RU2778069C2 - Accounting for residual amount of active insulin in artificial pancreas system - Google Patents
Accounting for residual amount of active insulin in artificial pancreas system Download PDFInfo
- Publication number
- RU2778069C2 RU2778069C2 RU2019135371A RU2019135371A RU2778069C2 RU 2778069 C2 RU2778069 C2 RU 2778069C2 RU 2019135371 A RU2019135371 A RU 2019135371A RU 2019135371 A RU2019135371 A RU 2019135371A RU 2778069 C2 RU2778069 C2 RU 2778069C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- user
- insulin
- amount
- controller
- value
- Prior art date
Links
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 524
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 title claims abstract description 262
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 title claims abstract description 262
- 210000000496 Pancreas Anatomy 0.000 title abstract description 13
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N D-Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims abstract description 143
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims abstract description 143
- 210000004369 Blood Anatomy 0.000 claims abstract description 90
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 90
- 239000000306 component Substances 0.000 claims abstract description 43
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims abstract description 33
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 claims abstract description 33
- 235000012041 food component Nutrition 0.000 claims abstract description 15
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 15
- 239000005428 food component Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000001647 drug administration Methods 0.000 claims description 15
- 125000002485 formyl group Chemical group [H]C(*)=O 0.000 abstract description 17
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 206010012601 Diabetes mellitus Diseases 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- 229940089114 Drug Delivery Device Drugs 0.000 description 13
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 12
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 10
- 230000001702 transmitter Effects 0.000 description 8
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 7
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 7
- 229940079593 drugs Drugs 0.000 description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 6
- 238000006011 modification reaction Methods 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 210000003722 Extracellular Fluid Anatomy 0.000 description 4
- 235000021074 carbohydrate intake Nutrition 0.000 description 4
- 230000002641 glycemic Effects 0.000 description 4
- 210000002237 B-cell of pancreatic islet Anatomy 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000001667 episodic Effects 0.000 description 3
- 230000003345 hyperglycaemic Effects 0.000 description 3
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N β-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 3
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 2
- 238000000840 electrochemical analysis Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 2
- 230000002218 hypoglycaemic Effects 0.000 description 2
- 238000000126 in silico method Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 230000002503 metabolic Effects 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000000051 modifying Effects 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 229940088597 Hormone Drugs 0.000 description 1
- 206010070070 Hypoinsulinaemia Diseases 0.000 description 1
- 208000008466 Metabolic Disease Diseases 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 230000001684 chronic Effects 0.000 description 1
- 230000002354 daily Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000003467 diminishing Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 230000000081 effect on glucose Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 description 1
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 1
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 1
- 230000035860 hypoinsulinemia Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000003914 insulin secretion Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory Effects 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissues Anatomy 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИFIELD OF TECHNOLOGY
[0001] Изобретение относится по существу к области систем контроля уровня глюкозы в крови, более конкретно, к системе контроля уровня глюкозы в крови с обратной связью, такой как система искусственной поджелудочной железы, в которой используется контроллер, использующий более одной модели для учета остаточного количества активного инсулина.[0001] The invention relates essentially to the field of blood glucose monitoring systems, more specifically, to a feedback blood glucose monitoring system, such as an artificial pancreas system, which uses a controller using more than one model to account for the residual amount active insulin.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИBACKGROUND OF THE INVENTION
[0002] Сахарный диабет является хроническим метаболическим расстройством, вызванным неспособностью поджелудочной железы производить достаточное количество гормон инсулина, что приводит к снижению способности организма метаболизировать глюкозу. Это расстройство может привести к чрезмерной концентрации глюкозы в кровотоке или к гипергликемии. Постоянная гипергликемия сама по себе или в комбинации с гипоинсулинемией связана с различными серьезными симптомами и угрожающими жизни долгосрочными осложнениями. В настоящее время восстановление эндогенного производства инсулина пока невозможно. В результате этого требуется терапия для поддержания концентрации глюкозы в крови в пределах нормального диапазона. Такой гликемический контроль достигается за счет регулярной подачи внешнего инсулина в организм пациента с целью снижения уровней глюкозы в крови.[0002] Diabetes mellitus is a chronic metabolic disorder caused by the inability of the pancreas to produce enough of the hormone insulin, resulting in a decrease in the body's ability to metabolize glucose. This disorder can lead to an excessive concentration of glucose in the bloodstream or to hyperglycemia. Persistent hyperglycemia alone or in combination with hypoinsulinemia is associated with a variety of serious symptoms and life-threatening long-term complications. Currently, the restoration of endogenous insulin production is not yet possible. As a result, therapy is required to maintain blood glucose concentrations within the normal range. This glycemic control is achieved by regularly delivering external insulin to the patient to lower blood glucose levels.
[0003] Значительные улучшения в лечении и терапии диабета были достигнуты благодаря разработке устройств для введения лекарственных средств, которые освобождают пациента от необходимости использовать шприцы или ручки для лекарственных средств для введения множества ежедневных инъекций инсулина. Такие устройства для введения лекарственных средств позволяют вводить инсулин способом, который имеет большее сходство с происходящим в естественных условиях выделением инсулина человеческой поджелудочной железой, и который может контролироваться в соответствии с различными стандартами или индивидуально модифицированными протоколами, чтобы обеспечить пациенту более индивидуализированный гликемический контроль.[0003] Significant improvements in the treatment and management of diabetes have been achieved through the development of drug delivery devices that relieve the patient of the need to use syringes or drug pens to administer multiple daily insulin injections. Such drug delivery devices allow insulin to be administered in a manner that is more similar to the naturally occurring insulin release of the human pancreas, and which can be controlled according to different standards or individually modified protocols to provide the patient with more individualized glycemic control.
[0004] Такие устройства для введения лекарственных средств могут быть выполнены в виде имплантируемых устройств. Альтернативно устройство может представлять собой внешнее устройство с инфузионным набором для подкожной инфузии в организм пациента посредством чрескожной вставки катетера, канюли или трансдермального средства введения лекарственного средства, например, через пластырь. Внешние устройства для введения лекарственных средств устанавливаются на одежде или, более предпочтительно, прячутся под одежду или внутри одежды, или устанавливаются на теле и, как правило, управляются посредством пользовательского интерфейса, встроенного в устройство или обеспеченного на отдельном удаленном устройстве.[0004] Such devices for the introduction of drugs can be made in the form of implantable devices. Alternatively, the device may be an external device with an infusion set for subcutaneous infusion into the patient's body via percutaneous insertion of a catheter, cannula, or transdermal drug delivery device, such as through a patch. External drug delivery devices are mounted on clothing, or more preferably hidden under clothing or within clothing, or mounted on the body, and are typically controlled by a user interface built into the device or provided on a separate remote device.
[0005] Для достижения приемлемого уровня гликемического контроля в устройствах требуется контроль уровня глюкозы в крови или тканевой среде. Например, введение подходящего количества инсулина с помощью устройства для введения лекарственного средства требует, чтобы пользователь часто, эпизодически, определял свой уровень глюкозы в крови путем тестирования. Уровень вводят в насос или контроллер, после чего подходящая модификация может быть рассчитана в соответствии с текущим протоколом введения инсулина по умолчанию (т. е. с дозировкой и периодичностью). Такая модификация используется для соответствующей регулировки работы устройства для введения лекарственного средства. Альтернативно или в сочетании с такими эпизодическими определениями с устройством для введения лекарственного средства применяется непрерывный контроль гликемии (CGM), который обеспечивает управление введением инсулина в организм пациента, страдающего диабетом, с обратной связью.[0005] To achieve an acceptable level of glycemic control in devices, control of glucose levels in the blood or tissue environment is required. For example, administering an appropriate amount of insulin via a medicament delivery device requires the user to frequently, sporadically, determine their blood glucose level by testing. The level is injected into the pump or controller, after which a suitable modification can be calculated according to the current default insulin protocol ( i.e. dosage and frequency). Such a modification is used to adjust the operation of the drug delivery device accordingly. Alternatively, or in combination with such episodic determinations, continuous glycemic monitoring (CGM) is used with a drug delivery device, which provides feedback control of insulin delivery to a diabetic patient.
[0006] Кроме того, для обеспечения управления с обратной связью автономная модуляция вводимого пользователю лекарственного средства обеспечивается контроллером с использованием одного или более алгоритмов управления. Например, можно использовать алгоритмы пропорционально–интегрально–дифференциального регулирования (PID), которые реагируют на наблюдаемые уровни глюкозы. PID может быть настроен на основании простых правил математических моделей метаболических взаимодействий между глюкозой и инсулином у человека. Альтернативно могут использоваться контроллеры на основе прогнозирующих моделей (MPC). MPC является преимущественным, поскольку MPC заранее учитывает эффекты изменения контроля в ближайшем будущем, и иногда подвержен ограничениям при определении результата MPC, в то время как PID, как правило, включает только прошлые результаты при определении будущих изменений. В MPC могут быть реализованы ограничения таким образом, что решение в ограниченном «пространстве», т. е. в пределах установленных ограничений введения, гарантировано и система не может превысить достигнутый предел.[0006] In addition, to provide feedback control, autonomous modulation of the drug administered to the user is provided by the controller using one or more control algorithms. For example, you can use proportional-integral-derivative (PID) control algorithms that respond to observed glucose levels. PID can be tuned based on simple rules of mathematical models of metabolic interactions between glucose and insulin in humans. Alternatively, model predictive controllers (MPCs) can be used. MPC is advantageous because MPC takes into account the effects of changes in control in the near future in advance, and is sometimes subject to limitations in determining the outcome of MPC, while PID generally only includes past results in determining future changes. In MPC, restrictions can be implemented in such a way that a solution in a limited "space", i.e., within the established introduction restrictions, is guaranteed and the system cannot exceed the reached limit.
[0007] Известные MPC описаны в следующих документах: Патент США № 7060059; Публикации патентов США № 2011/0313680 и 2011/0257627; Международная публикация WO 2012/051344; Percival et al., "Closed–Loop Control and Advisory Mode Evaluation of an Artificial Pancreatic Beta Cell: Use of Proportional–Integral–Derivative Equivalent Model–Based Controllers" J. Diabetes Sci. Technol., том 2, выпуск 4, июль 2008 г.; Paola Soru et al., "MPC Based Artificial Pancreas; Strategies for Individualization and Meal Compensation," Annual Reviews in Control 36, стр. 118–128 (2012); Cobelli et al., "Artificial Pancreas: Past, Present, Future" Diabetes том 60, ноябрь 2011 г.; Magni et al., "Run–to–Run Tuning of Model Predictive Control for Type 1 Diabetes Subjects: In Silico Trial" J. Diabetes Sci. Techn., том 3, выпуск 5, сентябрь 2009 г.; Lee et al., "A Closed–Loop Artificial Pancreas Using Model Predictive Control and a Sliding Meal Size Estimator" J. Diabetes Sci. Techn., том 3, выпуск 5, сентябрь 2009 г.; Lee et al., "A Closed–Loop Artificial Pancreas based on MPC: Human Friendly Identification and Automatic Meal Disturbance Rejection," Proceedings of the 17th World Congress, The International Federation of Automatic Control, Seoul Korea, 6–11 июля 2008 г.; Magni et al., "Model Predictive Control of Type 1 Diabetes: An in Silico Trial" J. Diabetes Sci. Techn., том 1, выпуск 6, ноябрь 2007 г.; Wang et al., "Automatic Bolus and Adaptive Basal Algorithm for the Artificial Pancreatic β–Cell" Diabetes Techn. Ther., том 12, № 11, 2010 г.; Percival et al., "Closed–Loop Control of an Artificial Pancreatic β–Cell Using Multi–Parametric Model Predictive Control," Diabetes Res. 2008 г.; Kovatchev et al., "Control to Range for Diabetes: Functionality and Modular Architecture," J. Diabetes Sci. Techn., том 3, выпуск 5, сентябрь 2009 г.; and Atlas et al., "MD–Logic Artificial Pancreas System," Diabetes Care, том 33, № 5, май 2010 г. Все статьи или документы, упомянутые в настоящей заявке, включены в настоящую заявку путем ссылки, как если бы они были полностью изложены в настоящем документе.[0007] Known MPCs are described in the following documents: US Pat. No. 7,060,059; US Patent Publications Nos. 2011/0313680 and 2011/0257627; International Publication WO 2012/051344; Percival et al ., " Closed–Loop Control and Advisory Mode Evaluation of an Artificial Pancreatic Beta Cell: Use of Proportional–Integral–Derivative Equivalent Model–Based Controllers " J. Diabetes Sci. Technol.,
[0008] В системах контроля глюкозы традиционно используют меру остаточного количества активного инсулина, которая учитывает весь введенный болюсный инсулин без учета разницы между инсулином, введенным для целей, связанных с приемом пищи, и инсулином, введенным с целью коррекции (т. е., снижения концентрации глюкозы). В системах, где нет модели приема пищи, предлагаются две модели для учета остаточного количества активного инсулина для улучшения контроля глюкозы: ориентированное на пациента остаточное количество активного инсулина и ориентированное на систему остаточное количество активного инсулина. Под «ориентированным на пациента остаточным количеством активного инсулина» или PFIOB понимается остаточное количество активного инсулина, включающий инсулин, связанный с приемом пищи, и инсулин, связанный с коррекцией, но обычно исключающий базальный инсулин; хорошо известное значение, легко понятное пациентам. Под «ориентированным на систему остаточным количеством активного инсулина» или SFIOB подразумевается, в системе без модели приема пищи, остаточное количество активного инсулина, обладающее потенциалом снижения концентрации глюкозы, т. е. инсулин, связанный с коррекцией; это значение исключает как инсулин, связанный с приемом пищи, так и базальный инсулин, ни один из которых не предназначен для снижения концентрации глюкозы. Использование этих отдельных моделей является проблематичным в том смысле, что существует потребность в отделении инсулина, связанного с приемом пищи, от болюсов, которые могут включать как инсулин, связанный с приемом пищи, так и инсулин, связанный с коррекцией. Системы решают эту проблему за счет использования точных терапевтических параметров, таких как соотношение инсулина и углеводов и коэффициент чувствительности к инсулину, наряду с надлежащим использованием калькулятора болюса. Однако если пользователь системы не информирует систему о пищевых болюсах или корректирующих болюсах или пропускает углеводы и/или уровень глюкозы в крови во время использования калькулятора болюса, или увеличивает или уменьшает расчетную болюсную дозу без предоставления системе обоснования увеличения или уменьшения, может произойти ошибочное увеличение, уменьшение или приостановление введения инсулина.[0008] Glucose monitoring systems traditionally use a measure of active insulin residual that takes into account all of the bolus insulin delivered without taking into account the difference between insulin given for food-related purposes and insulin given for correction ( i.e. , reducing glucose concentration). In systems where there is no food intake model, two models are proposed to account for active insulin residuals to improve glucose control: patient-centric active insulin residuals and system-centric active insulin residuals. By "patient-specific active insulin residual" or PFIOB is meant active insulin residual, including meal-related insulin and correction-related insulin, but usually excluding basal insulin; a well-known value that is easily understood by patients. By “system-targeted residual active insulin” or SFIOB is meant, in a system without a meal pattern, residual active insulin with the potential to lower glucose concentration, i.e. correction-related insulin; this value excludes both mealtime insulin and basal insulin, neither of which is designed to lower glucose concentrations. The use of these separate models is problematic in that there is a need to separate mealtime insulin from boluses, which may include both mealtime insulin and correction insulin. The systems solve this problem by using accurate therapeutic parameters such as insulin to carbohydrate ratio and insulin sensitivity factor, along with the proper use of a bolus calculator. However, if the system user does not inform the system of food boluses or correction boluses, or skips carbohydrates and/or blood glucose while using the bolus calculator, or increases or decreases the estimated bolus dose without providing the system with justification for the increase or decrease, erroneous increases, decreases may occur. or interruption of insulin administration.
[0009] Таким образом, в данной области существует потребность в создании системы управления течением диабета, в которой может использоваться набор правил для преодоления этого недостатка.[0009] Thus, there is a need in the art for a diabetes management system that can use a set of rules to overcome this shortcoming.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВBRIEF DESCRIPTION OF GRAPHICS
[0010] На Фиг. 1 представлен схематический вид варианта осуществления системы управления течением диабета на основе искусственной поджелудочной железы (AP).[0010] In FIG. 1 is a schematic view of an embodiment of an artificial pancreas (AP) diabetes management system.
[0011] На Фиг. 2 представлена схема основной части системы управления течением диабета на основе AP, показанной на Фиг. 1.[0011] In FIG. 2 is a diagram of the main part of the AP-based diabetes management system shown in FIG. one.
[0012] На Фиг. 3 представлен график введения инсулина в варианте осуществления системы АР после введения инициированного пациентом инсулинового болюса, при котором никакая часть инсулина не представлена как остаточное количество активного инсулина.[0012] In FIG. 3 is a graph of insulin delivery in an embodiment of the AP system following a patient-initiated insulin bolus with no portion of the insulin present as residual active insulin.
[0013] На Фиг. 4 представлен график введения инсулина в варианте осуществления системы АР после введения инициированного пациентом инсулинового болюса, при котором весь инсулин представлен как остаточное количество активного инсулина.[0013] In FIG. 4 is a graph of insulin administration in an embodiment of the AP system following a patient-initiated insulin bolus, with all insulin represented as residual active insulin.
[0014] На Фиг. 5 представлен график введения инсулина для варианта осуществления заявленной системы AP после введения инициированного пациентом инсулинового болюса, при котором часть инсулина представлена как остаточное количество активного инсулина.[0014] In FIG. 5 is an insulin delivery schedule for an embodiment of the inventive AP system following a patient-initiated insulin bolus, in which a portion of the insulin is represented as residual active insulin.
[0015] На Фиг. 6 представлена блок–схема логики анализа болюса для варианта осуществления системы управления течением диабета на основе AP.[0015] In FIG. 6 is a block diagram of the bolus analysis logic for an embodiment of an AP-based diabetes management system.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯDETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[0016] Ключевым требованием для эффективного внедрения системы введения инсулина с обратной связью с использованием алгоритма управления на основе прогнозирующих моделей (MPC) является определение и точный учет инсулина, вводимого пользователю, который в данный момент активен в организме и еще не вступил в действие, известного как остаточное количество активного инсулина (IOB) у пациента или пользователя. В настоящем изобретении предложены системы и способы для применения в системах, в которых учитывается болюсный инсулин таким образом, чтобы IOB, ориентированный на систему (SFIOB), как можно точнее поддерживал только и весь корректирующий инсулин (т. е. инсулин, который вводят для снижения уровня глюкозы в крови), таким образом обеспечивая дозирование инсулина системой, которое является безопасным и эффективным.[0016] A key requirement for the effective implementation of a feedback insulin administration system using a predictive model control (MPC) algorithm is to determine and accurately record the insulin administered to the user, which is currently active in the body and has not yet entered into action, known as the residual amount of active insulin (IOB) in the patient or user. The present invention provides systems and methods for use in systems that account for bolus insulin such that the system-specific IOB (SFIOB) supports as accurately as possible only and all corrective insulin (i.e., insulin given to reduce blood glucose levels), thus ensuring insulin dosing by the system is safe and effective.
[0017] Система контроля уровня глюкозы в крови, составляющая предмет настоящего изобретения, включает в себя: глюкометр, который определяет значение глюкозы в крови (BG) для биологического образца; инсулиновую помпу, которая находится в соединении с глюкометром и запрограммирована на введение пользователю инициированного пользователем инсулинового болюса; контроллер, который соединен с пользовательским интерфейсом и включает в себя процессор, запрограммированный на: (i) определение того, вводил ли пользователь значение уровня глюкозы в крови в пользовательский интерфейс, (ii) расчет корректирующего компонента, т. е. болюсного компонента, вводимого для снижения уровня глюкозы в крови, болюса на основании значения уровня глюкозы в крови; (iii) определение того, ввел ли пользователь количество углеводов в пользовательский интерфейс; и (iv) расчет компонент болюса на основании количества углеводов (пищевого компонента болюса). В системе, составляющей предмет настоящего изобретения, SFIOB затем определяют на основании по меньшей мере одного из корректирующего компонента и пищевого компонента болюса. Когда значение уровня глюкозы и значение уровня углеводов не вводятся в контроллер, эти компоненты могут быть рассчитаны на основании последнего значения CGM. Если значение CGM также недоступно, то одну половину (50%) общего инсулинового болюса приписывают значению SFIOB.[0017] The blood glucose monitoring system of the present invention includes: a glucometer that detects a blood glucose (BG) value for a biological sample; an insulin pump that is in communication with the meter and is programmed to deliver a user-initiated insulin bolus to the user; a controller that is connected to the user interface and includes a processor programmed to: (i) determine if the user has entered a blood glucose value into the user interface, (ii) calculate the correction component, i.e., the bolus component administered for blood glucose lowering, bolus based on blood glucose value; (iii) determining whether the user has entered the amount of carbohydrates into the user interface; and (iv) calculating the bolus components based on the amount of carbohydrates (the food component of the bolus). In the system of the present invention, the SFIOB is then determined based on at least one of the correction component and the food component of the bolus. When a glucose value and a carbohydrate value are not entered into the controller, these components can be calculated based on the last CGM value. If the CGM value is also not available, then one half (50%) of the total insulin bolus is assigned to the SFIOB value.
[0018] Изобретение также относится к способу учета остаточного количества активного инсулина в системе для измерения уровня глюкозы, в котором дозируют инициированный пациентом инсулиновый болюс, после чего выполняют определение того, вводит ли пользователь данные в контроллер, относящиеся к предыдущему значению концентрации глюкозы в крови, измеренному системой. Если было введено предыдущее значение концентрации глюкозы в крови, то на основании этого значения рассчитывают компонент коррекции уровня глюкозы в крови для болюса. Второе определение выполняется относительно того, ввел ли пользователь входные данные в контроллер, относящиеся к количеству углеводов. Если количество углеводов было введено, то рассчитывают пищевой компонент болюса, основанный на этом количестве углеводов. Третье определение выполняется относительно того, корректировал ли пользователь инициированный пользователем инсулиновый болюс. Затем SFIOB определяют на основании по меньшей мере одного из рассчитанных болюсных компонентов и третьего определения или скорректированного количества. Заданный компонент одной половины (50%) общего инсулинового болюса, связанного с приемом пищи, приписывают остаточному количеству активного инсулина, когда предыдущее значение уровня глюкозы в крови и количество углеводов не вводят в контроллер и последнее значение CGM недоступно.[0018] The invention also relates to a method for accounting for the residual amount of active insulin in a glucose measurement system, in which a patient-initiated insulin bolus is dispensed, and then a determination is made whether the user enters data into the controller related to the previous blood glucose concentration value, measured by the system. If a previous blood glucose value was entered, then the blood glucose correction component of the bolus is calculated from that value. The second determination is made as to whether the user has entered an input to the controller relating to the amount of carbohydrates. If the amount of carbohydrates was entered, then the food component of the bolus is calculated based on this amount of carbohydrates. A third determination is made as to whether the user has adjusted the user-initiated insulin bolus. The SFIOB is then determined based on at least one of the calculated bolus components and the third determination or adjusted amount. A specified one-half (50%) component of a total meal-related insulin bolus is assigned to the remaining active insulin when the previous blood glucose and carbohydrate counts are not entered into the controller and the last CGM is not available.
[0019] Изобретение также относится к системе контроля уровня глюкозы в крови, имеющей датчик, который автоматически определяет значение уровня глюкозы в крови для биологической текучей среды, и инсулиновую помпу, которая принимает данные, полученные датчиком, и запрограммирована на введение пользователю инициированного пациентом или пользователем болюсного инсулина. Система также включает в себя контроллер, который обменивается данными с помпой и имеет пользовательский интерфейс и процессор. Процессор запрограммирован на: определение того, ввел ли пользователь данные в пользовательский интерфейс, относящиеся к предыдущему значению уровня глюкозы в крови, измеренному системой; расчет корректирующего компонента болюса на основании предыдущего значения уровня глюкозы в крови; определение того, ввел ли пользователь данные в пользовательский интерфейс, относящиеся к количеству углеводов; и расчет пищевого компонента болюса на основании количества углеводов. Затем определяют значение SFIOB на основании по меньшей мере одного из компонентов болюса. Заданный корректирующий компонент одной половины (50%) общего инсулинового болюса, связанного с приемом пищи, приписывают остаточному количеству активного инсулина, когда предыдущее значение уровня глюкозы в крови и количество углеводов не вводят в контроллер и последнее значение CGM недоступно.[0019] The invention also relates to a blood glucose monitoring system having a sensor that automatically detects a blood glucose value for a biological fluid, and an insulin pump that receives the data received by the sensor and is programmed to administer to the user initiated by the patient or user bolus insulin. The system also includes a controller that communicates with the pump and has a user interface and processor. The processor is programmed to: determine if the user has entered data into the user interface related to the previous blood glucose value measured by the system; calculating a bolus correction component based on the previous blood glucose value; determining whether the user has entered data into the user interface related to the amount of carbohydrates; and calculating the food component of the bolus based on the amount of carbohydrates. The SFIOB value is then determined based on at least one of the components of the bolus. A predetermined corrective component of one half (50%) of the total mealtime insulin bolus is attributed to the remaining active insulin when the previous blood glucose and carbohydrate amount is not entered into the controller and the last CGM is not available.
[0020] Как показано на Фиг. 1, система 100 управления течением диабета на основе искусственной поджелудочной железы (AP) включает в себя контроллер 110 и устройство для введения лекарственного средства или инсулиновую помпу 130. Устройство 130 для введения лекарственного средства соединено с инфузионным набором 135 посредством гибкой трубки 134. Контроллер 110 включает в себя корпус 111, пользовательский интерфейс 112, алгоритм автономной модуляции (или управления), который может представлять собой любой подходящий алгоритм управления, и предпочтительно представляет собой MPC 150 (Фиг. 2) и устройство памяти (не показано). Устройство 130 для введения лекарственного средства выполнено с возможностью передачи данных контроллеру 110 и приема данных от него, например, посредством канала 122 связи, такого как радиочастотный канал, Bluetooth® и т. п. В одном варианте осуществления устройство 130 для введения лекарственного средства представляет собой устройство для инфузии инсулина, или помпу, а контроллер 110 может представлять собой портативный контроллер или пользовательское электронное устройство, такое как смартфон, компьютер, устройство мониторинга упражнений или пользователя и т. п. В таком варианте осуществления данные, переданные от устройства 130 введения лекарственного средства контроллеру 110, могут включать информацию, такую как, например, данные о введении инсулина, уровень глюкозы в крови, данные о базальном/болюсном режиме, соотношение инсулина и углеводов или коэффициент чувствительности к инсулину. Контроллер 110 может быть выполнен с возможностью включения в себя контроллера с обратной связью, запрограммированного на непрерывное получение показаний глюкозы от датчика 117 CGM по каналу 123 связи. Данные, переданные от контроллера 110 устройству 130 для введения лекарственного средства, могут включать в себя результаты измерения уровня глюкозы и базу данных пищевых продуктов, чтобы устройство 130 для введения лекарственного средства могло рассчитать количество инсулина, подлежащего введению. Альтернативно контроллер 110 может выполнять расчет базальной дозы или болюса и отправлять результаты таких расчетов на устройство 130 для введения лекарственного средства. Расчет болюса может быть выполнен вручную после запуска субъектом или может быть автоматизирован таким образом, что система способна вводить управление введением инсулина как в болюсном, так и базальном режиме.[0020] As shown in FIG. 1, an artificial pancreas (AP)
[0021] Как показано на Фиг. 1, глюкометр 160 (например, глюкометр для эпизодического измерения уровня глюкозы в крови), отдельно или в сочетании с датчиком 117 CGM, предоставляет данные контроллеру 110 и/или устройству 130 для введения лекарственного средства, например, по соответствующим каналам 123, 124 связи. Глюкометр 160 может измерять образец текучей среды, помещенный на тест–полоску 170. Контроллер 110 может представлять информацию и принимать команды через пользовательский интерфейс, такой как показанный сенсорный экран 113, или другие устройства.[0021] As shown in FIG. 1, a glucometer 160 ( e.g. , an episodic blood glucose meter), alone or in combination with a
[0022] Контроллер 110, устройство 130 для введения лекарственного средства и датчик 117 CGM могут быть интегрированы в многофункциональные блоки в любой комбинации. Например, контроллер 110 может быть интегрирован в устройство 130 для введения лекарственного средства с образованием комбинированного устройства с одним корпусом. Инфузионные, сенсорные и контролирующие функции также могут быть интегрированы в цельную искусственную поджелудочную железу. В различных вариантах осуществления контроллер 110 объединен с глюкометром 160 в комплексное цельное устройство, имеющее корпус. В других вариантах осуществления контроллер 110 и глюкометр 160 представляют собой два отдельных устройства, которые могут соединяться друг с другом с образованием комплексного устройства. Каждое из устройств 130, 110 и 160 имеет подходящий микропроцессор (не показан для краткости), запрограммированный на выполнение различных функций.[0022] The
[0023] Устройство 130 для введения лекарственного средства или контроллер 110 также могут быть выполнены с возможностью двусторонней связи с удаленной станцией мониторинга состояния здоровья посредством, например, сети 119 связи. Один или более серверов 128 или запоминающих устройств 126 могут быть соединены с возможностью связи с контроллером 110 посредством сети 119. В одном примере устройство 130 для введения лекарственного средства и/или контроллер 110 могут обмениваться данными с персональным компьютером 127 по каналу связи, такому как радиочастотный канал, Bluetooth® и т. п. Контроллер 110 и удаленная станция также могут быть выполнены с возможностью двусторонней проводной связи посредством, например, сети связи на основе стационарной телефонной связи. Примеры станций удаленного мониторинга могут включать в себя, помимо прочего, персональный или сетевой компьютер 127, сервер 128, запоминающее устройство 126, карманный персональный компьютер, другой мобильный телефон, станцию мониторинга больницы или специальную удаленную станцию мониторинга клиники. Альтернативно, хотя это не показано на Фиг. 1, хранение данных может дополнительно обеспечиваться в облаке.[0023] The administering
[0024] Как показано на Фиг. 1, контроллер 110 также включает в себя пользовательский интерфейс 112. Как показано, пользовательский интерфейс 112 имеет экран 113 дисплея и одну или более функциональных кнопок 115, которые позволяют пользователю включать и выключать контроллер 110, а также вводить данные вручную и выбирать различные функции контроллера 110. В одном варианте осуществления пользовательский интерфейс 112 также может включать в себя звуковой сигнал тревоги, вибратор или голосовую подсказку для уведомления пользователя о конкретном рабочем состоянии или запроса данных от пользователя. В другом варианте осуществления пользовательский интерфейс 112 включает в себя дисплей с сенсорным экраном в дополнение к одной или более функциональным кнопкам.[0024] As shown in FIG. 1, the
[0025] Алгоритм управления может находиться в удаленном контроллере 110 и/или в устройстве 130 для введения лекарственного средства в конфигурациях, показанных на Фиг. 1. В одной конфигурации контроллер 110 будет беспроводным образом собирать необходимую информацию (например, историю введения инсулина) от устройства 130 для введения лекарственного средства, а также от датчика 117 глюкозы (например, данных об уровне глюкозы), чтобы позволить устройству 130 для введения лекарственного средства с помощью алгоритма управления рассчитать количество инсулина, которое должно быть модулятивно введено устройством 130 для введения лекарственного средства. Альтернативно контроллер 110 включает в себя алгоритм управления и может выполнять расчет базальной дозы или болюса и отправлять результаты таких расчетов вместе по каналу 122 связи с инструкциями по введению устройству 130 для введения лекарственного средства. В альтернативном варианте осуществления глюкометр 160 для эпизодического измерения уровня глюкозы в крови и биодатчики 170 также могут использоваться отдельно или в сочетании с датчиком 117 CGM для предоставления данных об уровне глюкозы в крови на контроллер 110 и/или устройство 130 для введения лекарственного средства.[0025] The control algorithm may reside in the
[0026] В соответствии с одним вариантом осуществления контроллер 110 дополнительно включает в себя MPC 150 (Фиг. 2), который запрограммирован на получение непрерывных данных от датчика 117 CGM посредством передатчика 118, соединенного с датчиком 117 CGM, и по каналу 123 связи. Передатчик 118 передает данные, полученные от датчика 117 CGM, относящиеся к концентрации глюкозы в интерстициальной жидкости пользователя. В другом варианте осуществления контроллер 110 принимает данные от приемника CGM, размещенного в устройстве 130 для введения лекарственного средства, по каналу 122 связи. Контроллер 110 может обрабатывать полученные данные и передавать дополнительные данные устройству 130 для введения лекарственного средства, которые могут включать в себя данные, относящиеся к результатам измерения глюкозы и базе данных пищи. Устройство 130 для введения лекарственного средства может использовать данные, полученные от контроллера 110, для расчета количества инсулина, которое должно быть введено пользователю в заданный момент времени. Контроллер 110 может также выполнять расчет базальной дозы или инсулинового болюса и передавать такие расчеты устройству 130 для введения лекарственного средства.[0026] According to one embodiment,
[0027] В одном варианте осуществления контроллер 110 принимает сигналы от передатчика 118, подключенного к датчику 117 глюкозы CGM, по каналу 123 связи. Контроллер 110 имеет центральный процессор (ЦП), запрограммированный на выполнение различных функций и расчетов. MPC 150 (Фиг. 2) запрограммирован на использование данных, полученных от датчика 117 CGM, для определения, в одном случае, надлежащего количества инсулина для введения пользователю через заданные периодические интервалы времени. Затем контроллер 110 передает команды дозирования на устройство 130 для введения лекарственного средства, которое вводит рассчитанное количество инсулина через инфузионный набор 135. Концентрация глюкозы в интерстициальной жидкости может быть соотнесена с концентрацией глюкозы в крови таким образом, что для измерения уровня глюкозы в крови пользователю не нужно выполнять много манипуляций пальцами. Поскольку контроллер 110 запрограммирован на прием данных от передатчика 118 или приемника CGM (не показан), контроллер 110 также может быть запрограммирован на аппроксимацию значений концентрации глюкозы в крови с использованием данных, а также прогнозирование тенденций уровня глюкозы в крови и скорости изменения уровня глюкозы в крови с течением времени.[0027] In one embodiment,
[0028] Как показано на Фиг. 1, глюкометр 160 дополнительно включает в себя интерфейс 166 пользователя глюкометра, который может включать в себя одну или более функциональных кнопок 168 и экран 169 дисплея. В дополнительном варианте осуществления экран 169 дисплея может иметь возможности сенсорного экрана. Порт 162 для тест–полоски выполнен с возможностью приема электрохимической тест–полоски или биодатчика 170. Электрохимическая тест–полоска 170 выполнена с одного конца с возможностью реагирования на биологический образец, такой как кровь, с реагентом и установления электрического соединения с глюкометром 160 на противоположном конце.[0028] As shown in FIG. 1, the
[0029] Как показано на Фиг. 2, MPC 150 обращается к данным о концентрации глюкозы, полученным датчиком 117 CGM или (и предпочтительно) глюкометром 160 (Фиг. 1), и рассчитывает значение корректирующего болюса, который будет передан устройству 130 для введения лекарственного средства, из которого пользователю будет веден рассчитанный болюс. В одном варианте осуществления концентрацию глюкозы получают от глюкометра по каналу 126 связи. Контроллер 110 также может включать в себя устройство памяти (не показано), которое находится в соединении с MPC 150. Устройство памяти (не показано), которое может включать в себя энергозависимую и энергонезависимую память, может хранить набор значений уровня глюкозы в крови и другие связанные данные, к которым MPC 150 может обращаться для расчета тенденций уровня глюкозы в крови и средних значений уровня глюкозы в крови в течение заданного периода времени и через заданные интервалы времени. В соответствии с одним вариантом осуществления заданный интервал времени составляет 5 (пять) минут. В одном варианте осуществления устройство памяти сохраняет заданную информацию, относящуюся к коэффициенту чувствительности к инсулину пользователя (ISF), соотношению углеводов (CR), целевой концентрации глюкозы в крови (T) и другим заданным метаболическим параметрам. Устройство памяти может включать в себя энергозависимую и энергонезависимую память. MPC 150 запрограммирован на автоматическое регулирование скорости введения инсулина пользователю на основании результатов измерения глюкозы, обеспечиваемых датчиком 117 CGM, введенных пользователем данных и любых параметров, сохраненных в устройстве памяти в каждый заданный интервал времени.[0029] As shown in FIG. 2, the
[0030] Устройство 130 для введения лекарственного средства дополнительно включает в себя ЦП и приемник CGM. ЦП запрограммирован на выдачу надлежащей дозы инсулина на основании команд, полученных от контроллера 110. Приемник CGM запрограммирован на получение данных от передатчика 118 и передачу или ретрансляцию указанных данных контроллеру 110. В одном варианте осуществления устройство 130 для введения лекарственного средства имеет одну или более функциональных кнопок или круговых шкал 136, которые позволяют пользователю вводить данные в устройство 130 для введения лекарственного средства. Устройство для введения лекарственного средства также может включать в себя экран 140 дисплея введения лекарственного средства, который ретранслирует визуальную информацию пользователю, причем экран 140 дисплея может иметь возможности сенсорного экрана. Ввод данных в устройство 130 для введения лекарственного средства пользователем может включать программирование инициированного пациентом инсулинового болюса.[0030] The
[0031] Датчик 117 глюкозы представляет собой электрохимический датчик, который измеряет концентрацию глюкозы в интерстициальной жидкости пользователя через заданные интервалы времени и передает эти данные обратно контроллеру 110 (или приемнику CGM, размещенному в отдельном устройстве 130 для введения лекарственного средства) посредством передатчика 118. Концентрации глюкозы в крови можно аппроксимировать с помощью данных, полученных датчиком 117 глюкозы и передаваемых посредством передатчика 118 контроллеру 110 или приемнику CGM, размещенному в отдельном устройстве 130 для введения лекарственного средства. Контроллер 110 принимает информацию от передатчика 118 и рассчитывает надлежащую дозу инсулина для введения пользователю и передает эти команды дозирования устройству 130 для введения лекарственного средства. Контроллер 110 также может передавать и принимать данные по сети 119 связи таким образом, что данные, относящиеся к терапии пользователя, могут быть доступны медицинским специалистам или другим физическим или юридическим лицам по сети Интернет или любой другой информационной сети.[0031]
[0032] Как показано на Фиг. 2, первый выход 151 MPC 150 может представлять собой команды для инсулиновой помпы или устройства 130 для введения лекарственного средства для введения желаемого количества инсулина 154 для достижения желаемой концентрации глюкозы в организме пользователя в следующее заданное время (причем такие интервалы времени могут составлять, например, пять минут). Как отмечено, датчик 117 глюкозы измеряет уровни глюкозы в интерстициальной жидкости пользователя, и эта информация используется для оценки фактического уровня глюкозы в крови пользователя.[0032] As shown in FIG. 2, the
[0033] Логическая схема, описанная выше и показанная схематически на Фиг. 2, основывается на прогнозируемых уровнях концентрации глюкозы на основании предыдущей информации, введенной в систему 100 AP (Фиг. 1) посредством связи с другими компонентами системы 100 AP или пользователем. Если требуемая информация отсутствует, MPC 150 не может обеспечить точные прогнозы и, следовательно, может привести к неправильным коррекциям или настройкам устройства 130 для введения лекарственного средства. Например, существующие системы AP, имеющие алгоритм управления на основе прогнозирующих моделей, не точно анализируют IOB, связанные с приемом пищи, в сравнении с IOB, связанными с коррекцией, что приводит к фундаментально ошибочному прогнозированию будущих концентраций глюкозы в крови.[0033] The logic circuit described above and shown schematically in FIG. 2 is based on predicted glucose concentration levels based on previous information entered into the AP system 100 (FIG. 1) through communication with other components of the
[0034] В настоящее время существует 3 (три) признанных способа расчета IOB после введения инициированного пациентом инсулинового болюса: (1) не классифицировать ни один из инсулиновых болюсов как IOB; (2) классифицировать весь инсулиновый болюс как IOB; или (3) классифицировать одну половину (50%) инсулинового болюса как IOB. Тем не менее, в настоящем изобретении предлагается способ более точного определения или классификации количества инсулинового болюса, необходимого для коррекции потребления углеводов (CHO), и количества, необходимого для коррекции неоптимальной концентрации глюкозы в крови (BG).[0034] There are currently 3 (three) recognized ways to calculate IOB after administration of a patient-initiated insulin bolus: (1) classify none of the insulin boluses as IOB; (2) classify the entire insulin bolus as IOB; or (3) classify one half (50%) of the insulin bolus as an IOB. However, the present invention provides a method for more accurately determining or classifying the amount of insulin bolus needed to correct carbohydrate intake (CHO) and the amount needed to correct suboptimal blood glucose (BG).
[0035] Способ 1, как показано на Фиг. 3, характеризуется тем, что пользователь вводит инсулиновый болюс 300 в сочетании с приемом пищи и не сообщает его MPC 150 (Фиг. 2) как IOB. Соответственно, система 100 AP (Фиг. 1) не учитывает инсулиновый болюс 300 и, следовательно, не прогнозирует снижение концентрации глюкозы в крови в ближайшем будущем 310 после введения инсулинового болюса 300 и обеспечивает неправильное прогнозирование для системы 100 AP (Фиг. 1). Термин «ближайшее будущее» или «период после введения» определяется как период времени непосредственно после введения инсулинового болюса 300, в течение которого абсорбция соответствующей пищи оказывает существенное влияние на концентрацию глюкозы. Прогнозирование, обеспечиваемое MPC 150 (Фиг. 1) для системы 100 (Фиг. 1), будет представлять собой переоценку количества инсулина, которое должно быть введено устройством 130 для введения лекарственного средства (Фиг. 1) в период после введения. Соответственно, коррекция или настройка введения инсулина пользователю, определенная системой, не приведет к надлежащему снижению введения инсулина и может привести к гипергликемическому событию, вызванному инсулином, поскольку пользователю вводится слишком большое количество инсулина и его уровни глюкозы в крови опустятся ниже заданного диапазона или целевого значения. Как показано на Фиг. 3, введение системой инсулина по–прежнему остается высоким в ближайшем будущем 310 после несообщенного инсулинового болюса.[0035] Method 1, as shown in FIG. 3 is characterized in that the user administers an
[0036] Способ 2, как показано на Фиг. 4, характеризуется тем, что пользователь вводит инсулиновый болюс 400 в сочетании с приемом пищи и сообщает весь инсулиновый болюс 400 MPC 150 (Фиг. 2) как IOB. Однако только часть инсулинового болюса 400 является пищевым компонентом, необходимым для коррекции потребления углеводов, а другая часть используется для корректирующего компонента для коррекции уровня глюкозы в крови пользователя в обычном режиме. Таким образом, MPC 150 (Фиг. 2) распознает искусственно высокое значение SFIOB и спрогнозирует резкое снижение концентрации глюкозы в крови в течение периода 410 после введения. Следовательно, модификация базального введения инсулина пользователю, обеспечиваемая системой 100 AP (Фиг. 1), будет означать уменьшение (или даже приостановление) введения инсулина в ближайшем будущем после введения инсулинового болюса 400. Это приведет к повышению уровней глюкозы в крови пользователя выше T и может вызвать гипергликемическое событие. Как показано на Фиг. 4, введение инсулина в ближайшем будущем 410 системой значительно снижается после сообщенного инсулинового болюса 400. Также видно, что количество инсулина, введенного в ближайшем будущем 410, колеблется, что соответствует колебанию уровней глюкозы в крови пользователя, так как система 100 (Фиг. 1) пытается восстановить базальные уровни введения инсулина.[0036]
[0037] Способ 3 классифицирует одну половину (50%) или какое–либо другое заданное процентное значение инициированного пациентом инсулинового болюса, как IOB. Однако система 100 (Фиг. 1) может по–прежнему вводить намного больше или меньше инсулина, чем требуется для поддержания контроля уровня глюкозы в крови пользователя во время периода после введения. Соответственно, пользователь по–прежнему будет испытывать более высокую частоту неоптимальных уровней глюкозы, чем при использовании описанного способа. Результаты каждого альтернативного способа сравнивают с результатами настоящего способа в примерах 1–6, которые более подробно обсуждаются ниже.[0037] Method 3 classifies one half (50%) or some other specified percentage of a patient-initiated insulin bolus as an IOB. However, system 100 (FIG. 1) may still deliver much more or less insulin than is required to maintain the user's blood glucose control during the post-infusion period. Accordingly, the user will still experience a higher incidence of sub-optimal glucose levels than when using the described method. The results of each alternative method are compared with the results of the present method in examples 1-6, which are discussed in more detail below.
[0038] В текущей системе 100 AP (Фиг. 1) используется MPC 150 (Фиг. 2), запрограммированный на учет SFIOB для предотвращения значительного увеличения и уменьшения концентрации глюкозы в крови, возникающих в системах, показанных на Фиг. 3 и 4, описанных ранее. Как показано на Фиг. 5, MPC 150 (Фиг. 2) запрограммирован на классификацию только части инсулинового болюса 500, которую вводят пользователю как SFIOB, и, следовательно, учитывает только эту часть инсулина при прогнозировании уровней глюкозы в ближайшем будущем 510. При сравнении введения инсулина в ближайшем будущем 310, 410 и 510 от систем, показанных на Фиг. 3–5, введение инсулина после введения на этапе 510 более регламентировано и находится между уровнями, наблюдаемыми на этапе 310 (что, возможно, приведет к гипогликемическому событию) и этапе 410 (что, возможно, приведет к гипергликемическому событию).[0038] The current AP system 100 (FIG. 1) utilizes an MPC 150 (FIG. 2) programmed to account for SFIOB to prevent the significant increases and decreases in blood glucose that occur in the systems shown in FIG. 3 and 4 previously described. As shown in FIG. 5, the MPC 150 (FIG. 2) is programmed to classify only the portion of the
[0039] MPC 150 (Фиг. 2) определяет, какие данные были получены от других частей системы 100 (Фиг. 1), и какие предположения, если таковые имеются, необходимо выполнить, чтобы классифицировать часть инициированного пациентом инсулинового болюса как приписанную SFIOB. Как показано на блок–схеме 600, изображенной на Фиг. 6, инициированный пациентом болюс вводят на этапе 602. На этапе 604 алгоритм затем определяет, доступно ли значение BG – либо введенное пользователем вручную, либо автоматически переданное глюкометром по каналу 126 связи (Фиг. 1). После того как MPC 150 (Фиг. 2) определит, доступно ли значение BG, MPC затем определяет, был ли пользователем выведен CHO на этапе 608. Значение CHO соответствует оценке количества углеводов в пище, которую пользователь собирается принять или в настоящее время принимает.[0039] The MPC 150 (FIG. 2) determines what data has been received from other parts of the system 100 (FIG. 1) and what assumptions, if any, must be made in order to classify a portion of a patient-initiated insulin bolus as attributed to SFIOB. As shown in block diagram 600 of FIG. 6, a patient-initiated bolus is delivered at
[0040] Если значение BG доступно, тогда как количество углеводов недоступно, то количество инсулина, предназначенное для коррекции высокого уровня BG, или количество инсулина для коррекции BG, определяют на этапе 606 с использованием приведенной ниже формулы:[0040] If the BG value is available while the carbohydrate amount is not available, then the amount of insulin to correct the high BG level or the amount of insulin to correct the BG is determined in
(1) (one)
где «мин.» представляет собой минимальную функцию;where "min." is the minimum function;
«макс.» представляет собой максимальную функцию;"Max." is the maximum function;
«общее количество» представляет собой общий болюс; «целевое значение» представляет собой целевое значение глюкозы у пациента; и"total" is a total bolus; "target value" is the target glucose value for the patient; and
ISF представляет собой коэффициент чувствительности к инсулину пациента.The ISF is the patient's insulin sensitivity factor.
[0041] Если значение CHO предоставляется пользователем, тогда как значение BG недоступно, то количество инсулина, предназначенное для коррекции высокого уровня BG, рассчитывают на этапе 610 с использованием приведенной ниже формулы:[0041] If the CHO value is provided by the user while the BG value is not available, then the amount of insulin to correct the high BG level is calculated at 610 using the following formula:
(2) макс. (2) max.
где CR представляет собой соотношение углеводов у пользователя.where CR is the user's carb ratio.
[0042] При наличии как значения BG, так и значения CHO количество инсулина, предназначенное для коррекции, рассчитывают на этапе 612 с использованием следующей формулы:[0042] If both the BG value and the CHO value are present, the amount of insulin to correct is calculated in
(3) (3)
[0043] Является преимуществом, если количество инсулина, вводимое пользователю, несколько занижено, чтобы предотвратить гипогликемические события, вызванные инсулином. Например, при наличии двух или более способов расчета IOB способ, дающий большее количество, приведет к тому, что MPC 150 (Фиг. 2) обеспечит более прогноз более низкого уровня глюкозы в крови для точки A. В результате контроллер 110 (Фиг. 1) предложит более консервативную схемой введения инсулина или корректирующий компонент в ближайшем будущем (т. е. введение меньшего количества инсулина, чем может потребоваться).[0043] It is advantageous if the amount of insulin administered to the user is slightly lower to prevent insulin-induced hypoglycemic events. For example, if there are two or more IOB calculation methods, the method that gives the larger amount will cause the MPC 150 (FIG. 2) to provide a more predictive lower blood glucose for point A. As a result, the controller 110 (FIG. 1) suggest a more conservative insulin regimen or corrective component in the near future (i.e. administering less insulin than may be needed).
[0044] Если не было получено ни количество BG, ни количество CHO, значение CGM может быть заменено на этапе 614 для BG. Полученное корректирующее значение для SFIOB затем определяют с использованием следующего отношения:[0044] If neither the number of BGs nor the number of CHOs has been received, the CGM value may be replaced at
(4) (four)
[0045] Если данные CGM также недоступны, алгоритм возвращается к подходу 50%/50% и рассчитывает предполагаемую коррекцию с использованием следующего отношения (этап 616, показанный на Фиг. 6):[0045] If CGM data is also unavailable, the algorithm reverts to the 50%/50% approach and calculates an estimated correction using the following ratio (block 616 shown in FIG. 6):
(5) (5)
Следующие примеры приведены для демонстрации описанной методики:The following examples are provided to demonstrate the described methodology:
ПримерыExamples
Пример 1Example 1
[0046] Следующие значения заданы и сохранены в устройстве памяти (не показано) устройства 130 для введения лекарственного средства:[0046] The following values are set and stored in a memory device (not shown) of the drug administration device 130:
CR пользователя составляет 10 грамм на единицу инсулина;The user's CR is 10 grams per unit of insulin;
ISF пользователя составляет 50 мг/дл на единицу инсулина;The user's ISF is 50 mg/dL per unit of insulin;
Целевое значение уровня глюкозы в крови пользователя составляет 120 мг/дл; иThe user's blood glucose target is 120 mg/dL; and
Текущее значение PFIOB равно 0.The current value of PFIOB is 0.
[0047] В соответствии с этим примером пользователь не ввел значение уровня глюкозы в крови (BG), но предоставил оценку количества углеводов, полученных при приеме пищи как 20 г. MPC 150 (Фиг. 2) рассчитывает количество инсулина CHO следующим образом:[0047] According to this example, the user did not enter a blood glucose (BG) value, but provided an estimate of the amount of carbohydrate received from a meal as 20 g. The MPC 150 (FIG. 2) calculates the amount of CHO insulin as follows:
= 2 единицы инсулина = 2 units of insulin
[0048] Однако после этого пользователь вручную увеличивает дозу до 3 единиц инсулина. Контроллер 110 запрограммирован таким образом, что он считает, что пользователь оценит введенную им величину углеводов как можно более правильно. Таким образом, MPC 150 (Фиг. 2) может правильно отнести 2 единицы инсулина с учетом увеличения уровня глюкозы, которое ожидается после того, как пользователь потребляет 20 г углеводов. В этом случае алгоритм определяет корректирующий инсулин, который представляет собой разницу между общим количеством болюса и углеводным болюсом, рассчитанным контроллером на основании введенного пользователем количества углеводов.[0048] However, the user then manually increases the dose to 3 units of insulin. The
Коррекция: введенные 3 единицы – рассчитанные 2 единицы=1 единицаCorrection: entered 3 units - calculated 2 units = 1 unit
[0049] Таким образом, MPC 150 (Фиг. 2) классифицирует 1 (одну) единицу инсулина как корректирующий компонент для коррекции значения BG пользователя и 2 (две) единицы инсулина как пищевой компонент для приема пищи. Соответственно, только одна единица инсулина классифицируется как SFIOB на будущее и учитывается MPC 150 (Фиг. 2) при прогнозировании концентрации глюкозы для целей введения инсулина в ближайшем будущем или в период после введения. Этот результат можно сравнить со способами 1–3, которые были обсуждены ранее и примеры которых показаны на Фиг. 3–5. Как показано ниже, использование любого из предыдущих способов приводит к введению инсулина ниже оптимального или выше оптимального количества в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0049] Thus, MPC 150 (FIG. 2) classifies 1 (one) unit of insulin as a correction component for correcting the user's BG value and 2 (two) units of insulin as a food component for a meal. Accordingly, only one unit of insulin is classified as SFIOB for the future and is considered by the MPC 150 (FIG. 2) when predicting glucose concentration for insulin administration in the near future or in the post-administration period. This result can be compared with Methods 1-3 discussed earlier and examples of which are shown in FIG. 3–5. As shown below, the use of any of the previous methods leads to the introduction of insulin below the optimal or above the optimal amount in the near future compared to the claimed method.
Пример 2Example 2
[0050] Используя те же сохраненные параметры, что и в примере 1, пользователь снова оценивает, что потребление углеводов составляет 20 г. Как и в примере 1, контроллер 110 рассчитывает, что 2 (две) единицы инсулина являются инсулином CHO и должны быть введены пользователю для учета значения CHO. Однако в этом случае пользователь уменьшает болюс от 2 (двух) единиц до 1 (одной) единицы.[0050] Using the same stored parameters as in example 1, the user again estimates that the carbohydrate intake is 20 g. As in example 1, the
Коррекция: введенная 1 единица – рассчитанные 2 единицы = –1 единицаCorrection: entered 1 unit - calculated 2 units = -1 unit
[0051] Полученный болюс представляет собой отрицательное число, что означает, что никакая часть инсулина, подлежащего введению пользователю, не будет классифицирована MPC 150 (Фиг. 2) как коррекция, поскольку количество инсулина не может быть меньше нуля. Как показано ниже, только способ 1 относит то же количество единиц инсулина как SFIOB для целей прогнозирования MPC 150 (Фиг. 2) уровней глюкозы в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0051] The received bolus is a negative number, which means that no part of the insulin to be administered to the user will be classified by the MPC 150 (FIG. 2) as a correction, since the amount of insulin cannot be less than zero. As shown below, only method 1 assigns the same number of units of insulin as SFIOB for purposes of predicting MPC 150 (FIG. 2) glucose levels in the near future compared to the claimed method.
Пример 3Example 3
[0052] Используя ту же сохраненную информацию, что и в примерах 1 и 2, пользователь вводит в контроллер значение BG, составляющее 270 мг/дл, и не вводит значение CHO. MPC 150 (Фиг. 2) определяет корректирующий BG инсулин следующим образом:[0052] Using the same stored information as in Examples 1 and 2, the user enters a BG value of 270 mg/dL into the controller and does not enter a CHO value. The MPC 150 (FIG. 2) defines corrective BG insulin as follows:
единицы инсулина units of insulin
[0053] Затем пользователь вручную увеличивает общий болюс до 5 (пяти) единиц инсулина. MPC 150 (Фиг. 2) запрограммирован таким образом, что он считает, что пользователь правильно определил значение уровня глюкозы в крови, введенное в контроллер 110. Таким образом, MPC 150 (Фиг. 2) может правильно отнести 3 (три) единицы инсулина, которые являются корректирующим компонентом для коррекции повышенного уровня глюкозы в крови пользователя. В данном случае корректирующая величина представляет собой минимальную величину между общим болюсом (5 единиц) и корректирующим компонентом на основании введенного пользователем значения BG (3 единицы):[0053] The user then manually increases the total bolus to five (5) units of insulin. The MPC 150 (FIG. 2) is programmed to believe that the user has correctly determined the blood glucose value entered into the
Коррекция: мин.(общее количество 5 единиц, рассчитанные 3 единицы) = 3 единицыCorrection: min. (total 5 units, calculated 3 units) = 3 units
[0054] 2 (две) единицы инсулина не учитываются MPC 150 (Фиг. 2) на будущее, поскольку система считает, что пользователь увеличил общую дозу с целью возможного потребления углеводов и запланировал коррекцию только в соответствии со значением BG, введенным пользователем (или значением BG, переданным глюкометром беспроводным образом). Как показано ниже, использование любого из предыдущих способов приводит к введению инсулина ниже оптимального или выше оптимального количества в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0054] The 2 (two) units of insulin do not count towards the MPC 150 (FIG. 2) for the future because the system considers that the user has increased the total dose for the purpose of possible carbohydrate intake and has scheduled correction only in accordance with the BG value entered by the user (or the value BG transmitted wirelessly by the meter). As shown below, the use of any of the previous methods leads to the introduction of insulin below the optimal or above the optimal amount in the near future compared to the claimed method.
Пример 4:Example 4:
[0055] Используя ту же сохраненную информацию, что и в примерах 1–3, и то же значение BG, что и в примере 3, пользователь затем вручную уменьшает общий болюс, который должен быть введен, до 1 (одной) единицы инсулина. MPC 150 (Фиг. 2) запрограммирован таким образом, что он считает, что пользователь правильно определил значение уровня глюкозы в крови, введенное в контроллер 110. Однако, поскольку количество общего болюса представляет собой 1 (одну) единицу инсулина, MPC 150 (Фиг. 2) может классифицировать только 1 (одну) единицу как корректирующий компонент, а не рассчитанные 3 единицы коррекции, рассчитанные на основе значения BG, значения CF и целевого значения пользователя. В этом примере только способ 2 классифицирует то же количество единиц инсулина как коррекцию для целей прогнозирования MPC 150 (Фиг. 2) уровней глюкозы в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0055] Using the same stored information as in Examples 1-3 and the same BG value as in Example 3, the user then manually reduces the total bolus to be delivered to 1 (one) unit of insulin. The MPC 150 (FIG. 2) is programmed to believe that the user has correctly determined the blood glucose value entered into the
Пример 5Example 5
[0056] Используя ту же сохраненную информацию, что и в приведенных выше примерах, пользователь вводит значение BG, равное 170 мг/дл и значение углеводов, равное 20 г. MPC 150 (Фиг. 2) определяет корректирующий BG инсулин следующим образом:[0056] Using the same stored information as in the examples above, the user enters a BG value of 170 mg/dL and a carbohydrate value of 20 g. The MPC 150 (FIG. 2) determines the corrective BG insulin as follows:
– 0=1 единица инсулина – 0= 1 unit of insulin
[0057] MPC 150 (Фиг. 2) определяет количество инсулина CHO следующим образом:[0057] MPC 150 (Fig. 2) determines the amount of CHO insulin as follows:
= 2 единицы инсулина = 2 units of insulin
[0058] На основании приведенных выше расчетов общий инсулиновый болюс, определенный MPC 150 (Фиг. 2), составляет 3 (три) единицы. Однако в этом примере пользователь увеличивает количество общего болюса от 3 (трех) до 5 (пяти) единиц. MPC 150 (Фиг. 2) определяет корректирующий компонент как максимальное значение между коррекцией, рассчитанной на основе BG и CF, которое составляет 1 единицу, и разницу между общим инсулиновым болюсом (5 единиц) и рассчитанным количеством инсулина CHO (2 единицы), которая составляет 3 единицы. Эти 3 (три) единицы инсулина классифицируются как SFIOB, двигающиеся вперед на будущее, и учитываются, когда система прогнозирует концентрацию глюкозы для целей введения инсулина в период после введения. В этом примере ни один из способов не классифицирует то же количество единиц инсулина как коррекцию для целей прогнозирования MPC 150 уровней глюкозы в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0058] Based on the above calculations, the total insulin bolus determined by the MPC 150 (FIG. 2) is 3 (three) units. However, in this example, the user increases the total bolus amount from 3 (three) units to 5 (five) units. The MPC 150 (FIG. 2) defines the correction component as the maximum value between the correction calculated from BG and CF, which is 1 unit, and the difference between the total insulin bolus (5 units) and the calculated amount of CHO insulin (2 units), which is 3 units. These 3 (three) units of insulin are classified as SFIOBs moving forward into the future and are taken into account when the system predicts the glucose concentration for post-dose insulin administration purposes. In this example, neither method classifies the same number of units of insulin as a correction for purposes of predicting
Пример 6Example 6
[0059] Используя ту же сохраненную информацию, что и в приведенных выше примерах, пользователь вводит значение BG, равное 220 мг/дл и значение углеводов, равное 20 г. MPC 150 (Фиг. 2) определяет коррекцию BG следующим образом:[0059] Using the same stored information as in the examples above, the user enters a BG value of 220 mg/dL and a carbohydrate value of 20 g. MPC 150 (FIG. 2) determines the BG correction as follows:
– 0=2 единицы инсулина – 0= 2 units of insulin
[0060] MPC 150 (Фиг. 2) определяет количество инсулина CHO следующим образом:[0060] The MPC 150 (FIG. 2) quantifies CHO insulin as follows:
= 2 единицы инсулина = 2 units of insulin
[0061] На основании приведенных выше расчетов общий инсулиновый болюс, определенный MPC 150 (Фиг. 2), составляет 4 (четыре) единицы. В этом примере пользователь снижает количество болюса от 4 (четырех) единиц до 3 (трех) единиц. Поскольку пользователь ввел значение BG, алгоритм предполагает, что это значение BG является точным, и классифицирует 2 (две) единицы как корректирующий компонент на будущее, и это значение учитывается, когда система прогнозирует концентрацию глюкозы для целей введения инсулина в течение периода после введения. Как показано ниже, использование любого из предыдущих способов приводит к введению инсулина ниже оптимального или выше оптимального количества в ближайшем будущем по сравнению с заявленным способом.[0061] Based on the above calculations, the total insulin bolus determined by the MPC 150 (FIG. 2) is 4 (four) units. In this example, the user reduces the bolus amount from 4 (four) units to 3 (three) units. Because the user has entered a BG value, the algorithm assumes that this BG value is accurate and classifies 2 (two) units as a correction component for the future, and this value is taken into account when the system predicts the glucose concentration for insulin administration targets during the post-dose period. As shown below, the use of any of the previous methods leads to the introduction of insulin below the optimal or above the optimal amount in the near future compared to the claimed method.
[0062] Дополнительные варианты осуществления включают в себя любой из вариантов осуществления, описанных выше и описанных во всех приложениях и других материалах, представленных в настоящем документе, где один или более из их компонентов, функциональных возможностей или структур взаимозаменяются, заменяются или дополняются одним или более компонентами, функциональными возможностями или структурами другого варианта осуществления, описанного выше.[0062] Additional embodiments include any of the embodiments described above and described in all applications and other materials presented herein, where one or more of their components, functionality, or structures are interchanged, replaced, or supplemented by one or more components, functionality, or structures of another embodiment described above.
[0063] Следует понимать, что специалистам в данной области будут очевидны различные изменения и модификации вариантов осуществления, описанных в настоящем документе. Такие изменения и модификации могут быть внесены без отступления от сущности и объема настоящего описания и без уменьшения его предполагаемых преимуществ. Таким образом, предполагается, что такие изменения и модификации охватываются прилагаемой формулой изобретения.[0063] It should be understood that various changes and modifications to the embodiments described herein will be apparent to those skilled in the art. Such changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the present disclosure and without diminishing its intended benefits. Thus, such changes and modifications are intended to be covered by the appended claims.
Claims (71)
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/481,514 | 2017-04-07 | ||
US15/481,514 US10729849B2 (en) | 2017-04-07 | 2017-04-07 | Insulin-on-board accounting in an artificial pancreas system |
PCT/US2018/026206 WO2018187539A1 (en) | 2017-04-07 | 2018-04-05 | Insulin-on-board accounting in an artificial pancreas system |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2019135371A3 RU2019135371A3 (en) | 2021-05-07 |
RU2019135371A RU2019135371A (en) | 2021-05-07 |
RU2778069C2 true RU2778069C2 (en) | 2022-08-15 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2368312C2 (en) * | 2007-08-28 | 2009-09-27 | Владимир Дмитриевич Чувашов | Method of monitoring insulin therapy of diabetes |
US20120232520A1 (en) * | 2011-03-10 | 2012-09-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Multi-Function Analyte Monitor Device and Methods of Use |
US20160317743A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Operating an Infusion Pump System |
RU2015113449A (en) * | 2012-09-12 | 2016-11-10 | Лайфскен, Инк. | METHOD AND SYSTEM FOR INDICATING THE GLYCEMIC INFLUENCES OF THE INSULIN INFUSION PUMP TEAMS |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2368312C2 (en) * | 2007-08-28 | 2009-09-27 | Владимир Дмитриевич Чувашов | Method of monitoring insulin therapy of diabetes |
US20120232520A1 (en) * | 2011-03-10 | 2012-09-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Multi-Function Analyte Monitor Device and Methods of Use |
RU2015113449A (en) * | 2012-09-12 | 2016-11-10 | Лайфскен, Инк. | METHOD AND SYSTEM FOR INDICATING THE GLYCEMIC INFLUENCES OF THE INSULIN INFUSION PUMP TEAMS |
US20160317743A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Operating an Infusion Pump System |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
РЕДЬКИН Ю.А. "Основные принципы помповой инсулинотерапии при сахарном диабете" РМЖ 2015, no.8, с.446-450. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3606584B1 (en) | Insulin-on-board accounting in an artificial pancreas system | |
CN110913930B (en) | Diabetes management system with automatic basal and manual bolus insulin control | |
CN113101448B (en) | System for adjusting insulin delivery rate | |
US10188796B2 (en) | Method and system for management of diabetes with a glucose monitor and infusion pump to provide feedback on bolus dosing | |
US9795737B2 (en) | Method and system for closed-loop control of an artificial pancreas | |
JP6312696B2 (en) | Method and system for closed loop controller adjustment of an artificial pancreas | |
TWI671094B (en) | System for controlling a tuning factor due to sensor replacement for closed-loop controller in an artificial pancreas | |
RU2641976C2 (en) | Method and system for processing of manual bolus dosing or introduction according to food intake in feedback controllers | |
RU2778069C2 (en) | Accounting for residual amount of active insulin in artificial pancreas system |