(57)【要約】  方法は、ポータブル薬物送達デバイス（１０４）で、患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するステップ（３０６）を含む。本方法は、単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、ポータブル薬物送達デバイスで患者への薬物の送達を制御するステップ（３０８〜３１４）も含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、測定値、および患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、患者の特徴を予測するステップ（３０８）を含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ（３１０）も含む。さらに、ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測される場合、患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ（３１２）、および決定された量の薬物を患者に送達するステップ（３１４）を含む。【選択図】図１
2013537062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポータブル薬物送達(medication delivery)デバイス（１０４）で、患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するステップ（３０６）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記ポータブル薬物送達デバイスで前記患者への薬物の送達を制御するステップ（３０８〜３１４）と
を含む方法であって、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ（３０８）、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ（３１０）、ならびに
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ（３１２）、および前記決定された量の薬物を前記患者に送達するステップ（３１４）を含む、方法。
【請求項２】
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の単入力が前記センサからの前記測定値を含み、
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の単出力が、前記薬物を前記患者に送達するポンプ（１１４）を制御するための制御信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルが、複数の患者からのデータに関連付けられる一般的なモデルを含み、
前記一般的モデルを、個々の患者に関連付けられる患者特有のモデルで置換するステップ（３２０）と、
前記患者特有のモデルを使用して前記患者への薬物の前記送達を制御するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記患者に送達すべき薬物の前記量を決定するステップが、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外に出ないようにするために必要な薬物の前記量を最小限に抑えるステップと、
前記患者に送達される薬物の前記量についての１つまたは複数の制約を実施するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の性能比(performance ratio)を定義する入力を、前記患者から受信するステップ（３１６）をさらに含み、
前記性能比が、前記センサからの前記測定値における変化に前記モデル予測制御技法が反応する速度を定義する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するように構成された少なくとも１つのインターフェース（１２０）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記患者への薬物の送達を制御するように構成されたコントローラ（１１６）とを備える装置であって、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ、ならびに、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ、および前記決定された量の薬物の前記患者への送達を開始するステップを含む、装置。
【請求項７】
前記コントローラが、さらに
前記患者に送達される薬物の前記量についての１つまたは複数の制約を実施するステップと、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外に出ないようにするために必要な薬物の前記量を最小限に抑えるステップとによって、前記患者への薬物の前記送達を制御するように構成される、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記コントローラがさらに、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の性能比を定義する入力を、前記患者から受信するように構成され、
前記性能比が、前記センサからの前記測定値における変化に前記モデル予測制御技法が反応する速度を定義する、請求項６に記載の装置。
【請求項９】
前記センサからの前記測定値が前記患者の血糖値を含み、
前記コントローラが、前記患者へのインスリンの送達を制御するように構成される、請求項６に記載の装置。
【請求項１０】
コンピュータプログラムを組み込むコンピュータ可読メディアであって、前記コンピュータプログラムが、
ポータブル薬物送達デバイス（１０４）で、患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するステップ（３０６）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記ポータブル薬物送達デバイスで前記患者への薬物の送達を制御するステップ（３０８〜３１４）とを行うためのコンピュータ可読プログラムコードを備え、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ（３０８）、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ（３１０）、ならびに、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ（３１２）、および前記決定された量の薬物を前記患者に送達するステップ（３１４）を含む、コンピュータ可読メディア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]本開示は、概して、薬物送達システムに関する。より詳細には、本開示は単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御を使用する薬物送達のための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]患者に薬物を供給するために、様々な薬物送達デバイスが使用されている。たとえば、１型糖尿病患者にインスリンを送達するために、インスリンポンプが使用されうる。多くのインスリンポンプは開ループ制御を使用しており、つまり一般的には、患者の実際の状態のフィードバックなしに、固定された設定値に基づいてポンプが薬物を送達する。しかし、医療技術が進歩するにつれて、新しくより正確なセンサが、利用可能である患者情報を改良し続けている。センサの中には、糖尿病患者における血糖値の持続的測定値を提供する持続的血糖モニタリング（ＣＧＭ）センサなどのリアルタイムのデータを提供できるものもある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
[0003]本開示は、単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御を使用する薬物送達のための装置および方法を提供する。
[0004]第１実施形態では、方法は、ポータブル薬物送達デバイスで、患者に関連付けられるセンサから測定値を受信するステップを含む。本方法は、単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、ポータブル薬物送達デバイスで患者への薬物の送達を制御するステップも含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、測定値、および患者に関連付けられるモデルを使用して、患者の特徴を予測するステップを含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップも含む。さらに、ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測される場合、患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ、および決定された量の薬物を患者に送達するステップを含む。
【０００４】
[0005]第２実施形態では、装置は、患者に関連付けられるセンサから測定値を受信するように構成された少なくとも１つのインターフェースを含む。本装置は、単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して患者への薬物の送達を制御するように構成されたコントローラも含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、測定値、および患者に関連付けられるモデルを使用して、患者の特徴を予測するステップを含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップも含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測される場合、患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ、および決定された量の薬物の患者への送達を開始するステップをさらに含む。
【０００５】
[0006]第３実施形態では、コンピュータ可読メディアはコンピュータプログラムを組み込む。本コンピュータプログラムは、ポータブル薬物送達デバイスで、患者に関連付けられるセンサから測定値を受信するためのコンピュータ可読プログラムコードを含む。コンピュータプログラムは、単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、ポータブル薬物送達デバイスで患者への薬物の送達を制御するためのコンピュータ可読プログラムコードも含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、測定値、および患者に関連付けられるモデルを使用して、患者の特徴を予測するステップを含む。ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップも含む。さらに、ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、患者の特徴が所望の範囲外であると予測される場合、患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ、および決定された量の薬物を患者に送達するステップを含む。
【０００６】
[0007]他の技術的特徴は、以下の図面、記述、および特許請求の範囲から当業者には容易に明らかであろう。
[0008]本開示をより完全に理解するために、以下の記述を添付の図面とともに参照する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】[0009]本開示による単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御を使用する、例示的な薬物送達システムの図である。
【図２】[0010]本開示による薬物送達システムのための、例示的なＳＩＳＯモデル予測制御スキームの図である。
【図３】[0011]本開示によるＳＩＳＯモデル予測制御を使用する薬物送達のための例示的方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[0012]以下で説明する図１〜３、および本明細書において本発明の原理を記述するために使用される様々な実施形態は例示のためのものに過ぎず、決して本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。当業者は、本発明の原理は任意のタイプの適切に構成されたデバイスまたはシステムに実装されうることが理解できるであろう。
【０００９】
[0013]図１は、本開示による単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御を使用する、例示的な薬物送達システム１００を示している。この例示的実施形態では、システム１００は患者モニタ１０２および薬物送達ユニット１０４を含む。患者モニタ１０２は、患者１０６によって身に着けられるか、患者１０６の体内に埋め込まれるか、あるいは患者１０６に関連付けられる。患者モニタ１０２は、患者１０６の１つまたは複数の特徴を測定できる。たとえば、患者モニタ１０２は、糖尿病患者１０６の血糖値を測定できる。患者モニタ１０２は、血圧、脈拍数、または血液中の酸素含量などの、患者１０６の他の任意の身体的特徴を検出または測定できる。患者モニタ１０２は、検出または測定動作を、継続的に、ほぼ継続的に、または任意の適切な間隔で断続的に実行できる。
【００１０】
[0014]図示されるように、患者モニタ１０２は、無線信号を使用して薬物送達ユニット１０４と通信する。患者モニタ１０２と薬物送達ユニット１０４との間で測定値または他のデータを転送するために、任意の適切な有線または無線信号が使用されうる。たとえば、患者モニタ１０２は、無線周波数（ＲＦ）信号または有線リンクを使用して薬物送達ユニット１０４と通信できる。
【００１１】
[0015]患者モニタ１０２は、患者１０６の任意の身体的特徴を検出または測定するための任意の適切な構造を含む。患者モニタ１０２は、たとえば、無線トランスミッタを有する持続的血糖モニタリング（ＣＧＭ）センサを表すことができる。
【００１２】
[0016]薬物送達ユニット１０４は、送達チューブ１０８を通じて１つまたは複数の薬物を患者１０６に送達する。たとえば、薬物送達ユニット１０４は患者１０６が身に着けることができ、送達チューブ１０８の一部は患者１０６の皮下に埋め込むことができる。薬物送達ユニット１０４は、患者モニタ１０２からのデータを使用して、患者１０６への薬物の供給を制御する。このようにして、薬物送達ユニット１０４は薬物送達の閉ループ制御をサポートする。
【００１３】
[0017]この例では、薬物送達ユニット１０４は、ディスプレイ１１０および１つまたは複数のコントロール１１２を含む。ディスプレイ１１０は、患者１０６または他の人に、患者モニタ１０２からの現在の測定値、あるいは任意の警告または検出された問題などの様々な情報を提示する。ディスプレイ１１０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイなどの、情報をユーザに提示するための任意の適切な構造を含む。コントロール１１２によって、ユーザは、薬物送達の調整、または薬物送達ユニット１０４のプログラミングなどの、一定の機能を呼び出すことができるようになる。それぞれのコントロール１１２は、ユーザ入力を受信するための任意の適切な構造を含む。別々に図示されているが、ディスプレイ１１０およびコントロール１１２は、タッチセンサ式ディスプレイ１１０が１つまたは複数のソフトコントロール１１２を表示する場合などに統合されうる。
【００１４】
[0018]薬物送達ユニット１０４は、薬物容器およびポンプ１１４も含む。容器およびポンプ１１４は、１つおよび複数の薬物を格納して、制御された量の薬物を患者１０６に投与する。容器およびポンプ１１４は、薬物を格納して患者に送達するための任意の適切な構造を含む。
【００１５】
[0019]薬物送達ユニット１０４は、デバイスコントローラ１１６、メモリ１１８、および少なくとも１つのインターフェース１２０をさらに含む。デバイスコントローラ１１６は、薬物送達ユニット１０４の動作全体を制御する。たとえば、デバイスコントローラ１１６は、患者モニタ１０２から測定値を受信して、モデル予測制御を使用して患者１０６に投与すべき薬物の量を推定して、決定された量の薬物を容器およびポンプ１１４に投与させることができる。デバイスコントローラ１１６は、所与の時間内に上限を超える量の薬物が患者１０６に送達されないことを保証することなどによって、様々な制約を実装することもできる。デバイスコントローラ１１６は、薬物送達デバイスの動作を制御するための任意の適切な構造を含む。特定の例として、デバイスコントローラ１１６は、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、デジタル信号プロセッサ、あるいは他の処理デバイスまたは制御デバイスを表しうる。
【００１６】
[0020]メモリ１１８は、薬物送達ユニット１０４によって使用、生成、または収集される情報を格納する。たとえば、メモリ１１８は、患者モニタ１０２から取得した患者の身体的特徴の測定値、または投与された薬物の量などの、履歴データを格納できる。メモリ１１８は、薬物が患者１０６にどのように影響するかを予測するために使用される１つまたは複数のモデルも格納でき、これは、患者１０６に与えるべき薬物（もしあれば）の量を決定するためにデバイスコントローラ１１６によって使用されうる。メモリ１１８は、デバイスコントローラ１１６によって実行される命令をさらに格納できる。メモリ１１８は、他の任意の情報または追加の情報を格納できる。メモリ１１８は、任意の適切な揮発性および／または不揮発性記憶装置、ならびに１つまたは複数の検索デバイスを含む。
【００１７】
[0021]少なくとも１つのインターフェース１２０は、薬物送達ユニット１０４と外部デバイスまたはシステムとの間の通信を容易にする。たとえば、インターフェース１２０は、患者モニタ１０２から無線でデータを受信できる。同じまたは異なるインターフェース１２０は、薬物送達ユニット１０４の動作を追跡でき、または薬物送達ユニット１０４をプログラムできる、外部のモニタリングアプリケーションまたは制御アプリケーションにデータを送信すること、およびそこからデータを受信することができる。少なくとも１つのインターフェース１２０は、無線トランシーバまたは有線ネットワーク接続などの１つまたは複数の外部デバイスまたはシステムとの通信を容易にするための、任意の適切な構造を含む。
【００１８】
[0022]薬物送達の閉ループ制御は、非常に望ましい場合が多い。たとえば、１型糖尿病の患者１０６では、患者モニタ１０２によって継続的または半継続的に血糖値を監視でき、また測定された血糖値は薬物送達ユニット１０４によるインスリン送達を制御するために使用されうる。しかし、患者１０６のポータブル薬物デバイスに閉ループ制御を実装することは簡単なことではない。とりわけ、次の２つの問題は、薬物送達の閉ループ制御に影響を与える。第１に、血糖およびインスリンが体内でどのように相互作用するかなど、薬物が人体とどのように相互作用および影響するかという力学は、非常に複雑な場合がある。処理の不感時間、１人の人間の体内の変動、および異なる人間の身体にわたる変動により、閉ループ制御は非常に困難になる。第２に、計算効率がしばしば困難である。医療問題に適用される制御アルゴリズムは、しばしば患者が身に着けることができる小型ポータブルデバイス内で実行しなければならない。これにより、たとえば、医療アプリケーションにおける一般的な産業用処理制御アルゴリズムの使用が妨げられることがしばしばある。これは、一般的な産業用処理制御アルゴリズムはしばしば計算集約型であり、実行するために強力な処理コンポーネントを必要とするからである。特定の例として、比例・積分・微分（ＰＩＤ）制御アルゴリズムは一般的に医療アプリケーションの複雑な力学を管理するのが困難であり、多変数モデル予測制御アルゴリズムは一般的に医療アプリケーションにとって過度に計算集約型である。
【００１９】
[0023]本開示によれば、薬物送達ユニット１０４（たとえばデバイスコントローラ１１６内の）は、単入力単出力、すなわち「ＳＩＳＯ」モデル予測制御技法を実装する。この制御技法は、薬物送達の複雑な制御力学に対処して、かつ制御問題の計算効率に対応する。デバイスコントローラ１１６によって実行される制御アルゴリズムは、複雑な力学に対応でき、その上計算上非常に効率的である。また、制御アルゴリズムは、患者、および薬物送達ユニット１０４をサポートしなければならない医療スタッフの双方にとって、薬物送達ユニット１０４の使いやすさ、およびメンテナンスのしやすさを改良できる。
【００２０】
[0024]ＳＩＳＯモデル予測制御アルゴリズムは、任意の適切な方法で実装されうる。たとえば、上述のように、制御アルゴリズムはデバイスコントローラ１１６内にプログラムされうる。あるいは、制御アルゴリズムは、薬物送達ユニット１０４に結合、搭載、または関連付けられた、小型の補助器具を使用して実装されうる。任意の適切なＳＩＳＯモデル予測制御技法は、薬物送達ユニット１０４において使用されうる。例示的な技法は、米国特許第５，３５１，１８４号、米国特許第５，５７２，４２０号、および米国特許第６，５４２，７８２号に開示されている（これらの特許は全て、参照により本明細書に組み込む）。
【００２１】
[0025]ＳＩＳＯモデル予測制御技法の使用により、様々な利点を提供できる。計算集約型にならずに処理の複雑さに対応することに加えて、ＳＩＳＯモデル予測制御技法は、薬物送達を安定させることに役立つ。すなわち、ＳＩＳＯモデル予測制御の使用は、薬物の使用を減らすか最小限にしながら、患者の身体的特徴を安定させることに役立つ。さらに、薬物送達ユニット１０４をプログラムして設定する方がより簡単であろう。患者１０６にとって必要な制約を設定でき、制御アルゴリズムによって使用されるモデルを選択または定義でき、薬物送達ユニット１０４がそのモデルおよび制約を使用して動作できる。これにより、誤りを減らして、患者、ならびに患者をサポートおよび看護する医療スタッフにとって起動処理をより容易にすることができる。その上、適切な制御のために基準軌道は必要ないので、医療スタッフ（通常は産業用処理制御において訓練されていない）にとって設定およびメンテナンスの必要性をさらに減らすことができる。
【００２２】
[0026]さらに、薬物送達ユニット１０４の全体的な使用を単純化できる。たとえば、制御アルゴリズムによって、入力における変化に制御アルゴリズムが反応する「速度」を表す性能比を調整できるようになる。より低い性能比は、センサ測定値における変化に制御アルゴリズムがより遅く反応することを意味し、より高い性能比は、制御アルゴリズムがセンサ測定値における変化により迅速に反応することを意味する。これにより、反応時間を速くする、または遅くするための「ワンノブ（ｏｎｅ−ｋｎｏｂ）」チューニング機能を患者１０６に与えることができ、単一の数値を調整できるので、制御チューニングを非常に簡単にすることができる。
【００２３】
[0027]図１はＳＩＳＯモデル予測制御を使用する薬物送達システム１００の一例を示しているが、図１に様々な変更が行われてよい。たとえば、システム１００は任意の数のそれぞれのコンポーネントを含むことができる。また、図１の様々なコンポーネントは、結合、細分化、または省略されてよく、特定のニーズに従ってさらなるコンポーネントが追加されてもよい。さらに、様々なコンポーネントの配置は例示的なものにすぎない。
【００２４】
[0028]図２は、本開示による薬物送達システムのための、例示的なＳＩＳＯモデル予測制御スキーム２００を示している。この制御スキーム２００では、デバイスコントローラ１１６は、１つまたは複数の薬物を与えることによって、患者１０６の身体的特徴、またはより一般的には、一般的な患者の身体的特徴がどのように変化するかを定義するモデル関係２０２を含む。たとえば、モデル関係２０２は、インスリンまたは他の薬物の有無によって、患者１０６の血糖値または他の特徴がどのように変化しうるかを定義できる。モデル関係２０２は、個々の患者１０６に特有でもよく、患者１０６のグループに有効でもよい。
【００２５】
[0029]ＳＩＳＯモデル予測制御スキーム２００は以下のように動作できる。デバイスコントローラ１１６が、患者の身体的特徴のセンサ測定値２０４を患者モニタ１０２から受信する。デバイスコントローラ１１６は、モデル関係２０２およびセンサ測定値２０４を使用して、将来患者の身体的特徴がどのように変化しうるか、および、その変化によって身体的特徴が所望の範囲２０６（単一の値のみを含む場合がある）外に出るかどうかを推定する。患者の身体的特徴が、所望の範囲２０６外に出ると推定される場合、デバイスコントローラ１１６はモデル関係２０２を使用して、患者の実際の、または推定される身体的特徴を所望の範囲２０６内に戻すために患者１０６に送達すべき薬物の量を推定できる。事実上、制御アルゴリズムは、患者の身体的特徴を指定された範囲２０６内に維持するために、識別されたモデル関係２０２の力学を使用して最適制御の動きを計算するために、患者の身体的特徴の測定値を使用する。アルゴリズムは、モデル予測結果を使用して、出力の動きを最小限に抑えるためのソリューションを最適化する。これは、たとえば、米国特許第５，３５１，１８４号に記載されている範囲制御を使用することによって実現しうる。したがって、アルゴリズムは、患者の１つまたは複数の特徴が所望の範囲外に出ないようにするために必要な薬物の量を最小限に抑えることができる。アルゴリズムは、任意の一時点、または任意の時間わたって投与されうる薬物の量の上限などの、任意の制約に従うことも保証する。
【００２６】
[0030]特定の例として、デバイスコントローラ１１６は、患者の血糖値の測定値２０４を受信でき、モデル関係２０２を使用して患者１０６または一般的な患者がインスリンにどのように反応するかを推定できる。デバイスコントローラ１１６は、実際の測定値が血糖値の所望の範囲２０６外であるかどうかを決定できる。デバイスコントローラ１１６は、モデル関係２０４および実際の測定値を使用して、ある時間枠（ｗｉｎｄｏｗ  ｏｆ  ｔｉｍｅ）内に患者の血糖値が所望の範囲２０６外に出るかどうかを予測することもできる。患者の実際の血糖値、または推定された血糖値が所望の範囲２０６外である場合、デバイスコントローラ１１６はモデル関係２０２を使用して、患者の実際の血糖値、または推定された血糖値を所望の範囲２０６内に戻すために与えるべきインスリンの量を決定する。次いで、デバイスコントローラ１１６は、薬物容器およびポンプ１１４に所望の量の薬物を患者１０６に送達させる。患者の血糖値が既に所望の範囲２０６内であり、所望の範囲２０６を出ないと予測される場合、デバイスコントローラ１１６は薬物を患者１０６に与えないことを選択できる。デバイスコントローラ１１６は、１時間あたり、または１日あたりの最大インスリン使用量などの任意の制約に従うことも保証できる。
【００２７】
[0031]この例では、１つまたは複数の外乱２０８が薬物送達の制御に影響を及ぼす場合がある。ここでは、外乱２０８はモデル不一致および１つまたは複数の測定されない変数を含む。モデル不一致は、モデル関係２０２が患者１０６の実際の挙動を正確にモデル化しないことである。モデル不一致は様々な要因によって生じる場合がある。たとえば、設計されたモデルは、患者の身体が薬物にどのように反応するか正確に予測できない場合がある。モデル不一致は、患者の体調の変化のために正確なモデルが不正確になった場合などに、時間の経過とともに発生、または悪化する場合がある。測定されない変数は、患者の制御された特徴（たとえば血糖値）に影響するが、モデル関係２０２によって説明されない、１つまたは複数の変数を表す。その結果、測定されない変数における変化が薬物への患者の反応に影響を及ぼす場合があるが、デバイスコントローラ１１６によって予測できない。
【００２８】
[0032]いくつかの実施形態では、たとえば、シミュレーションおよび複数の患者からの測定データに基づいて、一般的なモデル関係２０２を生成することが可能である。一部または多くの患者にとって、一般的なモデル関係２０２は適切であり、外乱２０８は軽微であってよいので、それらの患者への薬物の送達を干渉しない。他の実施形態では、個々の患者１０６のために患者特有のモデル関係２０２が使用されうる。患者特有のモデル関係２０２は、特定の患者の身体が薬物にどのように反応するかをモデル化できる。さらに他の実施形態では、手法の組合せが使用されうる。たとえば、患者１０６についてしばらくの間は一般的なモデル関係２０２を使用して、外乱２０８が患者への薬物の送達に干渉する場合、後により患者特有のモデル関係２０２を使用できる。患者特有のモデル関係２０２は、一般的なモデル関係２０２の使用中に収集されたデータを使用して生成されうる。
【００２９】
[0033]患者特有のモデルは、患者モニタ１０２によって生成されて、薬物送達ユニット１０４によって収集された測定データなどの、特定の患者１０６についての測定データに基づいて生成されうる。一般的なモデル２１２をチューニングするために１つまたは複数の患者パラメータ２１０を使用することによって、患者特有のモデルも生成されうる。患者パラメータ２１０は、年齢、身長、体重、体格指数、または体調などの、患者１０６に関連する任意のパラメータを含みうる。患者パラメータ２１０は、平均血糖値などの、患者の薬物治療に関連する任意のパラメータも含みうる。次いで、一般的なモデル２１２は、患者パラメータ２１０を使用してチューニングして、個々の患者１０６により特有であるモデル関係２０２を生成することができる。他の任意の適切な技法を使用して、一般的な、患者特有の、または他のモデル関係２０２を生成できる点に留意されたい。
【００３０】
[0034]このように、患者１０６で使用することに適したモデル関係２０２が識別されうる。モデル関係２０２は単入力（患者モニタ１０２からの測定値２０４）で使用されて、単出力（ポンプ１１４への制御信号２１４）を生成する。制御アルゴリズムを実装するために使用される論理は計算効率が高いので、ポータブルデバイスでの使用に適している。制御アルゴリズムを実装するために使用される論理は、モデル関係２０２を使用して薬物送達の制御に影響を及ぼす場合がある人体の複雑性の多くも受け入れることができる。
【００３１】
[0035]薬物送達ユニット１０４にプログラムされた、あるいはそれによって使用される制約は、制御論理の動作を制限するために使用されうる点に留意されたい。たとえば、制約は、薬物送達ユニット１０４の制御論理によって送達される薬物を制限できる。制約は、患者モニタ１０２との通信ができなくなり、センサ測定値２０４が利用できない場合など、制御論理を使用できない場合にも使用されうる。この場合、制約は、患者モニタ１０２との通信が復旧するまで薬物の送達を制御するために使用されうる。
【００３２】
[0036]図２は薬物送達システムのＳＩＳＯモデル予測制御スキーム２００の一例を示しているが、図２に様々な変更が行われてよい。たとえば、モデル関係２０２は、デバイスコントローラ１１６または薬物送達ユニット１０４の内部または外部に関わらず、任意の適切な方法で生成されうる。特定の例として、患者パラメータ２１０の供給、および一般的なモデル２１２のチューニングは、デバイスコントローラ１１６または薬物送達ユニット１０４内で生じる場合がある。患者パラメータ２１０の供給、および一般的モデル２１２のチューニングは、デバイスコントローラ１１６および薬物送達ユニット１０４の外でも生じる場合があり、結果として得られるモデル関係２０２は薬物送達ユニット１０４にダウンロードされるか、そこに提供される。
【００３３】
[0037]図３は、本開示によるＳＩＳＯモデル予測制御を使用する薬物送達のための例示的方法３００を示している。図３に示されるように、ステップ３０２で、薬物送達ユニットによってモデルが取得される。これは、たとえば、一般的または患者特有のモデル関係２０２を、メモリ１１８に格納するために薬物送達ユニット１０４のデバイスコントローラ１１６に提供するステップを含みうる。これは、デバイスコントローラ１１６、または薬物送達ユニット１０４内でモデル関係２０２を生成する他のコンポーネントも含みうる。
【００３４】
[0038]ステップ３０４で、患者についてのセンサ測定値が生成され、ステップ３０６で、薬物送達ユニット１０４でセンサ測定値が受信される。これは、たとえば、血糖値または他のセンサ測定値を生成して、その測定値を無線で薬物送達ユニット１０４に送信する患者モニタ１０２を含みうる。
【００３５】
[0039]ステップ３０８で、薬物送達ユニットは、センサ測定値および少なくとも１つのモデルを使用して、患者の１つまたは複数の特徴を予測する。これは、たとえば、モデル関係２０２を使用して、過去のセンサ測定値に基づいて指定された期間に患者の血糖値がどのように変化するかを推定する、薬物送達ユニット１０４内のデバイスコントローラ１１６を含みうる。ステップ３１０で、薬物送達ユニットは、任意の予測された特徴が所望の範囲外にあるかどうかを決定する。これは、たとえば、患者の血糖値が最大しきい値を超える、または最小しきい値を下回ると予測されるかどうかを決定するデバイスコントローラ１１６を含みうる。患者の血糖値が最大しきい値を超える、または最小しきい値を下回ると予測されない場合、方法３００はステップ３０４に戻って患者の監視を続ける。
【００３６】
[0040]薬物送達ユニットが患者の特徴が所望の範囲外に出ると予測されると決定すると、ステップ３１２で薬物送達ユニットが患者に送達すべき少なくとも１つの薬物の量を決定して、ステップ３１４で決定された量の薬物が送達される。これは、たとえば、デバイスコントローラ１１６がモデル関係２０２を使用して、患者の監視された特徴を範囲内に戻すために患者１０６に供給するべき薬物の量（および任意選択で薬物の種類）を決定するステップを含みうる。これは、デバイスコントローラ１１６がポンプ１１４に、決定された量の薬物を患者１０６に提供させるステップも含みうる。
【００３７】
[0041]方法３００の間の任意の時点に様々なオプションのステップが生じる場合もある。たとえば、ステップ３１６で、情報がユーザ（患者など）から受信されて、薬物送達の制御を調整するために使用されうる。これは、たとえば、患者１０６がデバイスコントローラ１１６によって実行される制御アルゴリズムの性能比を調整するステップを含みうる。また、ステップ３１８で、薬物送達ユニットによって使用される現在のモデルが許容できるかどうかの決定が行われうる。これは、たとえば、デバイスコントローラ１１６が、患者１０６の予測された特徴が患者１０６の実際の特徴とどの程度一致するかを追跡するステップを含みうる。モデルが許容されない場合、ステップ３２０で新しいモデルが取得されうる。新しいモデルは薬物送達ユニット１０４の内部で生成されてもよく、外部ソースから受信されてもよい。
【００３８】
[0042]図３はＳＩＳＯモデル予測制御を使用する薬物送達の方法３００の一例を示しているが、図３に様々な変更が行われてよい。たとえば、一連のステップとして示されているが、図３における様々なステップは、重複してもよく、並行して生じてもよく、異なる順序で生じてもよく、任意の回数生じてもよい。
【００３９】
[0043]いくつかの実施形態では、コンピュータ可読プログラムコードから形成される、およびコンピュータ可読メディアに組み込まれるコンピュータプログラムによって、上述の様々な機能が実装またはサポートされうる。「コンピュータ可読プログラムコード」という語句は、ソースコード、オブジェクトコード、および実行可能コードを含めた任意のタイプのコンピュータコードを含む。「コンピュータ可読メディア」という語句は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、または他の任意のタイプのメモリなどの、コンピュータによってアクセスされうる任意のタイプのメディアを含む。
【００４０】
[0044]本特許明細書を通じて使用される特定の単語および語句の定義を説明することは有利な場合がある。「結合する（ｃｏｕｐｌｅ）」という用語、およびその派生語は、要素が相互に物理的に接触しているかどうかに関わらず、２つ以上の要素間の任意の直接通信または間接通信を指す。「送信する（ｔｒａｎｓｍｉｔ）」、「受信する（ｒｅｃｅｉｖｅ）」、および「通信する（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ）」という用語、ならびにそれらの派生語は、直接通信および間接通信の両方を包含する。「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、および「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、ならびにそれらの派生語は、制限なく含めることを意味する。「または（ｏｒ）」という用語は包括的であり、「および／または」を意味する。「に関連付けられる（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ）」、および「それに関連付けられる（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｔｈｅｒｅｗｉｔｈ）」、ならびにそれらの派生語は、含むこと、その中に含まれること、相互接続すること、包含すること、その中に包含されること、接続する、または接続していること、結合する、または結合していること、通信可能であること、協働すること、交互配置すること、並置すること、近接していること、結合する、または結合していること、有すること、性質を有すること、関係を有する、または関係がある事、あるいは同様のことを意味しうる。
【００４１】
[0045]本開示は特定の実施形態および一般的に関連する方法を記述したが、これらの実施形態および方法の変更および置換は当業者には明らかであろう。したがって、例示的実施形態の上記の説明は、本開示を定義または限定するものではない。以下の特許請求の範囲によって定義されるように、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなしに、他の変化、置換、および変更も可能である。
【図１】
2013537062.tif 000003
【図２】
2013537062.tif 000004
【図３】
2013537062.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】平成25年5月8日(2013.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポータブル薬物送達デバイス（１０４）で、患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するステップ（３０６）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記ポータブル薬物送達デバイスで前記患者への薬物の送達を制御するステップ（３０８〜３１４）と
を含む方法であって、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ（３０８）、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ（３１０）、ならびに
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ（３１２）、および前記決定された量の薬物を前記患者に送達するステップ（３１４）を含む、方法。
【請求項２】
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の単入力が前記センサからの前記測定値を含み、
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の単出力が、前記薬物を前記患者に送達するポンプ（１１４）を制御するための制御信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記患者に送達すべき薬物の前記量を決定するステップが、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外に出ないようにするために必要な薬物の前記量を最小限に抑えるステップと、
前記患者に送達される薬物の前記量についての１つまたは複数の制約(constraints)を実施する(enforcing)ステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法の性能比を定義する入力を、前記患者から受信するステップ（３１６）をさらに含み、
前記性能比が、前記センサからの前記測定値における変化に前記モデル予測制御技法が反応する速度を定義する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するように構成された少なくとも１つのインターフェース（１２０）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記患者への薬物の送達を制御するように構成されたコントローラ（１１６）とを備える装置であって、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ、ならびに、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ、および前記決定された量の薬物の前記患者への送達を開始するステップを含む、装置。
【請求項６】
コンピュータプログラムを組み込むコンピュータ可読メディアであって、前記コンピュータプログラムが、
ポータブル薬物送達デバイス（１０４）で、患者（１０６）に関連付けられるセンサ（１０２）から測定値を受信するステップ（３０６）と、
単入力単出力（ＳＩＳＯ）モデル予測制御技法を使用して、前記ポータブル薬物送達デバイスで前記患者への薬物の送達を制御するステップ（３０８〜３１４）とを行うためのコンピュータ可読プログラムコードを備え、前記ＳＩＳＯモデル予測制御技法が、
前記測定値、および前記患者に関連付けられるモデル（２０２）を使用して、前記患者の特徴を予測するステップ（３０８）、
前記患者の前記特徴が所望の範囲外であると予測されるかどうかを決定するステップ（３１０）、ならびに、
前記患者の前記特徴が前記所望の範囲外であると予測される場合、前記患者に送達すべき薬物の量を決定するステップ（３１２）、および前記決定された量の薬物を前記患者に送達するステップ（３１４）を含む、コンピュータ可読メディア。
【国際調査報告】
2013537062.tif 000006
2013537062.tif 000007
2013537062.tif 000008