【手続補正書】
【提出日】令和2年1月7日(2020.1.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
政府による支援
本発明は、National Institutes of Health (NIH)から授与されたDK104057およびDK094331の下で政府の支援を受けてなされたものである。政府は、本発明に関して一定の権利を保有する。
技術分野
本開示は、概して、人工膵臓のためのグルコース濃度のモデル予測に関する。より具体的には、本開示の局面は、モデル予測精度を改善するための適応モデル予測コントローラに関する方法および装置に関する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
例示的態様の別の局面にしたがって、インスリン送達のための人工膵臓装置は、プログラムコードを記憶するように動作可能な少なくとも1つの非一時的メモリと、該プログラムコードを読むように、および該プログラムコードによって指示される通りに作動するように動作可能な少なくとも1つのプロセッサを含むモデル予測制御（MPC）コントローラとを含み、該プログラムコードは、少なくとも1つのプロセッサに、予測モデルに基づいて残差を決定させ、決定された残差を少なくとも1つの非一時的メモリに記憶させ、記憶された残差を使用して予測モデルの不確かさを定量化することによって信用指数を計算させ、信用指数の計算値に基づいてMPCコントローラをリアルタイムでチューニングさせ、かつチューニングされたMPCコントローラに基づいてインスリンを送達させる。
[本発明1001]
少なくとも1つのプロセッサを使用してゾーンベースのモデル予測制御（MPC）コントローラを適応的にチューニングする方法であって、
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、予測モデルに基づいて残差を決定する段階；
該決定された残差をメモリに記憶する段階；
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、該記憶された残差を使用して該予測モデルの不確かさを定量化することによって信用指数を計算する段階；および
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、該信用指数の計算値に基づいて該MPCコントローラをリアルタイムでチューニングする段階
を含む前記方法。
[本発明1002]
前記決定する段階が、下記式を使用して、時間tにおける、k工程先の予測に関して残差を決定する段階をさらに含む、本発明1001の方法：
2019506265.tif 000001
式中、yk|t-kは、過去にkサンプル予測された、時間tにおけるモデルによる予測グルコースを表し、Npは予測ホライズンを表し、かつCGMtは現在のグルコース値を表す。
[本発明1003]
前記記憶する段階が、Np残差
2019506265.tif 000002
それぞれを最新Nf残差のプールに記憶してマトリックスNp×Nfを生成する段階をさらに含む、本発明1002の方法。
[本発明1004]
少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、忘却関数を使用して、決定された残差をペナライズ（penalize）する段階をさらに含み、
該忘却関数が、下記式を使用して決定される、本発明1003の方法：
2019506265.tif 000003
式中、tは現在時間を表し、
2019506265.tif 000004
は徐々に遠ざかる残差を表し、かつ
2019506265.tif 000005
はペナライズされた残差を表す。
[本発明1005]
タイムスタンプtごとに各残差が別々にペナライズされる、本発明1004の方法。
[本発明1006]
決定された残差が高い値を有するとき、前記チューニングする段階が、MPCをコンサバティブにチューニングする段階をさらに含む、本発明1001の方法、
または
ペナライズされた残差が高い値を有するとき、前記チューニングする段階が、MPCをコンサバティブにチューニングする段階をさらに含む、本発明1004の方法。
[本発明1007]
決定された残差が低い値を有するとき、前記チューニングする段階が、MPCをアグレッシブにチューニングする段階をさらに含む、本発明1001の方法、
または
ペナライズされた残差が低い値を有するとき、前記チューニングする段階が、MPCをアグレッシブにチューニングする段階をさらに含む、本発明1004の方法。
[本発明1008]
少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、下記式を使用して、ペナライズされた残差に基づいて現在の予測誤差の信頼区間の推定値を計算する段階をさらに含む、本発明1004の方法：
2019506265.tif 000006
式中、Bkは、k工程先の予測誤差の信頼区間の経験的に画定された境界であり、かつ
2019506265.tif 000007
は、時間tにおける、k工程先の予測に関するペナライズされた残差のx番目パーセンタイル関数を表す。
[本発明1009]
前記信頼区間の推定値を計算する段階が、式
2019506265.tif 000008
を使用して、経験的に画定された上界
2019506265.tif 000009
および経験的に画定された下界
2019506265.tif 000010
を計算する段階を含む、本発明1008の方法。
[本発明1010]
前記信用指数を計算する段階が、下記式を使用して、計算された経験的に画定された上界
2019506265.tif 000011
および計算された経験的に画定された下界
2019506265.tif 000012
に基づいて信用指数を計算する段階を含む、本発明1009の方法：
2019506265.tif 000013
式中、dH（x,[a,b]）は、点xから区間[a,b]までのハウスドルフ距離を表し、かつytは、現在のCGMサンプルのモデルの予測を表す。
[本発明1011]
少なくとも1つのプロセッサを含む人工膵臓を使用するインスリン送達の方法であって、
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、予測モデルに基づいて残差を決定する段階；
該決定された残差をメモリに記憶する段階；
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、該記憶された残差を使用して該予測モデルの不確かさを定量化することによって信用指数を計算する段階；
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、該信用指数の計算値に基づいてモデル予測制御（MPC）コントローラをリアルタイムでチューニングする段階；および
該少なくとも1つのプロセッサの少なくとも1つを使用して、該チューニングされたMPCコントローラに基づいてインスリンの送達を制御する段階
を含む前記方法。
[本発明1012]
インスリン送達のための人工膵臓装置であって、
該人工膵臓が、
プログラムコードを記憶するように動作可能な少なくとも1つの非一時的メモリと；
該プログラムコードを読むように、および該プログラムコードによって指示される通りに作動するように動作可能な少なくとも1つのプロセッサを含むモデル予測制御（MPC）コントローラと
を含み、
該プログラムコードが、該少なくとも1つのプロセッサに、
予測モデルに基づいて残差を決定させ；
該決定された残差を該少なくとも1つの非一時的メモリに記憶させ；
該記憶された残差を使用して該予測モデルの不確かさを定量化することによって信用指数を計算させ； 
該信用指数の計算値に基づいて該MPCコントローラをリアルタイムでチューニングさせ；かつ
該チューニングされたMPCコントローラに基づいてインスリンを送達させる、
前記人工膵臓装置。