질적으로 예시 및 예를들어 설명하기 위한 것이다. 예시적 실시형태들의 다음의 상세한 설명은 다음의 도면들과 연계하여 읽을 때 이해될 수 있으며, 유사한 구조는 유사한 도면 부호들로 표시되고, 여기에서:
도 1 은 본원에 도시되고 기재된 하나 이상의 실시형태들에 따른 연속적 포도당 모니터링 (CGM) 시스템을 예시한다.
도 2 는 도 1 의 CGM 시스템의 예시적인 혈당 관리 디바이스, 치료 전달 디바이스 및 포도당 센서를 도시하며, 혈당 관리 디바이스는 볼러스 계산기 모듈, 범위-제어 로직, 및 기본 레이트 조정 로직을 포함한다.
도 3 은 식사 이벤트에 이어지는 예시적 CGM 트레이스 및 조정된 최대 허용 포도당을 플롯한 그래프를 예시한다.
도 4 는 본원에 도시되어 설명된 하나 이상의 실시형태들에 따른 페일세이프의 구현에 의한 예시적 CGM 트레이스 및 조정된 최대 허용 포도당을 플롯한 그래프를 예시한다.
도 5a 는 본원에 도시되어 설명된 하나 이상의 실시형태들에 따른 페일세이프의 구현에 의한 예시적 CGM 트레이스 및 조정된 최대 허용 포도당을 플롯한 그래프를 예시한다.
도 5b 및 도 5c 는 저혈당 이벤트 후의 기본 인슐린 레이트 증가 로크를 예시한다.
도 6 은 볼러스로서 일시적 기본 레이트 증가들을 처리하는 구현시 포도당 오실레이션들에서의 감소를 예시한다.
도 7 은 본원에 도시되어 설명된 하나 이상의 실시형태들에 따른 페일세이프의 구현 동작의 예시적인 상세화된 방법의 플로우차트를 예시한다.
도 8 은 CGM 의 시뮬레이션된 캘리브레이션 에러들을 플롯한 그래프를 예시한다.
본원에 설명된 실시형태들은 일반적으로 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하고, 그리고 특히 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 적어도 하나의 페일세이프 제약을 구현하기 위한 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 본 개시를 정의하는 목적으로, "측정된 포도당 결과들"은 포도당 센서에 의해 측정된 사람의 포도당 레벨이고; "실제 포도당 레벨" 또는 "정확한 포도당 측정값"은 사람의 실제 포도당 레벨이다.
도 1 을 참조하면, 당뇨병 환자 (person with diabetes; PWD)(11) 의 포도당 레벨을 모니터링하기 위한 예시적인 연속 포도당 모니터링 (continuous glucose monitoring; CGM) 시스템 (10) 이 예시된다. 특히, CGM 시스템 (10) 은 매 1 분, 매 5 분 또는 다른 적당한 간격들과 같은 미리 결정된, 조정 가능한 간격으로 측정된 포도당 값을 수집하도록 동작한다. CGM 시스템 (10) 은 사람의 피부 (12) 아래에 삽입된 바늘 또는 프로브 (18) 를 갖는 포도당 센서 (16) 를 예시적으로 포함한다. 바늘 (18) 의 단부는 간질액 (14), 이를 테면, 포도당 또는 다른 체액 내에 위치되어, 포도당 센서 (16) 에 의해 취득된 측정들이 간질액 (14) 내의 포도당 레벨에 기초하게 된다. 포도당 센서 (16) 는 사람의 복부 또는 다른 적당한 위치에 인접하여 위치된다. 또한 포도당 센서 (16) 는 그 정확도를 개선하기 위하여 주기적으로 캘리브레이트될 수도 있다. 이 주기적 캘리브레이션은 센서 삽입 사이트의 생리적 조건에서의 변화들 및 센서 열화에 기인한 센서 드리프트에 대해 수정하는 것을 도울 수도 있다. 포도당 센서 (16) 는 무선 송신기 (20) 및 안테나 (22) 를 포함하지만 이들에 제한되지 않는 다른 컴포넌트들을 또한 포함할 수도 있다. 포도당 센서 (16) 는 측정들을 취하기 위한 다른 적절한 디바이스들, 이를 테면, 예를 들어, 비-침습성 디바이스 (예를 들어, 적외광 센서) 를 대안적으로 이용할 수도 있다. 측정을 취할 때, 포도당 센서 (16) 는 측정된 포도당 값을 통신 링크 (24) 를 통해 컴퓨팅 디바이스 (26), 예시적으로는 혈당 관리 (bG) 디바이스 (26) 로 송신한다. bG 관리 디바이스 (26) 는 또한, 소정 기간에 걸쳐 포도당 센서 (16) 로부터 수신된 복수의 측정된 포도당 결과들을 메모리 (39) 에 저장하도록 구성될 수도 있다.
CGM 시스템 (10) 은 치료 전달 디바이스 (31), 예시적으로 사람에게 치료물질 (예를 들어, 인슐린) 을 전달하기 위한 인슐린 주입 펌프 (31) 를 예시적으로 더 포함한다. 인슐린 펌프 (31) 는 통신 링크 (35) 를 통하여 관리 디바이스 (26) 와 통신하고, 관리 디바이스 (26) 는 인슐린 펌프 (31) 에 볼러스 및 기본 레이트 정보를 통신할 수 있다. 인슐린 펌프 (31) 는 인슐린을 주입하기 위한 사람 (11) 의 피부 (12) 를 통하여 삽입된 바늘을 갖는 카테터 (33) 를 포함한다. 인슐린 펌프 (31) 는 예시적으로 사람의 복부 또는 다른 적합한 위치에 인접하여 위치된다. 포도당 센서 (16) 와 유사하게, 주입 펌프 (31) 는 또한, 관리 디바이스 (26) 와 통신하기 위한 무선 송신기 및 안테나를 포함한다. 인슐린 펌프 (31) 는 기본 인슐린 (예를 들어, 기본 속도로 연속적으로 또는 반복적으로 방출되는 소량의 인슐린) 및 볼러스 인슐린 (예를 들어, 식사 이벤트와 같은 서지 투여량의 인슐린) 을 전달하도록 동작한다. 볼러스 인슐린은 사용자에 의해 트리거된 사용자 입력에 응답하여, 또는 관리 디바이스 (26) 로부터의 명령에 응답하여 전달될 수도 있다. 유사하게, 기본 인슐린의 기본 속도는 사용자 입력에 기초하거나 또는 관리 디바이스 (26) 로부터의 커맨드에 응답하여 설정된다. 주입 펌프 (31) 는 펌프 데이터를 디스플레이하기 위한 디스플레이 및 사용자 제어들을 제공하는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다. 대안의 실시형태에서, 인슐린 펌프 (31) 및 포도당 센서 (16) 는 환자가 착용하는 단일 디바이스로서 제공될 수도 있고, 프로세서 또는 마이크로프로세서에 의해 제공된 로직의 적어도 일부가 이 단일 디바이스 상에 상주할 수도 있다. 볼러스 인슐린은 또한, 다른 수단에 의해, 이를 테면 바늘을 통해 사용자에 의해 수동으로 주입될 수도 있다.
일 실시형태에서, 이러한 CGM 시스템 (10) 은 건강한 췌장의 자연스런 기능들에 접근하거나 모방하도록 환자에게 폐루프 또는 준-폐루프 치료물질을 제공하는 인공 췌장 시스템으로서 지칭된다. 이러한 시스템에서, 인슐린은 CGM 표시도수들에 기초하여 계산되고 CGM 판독값에 기초하여 환자에게 자동으로 전달된다. 예를 들어, 사용자가 높은 혈당 레벨 또는 고혈당을 갖는다고 CGM 이 표시하면, 시스템은 사용자의 혈당 레벨을 임계 레벨 아래로 또는 타겟 레벨로 감소시키기 위해 필요한 인슐린 투여량을 계산하고 투여량을 자동으로 전달할 수 있다. 대안적으로, 시스템은 치료물질에서의 변화, 이를 테면, 증가된 인슐린 기본 레이트 또는 볼러스의 전달을 자동으로 제안할 수 있지만, 사용자가 전달 전에 제안된 변화를 수락하는 것을 필요로 할 수 있다. 사용자가 낮은 혈당 레벨 또는 저혈당을 갖는다고 CGM 데이터가 표시하면, 시스템은 예를 들어, 자동적으로, 기본 레이트를 감소시키고, 사용자에게 기본 레이트를 감소시킬 것을 제안하고 자동적으로 사용자가 물질, 이를 테면, 호르몬 (글루카곤) 의 양의 전달을 개시하여 혈액 내 포도당의 농도를 증가시키도록 전달 또는 제안하고, 사용자가 예를 들어, 탄수화물들을 섭취하고/하거나 자동으로 다른 액션들을 취하도록 제안하고/하거나 저혈당 상태를 해결하기 위해 적합할 수 있는 다른 제안들을 단일로, 임의의 원하는 조합으로 또는 순서대로 취할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 다수의 약제들, 이를 테면, 제 1 약제, 예를들어, 혈당 레벨들을 낮추는 인슐린, 및 제 2 약제, 예를 들어, 혈당 레벨들을 상승시키는 글루카곤이 이러한 시스템에 채택될 수 있다.
통신 링크들 (24, 35) 은 예시적으로 무선, 이를 테면 무선 주파수 ("RF") 또는 다른 적절한 무선 주파수이며, 여기서 데이터 및 제어들이 센서 (16), 치료 전달 디바이스 (31) 및 관리 디바이스 (26) 사이에서 전자기파를 통해 송신된다. Bluetooth® 는 약 2.4 기가헤르쯔 (GHz) 의 주파수를 사용하는 무선 RF 통신 시스템의 일 예시적인 유형이다. 무선 통신 스킴의 다른 예시적인 유형은 Infrared Data Association® (IrDA®) 에 의해 지원되는 시스템들과 같은 적외선을 사용한다. 다른 적절한 유형의 무선 통신이 제공될 수도 있다. 또한, 각각의 통신 링크 (24, 35) 는 포도당 센서 (16), 컴퓨팅 디바이스 (26), 인슐린 펌프 (31) 및 다른 적절한 디바이스들 또는 시스템들 사이와 같은 다수의 디바이스들 사이의 통신을 용이하게 할 수도 있다. 예를 들어 유선 이더넷 링크와 같은 유선 링크들이 시스템 (10) 의 디바이스들 간에 제공될 수도 있다. 다른 적합한 공개적 또는 독점적 유선 또는 무선 링크들이 사용될 수도 있다.
도 2 는 도 1 의 CGM 시스템 (10) 의 예시적 관리 디바이스 (26) 를 예시한다. 관리 디바이스 (26) 는 관리 디바이스 (26) 의 메모리 (39) 에 저장된 소프트웨어 및/또는 펌웨어 코드를 실행하는 적어도 하나의 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기 (32) 를 포함한다. 소프트웨어/펌웨어 코드는, 관리 디바이스 (26) 의 마이크로제어기 (32) 에 의해 실행될 때, 관리 디바이스 (26) 로 하여금 본원에 설명된 기능들을 수행하게 하는 명령들을 포함한다. 관리 디바이스 (26) 는 대안적으로 하나 이상의 ASIC들 (application-specific integrated circuits), FPGA들 (field-programmable gate arrays), DSP들 (digital signal processors), 하드 와이어드 로직, 또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다. 관리 디바이스 (26) 는 예시적으로 포도당 모니터 (26) 이지만, 다른 적절한 관리 디바이스들 (26) 이 제공될 수도 있으며, 이를 테면, 예를 들어 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 컴퓨터 서버, 개인 휴대 정보 단말기 ("PDA"), 스마트 폰, 셀룰러 디바이스, 태블릿 컴퓨터, 주입 펌프, 포도당 측정 엔진 및 PDA 또는 휴대폰을 포함한 통합 디바이스 등이다. 관리 디바이스 (26) 는 단일 관리 디바이스 (26) 로서 예시되어 있지만, 본원에 설명된 관리 디바이스 (26) 의 기능들을 수행하기 위해 다수의 컴퓨팅 디바이스들이 함께 이용될 수도 있다.
메모리 (39) 는 마이크로제어기 (32) 에 의해 액세스 가능한 임의의 적합한 컴퓨터 판독 가능 매체이다. 메모리 (39) 는 단일 저장 디바이스 또는 다중 저장 디바이스들일 수도 있고, 관리 디바이스 (26) 의 내부 또는 외부에 위치될 수도 있으며, 휘발성 및 비-휘발성 매체 양자를 포함할 수도 있다. 또한, 메모리 (39) 는 착탈식 및 비-착탈식 매체 중 하나 또는 양자를 포함할 수도 있다. 예시적인 메모리 (39) 는 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 판독 전용 메모리 (ROM), 전기적 소거가능 프로그램가능 ROM (EEPROM), 플래시 메모리, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크 (DVD) 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 저장 디바이스, 또는 데이터를 저장하도록 구성되고 관리 디바이스 (39) 에 의해 액세스가능한 임의의 다른 적절한 매체를 포함한다.
마이크로제어기 (32) 는 또한 마이크로제어기 (32) 가 사용자 선호도들 및/또는 사용자 특성들 및/또는 사용자 이력 데이터를 학습할 수 있도록 추가적인 프로그래밍을 포함할 수도 있다. 이 정보는 이를 테면, 몸무게의 증가 또는 감소와 같은 검출된 추세들에 기초한 이용시 변화들, 제안들을 구현하기 위해 이용될 수 있다. 마이크로제어기 (32) 는 또한 디바이스 (26) 가 사용자 이력, 순응력, 추세 및/또는 다른 이러한 데이터에 기초한 리포트들과 같은 리포트를 생성할 수 있도록 하는 프로그래밍을 포함할 수 있다. 추가적으로, 본 개시의 실시형태들에 따른 인슐린 주입 펌프 (31) 는 디바이스 (26) 의 하나 이상의 기능들을 중지하는 것, 이를 테면, 전달 프로토콜을 중지하는 것 및/또는 디바이스 (26) 또는 디바이스의 전달 메카니즘을 파워오프하는 것을 위한 "파워오프" 또는 "중지"기능을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 2 이상의 마이크로제어기들 (32) 은 배터리 수명을 절약하기 위하여 로우 파워 모드에서 프그래밍 및 펌핑 기능들을 유지하기 위해 이용되는 하이 파워 제어기 및 로우 파워 제어기를 포함한, 인슐린 주입 펌프 (31) 의 제어기 기능들에 대해 이용될 수 있다.
관리 디바이스 (26) 는 마이크로제어기 (32) 에 동작가능하게 커플링된 통신 디바이스 (41) 를 더 포함한다. 통신 디바이스 (41) 는 디바이스 (26) 와 포도당 센서 (16) 와 인슐린 펌프 (31) 사이의 통신 링크들 (24, 35) 을 통하여 데이터 및 제어들을 송신하고 수신하도록 동작가능한 임의의 적절한 무선 및/또는 유선 통신 모듈을 포함한다. 일 실시형태에서, 통신 디바이스 (41) 는 통신 링크들 (24, 35) 을 통해 무선으로 데이터를 수신 및/또는 송신하기 위한 안테나 (30; 도 1) 를 포함한다. 관리 디바이스 (26) 는 통신 디바이스 (41) 를 통해 포도당 센서 (16) 및/또는 인슐린 펌프 (31) 로부터 수신된 측정된 포도당 결과들 및 다른 데이터를 메모리 (39) 에 저장한다.
관리 디바이스 (26) 는 사용자 입력을 수신하기 위한 하나 이상의 사용자 입력 디바이스(들)(34) 을 포함한다. 입력 디바이스(들) (34) 은 푸시 버튼들, 스위치들, 마우스 포인터, 키보드, 터치 스크린, 또는 임의의 다른 적절한 입력 디바이스를 포함할 수도 있다. 디스플레이 (28) 는 마이크로제어기 (32) 에 동작가능하게 커플링되고 마이크로제어기 (32) 에 의해 제공되는 정보를 사용자에게 디스플레이하도록 구성된, 임의의 적합한 디스플레이 또는 모니터 기술 (예를 들어, 액정 디스플레이, 등) 을 포함할 수도 있다. 마이크로제어기 (32) 는 사람의 검출된 포도당 상태, 포도당 상태와 관련된 위험, 및 기본 속도와 볼러스 정보와 관련된 정보를 디스플레이 (28) 에 송신하도록 구성된다. 포도당 상태는 추정된 포도당 레벨 및/또는 포도당 레벨의 추정된 변화율뿐만 아니라, 추정된 포도당 레벨의 품질 또는 불확실성의 추정치를 포함할 수도 있다. 또한, 디스플레이된 정보는, 사람의 추정 또는 예측된 포도당 레벨이 저혈당 또는 고혈당인지 여부에 관한 경고들 및/또는 경보들 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 사람의 포도당 레벨이 혈액의 데시리터 당 50 내지 70 밀리그램 (mg/dl) 과 같은 미리 결정된 저혈당 임계값 아래로 떨어지면 (또는 아래로 떨어질 것으로 예측되면), 경고가 발행될 수도 있다. 관리 디바이스 (26) 는 또한, 예를 들어 진동에 의한 것과 같은 접촉 감각을 통해 사람에게 정보 또는 경고들을 촉각적으로 통신하도록 구성될 수도 있다.
일 실시형태에서, 관리 디바이스 (26) 는 이를 테면, 간병인 시설 또는 간병인이 접근가능한 위치에서 원격 컴퓨팅 디바이스 (도시 생략) 와 통신하며, 데이터 (예를 들어, 포도당 데이터 또는 다른 생리학적 정보) 가 그들 사이에서 전송된다. 이 실시형태에서, 관리 디바이스 (26) 및 원격 디바이스는, 예를 들어 인터넷을 통한 셀룰러 통신들과 같은 데이터 접속, 또는 디스켓, USB 키, 콤팩트 디스크 또는 다른 휴대용 메모리 디바이스와 같은 메모리 디바이스의 물리적 전송을 통해 생리학적 정보를 전송하도록 구성된다.
마이크로제어기 (32) 는 또한 범위-제어 로직 (44) 을 포함한다. 범위-제어 시스템은 PWD (11) 의 포도당 레벨이 낮거나 높은 포도당 임계값에 접근하는 경우에만 인슐린 투여를 조정하는 것에 의해 저혈당 이벤트 또는 고혈당 이벤트의 가능성을 감소시킨다.
마이크로제어기 (32) 는 누적 해저드 값들에 기초하여 복수의 초기 포도당 상태들로부터 타겟 포도당 상태로 타겟 리턴 경로들을 계산하는 해저드 분석 로직 (40) 을 포함한다. 임의의 적절한 타겟 포도당 상태가 식별될 수도 있지만, 타겟 포도당 상태는 예시적으로 112.5 mg/dl 의 포도당 레벨 및 0의 포도당 변화율과 같은 연관 해저드 또는 리스크 없음을 갖는 최적의 또는 이상적인 포도당 상태이다. 각각의 타겟 리턴 경로는 초기 포도당 상태로부터 타겟 포도당 상태로의 트랜지션 동안 발생될 복수의 중간 포도당 상태들로 구성된다. 타겟 리턴 경로들과 연관된 누적 페널티 값들은 룩업 테이블로서 이용될 수도 있는 메모리 (76) 에 저장된다. 누적 패널티 값들의 계산은 아래에 논의된다.
일부 실시형태들에서, 부정확한 포도당 측정들은 포도당 센서 (24) 와 연관된 오동작 및/또는 잡음으로부터 기인할 수도 있다. 이와 같이, 해저드 분석 로직 (40) 은 포도당 센서 (24) 에 제공된 검출된 포도당 상태의 정확성의 확률을 분석한다. 해저드 분석 로직 (40) 은 측정된 포도당 결과의 정확성의 확률을 결정하기 위한 임의의 적절한 확률 분석 툴, 이를 테면, 은닉된 Markov 모델을 이용할 수도 있다. 결정된 정확성의 확률에 기초하여, 해저드 분석 로직 (40) 은 순환 필터 (42) 를 이용하여 사람의 포도당 변화율 및 포도당 레벨을 추정한다. 특히, 순환 필터 (42), 이를 테면, Kalman 필터는 예를 들어 포도당 레벨 및 변화율을 포함한 검출된 포도당 상태를 포도당 센서 정확성의 결정된 확률과 가중처리한다. 포도당 센서 정확도의 확률에 기초하여, 순환 필터 (42) 는 추정된 포도당 상태의 불확실성 척도를 계산한다. 불확실성 척도는 추정된 포도당 상태의 품질을 표시한다. 일련의 검출된 포도당 상태들에 대해, 각각의 상태에 대한 불확정도는 변할 수도 있다.
도 2 의 마이크로제어기 (32) 는 디스플레이 (28) 를 통하여 사용자에게 디스플레이될 수도 있는 사용자의 최대 허용된 포도당 레벨 및 볼러스 권고들 (bolus recommendations) 을 계산하는 볼러스 계산기 모듈 (48) 을 더 포함한다. 관리 디바이스 (26) 는 현재 시간까지 이어지는 시간에 걸쳐 누적된 사용자에 대한 이력 데이터의 레코드를 메모리 (39) 에 유지한다. 이력 데이터는 혈당 이력, 디스크립션 데이터, 이전 볼러스 권고들 (bolus recommendations), 이전 투여된 볼러스들, 이전 기본 레이트들, 인슐린 및 탄수화물들에 대한 사용자 민감도에 대한 포도당 민감도 팩터들, 이전 볼러스들 및 식사 이벤트들에 대한 혈당 응답들, 다른 사용자 건강 및 의료 데이터 및 각각의 이벤트 및 데이터 기록의 타임 스탬프를 포함한다. 이력 데이터는 사용자 입력들 (34) 을 통하여 입력된, 환자 기록 정보, 이를 테면, 식사 이벤트들, 탄수화물 섭취의 양, 볼러스 전달들의 확인, 약물, 운동 이벤트들, 스트레스 주기, 생리적 이벤트들, 수동 인슐린 주입들, 및 다른 건강 이벤트들을 포함한다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 권고된 인슐린 볼러스 및/또는 탄수화물 양을 보다 정확하고 효율적으로 결정하기 위하여 이력 데이터를 이용한다.
볼러스 계산기 모듈 (48) 은 특히, 현재 포도당 상태, 이력 데이터 및 사용자 입력에 기초하여 사용자에 대한 권고된 볼러스, 이를 테면, 인슐린 수정 볼러스, 또는 식사 볼러스를 결정한다. 제안된 식사 볼러스 (예를 들어, 탄수화물 양) 는 검출되거나 또는 예측된 탄수화물 조건에 응답할 수도 있다. 인슐린의 제안된 수정 볼러스는 검출된 포도당이 최대 허용가능 포도당 레벨을 초과하는 것에 응답할 수도 있다. 섭취된 탄수화물의 실제 양 및 투여된 인슐린의 실제 양이 사용자에 의해 다른 이력 데이터와 메모리 (39) 에 기록되고 사용자 입력들 (34) 을 통하여 입력된 정보로서 사용자에 의해 확인될 수도 있다. 권고된 볼러스는 디스플레이 (28) 상에 디스플레이될 수도 있다.
도 3 을 참조하여 보면, 예시적인 CGM 트레이스 (100) 가 예시되어 있으며, 여기에서, x 축은 분 단위의 시간을 표현하고, y 축은 mg/dl 단위의 포도당을 표현한다. CGM 트레이스 (100) 는 주기에 걸쳐 측정된 일련의 검출된 포도당 레벨들을 포함한다. 예시된 실시형태에서, CGM 트레이스 (100) 는 필터링된 포도당 레벨들, 즉, 센서 정확성의 확률로 가중처리된 측정된 포도당 레벨들에 기초하여 추정되는 포도당 레벨들을 표현한다. 가장 최근의 추정된 포도당 레벨 (110) 은 화살표 (112) 로 표시된 연관된 네가티브 변화율을 갖는다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 상위 포도당 한계값 (104) 과 하위 포도당 한계값 (106) 으로 표시되는 포도당 레벨의 타겟 범위 및 타겟 포도당 레벨 (102) 을 결정한다. 예시 목적으로, 타겟 포도당 레벨 (102) 은 110 mg/dl 이고, 상위 포도당 한계값 (104) 은 140 mg/dl 이고, 그리고 하위 포도당 한계값 (106) 은 80 mg/dl 이다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 본원에 설명된 사용자의 이력 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 타겟 포도당 레벨 (102) 및 한계값들 (104, 106) 을 결정할 수도 있다. 측정 디바이스 (26) 는 타겟 포도당 레벨 (102) 을 향하여 혈당을 이동시키는 수정형 액션을 권고하기 위해 CGM 트레이스 (100) 의 추세적인 포도당 데이터를 이용한다. 도 3 의 타겟 포도당 레벨 (102) 은 시간 t1 전 그리고 시간 t2 후, 즉 어떠한 최근 식사들 또는 수정 볼러스들도 없을 때 최대 허용된 포도당에 대응한다. 시간들 t1 과 t2 사이에, 최대 허용된 포도당은 식사 이벤트 (114) 또는 다른 적절한 이벤트들에 기초하여 조정된다.
시간 t1 에서, 사용자가 식사를 섭취하고, 식사로 섭취된 탄수화물의 양을 표시하는 탄수화물 데이터를 관리 디바이스 (26) 에 입력할 때 식사 이벤트 (114) 가 발생한다. 일부 사례들에서, 인슐린 볼러스는 식사로부터 야기되는 포도당 레벨들에서의 예상되는 증가를 오프셋하기 위해 식사 이벤트 (114) 의 시간에 대략 투여된다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 섭취된 탄수화물, (투여되면) 인슐린 수정 볼러스 및 식사 및 인슐린 주입에 이어지는 포도당 변동들에 관련된 사용자의 이력 데이터에 기초하여 투영된 포도당 레벨 상승 및 포도당 상승의 지속기간을 결정한다. 투영된 포도당 상승에 기초하여, 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 허용된 상승 값 (124), 오프셋 시간 값 (126) 및 작용 시간 값 (acting time value)(122) 을 결정한다. 허용된 상승 값 (124) 은 예를 들어, 다른 이벤트들, 이를 테면, 글루카곤 주입, 운동, 수면, 운전 및 날짜에 기초할 수도 있다.
허용된 상승 값 (124) 은 사용자의 포도당 레벨이 탄수화물 섭취 및 인슐린 볼러스의 결과로서 타겟 포도당 레벨 (102) 에 대하여 증가하도록 허용될 수도 있는 양이다. 일부 실시형태들에서, 허용된 상승 값 (124) 은 인슐린 볼러스로부터 야기되는 수정 델타 포도당 값 (130) 및 식사 이벤트 (114) 로부터 야기되는 식사 상승 값 (132) 의 조합이다. 수정 델타 포도당 값 (130) 은 포도당 레벨이 다음 인슐린을 감소시키는 시간을 허용하기 위한, 인슐린 볼러스의 시간에 현재 포도당 레벨과 타겟 포도당 레벨 (102) 사이의 차이이다. 예시된 바와 같이, 허용된 상승 값 (124) 은 식사 및 인슐린 투여 이후의 제 1 미리 정해진 시간 양 (즉, 오프셋 시간 (126)) 동안 일정한 다음 (라인 (118) 참조), 오프셋 시간 (126) 다음에 선형적으로 감소한다 (기울기 (120) 참조). 식사 및 인슐린 주입량이 환자의 bG 레벨들에 영향을 주는 총 시간은 작용 시간 (122) 이다. 도 3 은 인슐린 및 식사 이벤트의 주입량의 효과를 고려하여 허용된 상승 값 (124) 의 사다리꼴 형상 그래프 (116) 를 예시한다.
최도 허용된 포도당은 허용된 상승 값 (124) 에 기초하여 증가하고 도 3 의 플롯 (116) 으로 이어진다. 이와 같이, 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 플롯 (116) 에 따라 작용 시간 (122) 의 지속기간 동안 식사 이벤트 이후의 허용가능한 포도당 레벨들의 범위를 확장한다. 허용된 상승 값 (124) 은 50 mg/dl 의 초기 높이를 예시적으로 가지며, 이력 데이터로부터의 볼러스들에 대한 식사 사이즈, 인슐린, 및 사용자의 통상 반응들에 기초하여 다른 적절한 높이들을 가질 수 있다. 일부 실시형태들에서, 탄수화물들의 임계량을 초과하는 식사 이벤트들에 대해, 식사 상승 값 (132) 은 고정된다. 일 예로서, 오프셋 시간 (126) 은 약 2 시간이며, 작용 시간 (122) 은 사용자, 식사 사이즈 및 인슐린 볼러스에 의존하여 약 3 시간 내지 5 시간이다.
다시 도 2 를 참조하여 보면, 관리 디바이스 (26) 는 현재 포도당 상태 및 현재 포도당 상태와 연관된 리스크에 기초하여 기본 레이트를 계산하고 조정하기 위해 동작하는 기본 레이트 조정 로직 (50) 을 더 포함한다. 관리 디바이스 (26) 는 통신 링크 (35) 를 통하여 인슐린 펌프 (31) 로 제어 신호에서의 기본 레이트에 대한 조정을 송신하고 인슐린 펌프 (31) 는 이 조정에 기초하여 현재 인슐린 기본 레이트를 조정한다. 대안적으로, 조정된 기본 레이트는 사용자에게 표시될 수도 있고, 사용자는 수동으로 인슐린 펌프 (31) 의 기본 레이트를 조정한다. 하나 이상의 실시형태에서, 조정은 저혈당 리스크에 기초한 초기의, 미조정되거나 또는 공칭의 기본 레이트에 대한 퍼센트 감소이거나 또는 고혈당 조건들의 리스크에 기초한 초기의, 미조정되거나 또는 공칭의 기본 레이트에 대한 퍼센트 증가이다.
기본 레이트 조정 로직 (50) 은 기본 레이트가 조정될지의 여부를 결정한다. 조정된 기본 레이트가 적절하면, 기본 레이트 조정 로직 (50) 은 조정된 기본 레이트를 계산하고 관리 디바이스 (26) 는 인슐린 펌프 (31) 로 하여금 조정된 기본 레이트로 인슐린을 전달하도록 인슐린 펌프 (31) 로 제어 신호를 송신한다. 대안적으로, 관리 디바이스 (26) 는 인슐린 펌프 (31) 의 수동 조절에 대해 사용자에게 프롬프트하도록 사용자에게 그 조정된 기본 레이트를 디스플레이할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 조정된 기본 레이트의 구현은 인슐린 펌프 (31) 의 수동 제어를 통하여 사용자에 의해 오버라이드될 수도 있다.
그러나, CGM 디바이스들이 예를 들어 핑거 스틱으로부터의 혈액 이외의 간질액 또는 체액을 분석하는 것으로부터 혈당 레벨들을 추정하기 때문에, CGM 디바이스들은 지연되고/되거나 부정확한 혈당 모니터링을 일반적으로 제공한다. CGM 디바이스가 당뇨병 환자 (11) 의 실제 포도당 레벨을 가능한 신뢰성있게 그리고 정확하게 추정하는 것을 보장하기 위하여, 이러한 디바이스들은 사용자가 반복 기반으로 주변 혈액 샘플에서의 캘리브레이션들을 수행할 것을 요구한다. 캘리브레이션 혈액 샘플은 그후, 사용자의 실제 혈당 레벨을, CGM 시스템 (10) 의 포도당 센서 (16) 에 의해 결정된 혈당 레벨들과 비교하기 위해 이용된다. 그러나, 이러한 캘리브레이션은 오직 주기적 기반으로, 이를 테면, 매 12 시간마다 행해진다. 본 발명의 실시형태들은 잠재적으로 부정확한 CGM 데이터에 기초하여 환자들에게 자동적으로 인슐린 또는 다른 의약품을 주입하는 리스크를 완화하기 위한 솔루션들을 포함한다.
CGM 디바이스에 의한 혈당 레벨들의 간접 측정은 기본 인슐린 레이트들에서의 신뢰성없는 증가 또는 감소에 대하여 보호하기 위해 범위-제어 알고리즘에서의 페일세이프들의 포함을 필요로 한다. CGM 디바이스로부터의 혈당 모니터링의 부정확성들은 드리프트 또는 다른 에러의 결과로서 부정확한 CGM 캘리브레이션의 결과일 수도 있다. 캘리브레이션 에러는 CGM 시스템 (10) 의 포도당 센서 (16) 로 하여금 정확한 현재 혈당 레벨보다 더 큰 바이어스를 갖게 한다. 이와 유사하게, 캘리브레이션 에러는 CGM 으로 하여금 정확한 현재 혈당 레벨보다 낮은 바이어스를 갖게 할 수도 있다. 추가적으로, CGM 디바이스에서의 센서에 의한 에러는 혈당 레벨들에 대하여 실패하거나 부정확한 판독값들을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 센서 에러는 CGM 으로 하여금 더 이상 혈당에서의 변화들에 응답하지 않게 하고 인위적으로 낮거나 또는 인위적으로 높게 유지하게 할 수도 있다.
추가적으로, PWD 의 인슐린 민감도에서의 변화들은 기본 인슐린 레이트들에서의 신뢰성없는 증가 또는 감소에 대하여 보호하도록 범위-제어 알고리즘에서의 페일세이프의 포함을 필요로 할 수도 있다.
이하 도 4 를 참조하여 보면, 추가의 실시형태들에서, CGM 시스템 (10) 은 기본 레이트에 대한 증가가 미리 정해진 임계값 (140) 보다 더 큰 경우에만, 블러스로서 인슐린의 기본 레이트에서의 증가를 처리하고 볼러스 계산기 모듈 (48) 레코드들에 볼러스를 입력한다. 예를 들어, 기본 레이트가 1.3x 공칭 기본 레이트로 증가되면, 증가된 기본 레이트가 볼러스로서 처리되고 볼러스 계산기 모듈 (48) 레코드들 내에 입력된다. 예를 들어, 1.1x 공칭 기본 레이트, 1.2x 공칭 기본 레이트, 1.4x 공칭 기본 레이트, 1.5x 공칭 기본 레이트, 및 2x 공칭 기본 레이트를 포함한 다른 임계값들이 고려된다. 임계값은 공칭 기본 레이트의 값 및/또는 PWD 의 개별적 생리학적 특징들에 기초하여 결정될 수도 있다. 도 4 를 참조하여 보면, 기본 레이트는 임계값 (140) 보다 더 큰 값으로 일시적으로 증가된다. 기본 레이트에서의 일시적 증가는 최대 허용된 포도당 (116) 에서의 사다리꼴 상승을 야기하는 수정 볼러스로서 처리된다.
볼러스 계산기 모듈 (48) 은 수정 볼러스를 계산할 때 CTR 알고리즘에 의해 전달되는 추가적인 인슐린에 대하여 아는 것이 중요하다. 일시적 기본 레이트 (temporary basal rate; TBR) 가 100 % 초과일 때 수정 인슐린으로서 고려될 수 있다. 그러나, 수정 인슐린으로서 100% 를 초과하는 임의의 값을 처리하는 것은 인슐린 민감력에서의 적법한 감소들에 응답하도록 제어기의 능력을 제한한다. 따라서, 임계값은 TBR 백분율이 정의된 임계값을 초과하면 수정 볼러스로서 처리되도록 설정된다. 하나 이상의 실시형태들에서, 계산된 TBR 이 TBRIOB 보다 크면, 100% 를 초과하는 인슐린은 수정 볼러스로서 처리된다. TBRIOB 는 초과 기본 레이트가 구해지는 경우의 시간 기본 레이트가 수정 볼러스로서 처리함을 표현한다. 여러 실시형태들에서, TBRIOB 의 값은 130% 내지 150% 로 설정된다. 수정 볼러스는 다음 식으로 정의된다:
Figure 112018130465776-pct00001
(1)
식에서 BR 은 공칭 기본 레이트이고, TBRduration 은 TBR 의 지속기간을 표현한다. Icorr 이 수정 볼러스로서 전달될 때, TBR 은 100% 로 조정된다.
이하 도 5a 를 참조하여 보면, 추가의 실시형태들에서, 기본 레이트가 임계값 (150) 미만으로 감소되면, 범위-제어 알고리즘은 특정된 기간 (170) 동안 제한된 공칭 기본 레이트 (160) 를 초과하는 값으로 기본 레이트를 증가시키지 못하게 금지된다. 저혈당 이벤트의 리스크는 이전 저혈당 이벤트에 이어서 증가된다. 이 제약은 이 리스크에서의 증가를 해결하는 것을 돕는다. 로크는 권고된 TBR 이 정의된 임계값 (150) 미만인 2 개의 연속 시간 주기들에 의해 트리거된다. 이는 포도당 값이 실제로 저혈당 영역 또는 극도의 변화율로 진행할 때 발생할 수도 있다. 이 로크가 트리거되었다면, TBR 값은 특정 시간량동안 110% 로 제한된다. 예를 들어, 기본 레이트가 0.2x 공칭 기본 레이트 미만으로 감소하면, 범위-제어 알고리즘은 2 시간 동안 1.1x 공칭 기본 레이트를 초과하여 기본 레이트를 감소시키지 못하게 금지된다. 예를 들어, 0.1x 공칭 기본 레이트, 0.3x 공칭 기본 레이트, 0.05x 공칭 기본 레이트, 및 0 의 기본 레이트를 포함한 다른 임계값들 (150) 이 고려된다. 예를 들어, 0.8x 공칭 기본 레이트, 0.9x 공칭 기본 레이트, 1.0x 공칭 기본 레이트, 1.2x 공칭 기본 레이트, 및 1.3x 공칭 기본 레이트를 포함한 추가적인 제한 공칭 기본 레이트들이 고려된다. 또한, 예를 들어, 0.5 시간, 1 시간, 1.5 시간, 및 2.5 시간을 포함하는 기본 레이트가 제한되는 추가적인 기간들이 고려된다. 임계값 (150), 제한 공칭 기본 레이트 (160) 및/또는 기본 레이트가 제한되는 기간 (170) 은 공칭 기본 레이트의 값 및/또는 PWD (11) 의 개별적 생리학적 특징들에 기초하여 결정될 수도 있다.
하나 이상의 실시형태들에서, TBR 값이 임계값 (150) 이하로 유지되는 한, 로크 윈도우 (170) 는 리셋된다. 추가의 실시형태들에서, 로크가 설정되었고, 권고된 TBR 레이트가 TBRlock 미만이고 0% 보다 크며, 2차 로크 주기 미만에서 로크로 유지되면, 로크 윈도 지속기간은 2차 로크 주기로 설정된다. TBRlock 은 초기 로크 주기로부터 2차 로크 주기로의 트랜지션에 대한 일시적 기본 레이트 임계이다. 예를 들어, TBRlock 는 90% 로서 설정될 수도 있고, 초기 로크 주기는 120 분일 수도 있고 2차 로크 주기는 60 분일 수도 있다. 이와 같이, 로크가 설정되었고, 권고된 TBR 레이트가 90% 미만이고 0% 보다 크며, 60 분 미만에서 로크로 유지되면, 로크 윈도우 지속기간은 60 분으로 리셋된다. 이는 저혈당 이벤트 이후, 저혈당 이벤트로부터 회복한 이후 적어도 2차 로크 주기의 길이에 대해 인슐린이 증가되지 않는 것을 보장한다.
도 5b 및 도 5c 를 참조하여 보면, 시프팅 로크 주기들이 예시된다. 도 5b 는 두번째 15 분 간격이 0% 의 TBR 을 가질 때 로크가 설정되는 일 예를 예시한다. 로크 윈도우는 120 분으로 설정된다. 로크 윈도우의 종점을 향하여, 시스템은 120%, 130%, 및 130% 의 TBR들을 권고한다. 이들은 로크 윈도우 동안에 발생하고 100% 아래까지 조정된다. 로크 윈도우 이후, TBR 은 100% 위까지의 값들로 증가하도록 허용된다. 도 5c 는 로크 윈도우가 트리거링된 후 점진적으로 TBR 이 증가하는 일 예를 예시한다. 이는 로크 윈도우에 여분의 시간이 추가되게 된다 (EXTRA). 두번째 0% TBR 이 권고될 때, 로크는 120 분으로 설정된다. 60 분 미만일 때, TBRlock 임계값 미만인 60% 로 TBR 권고가 유지되고 있다. 이는 추가적인 60 분이 로크 윈도우에 추가되게 한다.
하나 이상의 실시형태들에서, 기본 승수는 이들의 현재 기본 레이트 및 인슐린 민감도 팩터에 기초하여 제한된다. 일부 PwDs 에 대해, 최대 허용된 TBR (TBRMAX) 은 TBRMAX 에 대한 디폴트 설정 또는 250% 미만의 값으로 설정되어야 한다. 이들 개인들은 자신들의 기본 레이트 (Gbr) 와 동등한 큰 포도당 수정을 갖는 것에 의해 특징화된다. 이는 인슐린 민감도 (IS) 로 시간별 기본 레이트 (BR) 를 곱하는 것에 의해 계산된다. 예를 들어, 0.9 IU/hr 의 공칭 기본 레이트와 50 mg/dl/IU 의 인슐린 민감도를 갖는 개인은 45 mg/dl 과 동등한 포도당 수정을 가질 것이다. Gbr 이 임계값 (GbrT) 을 초과하는 PwD 는 낮아진 TBRMAX 로부터 이득을 취할 수 있다. 하나 이상의 실시형태들에서, GbrT 는 150 mg/dl 로 설정된다. GbrT 는 특정 PwD 상황들이 보장될 때 150 mg/dl 초과 또는 미만의 값들로 설정될 수도 있음을 알게 될 것이다. 감소된 TBRMAX 를 제공하기 위한 일시적 기본 레이트 한계값 (TBRlimit) 은 다음의 식으로 정의된다:
Figure 112018130465776-pct00002
(2)
증분적 기본 레이트 승수와 유사하게, 일시적 기본 레이트 한계값은 가장 가까운 TBR 증분값으로 증분될 수도 있다. TBRlimit 는 다음 식으로 정의되는 바와 같이 가장 가까운 TBR 증분값으로 증분된다:
Figure 112018130465776-pct00003
(3)
포도당 수정 당량은 30 명의 시뮬레이션된 PwD들에 대해 계산되었다. 21 번 및 24 번으로 넘버링된 시뮬레이션된 환자들은 이들의 인슐린 민감도가 증가될 때 오실레이션 거동을 보여주었다. 도 6 을 참조하여 보면, 환자 번호 24 의 이 거동의 일 예가 예시된다. 이 시나리오에서, 기본 레이트가 1.5 의 팩터로 증가되어 저혈당증이 유도되었고 CTR 알고리즘이 효과를 완화하도록 턴온되었다. 125% 내지 250% 범위에 있는 최대 허용된 TBR 값에 대하여 상이한 값들에서 시뮬레이션들이 반복되었다. 최대 허용된 TBR 값에 대한 하위 값들은 PwD 에 대해 TBRlimit 를 구현하는 이점을 보여주는 하위 크기의 오실레이션들을 갖고 있고, 여기에서 Gbr 은 GbrT 를 초과한다.
추가의 실시형태에서, 범위-제어 알고리즘은 15 분 사이클에 대해 평가된다. 범위-제어 알고리즘이 각각의 평가 동안에 기본 레이트 승수를 증가시킬 수도 있는 양은 최대 기본 승수 델타로 제한된다. 예를 들어, 현재 기본 레이트 승수가 1.1x 의 공칭 기본 레이트이면, 다음 기간 동안에, 기본 레이트 승수는 최대 기본 승수 델타가 0.5 로 설정된 경우 1.6x 로 증가될 수만 있다. 그 외에, 예를 들어, 0.2, 0.4, 0.8, 1.0, 및 1.5 를 포함하는 최대 기본 승수 델타들이 고려된다. 최대 기본 승수 델타는 공칭 기본 레이트의 값 및/또는 PWD 의 개별적인 생리학적 특징들에 기초하여 결정될 수도 있다.
하나 이상의 실시형태들에서, 범위-제어 알고리즘은 최근 식사가 있었다면 이용되지 않는다. 이 제약은 최대 허용된 포도당이 타겟 포도당 레벨보다 더 크면 최대 허용된 기본 승수를 제한하는 것에 의해 구현될 수도 있다. 이 구현은 또한 수정 볼러스 또는 수동 볼러스가 투여된 후에 범위-제어 알고리즘을 제한할 것이다.
하나 이상의 실시형태들에서, 허용된 기본 인슐린 증가는 최근 기본 증가 이력에 기초하여 제한된다. 기본 증가 이력은 관리 디바이스 (26) 의 메모리 (39) 에 저장된 이력 데이터로부터 획득될 수도 있다. 구현되는 바와 같이, 정의된 시간 범위에 걸친 기본 레이트 증가들의 합이 레스큐 탄수화물들의 할당의 인슐린 당량보다 더 크면, 허용된 기본 증가가 제한된다. 예를 들어, 선행하는 1시간의 시간 범위에 걸친 기본 레이트 증가들의 합이 16 그램의 레스큐 탄수화물들의 인슐린 당량보다 더 크면, 허용된 기본 증가가 제한된다. 예를 들어, 15 분, 30 분, 45 분, 1.5 시간, 2 시간, 및 4 시간을 포함하는 기본 레이트 증가들을 합산하는 다른 정의된 시간 범위들이 고려된다. 예를 들어, 8 그램의 레스큐 탄수화물, 12 그램의 레스큐 탄수화물, 20 그램의 레스큐 탄수화물, 24 그램의 레스큐 탄수화물 및 28 그램의 레스큐 탄수화물을 포함하는 추가적인 레스큐 탄수화물 인슐린 당량들이 또한 고려된다. 기본 레이트 증가 합산을 위한 정의된 시간 범위, 레스큐 탄수화물 인슐린 당량 한계값 및/또는 허용된 기본 증가 한계값은 공칭 기본 레이트의 값 및/또는 PWD 의 개별적 생리학적 특징들에 기초하여 결정될 수도 있다.
하나 이상의 실시형태들에서, 볼러스 계산기 모듈 (48) 은 과잉-수정 볼러스가 전달되는지를 검출하기 위해 볼러스 기록들을 프로세싱한다. 과잉-수정 볼러스는 권고된 수정 볼러스보다 더 큰 수정 볼러스이다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 이 과잉-수정 볼러스를 검출하면, 과잉-수정 볼러스의 일부분이 저혈당 시프트로 변환되어 CTR 알고리즘이 포도당의 저하에 보다 민감하게 만든다. 과잉 볼러스의 경우, 권고된 수정 볼러스를 초과하는 양은 인슐린 민감도 팩터, 작용 시간, 및 과잉-수정의 전달을 뒤따르는 사다리꼴을 정의하기 위한 오프셋 시간을 이용하여 포도당 조정으로 변환된다. 포도당 조정은 포도당 타겟과 하위 포도당 타겟 사이의 거리에 동일할 수도 있는 고정된 양으로 감소될 수도 있다. 이는 과잉-수정 볼러스가 하위 포도당 타겟 미만으로의 하락을 가져올 때까지 포도당이 조정되지 않는 볼러스 버퍼를 제공한다. 보다 큰 리스크-위험군 시나리오에서, 볼러스 버퍼는 0으로 설정될 수 있어, 타겟 포도당 미만의 값으로의 임의의 수정이 과잉-수정에 대해 고려되게 된다. 포도당 조정은 포도당 상태의 리스크를 계산할 때 저혈당 시프트로서 적용된다. 이는 수정 볼러스에 이어지는 시스템 안전성을 증가시킨다. 포도당 조정은 그후, 과잉-수정에 이어지는 기본 레이트에서의 임의의 감소의 포도당 당량만큼 감소된다. 포도당 조정은 과잉-수정에 이어지는 예상된 인슐린 전달과 과잉-수정에 이어지는 실제 인슐린 전달 사이의 차이에 기초하여 조정될 수도 있다. 과잉-수정의 결정에 이어서 공칭적으로 전달되는 것보다 적은 인슐린이 전달되면, 인슐린에서의 감소는 제거된 인슐린으로서 고려된다.
도 7 을 참조하여 보면, 범위-제어 알고리즘의 페일세이프로서 작용하는 예시적인 제약의 플로우 다이어그램 (300) 이 CGM 시스템 (10) 혈당 판독값들의 유효성을 검증하기 위하여 예시된다. 블록 180 에서, 기본 인슐린 레이트가 시간 임계값을 초과하는 지속 기간 동안 레이트 임계값을 초과하여 일정하게 유지되면, CGM 시스템 (10) 혈당 판독값들의 유효성이 검증된다. 예를 들어, 블록 182 에서, 기본 인슐린 레이트가 2 시간을 초과하는 기간 동안 공칭 기본 레이트의 110% 를 초과하여 일정하게 유지되면, PWD (11) 는 CGM 값을 확인하도록 자신들의 혈당을 테스트할 것을 경고받는다. 예를 들어, 105% 의 공칭 기본 레이트, 115% 의 공칭 기본 레이트, 120% 의 공칭 기본 레이트, 및 125% 의 공칭 기본 레이트를 포함한 다른 레이트 임계값들이 고려된다. 예를 들어, 3 시간, 4 시간, 오프셋 시간 및 작용 시간을 포함하는 추가적인 시간 임계값들이 또한 고려된다.
블록 184 에서, 마이크로제어기 (32) 는 PWD (11) 가 블록 182 의 자신들의 혈당을 테스트하라는 요청을 이행하는지를 결정하도록 체크한다. PWD (11) 가 자신들의 혈당을 체크하지 않으면, 블록 186 에 예시된 바와 같이 범위-제어는 턴오프되거나 또는 활동성이 감소된다. PWD (11) 가 자신들의 혈당을 테스트하라는 명령들에 따르면, 마이크로제어기 (32) 는 혈당 측정이 블록 188 에 예시된 바와 같이 품질 메트릭 내의 CGM 을 확인하는지의 여부를 쿼리한다. 예를 들어, 마이크로제어기 (32) 는 혈당 측정 및 CGM 값이 +/- 20% 내에 일치하고 있음을 검증한다. 예를 들어, 105% 의 공칭 기본 레이트, 115% 의 공칭 기본 레이트, 120% 의 공칭 기본 레이트, 및 125% 의 공칭 기본 레이트를 포함한 다른 품질 메트릭들이 고려된다.
블록 190 에서, 블록 188 의 CGM 데이터 품질 체크가 혈당 측정과 CGM 측정들 사이의 일치를 확인하는 것을 실패하면, 범위-제어는 턴오프되고, 활동성은 감소된다. 블록 192 에서, CGM 센서가 교체 또는 재캘리브레이션되고 정확한 것으로 확인되면, 범위-제어는 다시 턴온하고/하거나 활동성은 공칭값으로 다시 증가된다.
블록 188 의 CGM 데이터 품질 체크가 혈당 측정과 CGM 측정들 사이의 일치를 확인하면, 블록 194 에서 CGM 시스템 (10) 은 PWD (11) 가 최근 식사를 섭취하였는지에 관하여 PWD (11) 에 질문한다. 마이크로제어기 (32) 는 블록 194 에서 PWD (11) 의 응답을 수신하고 이에 따라 동작한다. 구체적으로, 블록 198 에서, PWD (11) 가 식사를 최근에 섭취하였다면 범위-제어는 계속 진행된다. 최근 식사의 섭취는 시간 임계값에 대한 증가된 기본 인슐린 레이트를 정당화하고 설명한다. 이와 반대로, 블록 200 에서, PWD (11) 가 최근에 식사를 섭취하지 않았다면 PWD (11) 는 인슐린 사이트를 체크할 것을 경고받는다. 혈당 측정과 CGM 측정이 일치 상태이고, 환자가 최근에 식사를 섭취하지 않았지만, 기본 인슐린 레이트가 공칭 값보다 지속적으로 더 높으면, 환자에게 인슐린이 적절하게 도달하지 않고/않거나 환자가 예상된 대로 인슐린에 반응하지 않는 것으로 표시된다.
실험 결과들
범위-제어 페일세이프들의 유효성을 논의하기 위해 시뮬레이션 연구가 수행되었다. 본 연구는 30 명의 시뮬레이션된 환자들의 모델링된 혈당을 5 일 주기에 걸쳐 통상의 식사와 탄수화물 추정 에러들과 함께 포함시켰다. 어떠한 페일세이프 제약들도 없는 범위-제어 알고리즘이 5일 주기에 걸쳐 30 명의 시뮬레이션된 환자들의 베이스라인 모델링된 혈당을 얻도록 적용되었다 (베이스라인 시뮬레이션). 본 개시의 페일세이프 제약들을 갖는 범위-제어 알고리즘이 5일 주기에 걸쳐 30 명의 시뮬레이션된 환자들의 비교 모델링된 혈당을 얻도록 적용되었다 (페일세이프 시뮬레이션).
시뮬레이션된 캘리브레이션 에러들이 30 명의 환자들의 시뮬레이션 동안에 생성된 CGM 데이터에 추가되었다. 시뮬레이션된 캘리브레이션 에러들은 +/- 25% 및 +/- 10% 상대 에러들과 결합된 +/- 20 mg/dl 절대 에러를 나타내었다. 시뮬레이션들은 또한 어떠한 절대 또는 상대 에러들의 추가 없이 수행되었다. 도 8 은 시뮬레이션된 정확한 혈당과 시뮬레이션된 CGM 혈당 측정값 사이의 추가된 에러들의 범위를 예시한다.
어떠한 범위-제어 알고리즘도 포함하지 않는 대조 표준에서, 70 mg/dl 미만의 34개의 저혈당 이벤트들이 있었다.
70 mg/dl 미만의 저혈당 이벤트들의 발생률이, 본 개시의 페일세이프 제약들의 구현이 없는 범위-제어 알고리즘을 나타내는 베이스라인 시뮬레이션과, 본 개시의 페일세이프 제약들이 구현된 범위-제어 알고리즘을 나타내는 페일세이프 시뮬레이션 양쪽 모두에 대해 기록되었다. 각각 아래의 표 1 및 표 2 에 연구 결과를 나타내었다.
[표 1]
Figure 112018130465776-pct00004
[표 2]
Figure 112018130465776-pct00005
20 mg/dl 의 절대 에러와 +25% 의 상대 에러를 갖는 최악의 경우에, 본 개시의 페일세이프 제약들의 구현 없는 범위-제어 알고리즘을 나타내는 베이스라인 시뮬레이션에서, 5일 시뮬레이션 동안에 65 개의 저혈당 이벤트들이 기록되었다. 이와 반대로, 페일세이프 시뮬레이션에서 본 개시의 페일세이프 제약들이 있는 범위-제어 알고리즘으로부터의 구현으로부터의 개선은 29 개의 저혈당 이벤트들로의 저하로 예시되어 있다. 아래에 제시된 표 3 은 베이스라인 시뮬레이션들에 비교되는 페일세이프 시뮬레이션들에 대한 저혈당 이벤트들의 상대적 개수를 제공한다. 본 개시의 페일세이프들의 구현은 저혈당 이벤트들을 방지하는데 있어서 범위-제어의 상대적 성능을 개선시켰다. 시뮬레이션된 캘리브레이션 에러 섹터는 저혈당 이벤트들의 수에서의 증가를 가져오지 않았고 일부 섹터들은 저혈당 이벤트들에서 50% 를 넘는 감소를 나타내는 개선을 나타내었다 (+20 mg/dl 의 절대 에러 및 +25% 의 상대 에러).
[표 3]
Figure 112018130465776-pct00006
기본 레이트를 결정하기 위한 추가적인 대안의 설명들에 대해서는, 2015년 3월 28일 출원되고 발명의 명칭이 "System and Method for Adjusting Therapy Based on Risk Associated with a Glucose State" 인 미국 특허 출원 일련 번호 14/229,016 을 참조하며, 여기서는 그 전체 내용을 참조로서 포함한다. 타겟 리턴 경로들을 계산하고 리스크 메트릭들을 계산하는 추가적인 설명에 대해서는, 2012년 10월 4일 출원되고 발명의 명칭이 "System and Method for Assessing Risk Associated with a Glucose State" 인 미국 특허 출원 일련 번호 13/645,198 을 참조하며, 여기서는 그 전체 내용을 참조로서 포함한다. 컴퓨팅 디바이스 (26) 의 확률 분석 툴, 순환 필터, 불확정도 계산, 및 다른 확률 및 리스크 분석 기능들의 추가적인 설명에 대해서는, 2010년 1월 26일 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Systems for Processing Glucose Data Measured from a Person Having Diabetes" 인 미국 특허 출원 일련 번호 12/693,701 및 2010년 6월 18일 출원되고 발명의 명칭이 "Insulin Optimization Systems and Testing Methods with Adjusted Exit Criterion Accounting for System Noise Associated with Biomarkers"인 미국 특허 출원 일련 번호 12/818,795 를 참조하며, 여기서는 그 전체 내용을 참조로서 포함한다. 볼러스 계산기 모듈 (48) 의 추가적인 설명에 대해서는, 2012년 8월 24일 출원되고 발명의 명칭이 "Handheld Diabetes Management Device with Bolus Calculator" 인 미국 특허 출원 일련 번호 13/593,557 및 2012년 8월 24일 출원되고 발명의 명칭이 "Insulin Pump and Methods for Operating the Insulin Pump"인 미국 특허 출원 일련 번호 13/593,575 를 참조하며, 여기서는 그 전체 내용을 참조로서 포함한다.
이때, 본원에 설명된 방법들 및 시스템들은 당뇨병 환자의 포도당 레벨을 추정하고 당뇨병 환자의 포도당 레벨을 조정하기 위해 범위-제어 알고리즘을 이용하는데 이용될 수도 있음을 이해해야 한다. 추가로, 본원에 설명된 방법들 및 시스템들은 포도당 농도에서의 증가를 고려하기 위하여 인슐린 기본 레이트들을 신뢰성있게 증가시키도록 범위-제어 알고리즘에 페일 세이프들을 제공하기 위해 또한 이용될 수도 있다. 본원에 설명된 방법들은 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령들을 갖는 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수도 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 콤팩트 디스크, 하드 드라이브들, 썸 드라이브들, 랜덤 액세스 메모리, 동적 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리 등을 포함할 수도 있다.
특정 방식으로 "구성"되고 있는, 특정 특성을 구현하도록 "구성"된, 또는 특정 방식으로 기능하는 본 개시의 컴포넌트의 본원에서의 인용들은 의도된 사용의 인용들과 대조되는 구조적 인용들임을 주지해야 한다. 보다 구체적으로, 컴포넌트가 "구성되는" 방식에 대한 본원에서의 참조들은 컴포넌트의 기존의 물리적 상태를 나타내며, 이로써, 컴포넌트의 구조적 특징의 한정된 언급으로서 취해져야 한다.
본 발명의 특정 실시형태들 및 양태들이 본원에 예시되어 설명되어 있지만, 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 여러 수정들 및 변경들이 이루어질 수도 있다. 또한, 여러 진보적 양태들이 본원에 설명되어 있지만, 이러한 양태들은 조합하여 이용될 필요는 없다. 따라서, 첨부된 청구항들은 본 발명의 범위 내에 있는 모든 이러한 수정들 및 변경들을 포괄하는 것으로 한다.

Claims (26)

  1. 당뇨병 환자 (person with diabetes) 의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정 (basal rate adjustment) 을 결정하는 방법으로서,
    적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 적어도 하나의 포도당 측정을 나타내는 신호를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 신호에 기초하여 상기 당뇨병 환자의 포도당 상태를 검출하는 단계로서, 검출된 상기 포도당 상태는 상기 당뇨병 환자의 포도당 레벨 및 상기 포도당 레벨의 변화율을 포함하는, 상기 포도당 상태를 검출하는 단계;
    상기 당뇨병 환자의 인슐린 민감도 (insulin sensitivity) 에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하기 위해 범위-제어 알고리즘 (control-to-range algorithm) 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 기초하여 치료 전달 디바이스의 기본 레이트에 대한 조정을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 치료 전달 디바이스는, 상기 당뇨병 환자에 대한 비조정된 기본 레이트 세트를 나타내는 공칭 기본 레이트를 갖고,
    상기 페일세이프 제약은,
    (a) 볼러스 계산기로 볼러스 권고들 (bolus recommendations) 을 계산하는 것으로서, 상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 볼러스 계산기를 포함하는, 상기 볼러스 권고들을 계산하고, 그리고
    상기 기본 레이트에서의 증가들을 볼러스로서 처리하고, 상기 증가가 미리 정해진 배수의 상기 공칭 기본 레이트를 나타내는 임계값보다 더 크면 상기 볼러스를 상기 볼러스 계산기에 입력하는 것;
    (b) 상기 기본 레이트가 임계값 이하인지를 결정하고, 그리고
    상기 기본 레이트가 임계값 이하이면 특정된 기간 동안 상기 기본 레이트를 제한 공칭 기본 레이트로 증가시키는 것으로 상기 범위-제어 알고리즘을 제한하는 것;
    (c) 상기 범위-제어 알고리즘이 각각의 평가 기간 동안 기본 레이트 승수를 최대 기본 승수 델타로 증가시킬 수도 있는 양을 제한하는 것;
    (d) 정의된 시간 범위 (time span) 에 걸쳐 기본 레이트 증가들의 합을 결정하고,
    상기 기본 레이트 증가들의 합이 레스큐 탄수화물들 (rescue carbohydrates) 의 미리 정해진 할당의 인슐린 당량보다 더 큰지를 결정하고, 그리고
    상기 기본 레이트 증가들의 합이 상기 인슐린 당량보다 더 크면 상기 기본 레이트 증가를 제한하는 것;
    (e) 상기 기본 레이트가 미리 정해진 기간 동안 1.1x 상기 공칭 기본 레이트를 초과하여 유지되는지를 결정하고,
    상기 당뇨병 환자의 혈당을 테스트하고 테스트된 상기 혈당을 입력된 혈당 측정으로서 상기 연속 포도당 모니터링 시스템에 입력하도록 상기 당뇨병 환자에게 경고하고, 그리고
    미리 정해진 품질 메트릭 내에서 상기 입력된 혈당 측정과 상기 당뇨병 환자의 검출된 상기 포도당 레벨 사이의 일치성 (agreement) 에 액세스하는 것으로서, 상기 입력된 혈당 측정과 상기 당뇨병 환자의 상기 검출된 포도당 레벨이 상기 미리 정해진 품질 메트릭 내에서 일치하지 않는다고 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스가 결정하면, 상기 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 센서가 교체되거나 또는 상기 센서가 재캘리브레이션되고 정확하다고 확인될 때까지 상기 범위-제어 알고리즘이 턴오프되거나 또는 활동성 (aggressiveness) 이 감소되는, 상기 일치성에 액세스하는 것; 및
    (f) 이들의 조합
    으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 방법에 따라 계산되는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    그래픽 사용자 인터페이스 상에서, 상기 기본 레이트에 대한 계산된 상기 조정을 나타내는 그래픽 데이터를 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    계산된 상기 조정에 기초하여 상기 기본 레이트를 조정하도록 상기 치료 전달 디바이스에 명령하기 위해 제어 신호를 송신하는 단계를 더 포함하는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 치료 전달 디바이스는 상기 당뇨병 환자에 인슐린을 전달하기 위한 인슐린 펌프를 포함하고, 상기 치료 전달 디바이스는 상기 기본 레이트의 상기 계산된 조정을 수신하기 위하여 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (a) 에 대해, 상기 기본 레이트에서의 증가는 하기 식에 따라 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해 상기 볼러스 계산기에 입력하기 위한 볼러스로 변환되고;
    Figure 112019000567136-pct00019

    식에서, Icorr 는 수정 볼러스이고, TBR 은 일시적 기본 레이트이고, BR 은 공칭 기본 레이트이고, TBRduration 은 TBR 의 지속기간인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  7. 삭제
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계값은 1.3x 상기 공칭 기본 레이트인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (b) 에 대해, 상기 임계값은 0.2x 공칭 기본 레이트인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (b) 에 대해, 상기 임계값은 0인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (b) 에 대해, 상기 제한 공칭 기본 레이트는 1.1x 상기 공칭 기본 레이트인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (b) 에 대해, 상기 특정된 기간은 2 시간인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 공칭 기본 레이트의 기본 승수는 현재 기본 레이트 및 당뇨병 환자의 인슐린 민감도 팩터에 기초하여 제한되는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 공칭 기본 레이트의 승수의 제한은 하기 식에 따라 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해 결정되고;
    Figure 112019000567136-pct00020

    식에서, TBRlimit 는 일시적 기본 레이트 승수 한계값 (temporary basal rate multiplier limit) 이고, TBRMAX 는 최대 일시적 기본 레이트 승수이고, GbrT 는 포도당 수정 당량에 대한 최대 허용된 값이고, BR 은 공칭 기본 레이트이고, IS 는 상기 당뇨병 환자의 인슐린 민감도이고, 상기 포도당 수정 당량은 BR 과 IS 를 곱하는 것에 의해 계산되는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  16. 삭제
  17. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (c) 에 대해, 상기 최대 기본 승수 델타는 0.5x 상기 공칭 기본 레이트인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (e) 에 대해, 상기 미리 정해진 품질 메트릭은 +/- 20% 내의 일치성인, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 제 1 항에 있어서,
    페일세이프 제약 (b) 에 대해, 상기 포도당 상태의 2 회 검출 사이클들 동안 상기 기본 레이트가 상기 공칭 기본 레이트의 0% 로 감소되면, 상기 기본 레이트는 120 분 동안 1.1x 상기 공칭 기본 레이트를 초과하여 상승하는 것이 금지되는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 인슐린의 기본 레이트 조정을 결정하는 방법.
  26. 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 기본 레이트 조정을 결정하도록 구성되는 혈당 관리 디바이스로서,
    실행가능 명령들을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체; 및
    적어도 하나의 프로세싱 디바이스를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세싱 디바이스는, 상기 실행가능 명령들이 상기 적어도 하나의 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때 상기 적어도 하나의 프로세싱 디바이스로 하여금,
    적어도 하나의 포도당 측정을 나타내는 신호를 수신하게 하고;
    상기 신호에 기초하여 상기 당뇨병 환자의 포도당 상태를 검출하게 하는 것으로서, 검출된 상기 포도당 상태는 상기 당뇨병 환자의 포도당 레벨 및 상기 포도당 레벨의 변화율을 포함하는, 상기 포도당 상태를 검출하게 하고;
    상기 당뇨병 환자의 인슐린 민감도에서의 변화들 또는 부정확한 포도당 측정을 고려하도록 범위-제어 알고리즘 및 적어도 하나의 페일세이프 제약에 기초하여 치료 전달 디바이스의 기본 레이트에 대한 조정을 계산하게 하도록 상기 실행가능 명령들을 실행하도록 구성되고,
    상기 치료 전달 디바이스는, 상기 당뇨병 환자에 대한 비조정된 기본 레이트 세트를 나타내는 공칭 기본 레이트를 갖고,
    상기 페일세이프 제약은,
    (a) 볼러스 계산기로 볼러스 권고들 (bolus recommendations) 을 계산하는 것으로서, 컴퓨팅 디바이스는 상기 볼러스 계산기를 포함하는, 상기 볼러스 권고들을 계산하고, 그리고
    상기 기본 레이트에서의 증가들을 볼러스로서 처리하고, 상기 증가가 미리 정해진 배수의 상기 공칭 기본 레이트를 나타내는 임계값보다 더 크면 상기 볼러스를 상기 볼러스 계산기에 입력하는 것;
    (b) 상기 기본 레이트가 임계값 이하인지를 결정하고, 그리고
    상기 기본 레이트가 임계값 이하이면 특정된 기간 동안 상기 기본 레이트를 제한 공칭 기본 레이트로 증가시키는 것으로 상기 범위-제어 알고리즘을 제한하는 것;
    (c) 상기 범위-제어 알고리즘이 각각의 평가 기간 동안 기본 레이트 승수를 최대 기본 승수 델타로 증가시킬 수도 있는 양을 제한하는 것;
    (d) 정의된 시간 범위 (time span) 에 걸쳐 기본 레이트 증가들의 합을 결정하고,
    상기 기본 레이트 증가들의 합이 레스큐 탄수화물들 (rescue carbohydrates) 의 미리 정해진 할당의 인슐린 당량보다 더 큰지를 결정하고, 그리고
    상기 기본 레이트 증가들의 합이 상기 인슐린 당량보다 더 크면 상기 기본 레이트 증가를 제한하는 것;
    (e) 상기 기본 레이트가 미리 정해진 기간 동안 1.1x 상기 공칭 기본 레이트를 초과하여 유지되는지를 결정하고,
    상기 당뇨병 환자의 혈당을 테스트하고 테스트된 상기 혈당을 입력된 혈당 측정으로서 상기 연속 포도당 모니터링 시스템에 입력하도록 상기 당뇨병 환자에게 경고하고, 그리고
    미리 정해진 품질 메트릭 내에서 상기 입력된 혈당 측정과 상기 당뇨병 환자의 검출된 상기 포도당 레벨 사이의 일치성 (agreement) 에 액세스하는 것으로서, 상기 입력된 혈당 측정과 상기 당뇨병 환자의 상기 검출된 포도당 레벨이 상기 미리 정해진 품질 메트릭 내에서 일치하지 않는다고 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스가 결정하면, 상기 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 센서가 교체되거나 또는 상기 센서가 재캘리브레이션되고 정확하다고 확인될 때까지 상기 범위-제어 알고리즘이 턴오프되거나 또는 활동성 (aggressiveness) 이 감소되는, 상기 일치성에 액세스하는 것; 및
    (f) 이들의 조합
    으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 방법에 따라 계산되는, 당뇨병 환자의 연속 포도당 모니터링 시스템에서의 기본 레이트 조정을 결정하도록 구성되는 혈당 관리 디바이스.
KR1020187037674A 2016-06-01 2017-05-09 범위-제어 페일세이프들 KR102432415B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/170,425 US10332632B2 (en) 2016-06-01 2016-06-01 Control-to-range failsafes
US15/170,425 2016-06-01
PCT/US2017/031662 WO2017209903A1 (en) 2016-06-01 2017-05-09 Control-to-range failsafes

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190013922A KR20190013922A (ko) 2019-02-11
KR102432415B1 true KR102432415B1 (ko) 2022-08-12

Family

ID=58745387

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020187037674A KR102432415B1 (ko) 2016-06-01 2017-05-09 범위-제어 페일세이프들

Country Status (11)

Country Link
US (1) US10332632B2 (ko)
EP (1) EP3479262B1 (ko)
KR (1) KR102432415B1 (ko)
CN (1) CN109478422B (ko)
AU (1) AU2017275393B2 (ko)
CA (1) CA3025902A1 (ko)
ES (1) ES2939640T3 (ko)
FI (1) FI3479262T3 (ko)
HU (1) HUE061267T2 (ko)
MX (1) MX2018014683A (ko)
WO (1) WO2017209903A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190039706A (ko) 2016-08-30 2019-04-15 제이엑스티지 에네루기 가부시키가이샤 올리고머의 제조 방법 및 촉매

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7959598B2 (en) 2008-08-20 2011-06-14 Asante Solutions, Inc. Infusion pump systems and methods
GB2523989B (en) 2014-01-30 2020-07-29 Insulet Netherlands B V Therapeutic product delivery system and method of pairing
US9465917B2 (en) * 2014-05-30 2016-10-11 Roche Diabetes Care, Inc. Hazard based assessment patterns
CN111905188B (zh) 2015-02-18 2022-07-22 英赛罗公司 流体输送和输注装置及其使用方法
WO2017123525A1 (en) 2016-01-13 2017-07-20 Bigfoot Biomedical, Inc. User interface for diabetes management system
EP3443998A1 (en) 2016-01-14 2019-02-20 Bigfoot Biomedical, Inc. Adjusting insulin delivery rates
EP3515535A1 (en) 2016-09-23 2019-07-31 Insulet Corporation Fluid delivery device with sensor
EP3568859A1 (en) 2017-01-13 2019-11-20 Bigfoot Biomedical, Inc. Insulin delivery methods, systems and devices
JP6874155B2 (ja) 2017-05-05 2021-05-19 イーライ リリー アンド カンパニー 生理的グルコースの閉ループ制御
EP3438858A1 (en) 2017-08-02 2019-02-06 Diabeloop Closed-loop blood glucose control systems and methods
WO2019125932A1 (en) 2017-12-21 2019-06-27 Eli Lilly And Company Closed loop control of physiological glucose
USD928199S1 (en) 2018-04-02 2021-08-17 Bigfoot Biomedical, Inc. Medication delivery device with icons
CA3099113A1 (en) * 2018-05-04 2019-11-07 Insulet Corporation Safety constraints for a control algorithm-based drug delivery system
EP3856285A1 (en) 2018-09-28 2021-08-04 Insulet Corporation Activity mode for artificial pancreas system
US11565039B2 (en) 2018-10-11 2023-01-31 Insulet Corporation Event detection for drug delivery system
USD920343S1 (en) 2019-01-09 2021-05-25 Bigfoot Biomedical, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface associated with insulin delivery
US11801344B2 (en) * 2019-09-13 2023-10-31 Insulet Corporation Blood glucose rate of change modulation of meal and correction insulin bolus quantity
US11935637B2 (en) 2019-09-27 2024-03-19 Insulet Corporation Onboarding and total daily insulin adaptivity
US11957875B2 (en) 2019-12-06 2024-04-16 Insulet Corporation Techniques and devices providing adaptivity and personalization in diabetes treatment
US11833329B2 (en) 2019-12-20 2023-12-05 Insulet Corporation Techniques for improved automatic drug delivery performance using delivery tendencies from past delivery history and use patterns
US11551802B2 (en) 2020-02-11 2023-01-10 Insulet Corporation Early meal detection and calorie intake detection
US11547800B2 (en) 2020-02-12 2023-01-10 Insulet Corporation User parameter dependent cost function for personalized reduction of hypoglycemia and/or hyperglycemia in a closed loop artificial pancreas system
US11607493B2 (en) 2020-04-06 2023-03-21 Insulet Corporation Initial total daily insulin setting for user onboarding
US11684716B2 (en) 2020-07-31 2023-06-27 Insulet Corporation Techniques to reduce risk of occlusions in drug delivery systems
EP4284468A1 (en) * 2021-01-28 2023-12-06 Tandem Diabetes Care, Inc. Systems and methods for automated insulin delivery for diabetes therapy
EP4039293A1 (en) * 2021-02-05 2022-08-10 Insulet Corporation Techniques and devices for adaptation of maximum drug delivery limits
US11904140B2 (en) 2021-03-10 2024-02-20 Insulet Corporation Adaptable asymmetric medicament cost component in a control system for medicament delivery
EP4105938A1 (en) * 2021-06-14 2022-12-21 Insulet Corporation Method for modification of maximum delivery limits in automatic insulin delivery systems
WO2023049900A1 (en) 2021-09-27 2023-03-30 Insulet Corporation Techniques enabling adaptation of parameters in aid systems by user input
US20230166037A1 (en) * 2021-11-30 2023-06-01 Tandem Diabetes Care, Inc. System and method of modifying user profile in automated insulin delivery
WO2023102114A1 (en) * 2021-12-01 2023-06-08 Insulet Corporation Optimizing embedded formulations for drug delivery
US11439754B1 (en) 2021-12-01 2022-09-13 Insulet Corporation Optimizing embedded formulations for drug delivery

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140100435A1 (en) 2012-10-04 2014-04-10 Roche Diagnostics Operations, Inc. System and method for assessing risk associated with a glucose state
US20150273147A1 (en) 2014-03-28 2015-10-01 Roche Diagnostics Operations, Inc. System and method for adjusting therapy based on risk associated with a glucose state

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8974386B2 (en) * 1998-04-30 2015-03-10 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US8882666B1 (en) * 1998-05-08 2014-11-11 Ideal Life Inc. Personal health monitoring and/or communication system
US7395158B2 (en) 2000-05-30 2008-07-01 Sensys Medical, Inc. Method of screening for disorders of glucose metabolism
DE60133653T2 (de) 2000-08-18 2009-06-04 Animas Technologies Llc Vorrichtung zum vorhersagen von hypoglyecemiefällen
AU2001291189A1 (en) 2000-09-22 2002-04-02 Knobbe, Lim And Buckingham Method and apparatus for real-time estimation and control of pysiological parameters
US9247901B2 (en) 2003-08-22 2016-02-02 Dexcom, Inc. Systems and methods for replacing signal artifacts in a glucose sensor data stream
US7278983B2 (en) 2002-07-24 2007-10-09 Medtronic Minimed, Inc. Physiological monitoring device for controlling a medication infusion device
US7291107B2 (en) 2004-08-26 2007-11-06 Roche Diagnostics Operations, Inc. Insulin bolus recommendation system
US8684922B2 (en) 2006-05-12 2014-04-01 Bao Tran Health monitoring system
US20080269714A1 (en) 2007-04-25 2008-10-30 Medtronic Minimed, Inc. Closed loop/semi-closed loop therapy modification system
US20100198520A1 (en) * 2007-07-09 2010-08-05 University Of Virginia Patent Foundation Method, System and Computer Program Product for Evaluation of Insulin Sensitivity, Insulin/Carbohydrate Ratio, and Insulin Correction Factors in Diabetes from Self-Monitoring Data
GB0719969D0 (en) 2007-10-12 2007-11-21 Cambridge Entpr Ltd Substance monitoring and control in human or animal bodies
US7731659B2 (en) 2007-10-18 2010-06-08 Lifescan Scotland Limited Method for predicting a user's future glycemic state
WO2009075925A1 (en) 2007-12-13 2009-06-18 Shaya Steven A Method and apparatus to calculate diabetic sensitivity factors affecting blood glucose
US8734422B2 (en) 2008-08-31 2014-05-27 Abbott Diabetes Care Inc. Closed loop control with improved alarm functions
GB2466183A (en) 2008-12-09 2010-06-16 Cambridge Entpr Ltd Closed loop diabetes management system
JP2012519018A (ja) * 2009-02-26 2012-08-23 モール・リサーチ・アプリケーションズ・リミテッド 糖尿病に関連した治療を自動モニタリングする方法およびシステム
EP2433235A2 (en) 2009-05-22 2012-03-28 Abbott Diabetes Care, Inc. Safety features for integrated insulin delivery system
US20110071464A1 (en) 2009-09-23 2011-03-24 Medtronic Minimed, Inc. Semi-closed loop insulin delivery
US8843321B2 (en) 2010-01-26 2014-09-23 Roche Diagnostics Operations, Inc. Methods and systems for processing glucose data measured from a person having diabetes
US8579879B2 (en) 2010-02-19 2013-11-12 Medtronic Minimed, Inc. Closed-loop glucose control startup
US8532933B2 (en) 2010-06-18 2013-09-10 Roche Diagnostics Operations, Inc. Insulin optimization systems and testing methods with adjusted exit criterion accounting for system noise associated with biomarkers
US8589106B2 (en) 2010-12-22 2013-11-19 Roche Diagnostics Operations, Inc. Calibration of a handheld diabetes managing device that receives data from a continuous glucose monitor
US8774889B2 (en) 2010-12-22 2014-07-08 Roche Diagnostics Operations, Inc. Patient monitoring system with efficient pattern matching algorithm
US20140088392A1 (en) 2011-02-11 2014-03-27 Abbott Diabetes Care Inc. Feedback from Cloud or HCP to Payer or Patient via Meter or Cell Phone
GB2493712B (en) * 2011-08-12 2014-07-02 Gene Onyx Ltd Insulin pump
CN106326651A (zh) 2011-08-26 2017-01-11 弗吉尼亚大学专利基金会 用于糖尿病的自适应咨询控制的方法和系统
US10881339B2 (en) 2012-06-29 2021-01-05 Dexcom, Inc. Use of sensor redundancy to detect sensor failures
US9623179B2 (en) 2012-08-30 2017-04-18 Medtronic Minimed, Inc. Safeguarding techniques for a closed-loop insulin infusion system
US9526834B2 (en) * 2012-08-30 2016-12-27 Medtronic Minimed, Inc. Safeguarding measures for a closed-loop insulin infusion system
US9504412B2 (en) 2012-09-17 2016-11-29 Lifescan, Inc. Method and system to derive glycemic patterns from clustering of glucose data
US9592002B2 (en) 2012-09-21 2017-03-14 Lifescan, Inc. Method and system to derive multiple glycemic patterns from glucose measurements during time of the day
US9119529B2 (en) 2012-10-30 2015-09-01 Dexcom, Inc. Systems and methods for dynamically and intelligently monitoring a host's glycemic condition after an alert is triggered
US9486578B2 (en) * 2012-12-07 2016-11-08 Animas Corporation Method and system for tuning a closed-loop controller for an artificial pancreas
US10383580B2 (en) 2012-12-31 2019-08-20 Abbott Diabetes Care Inc. Analysis of glucose median, variability, and hypoglycemia risk for therapy guidance
US9351670B2 (en) 2012-12-31 2016-05-31 Abbott Diabetes Care Inc. Glycemic risk determination based on variability of glucose levels
US9227014B2 (en) 2013-02-07 2016-01-05 The Board Of Trustees Of The Laland Stanford Junior University Kalman filter based on-off switch for insulin pump
EP3068290B1 (en) 2013-11-14 2020-08-26 The Regents of The University of California Glucose rate increase detector: a meal detection module for the health monitoring system
US9465917B2 (en) 2014-05-30 2016-10-11 Roche Diabetes Care, Inc. Hazard based assessment patterns
RU2014135270A (ru) * 2014-08-29 2016-03-20 Государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия последипломного образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ДПО РМАПО Минздрава России) Способ оценки эффективности и безопасности сахароснижающей терапии у больных сахарным диабетом с сердечно-сосудистыми заболеваниями

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140100435A1 (en) 2012-10-04 2014-04-10 Roche Diagnostics Operations, Inc. System and method for assessing risk associated with a glucose state
US20150273147A1 (en) 2014-03-28 2015-10-01 Roche Diagnostics Operations, Inc. System and method for adjusting therapy based on risk associated with a glucose state

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190039706A (ko) 2016-08-30 2019-04-15 제이엑스티지 에네루기 가부시키가이샤 올리고머의 제조 방법 및 촉매

Also Published As

Publication number Publication date
CN109478422A (zh) 2019-03-15
ES2939640T3 (es) 2023-04-25
AU2017275393A1 (en) 2019-01-03
CA3025902A1 (en) 2017-12-07
EP3479262A1 (en) 2019-05-08
HUE061267T2 (hu) 2023-06-28
EP3479262B1 (en) 2023-01-11
CN109478422B (zh) 2022-05-24
KR20190013922A (ko) 2019-02-11
WO2017209903A8 (en) 2018-08-30
WO2017209903A1 (en) 2017-12-07
FI3479262T3 (fi) 2023-03-23
US10332632B2 (en) 2019-06-25
AU2017275393B2 (en) 2022-03-17
BR112018074909A2 (pt) 2019-03-12
US20170348482A1 (en) 2017-12-07
BR112018074909A8 (pt) 2023-01-31
MX2018014683A (es) 2019-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102432415B1 (ko) 범위-제어 페일세이프들
AU2017275392B2 (en) Control-to-range aggressiveness
US11605461B2 (en) Risk-based control-to-range blood glucose diabetes management device
US11638781B2 (en) System and method for switching between closed loop and open loop control of an ambulatory infusion pump
EP2986215B1 (en) Discretionary insulin delivery systems and methods
US10722650B2 (en) System and method for adjusting therapy based on risk associated with a glucose state
US20230233112A1 (en) Optimizing medication dosage based on analyte sensor data
BR112018074909B1 (pt) Método para a determinação de um ajuste da taxa basal de insulina em um sistema contínuo de monitoramento de glicose de uma pessoa com diabetes e dispositivo de gerenciamento de glicose no sangue
BR112018074903B1 (pt) Étodo para a determinação de um ajuste da taxa basal de insulina em um sistema contínuo de monitoramento de glicose de uma pessoa com diabetes e dispositivo de gerenciamento de glicose no sangue

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant