(57)【要約】  本発明は、糖尿病を有する患者の治療に有用な、対象データセットのデータ品質管理を提供するための新規のシステムに関する。訓練された回帰モデルによるデータ品質管理システムは、血糖測定値を分析し、予測されるインスリン注射量を対象に提供する。予測されるインスリン注射量は、インスリン用量滴定プログラムの精度を改善するために使用され得、対象に、滴定されたインスリン用量が適切であり、かつ糖尿病状態に対する最適な治療を提供しているとの確信を提供する。したがって、データ品質管理システムは、改善された患者の転帰を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
糖尿病を治療するためのクエリー対象に対する投薬量ガイダンスの推奨を提供するための計算システム（４８）であって、前記システムが、１つ以上のプロセッサ、およびメモリを含み、前記メモリが、
−前記１つ以上のプロセッサによって実施されると、投与ガイダンス要求（ＤＧＲ）の受信に応答して方法を実行する命令を含み、前記命令が、
ａ）クエリー対象のパラメータを含むデータ構造（４１２）を取得する工程と、
ｂ）時間的経過にわたって取られ、それによって血糖履歴（ＢＧＨ）を確立する、前記クエリー対象の複数のグルコース測定値（４０２）であって、前記複数のグルコース測定値における各それぞれのグルコース測定値が、
（ｉ）血糖（ＢＧ）レベル、および
（ｉｉ）前記時間的経過中のどの時点で前記それぞれのグルコース測定が行われたかを表す、対応する血糖タイムスタンプを含む、複数のグルコース測定値（４０２）を含む、第１のデータセットを取得する工程と、
ｃ）前記クエリー対象のインスリン注射履歴（４０４）を含む第２のデータセットを取得する工程であって、前記注射履歴が、前記時間的経過のすべて、または一部分の間の複数の注射を含み、前記複数の注射における各それぞれの注射について、
（ｉ）対応する注射量、および
（ｉｉ）前記時間的経過において、それぞれの注射がいつ発生したかを表す注射タイムスタンプを含む、取得する工程と、
ｄ）所与の遡及的水平線（ＲＨ）を有する血糖応答データセットに基づく遡及的インスリン用量予測のための訓練されたモデルを取得する工程と、
ｅ）前記クエリー対象の前記データセットについてのデータ最適化（４０６）を実行する工程であって、前記データ最適化が、前記訓練されたモデルにクエリー対象データを入力し、前記クエリー対象についての少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量（４０８）を取得することを含む、実行する工程と、
ｆ）投薬量ガイダンスの推奨（４１６）を提供する工程であって、前記推奨が、前記第１のデータ構造、前記第１のデータセット、前記第２のデータセット、および前記クエリー対象の少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量からのデータに基づいて計算される、提供する工程と、を含む、計算システム（４８）。
【請求項２】
データ最適化を実行する前記工程が、
−前記クエリー対象の前記データセットから、それぞれの時間的経過における複数のクエリー対象の血糖測定値、および時点のそれぞれのサブセットにおける少なくとも１つのクエリー対象のインスリン投与量を取得することと、
−前記複数のクエリー対象の血糖測定値を前記訓練されたモデルに入力し、それによって、前記クエリー対象に対する１つ以上のクエリーモデル出力値を取得することであって、前記クエリー対象に対する前記１つ以上のクエリー出力値が、前記クエリー対象に対する少なくとも１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む、取得することと、を含む、請求項１に記載の計算システム。
【請求項３】
前記方法が、前記クエリー対象の前記データセットに対して、データ前処理およびデータ処理を実行することをさらに含み、
（ｉ）前記データ前処理が、前記クエリー対象の前記データセットにアクセスすることと、所定のタイプのインスリン用量を選択することと、所定のタイプの血糖測定値を選択することと、前記複数のクエリー対象の血糖測定値および前記少なくとも１つの対象のインスリン投与量を、複数の前処理されたクエリー対象の血糖測定値および／または少なくとも１つの前処理されたクエリー対象のインスリン投与量に再構成することと、を含み、
（ｉｉ）前記データ処理が、前記前処理されたクエリー対象の血糖履歴および前記前処理されたクエリー対象のインスリン用量履歴を、クエリー対象のデータテーブルに組み合わせることと、前記クエリー対象のデータテーブル内の独立変数および従属変数を指定することと、を含み、
（ｉｉｉ）前記データ最適化が、前記クエリー対象のデータテーブルを前記訓練されたモデルに適用することと、前記クエリー対象に対する少なくとも１つの再構成されたインスリン投与量を取得することと、を含む、請求項１または２に記載の計算システム。
【請求項４】
訓練されたモデルを取得する前記工程が、
−複数の参照実体を含む訓練セットを取得することであって、前記複数の参照実体が、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴を含み、各参照インスリン用量履歴が、参照血糖履歴と対になって、前記複数の参照実体内に参照実体を形成する、取得することと、
−前記複数の参照実体における各それぞれの参照実体について、（ｉ）対応する血糖履歴から、それぞれの時間的経過における各時点に対する血糖測定値と、（ｉｉ）対応する参照インスリン用量履歴から、前記それぞれの時間的経過における時点のそれぞれのサブセットにおける各時点に対するインスリン投与量と、を取得することであって、
−前記複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、前記それぞれの時間的経過について、参照の複数の血糖測定値を提供し、前記参照の複数の血糖測定値が、所定のタイプの血糖測定値からなり、
−前記複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、前記時点のそれぞれのサブセットにおいて１つ以上の参照インスリン投与量を提供し、前記１つ以上の参照インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる、取得することと、
−複数の試験実体を含む試験セットを取得することであって、前記複数の試験実体が、複数の試験インスリン用量履歴および複数の試験血糖履歴を含み、各試験インスリン用量履歴が、試験血糖履歴と対になって、前記複数の試験実体において試験実体を形成し、各それぞれの試験血糖履歴が、複数の血糖測定値を提供し、各それぞれの試験インスリン用量履歴が、１つ以上の試験インスリン投与量を提供し、前記１つ以上の試験インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる、取得することと、
−前記それぞれの時間的経過に対する前記参照の複数の血糖測定値、および前記訓練セットにわたる前記少なくとも１つの参照インスリン投与量を使用して、モデルを訓練し、それによって、訓練されたモデルを取得することと、
−前記試験の複数の血糖履歴を前記訓練されたモデルに入力し、それによって、前記試験セットに対して１つ以上の訓練されたモデル出力値を取得することであって、前記１つ以上の訓練された出力値が、前記試験セットに対して１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む、取得することと、
−前記試験セットに対する前記訓練されたモデル出力値に基づいて、前記訓練されたモデルを評価することと、を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の計算システム。
【請求項５】
前記訓練および試験セットデータが、機械学習エンジンに導入するために再サンプリングされる、請求項４に記載の計算システム。
【請求項６】
−前記複数の参照インスリン用量履歴および前記複数の参照血糖履歴が、複数の訓練対象からのものであり、または
−前記複数の参照インスリン用量履歴および前記複数の参照血糖履歴が、単一の訓練対象からのものである、請求項４または５に記載の計算システム。
【請求項７】
−前記時点のサブセットにおける各時点が、前記時間的経過における所定の時間間隔の直前にあり、
−前記時間的経過における前記所定の期間が、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、１００〜１２０分、および１２０〜１８０分のセットから選択される、請求項４〜６のいずれかに記載の計算システム。
【請求項８】
前記それぞれの参照インスリン用量履歴が、前記時間的経過のすべてまたは一部分の間に、対応する参照実体に投与された複数のインスリン用量と、前記複数のインスリン用量における各それぞれのインスリン用量について、対応するインスリン投与量と、前記時間的経過における前記それぞれのインスリン用量が発生したときを表すインスリン用量タイムスタンプであって、前記インスリン用量タイムスタンプが、時点のサブセット中にある、インスリン用量タイムスタンプと、を含む、請求項１に記載の計算システム。
【請求項９】
前記方法が、１つ以上のモデル性能メトリックを提供することをさらに含み、前記１つ以上のモデル性能メトリックが、２乗平均平方誤差または精度スコアを含む、請求項４〜７のいずれかに記載の計算システム。
【請求項１０】
前記データ最適化が、欠落したデータの取り扱いをさらに含み、前記対象のデータテーブルにおける１つ以上の時間的ギャップが、所定の時間間隔で前記対象のデータテーブルを再サンプリングすることによって補間される、請求項１〜９のいずれかに記載の計算システム。
【請求項１１】
前記所定のタイプの血糖測定値が、（ｉ）連続グルコースモニタリングデータ、または（ｉｉ）自己モニタリングの血糖データである、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の計算システム。
【請求項１２】
前記所定のタイプのインスリン用量が、（ｉ）１つ以上のボーラスインスリン用量イベント、または（ｉｉ）１つ以上の基礎インスリン用量イベントからなる、請求項１〜１１のいずれかに記載の計算システム。
【請求項１３】
前記クエリー対象に対して長時間作用型または超長時間作用型インスリン調整日の用量推奨（ＡＤＤＲ）を提供するために適合されており、前記データ構造（４１２）が、（ｉ）前記対象のグルコース上限標的範囲レベル、（ｉｉ）前記対象のグルコース下限標的範囲レベル、および（ｉｉｉ）現在の用量ガイダンスベースラインを含む、請求項１〜１１のいずれかに記載の計算システム。
【請求項１４】
前記クエリー対象に対して短時間作用型インスリン調整用量の推奨を提供するために適合されており、前記データ構造（４１２）が、食事データおよび／または運動データを含む、請求項１〜１１のいずれかに記載の計算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、糖尿病に対するインスリン治療の管理において、患者および医療従事者を支援するためのシステムおよび方法に関するものであり、ここで、インスリン投与量データの品質は、血糖測定のデータセットに基づいて評価される。
【背景技術】
【０００２】
真性糖尿病（ＤＭ）は、高血糖につながるインスリン分泌障害および様々な程度の末梢インスリン抵抗性である。２型真性糖尿病は、正常な生理的インスリン分泌の進行性の妨害を特徴とする。健康な個体では、膵β細胞による基礎インスリン分泌が連続的に起こり、食間で長期間にわたって定常グルコースレベルを維持する。健康な個体では、食事に応じて初期の第１相スパイクでインスリンが急速に放出され、２〜３時間後に基礎レベルに戻る長時間のインスリン分泌が続く、食事による分泌もある。何年も制御不良な高血糖が続くと、複数の健康上の合併症を引き起こす可能性がある。真性糖尿病は、世界中の早期罹患率および死亡率の主な原因の１つである。
【０００３】
血糖／血漿グルコースの効果的な管理は、これらの合併症の多くを予防または遅延させることができるが、一度確立されるとそれらを元に戻すことができない可能性がある。したがって、糖尿病の合併症を予防するための努力において良好な血糖コントロールを達成することは、１型および２型糖尿病の治療における主要な目標である。特に、インスリン用量調節の頻繁な変化は、患者の血糖値の安定化を助けるための鍵となる（Ｂｅｒｇｅｎｓｔａｌ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｃａｎ  ａ  Ｔｏｏｌ  ｔｈａｔ  Ａｕｔｏｍａｔｅｓ  Ｉｎｓｕｌｉｎ  Ｔｉｔｒａｔｉｏｎ  ｂｅ  ａ  Ｋｅｙ  ｔｏ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ？”Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｔｅｃｈ．ａｎｄ  Ｔｈｅｒａ．２０１２；１４（８）６７５−６８２）。インスリン薬剤治療レジメンを施すために、調節可能な工程サイズ、ならびに生理学的パラメータ推定および所定の空腹時血糖標的値を用いるスマートタイトレータが開発されている。長時間作用型基礎インスリンの最適な開始方法および滴定方法は、依然として決定されている。しかしながら、証拠は、多くの患者が、グルコース管理の目標レベルを達成するのに十分に滴定されたインスリン用量を受け取らないこと（最適以下の用量のままであり、治療目標に到達できない）が多いことを示唆している（Ｈｏｌｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，“１０−ｙｅａｒ  ｆｏｌｌｏｗ−ｕｐ  ｏｆ  ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ  ｇｌｕｃｏｓｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｉｎ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ，”  Ｎ．Ｅｎｇｌ．Ｊ．Ｍｅｄ．２００８；３５９：１５７７−１５８９）。
【０００４】
インスリンレジメンに関する主要な問題のうちの１つは、患者の自律性およびエンパワメントの欠如である。患者はしばしば、新しい滴定量を計算するために診療所を訪問しなければならない。診療所が患者のインスリン用量を滴定しなければならない場合、滴定用量の変更頻度には自然制限がある。自己滴定レジメンは、患者のエンパワメントを促進し、治療により深く関与することを可能にし、その結果、血糖コントロールの改善をもたらす可能性がある（Ｋｈｕｎｔｉ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｓｅｌｆ−ｔｉｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｐｅｏｐｌｅ  ｗｉｔｈ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ  ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｏ  ｉｍｐｒｏｖｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｉｎ  ｐｒｉｍａｒｙ  ｃａｒｅ，”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ，Ｏｂｅｓ．，ａｎｄ  Ｍｅｔａｂｏｌ．２０１２；１５（８）６９０−７００）。糖尿病の管理およびインスリンの滴定に積極的な役割を果たす患者は、自身のセルフケアに責任を持ち、自身の行動が自身の疾患に影響を及ぼし得ると強く信じ、より良い治療結果をもたらすことができる可能性がある（Ｎｏｒｒｉｓ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｓｅｌｆ−ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａｄｕｌｔｓ  ｗｉｔｈ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ  ｍｅｔａ−ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｇｌｙｃｅｍｉｃ  ｃｏｎｔｒｏｌ．”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ．２００２；２５：１１５９−７１、Ｋｕｌｚｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｅｌｆ−ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｉｎ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ  ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ，ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｔｒｉａｌ，”  Ｄｉａｂｅｔ．Ｍｅｄ．２００７；２４：４１５−２３、Ａｎｄｅｒｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｐａｔｉｅｎｔ  ｅｍｐｏｗｅｒｍｅｎｔ：ｒｅｓｕｌｔｓ  ｏｆ  ａ  ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｔｒｉａｌ．”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ．１９９５；１８：９４３−９）。さらに、患者が自身の滴定を管理している場合、滴定の頻度が増加し、それにより、患者が所望の血糖値を達成する可能性が高まる。
【０００５】
しかしながら、自律的な患者の滴定は、信頼できるデータに依存する。患者が用量を自律的に滴定する場合、以前に推奨された滴定レベルが順守されていることを患者が確信することが不可欠である。インスリン用量は、誤って取り込まれ得、または測定され得る（例えば、Ｆｒｉｅｄｒｉｃｈｓ  ｅｔ  ａｌ．，”Ｄｏｓｉｎｇ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  ａｎｄ  Ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ  Ｆｏｒｃｅ  ｏｆ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  Ｉｎｓｕｌｉｎ  Ｇｌａｒｇｉｎｅ  Ｐｅｎｓ．”  Ｊ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｓｃｉ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．２０１３；７（５）：１３４６−１３５３、Ａｂｄｅｌ−Ｔｗａｂ  ｅｔ  ａｌ．，”Ｄｏｓｉｎｇ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  Ｔｗｏ  Ｄｉｓｐｏｓａｂｌｅ  Ｉｎｓｕｌｉｎ  Ｐｅｎｓ  Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ  ｔｏ  Ｎｅｗ  Ｉｓｏ  １１６８０−１：２０１２  Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．”  Ｊ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｓｃｉ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．２０１５；１０（１）：１５７−１６１）。自律的滴定については、インスリン用量データは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈまたは他の接続ソリューションを介して送信され、データベースに保存され、その後分析される。したがって、誤差は、アルゴリズム連鎖全体にわたって伝搬されて、誤った、および／または有害な予測または結果さえも生成し得る。これは、エンジニア、研究者、データサイエンティスト、マーケター、および従業員だけでなく、これらの新しいコネクテッドデジタルヘルスアプリ、製品、およびサービスが設計および制作されているＨＣＰおよびＩＩ型糖尿病（Ｔ２ＤＭ）患者も悩まされている問題である。
【０００６】
データ品質に関する主な課題は、医療機器から医療ソフトウェアへの体内注射インスリン用量の取り込みの成功である。このデータ品質の課題を解決するための有望な論拠は多くあり、ハードウェアの改善（例えば、音、速度、温度、圧力、または光学装置などのセンサの追加）およびソフトウェア方法の両方がある。ソフトウェアソリューションは、実際の体内注射インスリン用量を直接的に除外しようと試みるか、またはエアショット、ウェットショット、プライミングイベント、部分用量などのその他のすべての可能性のあるインスリン投与イベントまたは分注を間接的に除外しようと試みる（Ｄａｓｋａｌａｋｉ  ｅｔ  ａｌ．，”Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｌｙｃｅｍｉｃ  Ｐｒｏｆｉｌｅ  ｉｎ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ．”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｔｈｅｒａ．２０１２；１４（２）：１６８−１７４、Ｐａｐｐａｄａ  ｅｔ  ａｌ．”Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ−Ｂａｓｅｄ  Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｌｕｃｏｓｅ  ｉｎ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｉｎｓｕｌｉｎ−Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ．”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｔｈｅｒａ．２０１１；１３（２）：１３５−１４１）。単純なヒューリスティックから高度なヒューリスティックフィルタリングルールまで、複雑で、好ましくは自動化された機械学習および人工知能システムに至るまで、複雑なソフトウェアソリューションの範囲に及ぶ。しかしながら、これらの現在のソフトウェアソリューションは、一貫して高精度スコアを達成できていない。
【０００７】
ＵＳ２０１７／０５３１０１は、治療を受けた患者の治療用量を決定するための方法であって、患者集団の患者が投与されたインスリンの血糖履歴データおよび治療用量データ、ならびに各治療用量に関連する転帰属性を使用して、モデルを訓練することを含む、方法を開示する。これに基づいて、識別された最適な治療用量のうちの１つ以上に基づいて、治療された患者にインスリンの次に推奨される治療用量を作製することができる。
【０００８】
上記の背景を考慮すると、当技術分野で必要とされるのは、インスリン投与量データに対して正確な品質管理情報を提供し、したがって、より正確な滴定レジメンを可能にし、それによって２型糖尿病を治療するための装置、システムおよび方法である。
【０００９】
この背景セクションに開示された情報は、本発明の一般的な背景の理解の改良のみを目的としており、この情報が当業者に既に公知の先行技術を形成するという認識またはいかなる形態の提案として解釈されるべきではない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の開示では、上記の目的のうちの１つ以上に対処する、または下記の開示だけでなく例示的な実施形態の説明から明らかな目的に対処する実施形態および態様が説明される。
【００１１】
本開示は、取り込まれたインスリン投与量のデータ品質管理および再構成を提供するための装置、システム、および方法に対する当技術分野における必要性に対処する。
【００１２】
本発明の第１の態様によれば、糖尿病を治療するためのクエリー対象に対する投薬量ガイダンスの推奨を提供するための計算システムが提供され、ここで、システムは、１つ以上のプロセッサおよびメモリを含む。メモリは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、投与ガイダンス要求の受信に応答して方法を実行する命令を含む。（ａ）クエリー対象パラメータを含む第１のデータ構造を取得する工程と、（ｂ）時間的経過にわたって取られ、それによって血糖履歴を確立する、クエリー対象の複数のグルコース測定値であって、複数のグルコース測定値における各それぞれのグルコース測定値が、（ｉ）血糖（ＢＧ）レベル、および（ｉｉ）時間的経過中のどの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表す、対応する血糖タイムスタンプを含む、複数のグルコース測定値を含む、第１のデータセットを取得する工程と、（ｃ）   クエリー対象のインスリン注射履歴を含む第２のデータセットを取得する工程であって、注射履歴が、時間的経過の全部または一部分の間の複数の注射を含み、複数の注射における各それぞれの注射について、（ｉ）対応する注射量、および（ｉｉ）時間的経過において、それぞれの注射がいつ発生したかを表す注射タイムスタンプを含む、取得する工程と、（ｄ）所与の遡及的水平線（ＲＨ）を有する血糖応答データセットに基づく遡及的インスリン用量予測のための訓練されたモデルを取得する工程と、（ｅ）クエリー対象のデータセットについてのデータ最適化を実行する工程であって、データ最適化が、訓練されたモデルにクエリー対象データを入力し、クエリー対象についての少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量を取得することを含む、実行する工程と、（ｆ）投薬量ガイダンスの推奨を提供する工程であって、推奨が、第１のデータ構造、第１のデータセット、第２のデータセット、およびクエリー対象の少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量からのデータに基づいて計算される、提供する工程と、を含む、命令。
【００１３】
このようにして、過去の用量データを患者の血糖値に基づいて再構成することができ、これにより、より正確な用量の推奨を計算することが可能になる。
【００１４】
データ最適化を実行する工程は、（ｉ）クエリー対象のデータセットから、それぞれの時間的経過における複数のクエリー対象の血糖測定値、および時点のそれぞれのサブセットにおける少なくとも１つのクエリー対象のインスリン投与量を取得することと、（ｉｉ）複数のクエリー対象の血糖測定値を訓練されたモデルに入力し、それによって、クエリー対象に対する１つ以上のクエリーモデル出力値を取得することであって、クエリー対象に対する１つ以上のクエリー出力値が、クエリー対象に対する少なくとも１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む、取得することと、を含んでもよい。
【００１５】
方法は、クエリー対象のデータセットに対して、データ前処理およびデータ処理を実行することをさらに含んでもよく、（ｉ）データ前処理は、クエリー対象のデータセットにアクセスすることと、所定のタイプのインスリン用量を選択することと、所定のタイプの血糖測定値を選択することと、複数のクエリー対象の血糖測定値および少なくとも１つの対象のインスリン投与量を、複数の前処理されたクエリー対象の血糖測定値および／または少なくとも１つの前処理されたクエリー対象のインスリン投与量に再構成することと、を含み、（ｉｉ）データ処理は、前処理されたクエリー対象の血糖履歴および前処理されたクエリー対象のインスリン用量履歴を、クエリー対象のデータテーブルに組み合わせることと、クエリー対象のデータテーブル内の独立変数および従属変数を指定することと、を含み、ならびに（ｉｉｉ）データ最適化は、クエリー対象のデータテーブルを訓練されたモデルに適用することと、クエリー対象に対する少なくとも１つの再構成されたインスリン投与量を取得することと、を含む。
【００１６】
例示的な実施形態では、上記に開示されるような計算システムが提供されており、訓練されたモデルを取得する工程は、（ａ）複数の参照実体を含む訓練セットを取得することであって、複数の参照実体が、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴を含み、各参照インスリン用量履歴が、参照血糖履歴と対になって、複数の参照実体内に参照実体を形成する、取得することと、（ｂ）複数の参照実体における各それぞれの参照実体について、（ｉ）対応する血糖履歴から、それぞれの時間的経過における各時点に対する血糖測定値と、（ｉｉ）対応する参照インスリン用量履歴から、それぞれの時間的経過における時点のそれぞれのサブセットにおける各時点に対するインスリン投与量と、を取得することであって、複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、それぞれの時間的経過について、参照の複数の血糖測定値を提供し、参照の複数の血糖測定値が、所定のタイプの血糖測定値からなり、複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、時点のそれぞれのサブセットにおいて１つ以上の参照インスリン投与量を提供し、１つ以上の参照インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる、取得することと、（ｃ）複数の試験実体を含む試験セットを取得することであって、複数の試験実体が、複数の試験インスリン用量履歴および複数の試験血糖履歴を含み、各試験インスリン用量履歴が、試験血糖履歴と対になって、複数の試験実体において試験実体を形成し、各それぞれの試験血糖履歴が、複数の血糖測定値を提供し、各それぞれの試験インスリン用量履歴が、１つ以上の試験インスリン投与量を提供し、１つ以上の試験インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる、取得することと、（ｄ）それぞれの時間的経過に対する参照の複数の血糖測定値、および訓練セットにわたる少なくとも１つの参照インスリン投与量を使用して、モデルを訓練し、それによって、訓練されたモデルを取得することと、（ｅ）試験の複数の血糖履歴を訓練されたモデルに入力し、それによって、試験セットに対して１つ以上の訓練されたモデル出力値を取得することであって、１つ以上の訓練された出力値が、試験セットに対して１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む、取得することと、（ｆ）試験セットに対する訓練されたモデル出力値に基づいて、訓練されたモデルを評価することと、を含む。訓練および試験セットデータは、機械学習エンジンに導入するために再サンプリングされてもよい。
【００１７】
例示的な実施形態では、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴は、複数の訓練対象、または複数の参照インスリン用量履歴からのものであり、複数の参照血糖履歴は、単一の訓練対象からのものである。
【００１８】
さらなる例示的な実施形態では、時点のサブセットにおける各時点は、時間的経過における所定の時間間隔の直前にあり、時間的経過における所定の期間は、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、１００〜１２０分、および１２０〜１８０分のセットから選択される。
【００１９】
それぞれの参照インスリン用量履歴は、時間的経過のすべてまたは一部分の間に、対応する参照実体に投与された複数のインスリン用量と、複数のインスリン用量における各それぞれのインスリン用量について、対応するインスリン投与量と、時間的経過におけるそれぞれのインスリン用量が発生したときを表すインスリン用量タイムスタンプであって、インスリン用量タイムスタンプが、時点のサブセット中にある、インスリン用量タイムスタンプと、を含み得る。
【００２０】
方法は、１つ以上のモデル性能メトリックを提供する工程をさらに含み得、１つ以上のモデル性能メトリックは、２乗平均平方誤差または精度スコアを含む。
【００２１】
例示的な実施形態では、データ最適化は、欠落したデータの取り扱いをさらに含み、対象のデータテーブルにおける１つ以上の時間的ギャップは、所定の時間間隔で対象のデータテーブルを再サンプリングすることによって補間される。
【００２２】
所定のタイプの血糖測定値は、（ｉ）連続グルコースモニタリングデータ、または（ｉｉ）自己モニタリングの血糖データであってもよい。所定のタイプのインスリン用量は、（ｉ）１つ以上のボーラスインスリン用量イベント、または（ｉｉ）１つ以上の基礎インスリン用量イベントからなり得る。
【００２３】
計算システムは、クエリー対象に対して長時間作用型または超長時間作用型インスリン調整日の用量推奨を提供するために適合されてもよく、データ構造は、（ｉ）対象のグルコース上限標的範囲レベル、（ｉｉ）対象のグルコース下限標的範囲レベル、および（ｉｉｉ）現在の用量ガイダンスベースラインを含む。
【００２４】
計算システムは、クエリー対象にボーラス用量の推奨を提供するために適合されてもよく、データ構造は、食事情報を含む。
【００２５】
本発明のさらなる態様では、不正確にログに記録され、および送達され得、欠落している（例えば、滴定レジメンにより、ユーザーは３日間すべて同じ用量を服用することを提案されているが、ユーザーエラー、またはユーザー入力を正しく認識しない場合がある誤記のために、１日の用量のみがログに記録される）、または破損している（例えば、４０００、−２００などのインスリン用量、またはタイムスタンプが交換され、１５分が、５分ではなく１０分前に発生する）、許容不可能または使用不可能なインスリン用量値との関連で定義される、改善され、および最大最適化されたインスリン用量データ品質を用いる用量推奨または用量滴定の決定の技術的目的を果たす計算システムが提供されており、これは、特定の入力対象のデータセットに合わせた、代表的で一般化可能なサンプル集団レベルの一般的な生理学的反応に合わせて特別に整合、調整、およびプライミングされた、提案された機械学習アプローチからの遡及的水平線（ＲＨ）予測（すなわち、投与イベントに遡る）に基づく、体内反応、したがって、体内注射インスリン用量値で、再構築され、修正され、拡張され、および整合される。この同じ実施形態で厳密に取り込まれるのは、一般化可能な予測を達成するための、他の、または将来の現実世界の対象と整合され、かつそれらを代表する新しい集団レベルのデータについて訓練される適切な機械学習アプローチモデルを選択、および選ぶための、この計算システムの適応性およびスケーラビリティである。次に、コンピュータシステムは、１つ以上のプロセッサおよびメモリを含み、メモリは、１つ以上のプロセッサによって実施されたときに、（ａ）互いに対にされ、かつ整列された訓練参照実体（特に、訓練インスリン用量履歴、および訓練血糖履歴）を含む、ランダムにシャッフルされ、かつ割り当てられた割合（例えば、７０％）のすべての利用可能なデータセットである訓練セットを取得することと、（ｂ）互いに対にされ、かつ整列された参照実体（特に、試験インスリン用量履歴のテスト、および試験血糖履歴）を含む、ランダムにシャッフルされ、かつ割り当てられた割合（例えば、３０％）のすべての利用可能なデータセットである試験セットを取得することと、（ｃ）各訓練または試験参照実体について、（ｉ）対応する訓練血糖履歴からの時間的経過における各時点に対する血糖測定値、および（ｉｉ）インスリン用量履歴の対応する参照からの同じ時間的経過における時点のサブセットにおける各時点のインスリン投与量で構成することと、を含む方法を実行する命令を含み、ここで、通常は時間的に線形で、かつ前向きである血糖測定値が、処理され、および投与イベントのタイムスタンプに戻る（例えば、６０分後方）様々な長さの遡及的水平線（ＲＨ）時間セグメントに変換される。さらに、例えば、６０のこれらのＲＨ時間セグメントは、血糖測定値のタイプによって、したがって、このような血糖測定値を取り込む装置のタイプによって影響を受ける。より具体的には、血糖測定値は、通常、そのような血糖測定値を取り込む装置のタイプによって決定される、所定のタイプの血糖測定値からなる。連続グルコースモニタ（ＣＧＭ）タイプでは、例えば、５分間隔のデータ解像度で、その際、６０分前の遡及的水平線（ＲＨ）により、１２回のＣＧＭ血糖測定が可能となり、フラッシュグルコースモニタ（ＦＧＭ）タイプでは、例えば、１５分間隔のデータ解像度で、その際、６０分前のＲＨにより、代わりに４回のみのＦＧＭ血糖測定が可能となり、他の実施形態は、血糖装置のデータ解像度に応じて、このＲＨ設定を５分〜１５分、〜３０分、〜７５分、〜９０分以上のどこかに戻って取ることができる。インスリン用量測定値は、インスリン用量の所定のタイプからなり、通常、そのようなインスリン用量を取り込む装置のタイプ、インスリンペン、ポンプ、およびその他のそのような装置によって決定される。
インスリン用量測定値は、例えば、時間的に６０分後方であり、時間的に前方ではないＲＨで、タイムスタンプ付きイベントで発生する。したがって、これは、予測子であり、一方で、事前の目的を予測するのではなく、データ品質のクリーニングを目的とした遡及的な予測子である。
【００２６】
本方法は、機械学習に適用可能な様々な再サンプリング技法（例えば、Ｋ−Ｆｏｌｄ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ、ｊａｃｋ−ｋｎｉｆｅ）の適用、および従来の仮説ベースの統計的学習には適用することができない他のデータ駆動型学習によって、利用可能なすべてのデータが分割される（例えば、７０〜３０％の訓練および試験データセットに）さらなる工程（ｄ）を含む。これらの再サンプリング技法は、新しい、目に見えないデータに関するデータ駆動型機械学習アプローチモデルのスキルを推定および評価し、研究されたサンプル集団における一般的な生理学的応答をより良好に捕捉する。
【００２７】
単一の個々の患者のデータをモデル化して、一般的な生理学的応答を得ようとする場合、モデラーは、例えば、１９２５などの研究の対象のパワーサンプルＮに限定される。これは、特定のサンプル集団を、その時間と空間で非常に断面的なスナップショットビューにするものである。要約すると、従来の統計的仮説駆動型モデリングの枠内では、トレーンサブセット、試験サブセット、（および検証）サブセットの単一のインスタンスのみが可能である。
【００２８】
しかしながら、患者のデータの集団をモデル化し、一般的な生理学的応答を得ようとする場合、モデラーは、研究対象のパワーサンプルＮを超えて、自らの厳密さを引き上げてもよい。利用可能な対象を、トレーン、試験、および時には検証セット（例えば、６０％のトレーン、３０％の試験、１０％の検証）に分割し、５、１０、１００、または保証される程度に均等なグループに再サンプリングすることができることによって、同じ１９２５の元の対象１９２５＊５＝９６２５のインスタンス、１９２５＊１０＝１９２５０のインスタンス、および１９２５＊１００＝１９２５００のインスタンスにおける変動を、すべてのグループにわたって効果的に計算する。要約すると、データ駆動型機械学習モデリングでは、異なるトレーン、試験、および検証サブセットの少なくとも５および１０（推奨だが、５０、１００、および２００まで高く進めることができる）のインスタンスが存在することが可能である。
【００２９】
本発明は、仮説駆動型学習アプローチとは対照的に、データ駆動型学習アプローチのこの再サンプリング特性を完全に最適化することを試みる。
【００３０】
本方法は、さらなるデータ品質確認工程（ｅ）（この工程では、トレーン試験分割を超えて、仮説駆動型学習アプローチとは対照的に、データ駆動型学習アプローチのこの再サンプリング特性を完全に最適化するポイント（ｄ）の最後のポイントを完全に実現するために、一連の調整、調節、およびプライミングされた再サンプリング技法を実行することができる）、および（ｆ）（この工程では、トレーン試験分割および再サンプリングの両方を超えて、次の訓練工程のためにトレーン試験分割、リサンプリング、および前処理されたデータセットを生成するために、データセットをさらに調べ、およびフィルタリングする一連の前処理およびタイムスタンプ拡張技法を実行することができる）を含む。これらの工程のほとんどが、ローリングビニングの概念が使用され得るＲＨ時間セグメントを扱っている。
【００３１】
これらの再サンプリングおよび前処理技法のさらなる利点は、次の工程で訓練されるべき機械学習モデルのいくつかの、およびすべての関連する係数およびマーカーを保持し、したがって、参照訓練データからブラックボックス訓練モデルをアンパックすることである。
【００３２】
対処された問題との関連で、定義された遡及的水平線に対して再サンプリングおよび前処理技法を使用する場合、モデルの係数は、その開始時の基礎からアンパックされ得る。
【００３３】
したがって、任意の「訓練されたモデル」だけでなく、グルコース測定データおよびインスリンデータを使用する本開示の概念の範囲にも分類される。代わりに、遡及的水平線セグメント内で後方に時間的に定義されるグルコース測定データ、および同じＲＨセグメント内で後方に時間的にイベントベースで戻るインスリンデータを使用する、再サンプリングおよび前処理技法を使用する訓練されたモデルは、開示された概念の主な要件および制約を満たすことになる。
【００３４】
本方法は、（ｇ）それぞれの時間的経過に対する訓練データセットの血糖測定値、および訓練セットにわたる少なくとも１つの参照インスリン投与量を使用して、モデルを訓練し、それによって、訓練されたモデルを得ることと、（ｈ）集団レベルでのモデル評価を目的として、（ｇ）からの訓練されたモデルを、試験血糖履歴（例えば、データセットの３０％）に適用することと、血糖履歴の試験セットの入力に応答して、１つ以上の再構成されたインスリン投与量に対する１つ以上の訓練されたモデル出力予測値を得ることと、直接的に一致する場合があり、または一致しない場合がある訓練されたモデルの（ｇ）で予測され、再構築されたインスリン投与量を、既知のラベル付きの真の実際の値と比較することと、および訓練されたモデル生成値を、試験セットからの実際の値と比較することによって、モデルを評価することと、のさらなる工程を含む。
【００３５】
例えば、ＣＧＭユーザーのサンプル集団について、Ｘ入力［３００、２６５、２５０、２２５、２００、１７５、１５０、１３５、１２５、１００、９０、８０］などの１２個のＣＧＭ値の連続する６０分の遡及的水平線（ＲＨ）は、ラベル付けされた既知の実際の値Ｙ、例えば、モデルが１２個のＣＧＭ値のこの特定のＸ入力を確認したことがないのでＹ＿ｔｅｓｔである、Ｙ＝３４ＩＵ（インスリン単位）とペアリングされる。次に、モデルは、予測値（例えば、Ｙ＿ｐｒｅｄ＝３２ＩＵであるＹ＿ｔｅｓｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ）を遡及的に予測するために、工程（ｇ）から訓練されたモデルをリクルートする。したがって、評価について、３２ＩＵの予測値は、３４ＩＵの実際の、既知の、またはラベル付けされた値よりも２ＩＵ低い。簡単な評価メトリックは、パーセント誤差である。例えば、Ｐｅｒｃｅｎｔ  Ｅｒｒｏｒ＝（ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｖａｌｕｅ  ｏｆ  （Ｖｏｂｓｅｒｖｅｄ−Ｖｔｒｕｅ）／Ｖｔｒｕｅ）＊１００であり、この例では、（（｜３２−３４｜）／３４）＊１００＝（２／３４）＊１００＝５．８８２４％である。これは、ほとんどの分野で通常、最大１５％の誤差が許容可能である競合上の結果である。
【００３６】
本方法は、（ｉ）医薬用量ガイダンス要求および推奨の技術的目的のためにインスリン用量データを遡及的にクリーニングするために、（ｇ）からの訓練されたモデルを、個々の対象の血糖履歴に適用すること、（例えば、Ｘ入力として、［１５０、１４５、１４０、１３５、１３０、１２５、１２０、１００、９０、８０、７０、６５］の１２個のＣＧＭ値を有するＲＨ６０を有するＣＧＭユーザー）から訓練されたモデルを適用すること、ならびにこの特定の個々の対象の血糖履歴の入力に応じて、１つ以上の再構築されたインスリン投与量（例えば、４２ＩＵ）について、１つ以上の訓練されたモデル出力予測値を取得することと、（ｊ）投薬量ガイダンス要求および対象パラメータを使用したハンドシェイク、および遡及的に再構築されたインスリン用量が投薬量ガイダンス要求によって受け入れられることを確認することと、のさらなる工程を含む。投薬量ガイダンス要求の確認後、次に、遡及的に再構成されたインスリン用量は、以前のインスリン用量（例えば、４９ＩＵ、したがって、例えば、７つのユニットのエアショットの新しいペンを正しく識別する）をオーバーライドし、用量推奨を提供する推奨エンジンに送信するために、この投薬量ガイダンス要求を完了する。
【００３７】
なおもさらなる態様では、本明細書において、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するための計算システムが開示されている。本明細書で開示されるように、コンピュータシステムは、１つ以上のプロセッサおよびメモリを含む。メモリは、１つ以上のプロセッサによって実施されたときに、方法を実行する命令を含む。方法は、（ａ）複数の参照実体を含む訓練セットを取得することを含み、複数の参照実体は、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴を含み、各参照インスリン用量履歴は、参照血糖履歴と対になって、複数の参照実体内に参照実体を形成する。方法は、（ｂ）複数の参照実体における各それぞれの参照実体について、（ｉ）対応する血糖履歴から、それぞれの時間的経過における各時点に対する血糖測定値と、（ｉｉ）対応する参照インスリン用量履歴から、それぞれの時間的経過における時点のそれぞれのサブセットにおける各時点に対するインスリン投与量と、を取得することをさらに含む。複数の参照実体における各それぞれの参照実体は、それぞれの時間的経過について、参照の複数の血糖測定値を提供する。参照の複数の血糖測定値は、所定のタイプの血糖測定値からなり、複数の参照実体における各それぞれの参照実体は、時点のそれぞれのサブセットにおいて１つ以上の参照インスリン投与量を提供する。
【００３８】
１つ以上の参照インスリン投与量は、所定のタイプのインスリン用量からなる。方法は、（ｃ）複数の試験実体を含む試験セットを取得することをさらに含む。複数の試験実体は、複数の試験インスリン用量履歴および複数の試験血糖履歴を含む。各試験インスリン用量履歴は、試験血糖履歴と対になって、複数の試験実体において試験実体を形成する。各それぞれの試験血糖履歴は、複数の血糖測定値を提供する。各それぞれの試験インスリン用量履歴は、１つ以上の試験インスリン投与量を提供する。さらに、１つ以上の試験インスリン投与量は、所定のタイプのインスリン用量からなる。方法は、（ｄ）それぞれの時間的経過に対する参照の複数の血糖測定値、および訓練セットにわたる少なくとも１つの参照インスリン投与量を使用して、モデルを訓練し、それによって、訓練されたモデルを取得することをさらに含む。方法は、（ｅ）試験の複数の血糖履歴を訓練されたモデルに入力し、それによって、試験セットに対して１つ以上の訓練されたモデル出力値を取得することをさらに含む。１つ以上の訓練された出力値は、試験セットに対して１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む。
【００３９】
いくつかの実施形態では、方法は、（ｆ）クエリー対象のデータセットから、それぞれの時間的経過における複数のクエリー対象の血糖測定値、および時点のそれぞれのサブセットにおける少なくとも１つのクエリー対象のインスリン投与量を取得することと、（ｇ）複数のクエリー対象の血糖測定値を訓練されたモデルに入力し、それによって、クエリー対象に対する１つ以上のクエリーモデル出力値を取得することと、をさらに含む。こうした実施形態では、クエリー対象に対する１つ以上のクエリー出力値は、クエリー対象に対する少なくとも１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む。
【００４０】
他の実施形態では、クエリー対象に対する１つ以上のクエリー出力値は、クエリー対象に対する少なくとも１つ以上の予測されたインスリン投与量を含む。
【００４１】
いくつかの実施形態では、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴は、複数の訓練対象からのものである。
【００４２】
いくつかの実施形態では、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴は、単一の訓練対象からのものである。
【００４３】
いくつかの実施形態では、方法は、（ｈ）複数のクエリー対象において、各クエリー対象について、取得すること（ｆ）と、入力すること（ｇ）と、を繰り返すことをさらに含む。
【００４４】
いくつかの実施形態では、時点のサブセットにおける各時点は、時間的経過における所定の時間間隔の直前にある。しかしながら、以下に定義されるようにデータの前処理を実行する工程は、時点の同じサブセットを生成することができる場合がある。
【００４５】
いくつかの実施形態では、時間的経過における所定の期間は、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、１００〜１２０分、または１２０〜１８０分のセットから選択される。
【００４６】
いくつかの実施形態では、それぞれの参照インスリン用量履歴は、時間的経過のすべてまたは一部分の間に、対応する参照実体に投与された複数のインスリン用量と、複数のインスリン用量における各それぞれのインスリン用量について、対応するインスリン投与量と、時間的経過におけるそれぞれのインスリン用量が発生したときを表すインスリン用量タイムスタンプと、を含む。こうした実施形態では、インスリン用量タイムスタンプは、時点のサブセット中にある。
【００４７】
いくつかの実施形態では、複数の参照実体は、少なくとも１０，０００人の参照対象からの複数のグルコース履歴および複数のインスリン用量履歴を含む。
【００４８】
いくつかの実施形態では、方法は、２乗平均平方誤差または精度スコアを含む、１つ以上のモデル性能メトリックを提供する工程をさらに含む。
【００４９】
いくつかの実施形態では、１つ以上のモデル性能メトリックは、次のように計算された２乗平均平方誤差を含む、
2021536618.tif 000003
ｎは、２以上の正の整数であり、ｊは、１とｎとの間で実行される整数インデックスであり、各ｙｊは、点のセットの中のそれぞれの時点での複数の試験実体中のｊ番目の試験実体についての再構成されたインスリン投与量であり、各
2021536618.tif 000004
は、それぞれの時点でのｊ番目の試験実体についての対応する試験インスリン投与量である。
【００５０】
いくつかの実施形態では、１つ以上のモデル性能メトリックは、次のように計算された精度スコア（ｒ２）を含む、
2021536618.tif 000005
ｎは、２以上の正の整数であり、ｊは、１とｎとの間で実行される整数インデックスであり、各ｙｊは、点のセットの中のそれぞれの時点での複数の試験実体中のｊ番目の試験実体についての試験インスリン投与量であり、各ｙｊ´は、それぞれの時点でのｊ番目の実体についての再構成された投与量であり、
2021536618.tif 000006
は、ｎにわたる平均試験インスリン投与量である。
【００５１】
いくつかの実施形態では、クエリー対象に対して１つ以上の訓練されたモデル出力値を取得することは、再構成された血糖履歴を取得することをさらに含む。
【００５２】
いくつかの実施形態では、方法は、クエリー対象のデータセットに対して、データ前処理、データ処理、およびデータ最適化を実行することをさらに含む。一部のこうした実施形態では、データ前処理は、クエリー対象のデータセットにアクセスすることと、所定のタイプのインスリン用量を選択することと、所定のタイプの血糖測定値を選択することと、複数のクエリー対象の血糖測定値をおよび少なくとも１つの対象のインスリン投与量を、複数の前処理されたクエリー対象の血糖測定値および／または少なくとも１つの前処理されたクエリー対象のインスリン投与量に再構成することと、を含む。一部のこうした実施形態では、データ処理は、前処理されたクエリー対象の血糖履歴および前処理されたクエリー対象のインスリン用量履歴を、クエリー対象のデータテーブルに組み合わせることと、クエリー対象のデータテーブル内の独立変数および従属変数を指定することと、を含む。一部のこうした実施形態では、データ最適化は、クエリー対象のデータテーブルを訓練されたモデルに適用することと、クエリー対象に対する少なくとも１つの再構成された、または予測されたインスリン投与量を取得することと、を含む。
【００５３】
いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上のボーラスインスリン用量イベントからなる。
【００５４】
いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上の基礎インスリン用量イベントからなる。
【００５５】
いくつかの実施形態では、データ最適化は、欠落したデータの取り扱いをさらに含み、対象のデータテーブルにおける１つ以上の時間的ギャップは、所定の時間間隔で対象のデータテーブルを再サンプリングすることによって補間される。
【００５６】
いくつかの実施形態では、所定の時間間隔は、１分、２分、５分、１０分、１５分、２０分、または３０分である。
【００５７】
いくつかの実施形態では、所定の時間間隔は、１〜３０分である。
【００５８】
いくつかの実施形態では、モデルは、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、支持ベクトル機械、ランダムフォレスト、Ｋｅｒａｓ人工ニューラルネットワーク、および勾配ツリーブーストモデルからなる群から選択される回帰モデルである。
【００５９】
いくつかの実施形態では、所定のタイプの血糖測定値は、連続グルコースモニタリングデータである。一部のこうした実施形態では、連続血糖モニタリングデータは、３０秒、１分、２分、５分、または１０分の間隔で得られた測定値を含む。
【００６０】
いくつかの実施形態では、所定のタイプの血糖測定は、血糖データの自己モニタリングである。一部のこうした実施形態では、血糖データの自己モニタリングは、少なくとも＞１時間あたり１回、＞１日あたり１回、１日あたり＞２回、１日あたり＞３回、１日あたり＞４回、７日あたり＞１回、１４日あたり＞１回、７日あたり＞４回、１４日あたり＞４回、３０日あたり＞１回、３０日あたり＞４回の間隔で得られる測定値を含む。
【００６１】
いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上のボーラスインスリン用量イベントからなり、１つ以上のボーラスインスリン用量イベントは、８０〜１００分、１００〜１２０分、１１０〜１３０分、１２０〜１４０分、１３０〜１５０分、１４０〜１６０分、１５０〜１７０分、または１６０〜１８０分のセットから選択される時間的経過で所定の期間にわたって発生する。
【００６２】
いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上の基礎インスリン用量イベントからなり、１つ以上の基礎インスリン用量イベントは、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、１００〜１２０分、３６時間、または２４〜４８時間のセットから選択される時間的経過で所定の期間にわたって発生する。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
以下では、本発明の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００６４】
【図１】図１は、インスリン用量の再構成を使用して、糖尿病を治療するためのクエリー対象に対する投薬量ガイダンスの推奨を提供するための例示の統合計算システムを示している。
【図２Ａ−Ｂ】図２Ａおよび図２Ｂは、投与ガイダンスの推奨を提供するシステムの第１の実施形態のプロセスおよび特徴のフローチャートを示している。
【図２Ｃ−Ｄ】図２Ｃおよび図２Ｄは、ＣＧＭデータに基づいてＴＧＬ値がどのように決定されるかを示している。
【図３Ａ】図３Ａは、対象から報告されたデータを確認および修正するためのデータ品質確認システム、対象の規定のインスリンレジメンにおける長時間作用型インスリン薬剤投与量を自律的に調節するためのレジメンモニタ装置、患者データを収集するためのデータ収集装置、対象からのグルコースデータを測定する１つ以上のグルコースセンサ、および所定のインスリン薬剤レジメンに従ってインスリン薬剤を注射するために対象によって使用される１つ以上のインスリンペンを含む、例示的なシステムトポロジーを示しており、本開示の一実施形態によれば、上記で特定された構成要素は、任意で通信ネットワークを介して相互接続される。
【図３Ｂ−Ｃ】図３Ｂおよび図３Ｃは、本開示の一実施形態による、所定のインスリンレジメンでデータ品質確認を実行するためのシステムを集合的に示している。
【図４Ａ−Ｂ】図４Ａおよび図４Ｂは、本開示の様々な実施形態による、所定のインスリンレジメンでデータ品質確認を自律的に実行するための装置のプロセスおよび特徴のフローチャートを集合的に提供する。
【図５】図５は、本開示の一実施形態による、データ品質確認システムに入力されたデータの一例を示している。
【図６Ａ−Ｌ】図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｄ、図６Ｅ、図６Ｆ、図６Ｇ、図６Ｈ、図６Ｉ、図６Ｊ、図６Ｋ、および図６Ｌは、本開示の一実施形態による、例示のデータ前処理モジュールを集合的に示している。
【図７Ａ−Ｊ】図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ、図７Ｄ、図７Ｅ、図７Ｆ、図７Ｇ、図７Ｈ、図７Ｉ、および図７Ｊは、本開示の一実施形態による、例示のデータ処理モジュールを集合的に示している。
【図８Ａ−Ｂ】図８Ａおよび図８Ｂは、本開示の一実施形態による、例示のデータ最適化モジュールを集合的に示している。
【図９Ａ−Ｇ】図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃ、図９Ｄ、図９Ｅ、図９Ｆ、および図９Ｇは、本開示の一実施形態による、ランダムなフォレスト回帰子モデルを訓練する一実施例を集合的に示している。
【図１０Ａ−Ｇ】図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃ、図１０Ｄ、図１０Ｅ、図１０Ｆ、および図１０Ｇは、本開示の一実施形態による、Ｋｅｒａｓ人工ニューラルネットワーク回帰子モデルを訓練する一実施例を集合的に示している。
【図１１Ａ−Ｆ】図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃ、図１１Ｄ、図１１Ｅ、および図１１Ｆは、本開示の一実施形態による、支持ベクトル機械回帰子モデルを訓練する一実施例を集合的に示している。
【図１２Ａ−Ｆ】図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃ、図１２Ｄ、図１２Ｅ、および図１２Ｆは、本開示の一実施形態による、勾配ツリーブースト回帰子モデルを訓練する一実施例を集合的に示している。
【００６５】
図面において、同様の構造物は、主として同様の参照番号によって識別される。
【発明を実施するための形態】
【００６６】
糖尿病は、世界の健康に関して流行、拡大している。糖尿病は、確立された滴定治療レジメンおよび医薬品により効果的に管理することができるが、自動滴定推奨事項を提供するために必要なデータには、精度を確保するための品質確認が必要である。本開示は、患者収集データを処理し、したがって、自動滴定アルゴリズムおよび自己滴定を可能にするためのデータ品質システムを提供する。これにより、患者のエンパワメントが促進されるだけでなく、すべての治療結果を低下させることなく、用量調整に必要な医師の診察の頻度を減らすことにより、治療費を大幅に削減する。
【００６７】
本開示は、少なくとも１つの対象に関連する情報を含む訓練および試験データのセットの取得に依存する。データセット（複数可）は、血糖履歴を確立するために、時間的経過にわたって得られた対象の複数のグルコース測定値と、複数のグルコース測定値における各それぞれのグルコース測定について、時間的経過中のどの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表す対応する血糖タイムスタンプと、１つ以上の基礎インスリン注射履歴であって、ここで、注射履歴が、時間的経過のすべてまたは一部分の間に複数の注射を含む、１つ以上の基礎インスリン注射履歴と、複数の注射における各それぞれの注射について、対応する用量イベントおよび時間的経過中のどの時点でそれぞれの注射イベントが発生したかを表す用量イベントタイムスタンプと、を少なくとも含む。
【００６８】
図１を参照すると、糖尿病を治療するために、所与の患者に投薬量ガイダンスの推奨を提供するための計算システムが記載されている。システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサによって実施されると、投与ガイダンス要求（ＤＧＲ）の受信に応答して方法を実行する命令を有する、メモリと、を含む。
【００６９】
命令は、（ａ）患者の（クエリー対象の）パラメータを含む第１のデータ構造を取得する工程と、（ｂ）時間的経過にわたって取られ、それによって血糖履歴を確立する、患者の複数のグルコース測定値であって、複数のグルコース測定値における各それぞれのグルコース測定値が、（ｉ）血糖（ＢＧ）レベル、および（ｉｉ）時間的経過中のどの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表す、対応する血糖タイムスタンプを含む、複数のグルコース測定値を含む、第１のデータセットを取得する工程と、（ｃ）患者のインスリン注射履歴を含む第２のデータセットを取得する工程であって、注射履歴が、時間的経過のすべて、または一部分の間の複数の注射を含み、複数の注射における各それぞれの注射について、（ｉ）対応する注射量、および（ｉｉ）時間的経過において、それぞれの注射がいつ発生したかを表す注射タイムスタンプを含む、取得する工程と、を含む。
【００７０】
命令は、（ｄ）所与の遡及的水平線を有する血糖応答データセットに基づく遡及的インスリン用量予測のための訓練されたモデルを取得する工程と、（ｅ）クエリー対象のデータセットについてのデータ最適化を実行する工程であって、データ最適化が、訓練されたモデルにクエリー対象データを入力し、クエリー対象についての少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量を取得することを含む、実行する工程と、（ｆ）投薬量ガイダンスの推奨を提供する工程であって、推奨が、第１のデータ構造、第１のデータセット、第２のデータセット、およびクエリー対象の少なくとも１つの再構築されたインスリン投与量からのデータに基づいて計算される、提供する工程と、をさらに含む。
【００７１】
本発明の例示的な実施形態の基本的な構成要素を記載したが、特定の実施形態は、図２Ａおよび図２Ｂを参照して記載され、フローチャートは、保存された命令が実行される場合に、どのように投与ガイダンス要求（ＤＧＲ）が受信され、処理されるかを示す。機能の数、機能の順序、および特定の機能、例えば、各付与機能に組み込まれたルールはすべて例示的なものである。例示的な実施形態では、記載された規則は、Ｎｏｒｄｉｓｋ  Ａ／ＳからのＴｒｅｓｉｂａ（登録商標）の滴定ラベル推奨事項に対応する。
【００７２】
１．１  有効な要求確認
この機能は、上記に記載され、投与ガイダンス要求に必要なすべてのデータタイプ（すなわち、クライアント入力データ）が指定範囲内に存在することを確認する。要求に適切なデータがない場合、機能はエラーメッセージを返す。それ以外の場合、確認はデータに沿って通過する。
【００７３】
所与の設定については、確認に合格する要求には、追加の入力データ、例えばタイムスタンプ、所定の期間の最大基礎限界などを伴う報告された低血糖イベントを含む「低履歴」、例えば１日または１週間あたり、要求時間（ＴＯＲ）、個々の投与ガイダンス要求の一意の識別子、およびクライアントの一意の識別子を必要とし得る。
【００７４】
１．２  最後の注射データ再読込確認
この機能は、注射履歴データが、例えば、直前の３０秒など、所定の制限時間内に再読込されていることを確認し、これは、注射履歴データの最新の記録があることを確認するためのものである。
【００７５】
１．３  注射履歴確認
この機能は、過去８時間以内に既に投与イベントがあったかを確認する。その場合、別の注射を推奨することは、Ｔｒｅｓｉｂａのラベル表示に違反し（すなわち、１日１回、少なくとも８時間の間隔を空けて注射すること）、ユーザーを低血糖イベントのリスクにさらすことになる。過去８時間以内に投与イベントがない場合、確認はデータに沿って次の機能へ通過する。
【００７６】
１．４  補充注射確認
Ｔｒｅｓｉｂａ（登録商標）のラベルには、ユーザーは１日１回、少なくとも８時間の間隔を空けて注射を受ける必要があると記載されている。ただし、患者が１日の服用を忘れた場合、その忘れた分は、通常の予定投与（８時間以上間隔を空けて服用）に加えて翌日に服用することができる。これに対応して、この機能は最初に、暦日内に投与イベントが既に発生しているかを確認する。その場合は、前の暦日が投与イベントのない日であるかを確認し、これが真実であれば確認に合格する。前の暦日に記録された投与イベントがある場合、確認はエラーメッセージを返し、推奨投与を示さない。
【００７７】
１．５  記録された低血糖イベント確認
この機能は、リクエストとともに受信したデータ構造が、１つ以上の記録された低血糖イベントに関する指標を含むかを確認する。１つ以上の低血糖イベントが、予め設定された制限時間内に記録された場合、新しいＡＤＤＲは計算されないが、現在のＤＧＢは２ＵＩのインスリンで調整される。低血糖イベントは、患者によって手動で記録され得、および／またはＣＧＭがＢＧデータ捕捉に使用される場合に自動的に登録され得る。後者の場合、患者はイベントの確認を求められることがある。
【００７８】
１．６  ＢＧデータ品質確認
ＢＧデータが、個々のＢＧ測定値、例えば、空腹時ＢＧに基づいて提供される場合、機能は、例えば、過去４日間に少なくとも３つの有効なＢＧ値など、有効なＢＧ値が、指定された最近の日数のうち、指定された日数の間記録されていることを確認する。ＢＧデータがＣＧＭ測定値に基づいて提供される場合、ＣＧＭデータ品質確認を実行して、誤った滴定グルコースレベルの決定につながり得る許容できないデータギャップがないことを確認することができる。許容できないレベルのＣＧＭデータ品質についての例示的な基準を以下に記載する。データ品質が最小閾値を満たすことができない場合、この機能はエラーメッセージを返し、投与ガイダンス要求は続行しない。あるいは、ＣＧＭデータ内のギャップを埋めることも可能である。これは、データ内にギャップがある（例えば、新しいセンサが準備されている）にもかかわらず、投与ガイダンス要求が次のＣＧＭデータ品質確認に合格する確率を増加させるためである。適切な数学的アプローチの例を、以下により詳細に記載する。
【００７９】
１．７  投与イベントの識別
ＮｏｖｏＰｅｎ（登録商標）６などの統合投与記録機能を備えるペン装置では、その使用説明書に従って、患者はインスリンが押し出されるまで装置を刺激する必要がある。これらのプライミング「注射」（または「エアショット」）は、ペンによる実際の身体注射と区別されず、エンジンの観点からは、身体に個別に注射されたものとして見られる。患者が実際に注射した回数は、投与ガイダンスシステムによって、患者が投与調節レジメンを順守しているかを判断するために確認することができるパラメータの１つであるため、このようなプライミング「注射」をフィルタで除去できることが妥当である。このフィルタリングは、投与記録回路（ＮｏｖｏＰｅｎ（登録商標）６に統合されたか、またはペン型装置に装着されるアドオン記録装置として提供されるかを問わない）において行われ得、患者のスマートフォンアプリにおいて、通常、ＡＤＤＲの要求の一部として送信される前に注射データおよびＢＧデータを受信および収集するよう適合される装置、またはクラウドエンジンにおいて行われる。フィルタリングは通常、投与サイズに基づいて行われる（プライミング投与は通常、注射投与よりも（かなり）小さい、注射間の時間である）。この解析を実行する多くのアルゴリズムは、例えば、ＵＳ２０１９／００３５５００に開示されるように公知である。フィルタリングは、後続のフィルタリングでは何もフィルタリングされないため、複数のレベルで実装できる。「分割投与」、すなわち、患者が２回に分けて投与する（通常）高投与を「投与イベント」に組み合わせる必要がある２回に分けて投与する場合も同様の考慮事項が適用され、投与イベントの数に基づいて滴定レジメンを危険にさらす２回の個別の投与として数えないようにするように、以下を参照されたい。
【００８０】
本発明の態様に従ってフィルタリングする代替として、実際の注射投与量は、測定されたＢＧ値とインスリンの注射投与量との間の関係に対する訓練されたモデルへの入力として、ＢＧデータを使用して再構成されてもよく、これは、上記および下記でより詳細に記載するとおりである。
【００８１】
例えば、非常に密接（５秒間隔）な２つのタイムスタンプが２つの用量にあり、１つ目は２ＩＵであり、２つ目は２０ＩＵであった。これは、ＲＨＩＤＰ（遡及的水平線インスリン用量予測器）モデルが、６０分後にインスリン用量トレースを修正して、患者が、例えば、Ｔｒｅｓｉｂａ基礎インスリンの２０ＩＵのみ（したがって、２２ＩＵではなく）に反応し、それによって、２ＩＵの初回用量をエアショットとして正しく識別することを正しく示す、かなり単純な事例である。安全確認として、再構成された値は、例えば、記録された投与量からの偏差の量または再構成された値の絶対サイズを特定するための規則に従って受け入れられ得る。
【００８２】
より困難な例：今回は、３つのタイムスタンプであるが、３回の用量で依然として非常に密接しており（５秒間隔）：１回目の用量は、１５ＩＵであり、２回目の用量は、７ＩＵであり、３回目の用量は、１５ＩＵである。身体への注射はどのくらい行われたか？  ＲＨＩＤＰは、ＢＧトレースの身体反応、または機械学習によって取り込まれた、ＢＧ値の低下または変動の程度に基づいて、３０ＩＵが身体に注射されたと正確に予測している。この場合に起こったのは、１つのペン型装置が終了され、別のペン型装置が開始したときに通常発生する分割用量であった。例えば、ＮｏｖｏＰｅｎ（登録商標）６は、７ＩＵの空気を有し、ペン型装置から最初に分配される。したがって、ＲＨＩＤＰモデルは、７ＩＵが身体に注射されていないことを適正に識別する。
【００８３】
したがって、ＵＩ／ＵＸまたは可視性の側面からである。最初に、６０分前、患者／ユーザーはインスリン用量ログ：１５、７、１５で見ることができ、これは、ＨＣＰ／提供者または意思決定支援システムが、そのタイムスタンプイベントに対してどのインスリン用量を使用するかを判断することが困難である。ここで、ＲＨＩＤＰは、身体に注射され、したがって、身体に応答する値が３０ＩＵであることを識別することによって助ける。次いで、インスリン用量ログは、例えば、３０ＩＵの身体に注射されたＴｒｅｓｉｂａ基礎インスリンの用量および７ＩＵのエアショットで更新される。この例では、分割線量を示している。
【００８４】
１．８  投与イベント確認
この機能は、患者が注射のルーチンを十分に順守しているかを確認する。これは、最新のＡＤＤＲ以降少なくとも３回の投与イベントを検出し、今日から過去４暦日のウィンドウまでに発生したことを確認する。確認中のこの追加の暦日は、通常予定される投与に加えて、投与のない日（例えば、忘れた日）を許容し、翌日に服用することができる。この時間枠に３回未満の投与イベントがある場合（患者が複数日忘れたため）、この確認は失敗し、最新のＡＤＤＲが再推奨される。また、単一のＡＤＤＲのみが分注されることを保証し、それ以降に行われたいかなる注射も伴わないＡＤＤＲに対して繰り返し要求するシナリオでは再推奨のみが続く。
【００８５】
１．９  ＤＧＢ確認
この機能は、いつ最新のＡＤＤＲが作成されたか、またはいつ開始基礎投与（ＳＢＤ）値が設定されたかを確認する。最新のＡＤＤＲが現在および過去７暦日以内に行われた場合、確認は合格となる。最新のＡＤＤＲがこれより古い場合、新しいＳＢＤ量を入力し、投与ガイダンス要求プロセスをこの新しいポイントから再開する必要がある。新しいＳＢＤは、現在のＤＧＢとみなされる。
【００８６】
１．１０  順守確認
この機能は、データセット内の３つの最新の投与イベントの注射量を確認し、それぞれが最新のＡＤＤＲの量と少なくとも同じか、それ以上であることを確認する。いずれかの投与イベントがこの量未満である場合、確認は失敗し、最新のＡＤＤＲから量を再推奨する。これにより、過少投与による血糖レベルの上昇に基づいてエンジンが滴定されないことが保証される。
【００８７】
１．１１  多すぎる投与の確認
この機能は、過去４８時間に、Ｔｒｅｓｉｂａ（登録商標）ラベルの推奨に反する２回を超える投与イベントがあるかを確認する。
【００８８】
１．１２  １日のＴＧＬを決定する
ＢＧデータが、個々のＢＧ測定値、例えば、空腹時ＢＧに基づいて提供される場合、機能は、有効なＢＧ値が指定された時間範囲内に記録されていることを確認する。ＢＧデータがＣＧＭ測定値に基づいて提供される場合、この機能はＣＧＭデータセットを見て、可能であれば、例えば、ＴＯＲから４日など、最新のＡＤＤＲからの毎日または最大日数までのＴＧＬを決定し、これは投与ガイダンス期間である。「日」は、暦日（一部の日は部分的）であるか、または例えば、ＴＯＲなどから計算される２４時間の期間であり得、下記を参照されたい。これは、例えば、３時間の「スライドウィンドウ」を、ＣＧＭ測定値の１つのデータ点にわたって適用することによって行い、図２Ｃおよび図２Ｄを参照されたく、現在の時刻から最終投与調整時までの各３時間間隔の平均を計算する。例示的な実施形態では、１日のＴＧＬは、以下に記載されるように、ＢＧＨデータ品質試験に合格した日間のみ決定される。各日の３時間の最小平均値は、ＴＧＬ値として記録し、滴定に使用する。
【００８９】
１．１３  １日のＴＧＬ確認
この確認は、目標グルコース範囲パラメータの下限を下回る毎日のＴＧＬを検索する。その場合、最新で与えられたＡＤＤＲから２ＩＵで次のＡＤＤＲが減少する。そうでない場合、確認は次の機能に通過する。
【００９０】
１．１４  ＴＧＬ平均決定
投与ガイダンス期間（例えば、過去４日間）について、有効な１日のＴＧＬ値の少なくとも最小数、例えば２つを決定した場合、少なくとも２つのＴＧＬ値の平均が計算される。
【００９１】
１．１５  滴定決定
この機能は全体的なＴＧＬ平均を利用し、それが目標範囲内にある場合、滴定決定は最新のＡＤＤＲから＋０ＩＵとなる。ＴＧＬ平均が目標範囲の上限を上回る場合、次のＡＤＤＲは最新のＡＤＤＲから２ＩＵ増加する。ＴＧＬ平均が目標範囲の上限を下回る場合、次のＡＤＤＲは最新のＡＤＤＲから２ＩＵ減少する。
【００９２】
１．１６  最大制限確認
過量投与を防止するために、この機能は、所定の期間における所定の最大投与、例えば、先週のＴｒｅｓｉｂａ（登録商標）の３００ＩＵの最大投与を超過していないことを確認する。また、患者固有の値も要求データに含まれ得る。あるいは、機能は、次のＡＤＤＲが患者の「過度の基礎化」制限（ＢＷ（ｋｇ）＊ＯＢＬ（ＩＵ／ｋｇ））を超えるかを確認し得る。そのためには、対象の体重（ＢＷ）、および対象の過度の基礎化限界（ＯＢＬ）が、リクエストとともに受信したデータの一部として提供されていることが必要となる。
【００９３】
１．１７  出力
投与ガイダンス要求への応答としてのエンジンからの主出力は、実際はクライアントによって受信されたＡＤＤＲであるが、例えば、ＣＧＭ値および特定のエラーまたは警告メッセージ、または信頼性および安全性を改善するための検証データに基づいてエンジンによって計算されるＴＧＬ値など、患者の治療に直接関連する追加情報は、患者にとって有用であり得る。対応するように、出力は、以下のタイプのデータのうちの１つ以上を含み得る：ユーザーＩＤ、処理ＩＤ、ＡＤＤＲ、日ＴＧＬ、全体的なＴＧＬ、投与イベント履歴、低血糖症履歴、警告およびエラーコード。
＊＊
【００９４】
図３Ａを参照すると、本開示の一態様に従って、対象に処方されたインスリンレジメンにおいてデータ品質管理を実行するための統合システム４８の一例が、図３Ａ〜図３Ｃと併せて説明されている。
【００９５】
そのようなデータの取得について図示されている。統合システム４８は、対象の自律的なインスリン注射データのデータ品質管理を実行するための、１つ以上の接続されたインスリンペン１０４、１つ以上のグルコースモニタ１０２、メモリ、およびプロセッサ（図示せず）を含む。いくつかの実施形態では、グルコースモニタ１０２は、連続グルコースモニタリング装置である。いくつかの実施形態では、グルコースモニタ１０２は、自己連続グルコースモニタリング装置である。
【００９６】
ここで、実施形態について詳細に参照し、その実施例を添付図面に図示する。次の詳細な説明では、本開示の完全な理解を提供するために多数の特定な詳細が記載されている。しかしながら、本開示はこれらの特定な詳細なしに実施され得ることが、当業者には明らかであろう。
【００９７】
定義
本開示で使用される専門用語は、特定の実施形態のみを説明することを目的とし、本発明を限定することを意図していない。本発明の説明および添付の特許請求の範囲において使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、別途文脈が明確に示さない限り、複数形も同様に含むことが意図される。本明細書で使用される場合、用語「および／または」とは、関連する列挙された項目のうちの１つ以上の可能性のある任意およびすべての組み合わせを指し、包含することも理解されるであろう。本明細書で使用される場合、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」とは、記載される特徴、整数、工程、操作、要素、および／または構成要素の存在を特定するが、１つ以上の他の特徴、整数、工程、操作、要素、構成要素、および／またはそれらの群の存在または付加を除外しないことがさらに理解されるであろう。
【００９８】
本明細書で使用される場合、用語「場合（ｉｆ）」とは、文脈に応じて、「ときに（ｗｈｅｎ）」または「際に（ｕｐｏｎ）」または「決定に応じて（ｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」または「検出に応じて（ｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ）」を意味すると解釈され得る。同様に、語句「決定される場合」または「〔記載の状態またはイベント〕が検出される場合」とは、文脈に応じて、「決定する際に（ｕｐｏｎ  ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」、または「決定に応じて（ｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」、または「〔記載の状態またはイベント〕を検出する際に（ｕｐｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ［ｔｈｅ  ｓｔａｔｅｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  ｏｒ  ｅｖｅｎｔ］）」、または「〔記載の状態またはイベント〕の検出に応じて（ｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｏ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ［ｔｈｅ  ｓｔａｔｅｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  ｏｒ  ｅｖｅｎｔ］）」を意味すると解釈され得る。
【００９９】
用語「ｏｒ」は、排他的な「ｏｒ」ではなく、包括的な「ｏｒ」を意味することを意図している。すなわち、別段の指定がない限り、または文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを採用する」という語句は、自然包摂的な順列のいずれかを意味することを意図している。すなわち、「ＸはＡまたはＢを採用する」という語句は、以下の場合のいずれかによって満たされる：ＸはＡを採用する、ＸはＢを採用する、またはＸはＡおよびＢの両方を採用する。さらに、本明細書および添付の特許請求の範囲で使用されるような冠詞「ａ」および「ａｎ」は、別段の指定がない限り、または単数形に向けられる文脈から明らかでない限り、一般に「１つ以上」を意味すると解釈されるべきである。
【０１００】
また当然のことながら、第１、第２などの用語は本明細書では様々な要素を記述するために使用され得るが、これらの要素はこれらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、第１のフィルタは、本開示の範囲から逸脱することなく、第２のフィルタと称され得、同様に、第２のフィルタは、第１のフィルタと称され得る。第１のフィルタおよび第２のフィルタは両方ともフィルタであるが、同じフィルタではない。
【０１０１】
「対象」、「個体」、および「ユーザー」という用語は、本明細書では互換的に使用され、ヒトを指す。好ましくは、個体は成人個体である。
【０１０２】
「糖尿病」または「真性糖尿病」という用語は、１型真性糖尿病、２型真性糖尿病、妊娠糖尿病（妊娠中）、および高血糖を引き起こすその他の状態を含む。この用語は、膵臓が不十分な量のインスリンを産生する、または体の細胞がインスリンに適切に反応せず、細胞がグルコースを吸収するのを妨げる代謝性疾患に対して使用される。その結果、血中にグルコースが蓄積し、血糖値を管理するために治療が必要となる。
【０１０３】
本発明によれば、基礎インスリンは、長時間作用型インスリンおよび超長時間作用型インスリンを含むか、またはそれからなる。本発明によれば、ボーラスインスリンは、短時間作用型インスリンおよび速効作用型インスリンを含むか、またはそれからなる。原則として、インスリンの半減期が長いほど、投与間隔（すなわち、注射間の時間間隔）にわたってグルコース低下作用がより安定し、均等に分布する。基礎インスリンおよびボーラスインスリンの両方を、インスリンペンを用いて対象に投与することができる。
【０１０４】
インスリンペンという用語は、インスリンの統一性のない投与を適用するのに好適な注射装置を意味し、注射装置が、投与に関係するデータのログおよび通信用に適合される。
【０１０５】
本発明によれば、基礎インスリンおよびボーラスインスリンの両方は、該対象において有益な血糖管理を達成する量で投与される。本発明によれば、該対象における有益な血糖管理は、該基礎インスリンまたは該ボーラスインスリンの投与後、少なくとも該対象におけるＨｂＡ１ｃ（グリコシル化ヘモグロビン）レベルによって決定される。
【０１０６】
本明細書で使用される場合、「Ｕ」という用語は、インスリンの単位（またはその類似体または誘導体）を指す。以下の番号の「Ｕ」の表記は、流体量１ｍｌあたりの単位数で測定した濃度を示す（Ｊｏｓｌｉｎ’ｓ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｄｅｓｋｂｏｏｋ，２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｃｈａｐｔｅｒ  ９  Ｕｓｉｎｇ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｔｏ  ｔｒｅａｔ  ｄｉａｂｅｔｅｓ−ｇｅｎｅｒａｌ  ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ，ｐａｇｅ  ２６８）。「Ｕ」の意味に関する詳細は、ＥＭＡの「「国際単位」または「単位」の使用に特に関連したインスリン類似体含有製品の効力標識に関するガイドライン」と題された文書（ＥＭＥＡ／ＣＨＭＰ／ＢＷＰ／１２４４４６／２００５）に記載されている（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｍａ．ｅｕｒｏｐａ．ｅｕ／ｄｏｃｓ／ｅｎ＿ＧＢ／ｄｏｃｕｍｅｎｔ＿ｌｉｂｒａｒｙ／Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ＿ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ／２００９／０９／ＷＣ５００００３６５４．ｐｄｆを参照されたい）。「ＩＵ」とは、ＷＨＯ生物標準化専門家委員会（ＷＨＯ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｎ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ）により定義されるヒトインスリンの国際単位を意味する。ＩＵは、標準化されたパラメータである。市販のインスリンについては、ラベルは、特定のインスリン類似体の１Ｕ（単位）の含有量を示す。
【０１０７】
本明細書で使用される場合、用語「薬剤」は、対象の内科的治療に使用される化学物質を指す。用語「薬剤」、「薬」、および「薬物」は、本明細書では互換的に使用される。薬剤は、医師または他の医療従事者によって処方され得る。あるいは、薬剤は、市販の薬物または製品であってもよい。本開示の特定の実施例では、薬剤は、糖尿病を治療するために使用されるインスリンである。
【０１０８】
説明
本開示の態様に従って、対象に対して処方されたインスリンレジメンにおいてデータ品質管理を実行するためのシステム４８の詳細な説明は、図１および図２と併せて説明される。したがって、図１および図２は、本開示による例示的なシステムのトポロジーを集合的に示している。トポロジーには、対象に対して処方されたインスリンレジメンの一部として収集される血糖データおよびインスリン用量データ（以下、図１および図２）のデータ品質確認を自律的に提供するデータ品質管理システム（「データ品質システム２５０）（図１および図２）、データ収集のための装置（「データ収集装置２００」）、対象に関連する１つ以上のグルコースセンサ１０２（図１および図４）、ならびに対象にインスリン薬剤を注射するための１つ以上のインスリンペン１０４（図１および図４を参照）がある。
【０１０９】
本開示を通して、データ収集装置２００およびデータ品質システム２５０は、明確にするためだけに別個の装置として参照される。すなわち、データ収集装置２００の開示された機能およびデータ品質システム２５０の開示された機能は、図３Ａに示されるように、別個の装置に含まれる。しかしながら、実際には、いくつかの実施形態では、データ収集装置２００の開示された機能およびデータ品質システム２５０の開示された機能は、単一装置に含まれることが理解されよう。いくつかの実施形態では、データ収集装置２００の開示された機能および／またはデータ品質システム２５０の開示された機能は、単一装置に含まれ、この単一装置は、グルコースモニタ１０２またはインスリンペン１０４である。
【０１１０】
図３Ａを参照すると、データ品質システム２５０は、対象に対して処方されたインスリンレジメンにおけるインスリン薬剤投与量のデータ品質管理検証を自律的に実行する。これを行うために、データ品質システム２５０と電気的に通信しているデータ収集装置２００は、常時対象に装着される１つ以上のグルコースセンサ１０２から発せられる自律的グルコース測定値を受信する。いくつかの実施形態では、データ収集装置２００はまた、インスリン薬剤を注射するために対象によって使用される、１つ以上のインスリンペン１０４からインスリン薬剤注射データを受信する。いくつかの実施形態では、データ収集装置２００は、かかるデータをグルコースセンサ（複数可）１０２および対象によって使用されるインスリンペン１０４から直接受信する。例えば、いくつかの実施形態では、データ収集装置２００は、無線周波数信号を通じて無線でこのデータを受信する。いくつかの実施形態ではこのような信号は、８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＺｉｇｂｅｅ標準に従っている。いくつかの実施形態では、データ収集装置２００は、かかるデータを直接受信し、データを解析し、解析したデータをデータ品質システム２５０へ通過させる。いくつかの実施形態では、グルコースセンサ１０２および／またはインスリンペン１０４は、ＲＦＩＤタグを含み、ＲＦＩＤ通信を使用してデータ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０と通信する。いくつかの実施形態では、データ収集装置２００はまた、対象の生理学的測定値２１０を取得または受信する（例えば、着用可能な生理学的測定装置から、磁力計またはサーモスタットなどのデータ収集装置２００内の測定装置から）。本発明のいくつかの実施形態では、該インスリンペン装置は、ＦｌｅｘＰｅｎ（登録商標）（複数可）、ＦｌｅｘＴｏｕｃｈ（登録商標）（複数可）、ＮｏｖｏＰｅｎ（登録商標）（複数可）、またはＮｏｖｏＰｅｎ  Ｅｃｈｏ（登録商標）（複数可）である。ＦｌｅｘＰｅｎ（登録商標）、ＦｌｅｘＴｏｕｃｈ（登録商標）、ＮｏｖｏＰｅｎ（登録商標）、およびＮｏｖｏＰｅｎ  Ｅｃｈｏ（登録商標）は、Ｎｏｖｏ  Ｎｏｒｄｉｓｋ  Ａ／Ｓの商標である。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、データ収集装置２００および／もしくはデータ品質システム２５０は、対象に近接しておらず、ならびに／または無線機能を有していないか、またはかかる無線機能は、グルコースデータ、インスリン薬剤注射データ、および／もしくは生理学的測定データを取得する目的で使用されない。かかる実施形態では、通信ネットワーク１０６は、グルコースセンサ１０２からのグルコース測定値をデータ収集装置２００および／もしくはデータ品質システム２５０へ、１つ以上のインスリンペン１０４からのインスリン薬剤注射データをデータ収集装置２００および／もしくはデータ品質システム２５０へ、ならびに／または１つ以上の生理学的測定装置（図示せず）からの生理学的測定値データをデータ収集装置２００および／もしくはデータ品質システム２５０に通信するために使用され得る。
【０１１２】
ネットワーク１０６の例としては、限定されないが、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（ＷＷＷ）、イントラネットおよび／または無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および／もしくはメトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）などの無線ネットワーク、ならびに無線通信による他の装置などが含まれる。ワイヤレス通信は、任意選択的に、限定されないが、汎欧州デジタル移動電話方式（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）（ＧＳＭ）、高速データＧＳＭ環境（ＥＤＧＥ）、高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）、高速アップリンクパケットアクセス（ＨＳＵＰＡ）、エボリューションデータオンリー（ＥＶ−ＤＯ）、ＨＳＰＡ、ＨＳＰＡ＋、デュアルセルＨＳＰＡ（ＤＣ−ＨＳＰＤＡ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、広帯域符号分割多元接続（Ｗ−ＣＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（Ｗｉ−Ｆｉ）（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｘ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ、および／またはＩＥＥＥ８０２．１１ｎ）、ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ）、Ｗｉ−ＭＡＸ、電子メール用プロトコル（例えば、インターネットメッセージアクセスプロトコル（ＩＭＡＰ）、および／またはポストオフィスプロトコル（ＰＯＰ））、インスタントメッセージング（例えば、エクステンシブルメッセージングアンドプレゼンスプロトコル（ＸＭＰＰ）、インスタントメッセージングアンドプレゼンスレバレッジングエクステンション用セッション初期化プロトコル（ＳＩＭＰＬＥ）、インスタントメッセージングアンドプレゼンスサービス（ＩＭＰＳ））、および／またはショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、または本開示の出願日には未開発である通信プロトコルを含む任意の他の好適な通信プロトコルを含む、複数の通信基準、プロトコル、および技法のうちのいずれかを使用する。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、対象に取り付けられた単一グルコースセンサ１０２が存在し、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０は、グルコースセンサ１０２の一部である。すなわち、いくつかの実施形態では、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０、ならびにグルコースセンサ１０２は、単一装置である。
【０１１４】
いくつかの実施形態では、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０は、インスリンペンの一部である。すなわち、いくつかの実施形態では、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０、ならびにインスリンペン１０４は、単一装置である。
【０１１５】
もちろん、システム４８の他のトポロジーが可能である。例えば、通信ネットワーク１０６に依存するのではなく、１つ以上のグルコースセンサ１０２および１つ以上のインスリンペン１０４は、情報をデータ収集装置２００および／またはレジメンモニタ装置２５０に直接無線で送信し得る。さらに、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０は、ポータブル電子装置、サーバコンピュータ構成する、または実際にはネットワークで連結されているいくつかのコンピュータを構成し得るか、またはクラウドコンピューティングコンテキストの仮想マシンを構成し得る。したがって、図３Ａに示されている例示的なトポロジーは、単に、当業者に容易に理解される様式で本開示の実施形態の特色を説明するのに役立つ。
【０１１６】
図３Ａに開示されるシステム４８はスタンドアローンで動作することができるが、いくつかの実施形態では、電子医療記録と連結して、上述の任意の方式で情報を交換することもできる。
【０１１７】
図３Ｂおよび図３Ｃを参照すると、典型的な実施形態では、データ品質システム２５０は、１つ以上のコンピュータを含む。図３Ｂおよび図３Ｃの説明の目的のために、データ品質システム２５０は、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するためのすべての機能を含む単一のコンピュータとして表されている。しかしながら、本開示はそのように限定されない。いくつかの実施形態では、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するための機能は、任意の数のネットワーク化コンピュータにわたって広がる、かつ／またはいくつかのネットワーク化コンピュータのそれぞれに存在する、かつ／または通信ネットワーク１０６にわたってアクセス可能な遠隔位置で１つ以上の仮想マシン上にホストされる。広範な異なるコンピュータトポロジーのうちのいずれかがアプリケーション用に使用され、すべてのかかるトポロジーが本開示の範囲内であることを当業者は理解するであろう。
【０１１８】
いくつかの実施形態では、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するための例示的なデータ品質システム２５０は、１つ以上の処理ユニット（ＣＰＵ）２０２、ネットワークまたは他の通信ネットワークインターフェース２１０、メモリ２１４（例えば、無作為アクセスメモリ）、１つ以上のコントローラ２１８によって任意にアクセスされる１つ以上の磁気ディスク記憶媒体および／または持続性装置２２０、前述の構成要素を相互接続するための１つ以上の通信バス２１２、ならびに前述の構成要素に電力供給するための電源２２４を含む。いくつかの実施形態では、メモリ２１４内のデータは、キャッシュなどの既知の演算技法を使用する、不揮発性メモリ２２０とシームレスに共有される。いくつかの実施形態では、メモリ２１４および／またはメモリ２２０は、中央処理ユニット（複数可）２０２に対して遠隔に位置する大量記憶媒体を含む。言い換えれば、メモリ２１４および／またはメモリ２２０に記憶される一部のデータは、実際に、データ品質管理コンピュータシステム２５０の外部であるが、ネットワークインターフェース２１０を使用してインターネット、イントラネット、または他の形態のネットワークもしくは電子ケーブル（図３Ａに要素１０６として図示されている）を介して、データ品質管理コンピュータシステム２５０によって電子的にアクセスされ得るコンピュータにホストされ得る。
【０１１９】
いくつかの実施形態では、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するためのデータ品質システム２５０のメモリ２１４は、
・様々な基本システムサービスを取り扱うための手順を含むオペレーティングシステム２０４と、
・１つ以上の訓練セット２３０であって、各訓練セット（例えば、２３０−１）が、複数の参照実体２４０を含み、各参照実体（例えば、２４０−１および２４０−Ｃ）が、
〇複数の血糖履歴２４２であって、各血糖履歴（例えば、２４２−１）が、時間的経過にわたる対象の複数のグルコース測定値２４４、および複数のグルコース測定値（例えば、２４４−１−１〜２４４−１−Ａ）の各それぞれのグルコース測定値について、どの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表すタイムスタンプ２４６（例えば、２４６−１−１〜２４６−１−Ａ）を含む、複数の血糖履歴２４２と、
〇複数のインスリン注射履歴２６０であって、各インスリン注射履歴（例えば、２６０−１）が、１つ以上のインスリン投与量２６２、および１つ以上のインスリン投与量（例えば、２６２−１−１〜２６２−１−Ｂ）における各それぞれのインスリン投与量について、どの時点でそれぞれのインスリン注射が行われたかを表すタイムスタンプ２６４（例えば、２６４−１−１〜２６４−１−Ｂ）を含む、複数のインスリン注射履歴２６０と、を含む、１つ以上の訓練セット２３０と、
・１つ以上の試験セット２７０であって、各試験セット（例えば、２７０−１）が、複数の試験実体２７２を含み、各試験実体（例えば、２７２−１〜２７２−Ｘ）が、
〇複数の血糖履歴２４２であって、各血糖履歴（例えば、２４２−Ｄ）が、時間的経過にわたる対象の複数のグルコース測定値２４４、および複数のグルコース測定値（例えば、２４４−Ｄ−１〜２４４−Ｄ−Ｚ）の各それぞれのグルコース測定値について、どの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表すタイムスタンプ２４６（例えば、２４６−Ｄ−１〜２４６−Ｄ−Ｚ）を含む、複数の血糖履歴２４２と、
〇複数のインスリン注射履歴２６０であって、各インスリン注射履歴（例えば、２６０−Ｅ）が、１つ以上のインスリン投与量２６２、および１つ以上のインスリン投与量（例えば、２６２−Ｅ−１〜２６２−Ｅ−Ｙ）における各それぞれのインスリン投与量について、どの時点でそれぞれのインスリン注射が行われたかを表すタイムスタンプ２６４（例えば、２６４−Ｅ−１〜２６４−Ｅ−Ｙ）を含む、複数のインスリン注射履歴２６０と、を含む、１つ以上の試験セット２７０と、
・１つ以上のモデル２８２であって、各訓練されたモデル（例えば、２８４−１〜２８４−Ｆ）が、１つ以上のモデルタイプ（例えば、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、支持ベクトル機械、ランダムフォレスト、Ｋｅｒａｓ人工ニューラルネットワーク、および／または勾配ツリーブーストモデルなどの回帰モデルタイプであってもよく、各訓練されたモデル２８４が、複数の参照実体（例えば、２４０−１〜２４０−Ｃ）を使用して訓練されてもよく、訓練された各モデル２８４の有効性が、複数の試験実体（例えば、２７２−１〜２７２−２７２−Ｘ）を使用して検証されてもよい、１つ以上のモデル２８２と、
・１つ以上の対象クエリー実体２９０であって、各対象クエリー実体（例えば、２９０−１〜２９０−Ｊ）が、
〇複数の血糖履歴２４２であって、各血糖履歴（例えば、２４２−Ｇ）が、時間的経過にわたる対象の複数のグルコース測定値２４４、および複数のグルコース測定値（例えば、２４４−Ｇ−１〜２４４−Ｇ−Ｗ）の各それぞれのグルコース測定値について、どの時点でそれぞれのグルコース測定が行われたかを表すタイムスタンプ２４６（例えば、２４６−Ｇ−１〜２４６−Ｇ−Ｗ）を含む、複数の血糖履歴２４２と、
〇複数のインスリン注射履歴２６０であって、各インスリン注射履歴（例えば、２６０−Ｈ）が、１つ以上のインスリン投与量２６２、および１つ以上のインスリン投与量（例えば、２６２−Ｈ−１〜２６２−Ｈ−Ｖ）における各それぞれのインスリン投与量について、どの時点でそれぞれのインスリン注射が行われたかを表すタイムスタンプ２６４（例えば、２６４−Ｈ−１〜２６４−Ｈ−Ｖ）を含む、複数のインスリン注射履歴２６０と、を含む、１つ以上の対象クエリー実体２９０と、を記憶する。
【０１２０】
いくつかの実施形態では、データ品質管理モジュール２５０は、任意のブラウザ（電話、タブレット、ラップトップ／デスクトップ）でアクセスすることができる。いくつかの実施形態では、データ品質管理モジュール２５０は、ネイティブ装置フレームワーク上で実行され、ＡｎｄｒｏｉｄまたはｉＯＳなどのオペレーティングシステム２０４上にダウンロードすることが可能である。
【０１２１】
一部の実装形態では、対象からデータセットのデータ品質管理を実行するためのデータ品質システム２５０の上記の識別されたデータ要素またはモジュールのうちの１つ以上は、前述のメモリ装置のうちの１つ以上に記憶され、上述の機能を実行するための命令のセットに対応する。上述の識別されたデータ、モジュール、またはプログラム（例えば、命令のセット）は、別個のソフトウェアプログラム、手順、またはモジュールとして実装される必要はなく、これらのモジュールの様々なサブセットを、様々な実装で組み合わせるかまたはそうでなければ再配置され得る。いくつかの実装では、メモリ２１４および／または２２０は、上述の識別されたモジュールのサブセットおよびデータ構造を任意に記憶する。さらに、いくつかの実施形態では、メモリ２１４および／または２２０は、上述されていない追加のモジュールおよびデータ構造を記憶する。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するためのレジメンモニタ装置２５０は、スマートフォン（例えば、ｉＰｈｏｎｅ）、ラップトップ、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、または他の形態の電子装置（例えば、ゲームコンソール）である。いくつかの実施形態では、データ品質システム２５０は、モバイルではない。いくつかの実施形態では、データ品質システム２５０はモバイルである。他の実施形態では、データ品質システム２５０は、スマートフォンではないが、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、緊急車両コンピュータ、または他の形態もしくは有線もしくは無線ネットワークの装置である。いくつかの実施形態では、データ品質システム２５０は、図２Ａおよび図２Ｂに示されるレジメンモニタ装置２５０に見られる回路、ハードウェア構成要素、およびソフトウェア構成要素のうちのいずれかまたはすべてを有する。簡潔性および明瞭性の観点では、データ品質システム２５０にインストールされる追加のソフトウェアモジュールをより強調するために、データ品質システム２５０の可能な構成要素のうちのいくつかのみが示される。
【０１２３】
データ品質システム２５０は、１つ以上の訓練セット２３０、１つ以上の試験セット２７０、１つ以上の訓練されたモデル２８４、および／または１つ以上の対象クエリー実体２９０にアクセスし、および／またはそれらを記憶する。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、グルコース測定値２４４は、自律的に測定される。ＡＢＢＯＴＴ（「ＬＩＢＲＥ」）によるＦＲＥＥＳＴＹＬＥ  ＬＩＢＲＥ  ＣＧＭは、対象の自律的なグルコース測定を行うためにグルコースセンサ１０２として使用され得る、グルコースセンサの例である。ＬＩＢＲＥは、近づけると、近距離無線通信を介して最高８時間分のデータをリーダー装置（例えば、データ収集装置２００および／またはデータ品質システム２５０）に送ることができる、皮膚上のコインサイズのセンサを用いる較正不要のグルコース測定を可能にする。ＬＩＢＲＥは、全日常生活活動において１４日間着用することができる。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、インスリン薬剤は、インスリン薬剤投与量レジメンによって特定され、１２〜２４時間の作用持続時間を有する単一インスリン薬剤、または集合的に１２〜２４時間の作用持続時間を有するインスリン薬剤混合物からなる。かかる長時間作用型インスリン薬剤の例としては、限定されないが、Ｉｎｓｕｌｉｎ  Ｄｅｇｌｕｄｅｃ（商品名Ｔｒｅｓｉｂａ、ＮＯＶＯ  ＮＯＲＤＩＳＫ開発）、ＮＰＨ（Ｓｃｈｍｉｄ，２００７，“Ｎｅｗ  ｏｐｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｔｈｅｒａｐｙ．Ｊ  Ｐｅｄｉａｔｒｉａ（Ｒｉｏ  Ｊ）．８３（Ｓｕｐｐｌ５）：Ｓ１４６−Ｓ１５５）、Ｇｌａｒｇｉｎｅ（ＬＡＮＴＵＳ，Ｍａｒｃｈ  ２，２００７，インスリングラルギン［ｒＤＮＡ由来］注射物、［処方情報］、Ｂｒｉｄｇｅｗａｔｅｒ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ：Ｓａｎｏｆｉ−Ａｖｅｎｔｉｓ）、およびＤｅｔｅｒｍｉｒ（Ｐｌａｎｋ  ｅｔ  ａｌ．，２００５，「Ａ  ｄｏｕｂｌｅ−ｂｌｉｎｄ，ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ，ｄｏｓｅ−ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｓｔｕｄｙ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃ  ａｎｄ  ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｏｎｇ−ａｃｔｉｎｇ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ａｎａｌｏｇ  ｄｅｔｅｍｉｒ，」Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  ２８：１１０７−１１１２）が含まれる。
【０１２６】
いくつかの実施形態では、複数のグルコース測定値２４４（例えば、１つ以上の訓練セット２３０の一部、１つ以上の試験セット２７０、および／または１つ以上の対象クエリー実体２９０）は、過去４時間、過去１２時間、過去２４時間、過去２日間、過去１週間、または過去２週間において対象から得られたグルコース測定値に限定される。
【０１２７】
ここで、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行するためのシステム４８およびシステム２５０の詳細が開示されているが、本開示の一実施形態による、システムのプロセスおよび特徴のフローチャートに関する詳細は、図４Ａおよび図４Ｂに開示されている。
【０１２８】
図４Ａのブロック３０２を参照して、本開示の目標は、対象からのデータセットのデータ品質管理を実行することである。いくつかの実施形態では、データ管理は、データ収集装置２００などの装置、およびデータ品質システム２５０を使用して実行される。図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、装置は、１つ以上のプロセッサ２０２およびメモリ２１４／２２０を含む。いくつかの実施形態では、データ品質管理は、対象からの要求に応じて実行される。いくつかの実施形態では、データ品質管理は、医療従事者からの要求に応じて実行される。いくつかの実施形態では、データ品質管理は、自動的に実行される。いくつかの実施形態では、データ品質管理は、定期的なベースで自動的に実行される。
【０１２９】
図４Ａのブロック３０４を参照して、データ品質管理システムは、複数の参照実体を含む訓練セットを取得することによって継続し、複数の参照実体は、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴を含み、各参照インスリン用量履歴は、参照血糖履歴と対になって、複数の参照実体内に参照実体を形成する。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴は、複数の訓練対象からのものである。いくつかの実施形態では、複数の対象は、少なくとも１００の対象、少なくとも１，０００の対象、少なくとも５，０００の対象、少なくとも１０，０００の対象、少なくとも５０，０００の対象、または少なくとも１００，０００の対象を含む。いくつかの実施形態では、各訓練対象は、１つの参照インスリン用量履歴および１つの参照血糖履歴を提供する。いくつかの実施形態では、各訓練対象は、１つより多い参照インスリン用量履歴、および１つより多い参照血糖履歴を提供する。
【０１３１】
いくつかの実施形態では、複数の参照インスリン用量履歴および複数の参照血糖履歴は、単一の訓練対象からのものである。いくつかの実施形態では、単一の訓練対象は、１つの参照インスリン用量履歴および１つの参照血糖履歴を提供する。いくつかの実施形態では、単一の訓練対象は、１つより多い参照インスリン用量履歴、および１つより多い参照血糖履歴を提供する。
【０１３２】
図４Ａのブロック３１０を参照して、データ品質管理システムは、複数の参照実体における各それぞれの参照実体について、（ｉ）対応する血糖履歴から、それぞれの時間的経過における各時点に対する血糖測定値と、（ｉｉ）対応する参照インスリン用量履歴から、それぞれの時間的経過における時点のそれぞれのサブセットにおける各時点に対するインスリン投与量と、を取得することによって継続し、複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、それぞれの時間的経過について、参照の複数の血糖測定値を提供し、参照の複数の血糖測定値が、所定のタイプの血糖測定値からなり、複数の参照実体における各それぞれの参照実体が、時点のそれぞれのサブセットにおいて１つ以上の参照インスリン投与量を提供し、１つ以上の参照インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる。
【０１３３】
いくつかの実施形態では、所定のタイプの血糖測定値は、連続グルコースモニタリングデータである。いくつかの実施形態では、所定のタイプの血糖測定は、血糖データの自己モニタリングである。いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上のボーラスインスリン用量イベントからなる。いくつかの実施形態では、所定のタイプのインスリン用量は、１つ以上の基礎インスリン用量イベントからなる。いくつかの実施形態では、それぞれの時間的経過は、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、または１００〜１２０分のセットから選択される。
【０１３４】
図４Ｂのブロック３２０を参照して、データ品質管理システムは、複数の試験実体を含む試験セットを取得することによって継続し、複数の試験実体が、複数の試験インスリン用量履歴および複数の試験血糖履歴を含み、各試験インスリン用量履歴が、試験血糖履歴と対になって、複数の試験実体において試験実体を形成し、各それぞれの試験血糖履歴が、複数の血糖測定値を提供し、各それぞれの試験インスリン用量履歴が、１つ以上の試験インスリン投与量を提供し、１つ以上の試験インスリン投与量が、所定のタイプのインスリン用量からなる。
【０１３５】
図４Ｂのブロック３２２を参照して、データ品質管理システムは、それぞれの時間的経過に対する参照の複数の血糖測定値、および訓練セットにわたる少なくとも１つの参照インスリン投与量を使用して、モデルを訓練し、それによって、訓練されたモデルを取得することによって継続する。
【０１３６】
一部の実施形態では、モデルは、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、支持ベクトル機械、ランダムフォレスト、Ｋｅｒａｓ人工ニューラルネットワーク、および勾配ツリーブーストモデルからなる群から選択される回帰モデルである。いくつかの実施形態では、モデルは、分類子モデルまたはアンサンブルモデルである。いくつかの実施形態では、モデルは、教師あり学習モデル、教師なし学習モデル、半教師あり学習モデル、または強化学習モデルである。いくつかの実施形態では、モデルのタイプは、最も近い隣接体、ナイーブベイズ、決定ツリー、線形回帰、支持ベクトル機械、ニューラルネットワーク、ｋ平均クラスタリング、ｑ学習、時間差、および深層敵対的ネットワークのセットから選択される。
【０１３７】
図４Ｂのブロック３２６を参照して、データ品質管理システムは、試験の複数の血糖履歴を訓練されたモデルに入力し、それによって、試験セットに対して１つ以上の訓練されたモデル出力値を取得することによって継続し、１つ以上の訓練された出力値が、試験セットに対して１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む。
【０１３８】
いくつかの実施形態では、再構成されたインスリン投与量（例えば、血糖測定値に基づいて実際に身体に注射されたと予測されるインスリン投与量）は、正の整数である。いくつかの実施形態では、再構成されたインスリン投与量は、浮動小数点数によって表される。いくつかの実施形態では、予測転帰のメトリックは、０ＩＵ〜５ＩＵ、０ＩＵ〜１０ＩＵ、０ＩＵ〜２５ＩＵ、０ＩＵ〜５０ＩＵ、０ＩＵ〜１００ＩＵ、０ＩＵ〜１５０ＩＵ、０ＩＵ〜２００ＩＵ、および０ＩＵ〜２５０ＩＵのセット内にある。
【０１３９】
いくつかの実施形態では、データ品質システムは、１つ以上のモデル性能メトリックをさらに提供する。いくつかの実施形態では、これらの１つ以上のモデル性能メトリックは、２乗平均平方誤差、平均絶対誤差、説明分散スコア、または精度スコアを含む。
【０１４０】
いくつかの実施形態では、第１の主要性能メトリックは、実際には予測の決定係数またはｒ２乗（ｒ＾２）である、「精度」スコアである。この精度メトリックの最大値が「１」に近いほど、モデルが、反応ベースのＢＧプロファイル曲線から、身体に注射されたインスリン投与量を予測するのに優れている。
【０１４１】
式：「精度」スコアまたは決定係数（ｒ２乗）：
2021536618.tif 000007
【０１４２】
精度スコアは、モデルの適合度に関する情報を提供する統計量である。回帰では、ｒ２乗決定係数は、回帰予測が実データ点にどの程度近似しているかの統計的尺度である。ｒ２乗値である「１」は、回帰予測がデータに完全に合致していることを示す。係数ｒ２乗は、（１−ｕ／ｖ）として定義され、式中、ｕは、平方の残差総和（例えば、Σ（ｙ−ｙ´）２）であり、ｖは、平方の総和（例えば、
2021536618.tif 000008
）である。可能な限り最良のスコアは、１．０であり、スコアは、（モデルが任意に悪化する可能性があるため）負であり得る。
【０１４３】
いくつかの実施形態では、第２の主要な性能メトリックは、２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）である。この誤差のメトリックが小さいほど、所与の血糖測定値から身体に注射されたインスリン投与量を予測するモデルが良くなる。
【０１４４】
式：２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）：
2021536618.tif 000009
【０１４５】
２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）または２乗平均平方偏差（ＲＭＳＤ）は、モデルまたは推定器によって予測される値（サンプルおよび集団値）と実際に観察された値との差の、頻繁に使用される尺度である。ＲＭＳＥは、予測値と観測値との差のサンプル標準偏差を表す。これらの個別の差は、推定に使用されたデータサンプル上で計算が行われる場合、残差と呼ばれ、サンプル外から計算された場合、予測誤差と呼ばれる。ＲＭＳＥは、様々な時間の予測における誤差の大きさを、予測力の単一の尺度に集約するのに役立つ。ＲＭＳＥは、スケールに依存するため、データセット間ではなく、特定のデータに対して異なるモデルの予測誤差を比較するための、精度の尺度である。ＲＭＳＥに対する各誤差の影響は、２乗誤差のサイズに比例する。したがって、より大きな予測誤差（例えば、期待値と実質的に異なる予測されるインスリン注射量）は、ＲＭＳＥに対して不釣り合いに大きな効果を有する。したがって、ＲＭＳＥは、外れ値に非常に敏感である。ＲＭＳＥおよびｒ２乗予測メトリックの両方の計算は、訓練されたモデルの精度に関する明確な情報を提供する。
【０１４６】
図４Ｂのブロック３３０を参照して、データ品質管理システムは、クエリー対象のデータセットから、それぞれの時間的経過における複数のクエリー対象の血糖測定値、およびそれぞれの時点のサブセットにおける少なくとも１つのクエリー対象のインスリン用量を取得することによって継続する。いくつかの実施形態では、システムは、データセットを取得し、複数のクエリー対象から訓練されたモデルに各データセットを入力することをさらに含む。
【０１４７】
いくつかの実施形態では、データ品質管理システムは、複数の対象に対して同時にデータ品質管理要求を実施する。いくつかの実施形態では、複数の対象は、少なくとも１００の対象、少なくとも１，０００の対象、少なくとも５，０００の対象、少なくとも１０，０００の対象、少なくとも５０，０００の対象、または少なくとも１００，０００の対象を含む。
【０１４８】
図４Ｂのブロック３３２を参照して、データ品質管理システムは、複数のクエリー対象の血糖測定値を訓練されたモデルに入力し、それによって、クエリー対象に対する１つ以上のクエリーモデル出力値を取得することによって継続し、クエリー対象に対する１つ以上のクエリー出力値が、クエリー対象に対する少なくとも１つ以上の再構成されたインスリン投与量を含む。いくつかの実施形態では、対象の各々は、糖尿病状態を有する。
【０１４９】
いくつかの実施形態では、糖尿病状態は、２型真性糖尿病である。いくつかの実施形態では、薬剤投与ガイダンス要求は、ある用量のインスリン薬剤に関するものであり、本用量のインスリン薬剤は、対象の所定の血糖目標範囲を達成して、真性糖尿病を治療するためのものである。
【０１５０】
本発明によれば、いくつかの実施形態では、基礎インスリン薬剤は、対象において有益な血糖管理を達成する量で投与される。いくつかの実施形態では、有益な血糖管理を達成するための所定の血糖目標範囲は、５０〜１８０ｍｇ／ｄＬ、６０〜１８０ｍｇ／ｄＬ、７０〜１８０ｍｇ／ｄＬ、８０〜１８０ｍｇ／ｄＬ、５０〜２００ｍｇ／ｄＬ、６０〜２００ｍｇ／ｄＬ、７０〜２００ｍｇ／ｄＬ、８０〜２００ｍｇ／ｄＬ、５０〜２５０ｍｇ／ｄＬ、６０〜２５０ｍｇ／ｄＬ、７０〜２５０ｍｇ／ｄＬ、または８０〜２５０ｍｇ／ｄＬである。
【０１５１】
いくつかの実施形態では、本開示のインスリン薬剤は、少なくとも５歳、少なくとも１０歳、少なくとも１１歳、少なくとも１２歳、少なくとも１３歳、少なくとも１４歳、少なくとも１５歳、少なくとも１６歳、少なくとも１７歳、少なくとも１８歳、少なくとも１９歳、または少なくとも２０歳である対象を治療するために使用される。
【０１５２】
いくつかの実施形態では、本開示のインスリン薬剤は、肥満度指数が３２ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が３４ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が３５ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が３６ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が３７ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が３８ｋｇ／ｍ２以下の対象を治療するために使用される。
【０１５３】
いくつかの実施形態では、本発明は、肥満度指数が約２５ｋｇ／ｍ２の対象を治療するために使用される。いくつかの実施形態では、本開示は、肥満度指数が２０ｋｇ／ｍ２〜３０ｋｇ／ｍ２である対象を治療するために使用される。
【０１５４】
いくつかの実施形態では、本発明は、少なくとも１年間、少なくとも５年間、少なくとも７年間、少なくとも９年間、または少なくとも１１年間、糖尿病に罹患している対象を治療するために使用される。
【０１５５】
いくつかの実施形態では、本発明は、数週間の治療後、対象について７以下のベースラインＨｂＡ１ｃレベルを達成する。いくつかの実施形態では、本開示は、１０〜４０週間の治療後、１５〜３０週間の治療後、もしくは２０〜２８週間の治療後、または２６週間の治療後、７％以下の対象に対してベースラインＨｂＡ１ｃレベルを達成する。いくつかの実施形態では、本開示は、治療の数週間後に、６％以下、７％以下、または８％以下の対象に対してベースラインＨｂＡ１ｃレベルを達成する。いくつかの実施形態では、本開示は、１０〜４０週間の治療後、１５〜３０週間の治療後、もしくは２０〜２８週間の治療後、または２６週間の治療後、６％以下、７％以下、または８％以下の対象に対してベースラインＨｂＡ１ｃレベルを達成する。
【０１５６】
いくつかの実施形態では、薬剤は、インスリンペン装置１０４の使用によるなどの、注射によって送達されるインスリンを含む。いくつかの実施形態では、薬剤は、ＬｙｓＢ２９（Ｎｃ−ヘキサデカンジオイル−ｙ−Ｇｌｕ）ｄｅｓ（Ｂ３０）ヒトインスリン（インスリンデグルデク、Ｔｒｅｓｉｂａ（登録商標））である。
【０１５７】
いくつかの実施形態では、基礎インスリンは、長時間作用型インスリンまたは超長時間作用型インスリンを含むか、またはそれからなる。
【０１５８】
いくつかの実施形態では、薬剤は、以下のことも行う「長時間作用型インスリン」を含む：
（ａ）対象の２４時間の期間にわたる平均インスリン濃度（ＡＵＣＦ％）からの最大偏差を、≦±２０、例えば≦±１８、≦±１７、≦±１６、≦±１５、≦±１４、≦±１３、≦±１２、≦±１１、≦±１０、≦±９、≦±８、≦±７、≦±６、≦±５、≦±４、≦±３、≦±２、≦±１、≦±０．５、≦±０．１で誘発する。
【０１５９】
いくつかの実施形態では、薬剤は、以下である天然型インスリンの誘導体または類似体を含む「長時間作用型インスリン」を含む：
（ａ）生理学的条件において、少なくとも部分的に、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合、好ましくは、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合の少なくとも０．０１％、例えば、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合の少なくとも０．１％、少なくとも１％、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも５０％、少なくとも６５％、少なくとも７５％、少なくとも８５％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、もしくは少なくとも１５０％、および／または少なくとも部分的に、天然に発生するインスリンの能力、好ましくは、天然に存在するインスリンの能力の少なくとも２５％、例えば、天然に発生するインスリンの能力の少なくとも少なくとも５０％、少なくとも６５％、少なくとも７５％、少なくとも８５％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、もしくは１５０％を示し、かつ
（ｂ）皮下注射した場合、生理学的条件で少なくとも１８時間、例えば、１８時間超、少なくとも２０時間、２０時間超、２２時間超、少なくとも２２．５時間、または２４時間超、少なくとも２５時間、少なくとも２７．５時間、少なくとも３０時間、少なくとも３２．５、少なくとも３５時間、少なくとも３７．５時間、または少なくとも４０時間、または１８〜４０時間、２０〜４０時間、２４時間〜４０時間の平均終末半減期を示す。
【０１６０】
いくつかの実施形態では、薬剤は、以下のことも行う「長時間作用型インスリン」を含む：
（ｃ）対象の２４時間の期間にわたる平均インスリン濃度（ＡＵＣＦ％）からの最大偏差を、≦±２０、例えば≦±１８、≦±１７、≦±１６、≦±１５、≦±１４、≦±１３、≦±１２、≦±１１、≦±１０、≦±９、≦±８、≦±７、≦±６、≦±５、≦±４、≦±３、≦±２、≦±１、≦±０．５、≦±０．１で誘発する。
【０１６１】
原則として、インスリンの半減期が長いほど、投与間隔（すなわち、注射間の時間間隔）にわたってグルコース低下作用がより安定し、均等に分布する。
【０１６２】
いくつかの実施形態では、薬剤は、以下である天然型インスリンの誘導体または類似体を含む：
（ａ）生理学的条件において、少なくとも部分的に、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合、好ましくは、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合の少なくとも０．０１％、例えば、天然に発生するインスリンのインスリン受容体結合の少なくとも０．１％、少なくとも１％、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも５０％、少なくとも６５％、少なくとも７５％、少なくとも８５％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、もしくは少なくとも１５０％、および／または少なくとも部分的に、天然に発生するインスリンの能力、好ましくは、天然に存在するインスリンの能力の少なくとも２５％、例えば、天然に発生するインスリンの能力の少なくとも少なくとも５０％、少なくとも６５％、少なくとも７５％、少なくとも８５％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、もしくは１５０％を示し、
（ｂ）皮下注射した場合、生理学的条件で少なくとも５時間〜１８時間未満、例えば、少なくとも７時間、少なくとも８時間、少なくとも１０時間、少なくとも１２．５時間、１２．５時間超、少なくとも１５時間、または少なくとも１７．５時間、および１８時間未満、５〜１７．５時間、１０〜１７．５時間または１５〜１７．５時間の平均終末半減期を示す。
【０１６３】
いくつかの実施形態では、薬剤は、１２〜２４時間の作用持続時間を有する単一インスリン薬剤、または集合的に１２〜２４時間の作用持続時間を有するインスリン薬剤混合物からなる。かかるインスリン薬剤の例としては、以下に限定されないが、Ｄｅｇｌｕｄｅｃ  （商標名ＴＲＥＳＩＢＡ（登録商標）下でＮＯＶＯ  ＮＯＲＤＩＳＫによって開発された）、ＮＰＨ  （Ｓｃｈｍｉｄ，２００７，“Ｎｅｗ  ｏｐｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｔｈｅｒａｐｙ，”  Ｊ  Ｐｅｄｉａｔｒｉａ（Ｒｉｏ  Ｊ）．８３（Ｓｕｐｐｌ  ５）：Ｓ１４６−Ｓ１５５）、Ｇｌａｒｇｉｎｅ（ＬＡＮＴＵＳ，Ｍａｒｃｈ  ２，２００７）、Ｉｎｓｕｌｉｎ  Ｇｌａｒｇｉｎｅ  ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ  （Ｄｕｎｎ  ｅｔ  ａｌ．２００３，“Ａｎ  Ｕｐｄａｔｅｄ  Ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｉｔｓ  Ｕｓｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｍｅｌｌｉｔｕｓ”  Ｄｒｕｇｓ  ６３：ｐ．１７４３）、およびＤｅｔｅｒｍｉｒ（Ｐｌａｎｋ  ｅｔ  ａｌ．，２００５，“Ａ  ｄｏｕｂｌｅ−ｂｌｉｎｄ，ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ，ｄｏｓｅ−ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｓｔｕｄｙ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃ  ａｎｄ  ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｏｎｇ−ａｃｔｉｎｇ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ａｎａｌｏｇ  ｄｅｔｅｍｉｒ，”  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  ２８：１１０７−１１１２）を含み、これらの各々は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０１６４】
図１に戻ると、調整日投与推奨を対象者に提供するための例示の方法４００（例えば、電子デバイスで実行される）が、示されている。いくつかの実施形態では、図１の方法は、対象者が調整日投与推奨を以前に提供されていない場合に実行される。いくつかの実施形態では、図１の方法は、以前に提供された調整日投与推奨の再推奨を提供するために実行される。いくつかの実施形態では、図１の方法は、更新される調整日投与推奨を提供するために実行され、その後、１つ以上の以前の調整日投与推奨を提供する。
【０１６５】
図１を参照すると、データ収集および分析の統合システム４８を用いて、対象の自律的なタイムスタンプされたインスリン注射４０４および血糖測定値４０２が取得される。また、いくつかの実施形態では、規定のインスリンレジメンを対象に適用するために使用される１つ以上のインスリンペン１０４からのデータは、複数の記録として取得される４０４。各記録は、対象が規定のインスリン薬剤投与量レジメンの一部として受けた、注射されたインスリン薬剤の量を特定するタイムスタンプされたイベントを含む。いくつかの実施形態では、グルコース測定値４０２（例えば、血糖履歴４１０を含む複数の血糖測定値）は、品質評価され、必要に応じて、再構成された血糖履歴が計算される。血糖履歴４１０または再構成された血糖履歴およびインスリン注射履歴４０４は、非一時的メモリ２０２に記憶される。メモリ２０２はまた、１つ以上のプロセッサによって実施されると、データ品質確認要求の受信に応答して方法を実行する命令を含む。このようにして、グルコースデータおよび注射履歴データが分析される４０６。データ品質確認４０６は、血糖履歴４１０および注射履歴４０４に基づいて、インスリン注射用量を再構築する。これらの再構成されたインスリン注射用量は、対象（例えば、対象パラメータ４１２および／または用量ガイダンスベースライン４１８）に関するさらなるデータとともに、再構成されたインスリン注射４０８を生成するために使用され、いくつかの実施形態では、投薬量ガイダンスの推奨を提供するために使用され得る。
【０１６６】
図５は、インポートされる血糖測定値データの一例を示している。各血糖データ点は、血糖測定値と、時間的経過中のどの時点でそれぞれの血糖測定が行われたかを表すタイムスタンプと、を含む。いくつかの実施形態では、血糖測定値４０２（ここでは、連続グルコースモニタリングデータ）が、メモリに入力され（例えば、「ｉｎｐｕｔａｒｒａｙＣＧＭ」）、血糖測定値間の差が、計算される（例えば、「ｉｎｐｕｔ  ａｒｒａｙＲＨＩＤＰ＝ｎｐ．ｄｉｆｆ（ｉｎｐｕｔＡｒｒａｙＣＧＭ）」。
【０１６７】
いくつかの実施形態では、血糖データ点のセットは、少なくとも２回の血糖測定、少なくとも４回の血糖測定、少なくとも５回の血糖測定、少なくとも７回の血糖測定、少なくとも１０回の血糖測定、少なくとも１３回の血糖測定、少なくとも１５回の血糖測定、少なくとも２０回の血糖測定、少なくとも３０回の血糖測定、少なくとも５０回の血糖測定、少なくとも１００回の血糖測定、少なくとも２５０回の血糖測定、少なくとも３００回の血糖測定、または少なくとも５００回の血糖測定を含む。いくつかの実施形態では、血糖データ点のセットに対するそれぞれの時間的経過の各時点は、直前の時点から最大３０秒後に、直前の時点から最大１分後に、直前の時点から最大５分後に、直前の時点から最大１０分後に、直前の時点から最大３０分後に、直前の時点から最大１時間後に、直前の時点から最大６時間後に、直前の時点から最大１２時間後に、または直前の時点から最大２４時間後に発生する。いくつかの実施形態では、血糖履歴は、血糖値に影響を与え得る食事、運動、または他の変数に関する情報をさらに含む。
【０１６８】
いくつかの実施形態では、対象のインスリン注射履歴におけるインスリン用量タイムスタンプ（例えば、所定の時点）は、血糖測定データの評価のための適切な時間的経過（例えば、所定の時間間隔の直前の時点のサブセット）を決定するために使用される。
【０１６９】
データにアクセスした後、データ品質管理システムによって、複数のプロセスを実行することができる。以下に実施例で示すように、複数のモデルタイプを訓練することができ、複数の性能メトリックを計算して、最も正確に予測されたインスリン注射を提供することができる。
【実施例】
【０１７０】
実施例１：異なるモデルタイプの訓練
図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｄ、図６Ｅ、図６Ｆ、図６Ｇ、図６Ｈ、図６Ｉ、図６Ｊ、図６Ｋ、および図６Ｌを参照すると、データの前処理の実施例が示されている。データは、少なくとも複数のグルコース測定値（例えば、グルコース履歴）を含む。いくつかの実施形態では、データは、１つ以上のインスリン注射（例えば、インスリン注射歴）をさらに含む。いくつかの実施形態では、データは、１つの対象に由来している。いくつかの実施形態では、データは、複数の対象から由来し、各対象の各データは、少なくとも１つのグルコース履歴および少なくとも１つのインスリン注射履歴を含む。
【０１７１】
いくつかの実施形態では、グルコースセンサ１０２およびインスリンペン１０４から、ならびに／またはデータ収集装置２００から受信したデータを変えるために、データの前処理が必要である。データ品質システム２５０がデータ品質管理確認を実行する前でさえ、（例えば、データを、より使用可能なデータに変えるために、および／または不要なデータを除去するために）収集された患者データを変換してもよい。
【０１７２】
いくつかの実施形態では、データ品質システム２５０自体が、未加工データを変換する。他の実施形態では、データ収集装置２００は、任意に、未加工の対象データを変換する。
【０１７３】
図６Ａおよび図６Ｇを参照すると、いくつかの実施形態では、第１の工程は、未加工データにアクセスすることである。図６Ａにおいて、治験のインスリン用量データ用の未加工データファイル‘Ｄｏｓｅｓ．ｃｓｖ’にアクセスする一例を示している。図６Ｂおよび図６Ｈを参照すると、いくつかの実施形態では、第２の工程は、必要な計算および変換を実行するために、必要なソフトウェアライブラリをインポートすることである。ここでの実施例では、必要なソフトウェアライブラリは、Ｐｙｔｈｏｎライブラリである。図６Ｃおよび図６Ｉを参照すると、いくつかの実施形態では、任意選択の第３の工程は、（例えば、データテーブルがどのように見えるか、およびさらなる分析のために未加工データを変換するために何が必要かを理解するために）未加工、未処理のデータを閲覧することである。図６Ｄおよび図６Ｊを参照すると、いくつかの実施形態では、第４の工程は、所望のデータのみを選択することである。例えば、図６Ｄでは、基礎インスリンイベント（ボーラスインスリンイベントではない）に対するデータのみが選択されており、図６Ｊでは、（例えば、血糖データを自己モニタリングするのではなく）連続グルコースモニタリングからのデータのみが選択されている。工程４はまた、いくつかの実施形態では、重複記録を削除すること、対象（例えば、データが複数の対象に由来する場合）および／またはタイムスタンプによる値のソーティング、データクリーニングおよび／または探索的データ解析を容易にするための新しい列（例えば、‘Ｄａｙ’および／または‘Ｔｉｍｅ’）を追加すること、不要な列を削除すること、および（例えば、対象に表示するために、視覚的に理解可能な形式への）列を再構成することを含む。図６Ｅおよび図６Ｋを参照すると、これらは、クリーニングされた、前処理されたデータに変換された対象データの例を示している。データがクリーニングされると、それは、記録保持のために、ならびにさらなるデータ処理および分析の準備のために記憶される（図６Ｆおよび図６Ｌを参照）。
【０１７４】
図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｄ、図６Ｅ、および図６Ｆは、集合的に、対象インスリン注射履歴データの前処理の一例を示している。図６Ｇ、図６Ｈ、図６Ｉ、図６Ｊ、図６Ｋ、および図６Ｌは、集合的に、対象血糖履歴データの前処理の一例を示している。いくつかの実施形態では、ただ１つの対象からのデータが前処理される。いくつかの実施形態では、複数の対象からのデータは、同時に前処理される。
【０１７５】
図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ、図７Ｄ、図７Ｅ、図７Ｆ、図７Ｇ、図７Ｈ、図７Ｉ、および図７Ｊを参照すると、これらの図は、集合的に、データ処理の一例を示している。いくつかの実施形態では、データ前処理は、前処理されたインスリン注射履歴データ（例えば、インスリンデータセット）と、前処理された血糖履歴データ（例えば、ＣＧＭデータセット）とを組み合わせることを含む。いくつかの実施形態では、複数の対象からのデータが同時に前処理されたときに、データ処理は、対象ごとにデータを整理する。いくつかの実施形態では、データ処理は、４つのデータセットを生成する。いくつかの実施形態では、これらのデータセットは、少なくともグルコース測定値に対する訓練データセット（例えば、Ｘ＿ｔｒａｉｎ、訓練独立変数）、インスリン投与量に対する訓練データセット（例えば、Ｙ＿ｔｒａｉｎ、訓練従属変数）、グルコース測定値に対する試験データセット（例えば、Ｘ＿ｔｅｓｔ、試験独立変数）、インスリン投与量に対する試験データセット（例えば、Ｙ＿ｔｅｓｔ、試験従属変数）を含む。
【０１７６】
図７Ａを参照すると、いくつかの実施形態では、第１の工程は、前処理されたデータへのアクセスを伴う。第２の工程は、図７Ｂに示すように、必要なライブラリをインポートすることを伴う。いくつかの実施形態では、これらのライブラリは、図６Ｂに示すように、データ前処理の場合と同じである。データ処理の第３の工程は、前処理されたデータをインポートすること（例えば、前処理されたデータを読み取ること）を伴う。いくつかの実施形態では、処理は、二重入れ子ループを使用して、：１）インスリンデータセットのすべての対象を処理し、および２）各対象内で、インスリン用量イベントのすべてのタイムスタンプを通して処理を行う。この二次的工程中、各対象のインスリン用量イベントの各タイムスタンプでは、以下のデータ変換的工程が実施される：
１．ＣＧＭデータセットをサブセットして、１つの対象のデータを選択する。
２．インスリンデータセットをサブセットして、１つの対象に対応するインスリンデータを選択する。
３．ＣＧＭデータセットから、第１のインスリン投与イベントのタイムスタンプのサブセット化されたインスリンデータセットの最初の時点から６０分（例えば、遡及的水平線）のデータを選択する。
４．各対象について、以下の６０分間に対応するＣＧＭまたはグルコースデータがないインスリン用量タイムスタンプは、スキップされる。
５．データテーブルは、再サンプリングのために時系列テーブルに変換される。
６．再サンプリングは、３分ごとに再インデックス付けし、元のデータセットの５分のＣＧＭ解像度と可能な限り整合させることによって起こる。
７．線形補間をデータセットに適用し、再サンプリングによって生成されたいくつかのギャップを埋めるためにバックフィルを使用する。いくつかの実施形態では、これらのギャップは、記録されたデータのない、１分、２分、５分、１０分、１５分、２０分、または３０分の間隔である、提供されたデータの時間的なギャップである。
８．１２個の値が計算され、ここで、各値は、サブセットＣＧＭデータセット中の２つの時間的に隣接する時点間の差である（ＣＧＭデータセットは、インスリン注射直後の６０分間に５分ごとに得られた記録に対応する、１３個の血糖測定値を含むべきである）。いくつかの実施形態では、インスリン注射の直後の経時的変化が、異なる期間（例えば、１５分、３０分、４５分、５０分、または９０分）を含む場合、および／または血糖測定値が、異なる時間間隔（例えば、３０秒ごと、１分ごと、２分ごと、１０分ごと、３０分ごと、または１時間ごと）で記録される場合、計算されるＣＧＭ差分値の対応する数は、異なることになる。
９．ＣＧＭ差自体のこれらの１２個の浮動小数点値（正および負の両方）は、各対象の各インスリン用量イベントのタイムスタンプについて配列に変換される。
１０．計算されたＣＧＭ差のこうした配列はすべて、各適切な時間的経過ごとに、各対象に対して１つの配列にコンパイルされる。
【０１７７】
したがって、データ処理は、入力データテーブルをリストのリストの配列に変換する。リストのリストのこの配列の値は、独立した（例えば、Ｘ）値に対応する。
【０１７８】
いくつかの実施形態では、データ処理は、従属（例えば、Ｙ）変数を生成する第４の工程に進む。この自動化機能は、ループの二重入れ子を適用して、１）インスリンデータセットのすべての対象を処理し、および次に、２）各対象内で、インスリン用量イベントのすべてのタイムスタンプを処理する。この二次的工程中、各対象のインスリン用量イベントの各タイムスタンプでは、以下のデータ変換的工程が実施される：
１．ＣＧＭデータセットをサブセットして、１つの対象のデータを選択する。
２．インスリンデータセットをサブセットして、１つの対象に対応するインスリンデータを選択する。
３．ＣＧＭデータセットから、第１のインスリン投与イベントのタイムスタンプのサブセット化されたインスリンデータセットの最初の時点から６０分（例えば、遡及的水平線）のデータを選択する。いくつかの実施形態では、この遡及的水平線の時間的経過は、２０〜４０分、３０〜６０分、４０〜６０分、５０〜７０分、６０〜８０分、８０〜１００分、１００〜１２０分、１１０〜１３０分、１２０〜１４０分、３６時間、または２４〜４８時間である。
４．各対象について、以下の６０分間に対応するＣＧＭまたはグルコースデータがないインスリン用量タイムスタンプは、スキップされる。
５．この最終化されたサブセットのインスリンデータセットから、インスリン用量（例えば、インスリン注射投与量）の列の値だけをリストに抽出する。単一の整数が、ここで予期される。
６．各適切な時間的経過についての各対象に対するすべてのインスリン注射投与量が、複数のリストのうちの１つのリストにコンパイルされる。工程５からのリストは常に、インスリン用量単位の量に対する単一の整数値にすぎないため、本質的には、対応するインスリン用量単位のリストとなる。
【０１７９】
したがって、データ処理は、入力インスリンデータセットを、従属（例えば、Ｙ）値の複数のリストのうちの１つのリストの配列に変換する。
【０１８０】
この点で、すべての独立値および従属値が、それぞれのデータテーブルにコンパイルされる（各データ点が、そのそれぞれの対象およびそれぞれの時間的経過に関する情報を保持する）。訓練モデルを進めるには、データを、訓練データテーブルと試験データテーブルに分割する必要がある（図７Ｊ）。
【０１８１】
この実施例では、ランダムに選択された７０％のデータテーブルが、訓練セットに指定され、残りの３０％のデータテーブルが、試験セットに指定される。他の実施形態では、訓練セットは、元のデータテーブルの６０％、元のデータテーブルの５０％、または元のデータテーブルの４０％であってもよい。
【０１８２】
図８Ａおよび図８Ｂを参照すると、モデル訓練は、データ最適化で進行する。ここで、上述の訓練および試験データセットを使用して、異なる機械学習モデルを訓練および検証してもよい。これらのモデルは、いくつかの実施形態では、回帰子、分類子、またはアンサンブルである。データ最適化モジュールは、手動および自動の両方の方法を適用して、最適化されたパラメータで、最も性能の高いモデルを比較、対比、検証する。
【０１８３】
図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃ、図９Ｄ、図９Ｅ、図９Ｆ、および図９Ｇを参照すると、データは、ランダムフォレスト回帰子モデルを訓練するために使用され得る。ｒａｎｄｏｍ＿ｓｔａｔｅ変数を４２に設定することは、研究目的のために再現可能なモデルを有効化することであることに留意されたい（例えば、この機械学習訓練工程を再実行すると、毎回同じ重みおよびトポロジーを持つモデルが生成される）。この実施形態では、５００個の決定ツリー（ｎ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓパラメータ）が選択された。他の実施形態では、ランダムフォレスト回帰子に使用されるツリーの数は、５０、１００、１５０、１７５、２００、２５０、３００、４００、および１０００ツリーのセットから選択され得る。
【０１８４】
本明細書に記載されるランダムフォレスト回帰子モデルおよびその他のモデルは、いくつかの実施形態では、有意なコンピューティングリソース（例えば、＞１ＭＢ、＞５ＭＢ、＞５０ＭＢ、＞５００ＭＢ、＞１ＧＢ、もしくは＞５ＧＢ、またはランダムアクセスメモリ）を必要とする。いくつかの実施形態では、大量のデータおよび訓練モデルの処理を容易にするために、本実施例に記載されるプロセスは、（例えば、Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓおよびその他のかかるサービス上のＨａｄｏｏｐ、ＭａｐＲｅｄｕｃｅ、およびＳｐａｒｋを使用する）分散された並列化計算システム上、またはローカルサーバ上で実行され得る。
【０１８５】
ランダムフォレスト回帰子が訓練された後、複数の性能メトリックが、計算されてもよい。これらのメトリックには、とりわけ、訓練セットに対する「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）メトリック、および説明分散スコア（ＥＶＳ）メトリックが含まれ得る。
【０１８６】
図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃ、図１０Ｄ、図１０Ｅ、図１０Ｆ、および図１０Ｇを参照すると、同じデータを使用して、Ｋｅｒａｓ人工ニューラルネットワーク回帰子モデルを訓練することもできる。この実施形態では、人工ニューラルネットワークは、９つの隠れ層を有する。いくつかの実施形態では、人工ニューラルネットワークは、最大１つの隠れ層、最大２つの隠れ層、最大３つの隠れ層、最大４つの隠れ層、最大５つの隠れ層、最大１０個の隠れ層、最大１５個の隠れ層、最大２０個の隠れ層、最大２５個の隠れ層、または最大５０個の隠れ層を有し得る。
【０１８７】
Ｋｅｒａｓニューラルネットワーク回帰子が訓練された後、複数の性能メトリックが、計算されてもよい。これらのメトリックには、とりわけ、訓練セットに対する「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）メトリック、平均絶対誤差（ＭＡＥ）メトリック、および説明分散スコア（ＥＶＳ）メトリックが含まれ得る。
【０１８８】
図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃ、図１１Ｄ、図１１Ｅ、および図１１Ｆを参照すると、同じデータを使用して、支持ベクトル機械回帰子モデルを訓練することもできる。支持ベクトル機械回帰子が訓練された後、複数の性能メトリックが、計算されてもよい。これらのメトリックには、とりわけ、訓練セットに対する「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、２乗平均平方誤差（ＲＭＳＥ）メトリック、および平均絶対誤差（ＭＡＥ）メトリック、が含まれ得る。
【０１８９】
図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃ、図１２Ｄ、図１２Ｅ、および図１２Ｆを参照すると、同じデータはまた、勾配ツリーブースト回帰子モデルを訓練するために使用され得る。勾配ツリーブースト回帰子が訓練された後、複数の性能メトリックが、計算されてもよい。これらのメトリックには、とりわけ、訓練セットに対する「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、「精度スコア」またはｒ２乗のメトリック、平均絶対誤差（ＭＡＥ）メトリック、および説明分散スコア（ＥＶＳ）メトリックが含まれ得る。
【０１９０】
ここで、訓練された各モデルの精度スコアおよびメトリックを、以下の表１に示す。
2021536618.tif 000010
【０１９１】
結論として、ここで訓練されたモデルは、特にランダムフォレスト（ＲＦ：約１ＩＵ誤差で９９．９０％の試験精度性能）およびニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ：約９ＩＵ誤差で９４．２５％の試験精度性能）の回帰子の両方について、高い精度および比較的小さな誤差を達成した。
【０１９２】
ここで概説するアプローチの強みは、複数のタイプのモデルを訓練することで、どの時点でも最も優れたモデルを選択するオプションが得られる点である。他の実施形態では、データが適切に分析され、インスリン注射予測が合理的な範囲（例えば、生理学的に合理的な範囲）内に収まることを保証するために、他のフィルタリング機能が組み込まれてもよい。
【０１９３】
引用された参考文献および代替的な実施形態
本明細書に引用されたすべての参考文献は、各個々の出版物、または特許、または特許出願が、すべて目的のためにその全体が参照により組み込まれるように具体的かつ個々に示されるのと同じ程度の範囲で、それらの全体が参照により、すべての目的のために本明細書に組み込まれる。
【０１９４】
すべての見出しおよび小見出しは、本明細書では便宜上使用されているだけであり、決して本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【０１９５】
本明細書で提示する任意のおよびいっさいの例または例示的な語句（例えば「など（ｓｕｃｈ  ａｓ）」）の使用は、単に本発明をより明瞭にするという意図しかなく、特に明記しない限り、本発明の範囲を制限するものではない。本明細書中のいずれの語句も、特許の範囲にない任意の要素が本発明の実施に必須であることを示すと解釈すべきではない。
【０１９６】
本明細書の特許文書の引用および組み込みは、便宜上行われているだけであり、こうした特許文書の有効性、特許性および／または執行可能性のいっさいの観点を反映するものではない。
【０１９７】
本発明は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に埋め込まれたコンピュータプログラム機構を備えるコンピュータプログラム製品として実装されてもよい。例えば、コンピュータプログラム製品は、図３Ａ〜図３Ｃの任意の組み合わせで示される、および／または図１に記載されるプログラムモジュールを含むことができる。これらのプログラムモジュールは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気ディスク記憶媒体製品、ＵＳＢキー、または任意の他の非一時的コンピュータ可読データもしくはプログラム記憶媒体製品に保存することができる。
【０１９８】
本発明の多くの修正および変形を、当業者に明らかであるように、その趣旨および範囲を逸脱することなく行うことができる。本明細書に記載される特定の実施形態は、例証としてのみ提供される。本発明およびその実用的用途の原理を最もよく説明するために実施形態を選択して説明したが、それにより、特定の用途に適した様々な修正を用いて、当業者が本発明および様々な実施形態を最良に利用できるようになる。本発明は、添付の特許請求の範囲の条件と、そのような請求の範囲が適用されるあらゆる等価物によってのみ限定される。
【図１】
2021536618.tif 000011
【図２Ａ】
2021536618.tif 000012
【図２Ｂ】
2021536618.tif 000013
【図２Ｃ】
2021536618.tif 000014
【図２Ｄ】
2021536618.tif 000015
【図３Ａ】
2021536618.tif 000016
【図３Ｂ】
2021536618.tif 000017
【図３Ｃ】
2021536618.tif 000018
【図４Ａ】
2021536618.tif 000019
【図４Ｂ】
2021536618.tif 000020
【図５】
2021536618.tif 000021
【図６Ａ】
2021536618.tif 000022
【図６Ｂ】
2021536618.tif 000023
【図６Ｃ】
2021536618.tif 000024
【図６Ｄ】
2021536618.tif 000025
【図６Ｅ】
2021536618.tif 000026
【図６Ｆ】
2021536618.tif 000027
【図６Ｇ】
2021536618.tif 000028
【図６Ｈ】
2021536618.tif 000029
【図６Ｉ】
2021536618.tif 000030
【図６Ｊ】
2021536618.tif 000031
【図６Ｋ】
2021536618.tif 000032
【図６Ｌ】
2021536618.tif 000033
【図７Ａ】
2021536618.tif 000034
【図７Ｂ】
2021536618.tif 000035
【図７Ｃ】
2021536618.tif 000036
【図７Ｄ】
2021536618.tif 000037
【図７Ｅ】
2021536618.tif 000038
【図７Ｆ】
2021536618.tif 000039
【図７Ｇ】
2021536618.tif 000040
【図７Ｈ】
2021536618.tif 000041
【図７Ｉ】
2021536618.tif 000042
【図７Ｊ】
2021536618.tif 000043
【図８Ａ】
2021536618.tif 000044
【図８Ｂ】
2021536618.tif 000045
【図９Ａ】
2021536618.tif 000046
【図９Ｂ】
2021536618.tif 000047
【図９Ｃ】
2021536618.tif 000048
【図９Ｄ】
2021536618.tif 000049
【図９Ｅ】
2021536618.tif 000050
【図９Ｆ】
2021536618.tif 000051
【図９Ｇ】
2021536618.tif 000052
【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１０Ｅ】
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【図１０Ｆ】
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【図１０Ｇ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１１Ｅ】
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【図１１Ｆ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１２Ｅ】
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【図１２Ｆ】
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【国際調査報告】
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