"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。0024SISO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。0025SISO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。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。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。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。0029SISO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。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windowoftime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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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associatedwith、およびそれに関連付けられるassociatedtherewith、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。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。"