СПОСОБ, СИСТЕМА И МАШИНОЧИТАЕМЫЙ НОСИТЕЛЬ ДЛЯ АДАПТАЦИОННОГО РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ САХАРНОГО ДИАБЕТА

1. Способ апостериорной оценки риска гипогликемии у больного, содержащий:
hypo
hypo
hypo
обеспечение алгоритма для расчета с помощью устройства обработки данных статистики R(record), риска гипогликемии на основе хронологии указанного больного абсолютных значений уровней глюкозы в крови BG, абсолютного значения вариабельности глюкозы в крови BG и абсолютного значения подачи инсулина, при этом упомянутая статистика коррелирует с апостериорной (условной) вероятностью гипогликемии, P(E|record), где E означает событие гипогликемии на следующий день, a record относится к записи хронологических значений уровней глюкозы в крови BG, подачи инсулина и видов деятельности больного;
hypo
расчет с помощью устройства обработки данных указанной статистики R(record) и
hypo
вывод рассчитанной статистики R(record) на устройстве вывода с обеспечением уведомления о возможности гипогликемии у больного.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства непрерывного мониторинга глюкозы, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства самостоятельного мониторинга уровня глюкозы в крови, и абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
6. Способ ретроактивного обеспечения безопасного уровня инсулина у больного, содержащий:
обеспечение алгоритма для ретроактивного расчета, основанного на оценке рисков коэффициента ослабления потребности в инсулине относительно записи подачи инсулина у субъекта;
расчет с помощью устройства обработки данных указанного основанного на оценке рисков фактора ослабления потребности инсулина; и
вывод рассчитанного основанного на оценке рисков коэффициента ослабления потребности в инсулине на устройстве вывода с представлением указанному больному любого внутреннего порогового значения для принятия решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что записью подачи инсулина являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
8. Способ по п. 6, отличающийся тем, что записью подачи инсулина являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
9. Способ по п. 6, отличающийся тем, что основанный на оценке рисков коэффициент ослабления рассчитывают как
patient
где R(t, τ) представляет собой меру риска гипогликемии между моментами времени t и t+τ на основе хронологической записи данных BG и инсулина до момента времени t, на основе симметризации BG функции, a k представляет собой специфичный для больного коэффициент "агрессивности".
10. Способ создания основанной на совокупном эффекте адаптационной модели больного, содержащий:
расчет с помощью устройства обработки данных:
динамической модели метаболической системы больного,
причем указанная динамическая модель включает дескриптивные параметры индивидуальной физиологии модельного больного;
соответствующей выведенной хронологии поведенческой модели на основе совокупного эффекта, описывающей вариабельность уровня глюкозы в хронологической записи с помощью динамической модели;
причем указанная модель на основе совокупного эффекта включает отклонения в представлении в математической форме у модельного больного; и
коррекции физиологических параметров больного на основе как (i) способности динамической модели прогнозировать будущий уровень BG, исходя из известных входящих данных, так и (ii) способности модели выводить характеристики совокупного эффекта, которые согласуются с записью отклонений у больного; и
выводе указанной коррекции больному на устройстве вывода.
11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что указанные дескриптивные параметры включают представление динамической взаимосвязи перорально потребленных углеводов d (г/мин), физической деятельности е (кал/мин), подкожного инсулина u (ед./час) и одномерного массива данных χ метаболического состояния модельного больного, элементы которого включают концентрации глюкозы и инсулина (мг/дл) в различных отделах организма и углеводной массы (мг) в кишечнике.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
13. Способ по п. 11, отличающийся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
14. Способ по п. 11, отличающийся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства и/или подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
15. Способ по п. 11, отличающийся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства и/или подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
16. Способ по п. 11, отличающийся тем, что взаимосвязь указанных дескриптивных параметров описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для дискретного времени:
где F и G являются нелинейными уравнениями системы, и θ(k) является одномерным массивом значений параметров, характерных для больного, таких как масса тела, значения распределения в различных частях, различные временные постоянные, с помощью которых описывают скорости всасывания и выведения между различными частями, по меньшей мере некоторые из которых подвержены изменению как временная функция k.
17. Способ по п. 11, отличающийся тем, что взаимосвязь указанных дескриптивных параметров описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для непрерывного времени:
18. Способ по п. 17, отличающийся тем, что нелинейное представление линеаризовано вблизи любых необходимых рабочих точек, таких, как равновесной концентрации глюкозы с получением линейной динамической модели:
δ
u
d
e
u
d
e
где x представляет собой одномерный массив дифференциалов состояния метаболизма (от рабочей точки), u (ед./час) представляет собой отклонение в подаче инсулина от равновесной (базальной) дозы подачи инсулина у больного, A, B, B, B представляют собой матрицы пространств состояний линейной модели, а y(k) представляет собой отклонение BG от необходимой рабочей точки, а зависимость от θ(k) включена в матрицы пространств состояний A, B, B, B.
19. Способ по п. 10, отличающийся тем, что указанные отклонения включают профили приема пищи, физическую деятельность и периоды сон/бодрствование.
20. Способ по п. 10, отличающийся тем, что основанная на совокупном эффекте модель формирует хронологию виртуальных входящих данных системы, которая согласовывает хронологическую запись BG больного и хронологическую запись о подаче инсулина.
k∈day
k∈day
n.e.
k∈day
21. Способ по п. 20, отличающийся тем, что у больного хронологическая запись концентрации BG, {BG(k)}, и хронологическая запись подачи инсулина, {u(k)}, совокупный эффект, который согласовывает хронологическую информацию, представляет собой одномерный массив виртуальных входящих данных по углеводам, {d(k)}, который минимизирует интеграл вероятности ошибки:
k∈day
n.e.
k∈day
где dist является мерой различия двух одномерных массивов концентрации BG, в этом случае фактической BG по отношению прогнозируемой моделью BG, с учетом фиксированной записи подачи инсулина {u(k)} и возможного одномерного массива совокупного эффекта {d(k)}.
n.e.
k∈day
22. Способ по п. 21, отличающийся тем, что полученный оптимальный одномерный массив совокупного эффекта, также называемый характеристикой совокупного эффекта, {d(k)}, оптимально согласовывает данные по BG и инсулину, собранные от больного посредством сигнала виртуальных углеводов, который собирает информацию о всех влияниях внешних факторов на больного в виде отдельного сигнала внешней помехи, измеряемого в мг/мин..
23. Способ по п. 22, отличающийся тем, что:
если характеристика совокупного эффекта является положительной, то это соответствует фактическую приему еды больным или это может соответствовать периоду дня, в котором больной испытывает повышенную чувствительность к инсулину; и
если характеристика совокупного эффекта является отрицательной, то это соответствует тому, что больной занимается интенсивной физической деятельностью или физической нагрузкой.
24. Способ по п. 10, отличающийся тем, что:
k∈day
параметры физиологической модели больного {θ(k)} включают ежедневную вариабельность в связи с циркодианным ритмом больного; и корректор модели включает формулу:
res
res
где U является рекурсивной функцией коррекции параметров, в основе которой лежит градиент, BC является одномерным массивом ошибок прогноза модели BG (погрешностей), a NE является одномерным массивом ошибок между рассчитанной характеристикой совокупного эффекта и записью фактических (проверенных) входящих поведенческих данных больного.
25. Способ по п. 24, отличающийся тем, что динамическую модель уточняют на множественных временных шкалах, в результате чего коррекции параметра рассчитывают ежедневно на основе погрешностей BG:
а коррекции на основе несоответствия совокупного эффекта рассчитывают на временной шкале с большими временными интервалами, один раз в неделю или в месяц:
26. Способ по п. 10, дополнительно отличающийся тем, что содержит осуществление ретроактивной оценки оптимальной скорости подачи инсулина больному путем:
расчета возможной оптимальной скорости подачи инсулина больному на протяжении предопределенного периода времени в хронологии с учетом того, что нарушения в системе являются хронологическими характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными для больного на протяжении такого интервала времени, причем для каждой хронологии характеристик совокупного эффекта существует соответствующая хронология скоростей подачи инсулина, в которой учтены приемы пищи, физическая нагрузка и поправки на каждый день в рассматриваемом интервале времени;
связывания характеристики совокупного эффекта для заданного дня и основанного на модели ответа контроллера оптимального уровня, причем эти одномерные массивы оптимальных ответов собирают, анализируют и представляют больному или пользователю для обзора по дням лечения инсулином;
извлечения компонентов из оптимальных ответов, которые соответствуют важным, но случайным событиям, путем вычитания отдельных количеств инсулина, связанных с приемами пищи, или учета отдельных случаев нехватки инсулина, связанных с временными базальными дозами вблизи физической нагрузки, в результате чего остальное расписание подачи инсулина соответствует представлению "оптимального" базального паттерна для больного на каждый день в хронологической записи; и
выявления согласованности в ретроактивно рассчитанных оптимальных базальных дозах, причем такие оптимальные базальные дозы во множестве сегментов периода представляют собой период лечения больного; и
при этом указанный способ дополнительно содержит:
вывод больному или пользователю среднего уровня базального инсулина, который мог бы быть приемлемым в каждом сегменте, причем больной или пользователь может использовать эту информацию для (i) принятия решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем или (ii) уточнения долгосрочного профиля базальных доз у больного.
27. Способ по п. 10, дополнительно содержащий осуществление модели рекомендации по адаптивной поправочной дозе инсулина по запросу пользователя, предусматривающий:
создание алгоритма, включающего следующие вычислительные операции:
ретроспективное определение связанных с приемом пищи и физической нагрузкой видов деятельности;
стохастическое моделирование с получением описания о времени и содержании приемов пищи и физической нагрузки; и
вывод рекомендации по поправке дозы инсулина больному или пользователю, что может быть ответом на запрос больного и пользователя.
28. Способ по п. 27, отличающийся тем, что:
указанное ретроспективное определение связанных с приемом пищи и физической нагрузкой видов деятельности включает алгоритм согласования текущей хронологии характеристик совокупного эффекта указанного больного с хронологической записью признанных больным связанных с приемами пищи и физической нагрузкой событий с получением подтвержденной высоко достоверной записи релевантных поведенческих особенностей больного; причем согласование включает выявление несоответствий между (i) характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными из доступных данных по BG и инсулину для больного, и (ii) связанными с приемом пищи и физической нагрузкой событиями, которые подтверждены больным или пользователем с помощью пользовательского интерфейса систем; и
при этом указанный способ предусматривает:
создание предложений, исходя из указанных несоответствий, причем предложения сообщают больному или пользователю; и
получение в результате каких-либо ответов от пользователя или больного для формирования конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного.
29. Способ по п. 28, отличающийся тем, что:
указанное стохастическое моделирование включает алгоритм для получения указанной конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного и стохастического моделирования для представления времени и содержания приемов пищи и физической нагрузки согласно поведенческой особенности больного.
30. Способ по п. 29, отличающийся тем, что:
указанная поправка инсулина включает алгоритм для мониторинга состояния больного и предложение рекомендации по поправке инсулина в момент, когда больной или пользователь ее запрашивает, на основе (i) стохастического моделирования предстоящих поведенческих нарушений и (ii) текущей динамической модели метаболической системы больного, что позволяет сделать прогноз влияния различных альтернативных поправочных количеств инсулина.
31. Система осуществления апостериорной оценки риска гипогликемии у больного, содержащая:
hypo
hypo
hypo
модуль основанной на ретроактивной оценке рисков безопасности с устройством обработки данных для расчета статистики, R(record), риска гипогликемии на основе абсолютных уровней BG, вариабельности BG и подачи инсулина, который коррелирует с апостериорной (условной) вероятностью гипогликемии, P(E|record), где E означает событие гипогликемии на следующий день, a record относится к хронологической записи BG, подачи инсулина и видов деятельности у субъекта; и
hypo
указанное устройство обработки данных выводит рассчитанную статистику, R(record), в качестве уведомления о возможности гипогликемии у больного.
32. Система по п. 31, отличающаяся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
33. Система по п. 31, отличающаяся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
34. Система по п. 31, отличающаяся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
35. Система по п. 31, отличающаяся тем, что абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
36. Система по п. 31, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
CGM-устройство, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства; и
инсулиновую помпу, причем абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
37. Система по п. 31, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
CGM-устройство, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства; и
ручное устройство для введения инсулина, причем абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
38. Система по п. 31, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
SMBG-устройство, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства; и/или
инсулиновую помпу, причем абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
39. Система по п. 31, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
SMBG-устройство, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства; и/или
ручное устройство для введения инсулина, причем абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
40. Система ретроактивного обеспечения безопасного уровня инсулина у больного, содержащая:
модуль основанной на ретроактивной оценке рисков безопасности, содержащий устройство обработки данных для ретроактивного расчета основанного на оценке рисков коэффициента ослабления потребности в инсулине относительно записи подачи инсулина у больного; и
указанное устройство обработки данных выводит рассчитанный основанный на оценке рисков коэффициент ослабления потребности в инсулине и применяет основанный на оценке рисков коэффициент ослабления с тем, чтобы вывести больному или пользователю любое внутреннее пороговое значение для принятия решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем.
41. Система по п. 40, отличающаяся тем, что показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
42. Система по п. 40, отличающаяся тем, что показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
43. Система по п. 40, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
инсулиновую помпу, причем показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
44. Система по п. 40, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
ручное устройство для введения инсулина, причем показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
45. Система по п. 40, отличающаяся тем, что основанный на оценке рисков коэффициент ослабления рассчитывается следующим образом:
patient
где R(t, τ)представляет собой меру риска гипогликемии между моментами времени t и t+τ на основе хронологической записи данных BG и инсулина до момента времени t, на основе симметризации BG функции, a k представляет собой специфичный для больного коэффициент "агрессивности".
46. Система для создания основанной на "совокупном эффекте" адаптационной модели больного, содержащая:
модуль оценки совокупного эффекта с устройством обработки данных для расчета:
динамической модели метаболической системы больного, причем указанная динамическая модель включает дескриптивные параметры индивидуальной физиологии модельного больного; и
соответствующей выведенной хронологии поведенческой модели на основе совокупного эффекта, которая описывает вариабельность уровня глюкозы в хронологической записи с помощью динамической модели; причем указанная модель на основе совокупного эффекта включает отклонения в представлении в математической форме у модельного больного; и модуль корректировки модели с устройством обработки данных для расчета:
коррекции физиологических параметров больного на основе как (i) способности динамической модели прогнозировать будущий уровень BG, исходя из известных входящих данных, так и (ii) способности модели выводить характеристики совокупного эффекта, которые согласуются с записью отклонений у больного; и при этом
указанная система выводит указанную коррекцию на устройство вывода.
47. Система по п. 46, отличающаяся тем, что указанные дескриптивные параметры включают представление динамической взаимосвязи перорально потребленных углеводов d (г/мин), физической деятельности е (кал/мин), подкожного инсулина u (ед./час) и одномерного массива данных χ метаболического состояния модельного больного, элементы которого включают концентрации глюкозы и инсулина (мг/дл) в различных отделах организма и углеводной массы (мг) в кишечнике.
48. Система по п. 47, отличающаяся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
49. Система по п. 47, отличающаяся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) могут быть данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
50. Система по п. 47, отличающаяся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
51. Система по п. 47, отличающаяся тем, что концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
52. Система по п. 47, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
CGM-устройство, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от указанного CGM-устройства; и
инсулиновую помпу, причем подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
53. Система по п. 47, отличающаяся тем, что дополнительно содержит:
SMBG-устройство, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от указанного SMBG-устройства; и
инсулиновую помпу или устройство для введения инсулина, причем подкожным инсулином u и концентрацией инслулина (мг/дл) являются данные, получаемые от указанной инсулиновой помпы или указанного устройства для введения инсулина.
54. Система по п. 47, отличающаяся тем, что взаимосвязь указанных дескриптивных параметров может быть описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для дискретного времени:
где F и G являются нелинейными уравнениями системы, и θ(k) является одномерным массивом значений параметров, характерных для больного, таких как масса тела, значения распределения в различных частях, различные временные постоянные, с помощью которых описывают скорости всасывания и выведения между различными частями, некоторые из которых подвержены изменению как временная функция k.
55. Система по п. 47, отличающаяся тем, что взаимосвязь указанных дескриптивных параметров описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для непрерывного времени:
56. Система по п. 55, отличающаяся тем, что нелинейное представление линеаризовано вблизи любых необходимых рабочих точек с получением линейной динамической модели:
δ
u
d
e
u
d
e
где x представляет собой одномерный массив дифференциалов состояния метаболизма (от рабочей точки), u (ед. /час) представляет собой отклонение в подаче инсулина от равновесной (базальной) дозы подачи инсулина у больного, A, B, B, B представляют собой матрицы пространств состояний линейной модели, а y(k) представляет собой отклонение BG от необходимой рабочей точки, а зависимость от включена в матрицы пространств состояний A, B, B, B.
57. Система по п. 46, отличающаяся тем, что указанные отклонения включают профили приема пищи, физическую деятельность и периоды сон/бодрствование.
58. Система по п. 46, отличающаяся тем, что основанная на совокупном эффекте модель формирует хронологию виртуальных входящих данных системы, которая согласовывает хронологическую запись BG больного и хронологическую запись о подаче инсулина.
k∈day
k∈day
n.e.
k∈day
59. Система по п. 58, отличающаяся тем, что у больного хронологическая запись концентрации BG, {BG(k)}, и хронологическая запись подачи инсулина, {u(k)}, совокупный эффект, который согласовывает хронологическую информацию, представляет собой одномерный массив виртуальных входящих данных по углеводам, {d(k)}, который минимизирует интеграл вероятности ошибки:
k∈day
n.e.
k∈day
где dist является мерой различия двух одномерных массивов концентрации BG (в этом случае фактической BG по отношению прогнозируемой моделью BG) с учетом фиксированной записи подачи инсулина {u(k)} и возможного одномерного массива совокупного эффекта {d(k)}.
n.e.
k∈day
60. Система по п. 59, отличающаяся тем, что полученный оптимальный одномерный массив совокупного эффекта, также называемый характеристикой совокупного эффекта, {d(k)}, оптимально согласовывает данные по BG и инсулину, собранные от больного посредством сигнала виртуальных углеводов, который собирает информацию о всех влияниях внешних факторов на больного в виде отдельного сигнала внешней помехи, измеряемого в мг/мин.
61. Система по п. 60, отличающаяся тем, что:
если характеристика совокупного эффекта является положительной, то она соответствует фактическую приему еды больным или периоду дня, в котором больной испытывает повышенную чувствительность к инсулину; и
если характеристика совокупного эффекта является отрицательной, то это соответствует тому, что больной занимается интенсивной физической деятельностью или физической нагрузкой.
62. Система по п. 46, отличающаяся тем, что:
k∈day
параметры физиологической модели больного, {θ(k)}, включают ежедневную вариабельность в связи с циркодианным ритмом больного; и
устройство обработки данных модуля корректировки модели сконфигурировано для расчета следующего:
res
res
где U является рекурсивной функцией коррекции параметров, в основе которой может лежать градиент, BG является одномерным массивом ошибок прогноза модели BG (погрешностей), a NE является одномерным массивом ошибок между рассчитанной характеристикой совокупного эффекта и записью фактических проверенных входящих поведенческих данных больного.
63. Система по п. 62, отличающаяся тем, что динамическая модель уточнена на множественных временных шкалах, в результате чего коррекции параметра рассчитываются ежедневно на основе погрешностей BG:
а коррекции на основе несоответствия совокупного эффекта рассчитываются на временной шкале с большими временными интервалами:
64. Система по п. 46, отличающаяся тем, что дополнительно сконфигурирована для осуществления ретроактивной оценки оптимальной скорости подачи инсулина больному, причем указанная система включает:
модуль-анализатор ретроспективного оптимального контроля с устройством обработки данных, сконфигурированным для:
ретроактивного расчета оптимальной скорость подачи инсулина больному на протяжении предопределенного периода времени в хронологии с учетом, что нарушения в системе являются хронологическими характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными для больного на протяжении такого интервала времени, причем для каждой хронологии характеристик совокупного эффекта существует соответствующая хронология скоростей подачи инсулина, в которой учтены приемы пищи, физическая нагрузка и поправки на каждый день в рассматриваемом интервале времени;
связывания характеристики совокупного эффекта для заданного дня и основанного на модели ответа контроллера оптимального уровня, причем эти одномерные массивы оптимальных ответов собирают, и анализируют, и представляют больному или пользователю для обзора по дням лечения инсулином;
модуль для извлечения ретро-оптимальной базальной дозы с устройством обработки данных, сконфигурированным для:
извлечения компонентов из оптимальных ответов, которые соответствуют важным, но случайным событиям, путем вычитания отдельных количеств инсулина, связанных с приемами пищи, или учета отдельных случаев нехватки инсулина, связанных с временными базальными дозами вблизи физической нагрузки, в результате чего остальное расписание подачи инсулина соответствует представлению оптимального базального паттерна для больного на каждый день в хронологической записи; и
выявления согласованности в ретроактивно рассчитанных оптимальных базальных дозах, причем такие оптимальные базальные дозы во множестве сегментов периода представляют собой период лечения больного; и
причем указанная система сконфигурирована для:
осуществления вывода больному или пользователю среднего уровня базального инсулина, который мог бы быть приемлемым в каждом сегменте, причем больной или пользователь может использовать эту информацию для (i) принятия решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем или (ii) уточнения долгосрочного профиля базальных доз у больного.
65. Система по п. 46, дополнительно сконфигурированная для осуществления модели рекомендации по адаптивной поправке инсулина по запросу пользователя, причем указанная система включает:
модуль для ретроспективного определения приема пищи и физической нагрузки с устройством обработки данных для осуществления ретроспективного определения связанных с приемом пищи и физической нагрузкой видов деятельности;
модуль для стохастического моделирования приема пищи и физической нагрузки с устройством обработки данных для осуществления стохастического моделирования с получением описания о времени и содержании приемов пищи и физической нагрузки; и
модуль для вывода рекомендации по поправочному болюсу с устройством обработки данных для представления и вывода рекомендации по поправке дозы инсулина больному или пользователю, что может быть ответом на запрос больного и пользователя.
66. Система по п. 65, отличающаяся тем, что:
указанное ретроспективное определение связанных с приемом пищи и физической нагрузкой видов деятельности включает алгоритм согласования текущей хронологии характеристик совокупного эффекта указанного больного с хронологической записью признанных больным связанных с приемами пищи и физической нагрузкой событий с получением подтвержденной высоко достоверной) записи релевантных поведенческих особенностей больного; причем согласование включает выявление несоответствий между (i) характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными из доступных данных по BG и инсулину для больного, и (ii) связанными с приемом пищи и физической нагрузкой событиями, которые подтверждены больным или пользователем с помощью пользовательского интерфейса систем; и
указанная система содержит:
модуль вывода для создания предложений, исходя из указанных несоответствий, причем предложения сообщаются больному или пользователю; и
модуля ввода для получения в результате каких-либо ответов от пользователя или больного с целью формирования конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного.
67. Система по п. 66, отличающаяся тем, что:
указанное устройство обработки данных указанного модуля стохастического моделирования сконфигурировано для получения указанной конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного и стохастического моделирования для представления времени и содержания приемов пищи и физической нагрузки согласно поведенческой особенности больного.
68. Система по п. 67, отличающаяся тем, что:
указанное устройство обработки данных у указанного модуля для вывода рекомендации по поправочному болюсу сконфигурировано для мониторинга состояния больного и осуществления вывода рекомендации по поправке инсулина в момент, когда больной или пользователь ее запрашивает, на основе (i) стохастического моделирования предстоящих поведенческих нарушений и (ii) текущей динамической модели метаболической системы больного, что позволяет сделать прогноз влияния различных альтернативных поправочных количеств инсулина.
69. Машиночитаемый носитель, содержащий команды управления программой для осуществления апостериорной оценки риска гипогликемии у больного, причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивает возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
hypo
hypo
hypo
производить расчет статистики, R(record), риска гипогликемии на основе абсолютных уровней BG, вариабельности BG и подачи инсулина, который коррелирует с апостериорной (условной) вероятностью гипогликемии, P(E|record), где E означает событие гипогликемии на следующий день, a record относится к хронологической записи BG, подачи инсулина и видов деятельности у субъекта; и
hypo
выводить рассчитанной статистики, R(record), таким образом, подавая уведомление о возможности гипогликемии.
70. Машиночитаемый носитель по п. 69, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
71. Машиночитаемый носитель по п. 69, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от CGM-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
72. Машиночитаемый носитель по п. 69, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства, а абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
73. Машиночитаемый носитель по п. 69, причем абсолютные уровни BG и вариабельность BG представляют собой данные, получаемые от SMBG-устройства и/или абсолютные показатели подачи инсулина представляют собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
74. Машиночитаемый носитель, содержащий команды управления программой для ретроактивного обеспечения безопасного уровня инсулина у больного, причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивает возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
производить расчет ретроактивного основанного на оценке рисков коэффициента ослабления потребности в инсулине относительно записи подачи инсулина у больного; и
выводить рассчитанный основанный на оценке рисков коэффициент ослабления потребности в инсулине на устройство вывода и применять основанный на оценке рисков коэффициент ослабления с тем, чтобы вывести любое внутреннее пороговое значение для принятия больным решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем.
75. Машиночитаемый носитель по п. 74, причем запись подачи инсулина представляет собой данные, получаемые от инсулиновой помпы.
76. Машиночитаемый носитель по п. 74, причем запись подачи инсулина представляет собой данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
77. Машиночитаемый носитель по п. 74, причем основанный на оценке рисков коэффициент ослабления рассчитывается следующим образом:
patient
где R(t, τ) представляет собой меру риска гипогликемии между моментами времени t и t+τ на основе хронологической записи данных BG и инсулина до момента времени t, на основе симметризации BG функции, a k представляет собой специфичный для больного коэффициент "агрессивности".
78. Машиночитаемый носитель, содержащий команды управления программой для создания основанной на совокупном эффекте адаптационной модели больного, причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивает возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
производить расчет динамической модели метаболической системы больного, причем указанная динамическая модель включает дескриптивные параметры индивидуальной физиологии;
производить расчет соответствующей выведенной хронологии поведенческой модели на основе совокупного эффекта, которая описывает вариабельность уровня глюкозы в хронологической записи с помощью динамической модели; причем указанная модель на основе совокупного эффекта включает отклонения в представлении в математической форме;
производить расчет коррекции физиологических параметров больного на основе (i) способности динамической модели прогнозировать будущий уровень BG, исходя из известных входящих данных, и (ii) способности модели выводить характеристики совокупного эффекта, которые согласуются с записью отклонений у больного; и
выводить указанную коррекцию на устройство вывода.
79. Машиночитаемый носитель по п. 78, причем указанные дескриптивные параметры включают представление динамической взаимосвязи перорально потребленных углеводов d (г/мин), физической деятельности е (кал/мин), подкожного инсулина u (ед./час) и одномерного массива данных χ метаболического состояния модельного больного, элементы которого включают концентрации глюкозы и инсулина (мг/дл) в различных отделах организма и углеводной массы (мг) в кишечнике.
80. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
81. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от CGM-устройства, а подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
82. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства и/или подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от инсулиновой помпы.
83. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем концентрацией глюкозы (мг/дл) являются данные, получаемые от SMBG-устройства, и/или подкожным инсулином u и концентрацией инсулина (мг/дл) являются данные, получаемые от ручного устройства для введения инсулина.
84. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем взаимосвязь указанных дескриптивных параметров описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для дискретного времени:
где F и G являются нелинейными уравнениями системы, и θ(k) является одномерным массивом значений параметров, которые характерны для больного, включая массу тела, значения распределения в различных частях, различные временные постоянные, с помощью которых описывают скорости всасывания и выведения между различными частями, по меньшей мере некоторые из таких значений параметров подвержены изменению как временная функция k.
85. Машиночитаемый носитель по п. 79, причем взаимосвязь указанных дескриптивных параметров описана как набор нелинейных дифференциальных уравнений для непрерывного времени:
86. Машиночитаемый носитель по п. 85, причем нелинейное представление линеаризовано вблизи любых необходимых рабочих точек, таких, как равновесная концентрация глюкозы с получением линейной динамической модели:
δ
u
d
e
u
d
e
где x представляет собой одномерный массив дифференциалов состояния метаболизма, u (ед./час) представляет собой отклонение в подаче инсулина от равновесной дозы подачи инсулина у больного, A, B, B, B представляют собой матрицы пространств состояний линейной модели, a y(k) представляет собой отклонение BG от необходимой рабочей точки, а зависимость от θ(k) включена в матрицы пространств состояний A, B, B, B.
87. Машиночитаемый носитель по п. 78, причем указанные отклонения включают профили приема пищи, физическую деятельность и периоды сон/бодрствование.
88. Машиночитаемый носитель по п. 78, причем основанная на совокупном эффекте модель формирует хронологию виртуальных входящих данных системы, которая согласовывает хронологическую запись BG больного и хронологическую запись о подаче инсулина.
k∈day
k∈day
n.e.
k∈day
89. Машиночитаемый носитель по п. 88, причем у больного хронологическая запись концентрации BG, {BG(k)}, и хронологическая запись подачи инсулина, {u(k)}, совокупный эффект, который согласовывает хронологическую информацию, представляет собой одномерный массив виртуальных входящих данных по углеводам, {d(k)}, который минимизирует интеграл вероятности ошибки:
,
k∈day
n.e.
k∈day
где dist является мерой различия двух одномерных массивов концентрации BG, являющейся фактической BG по отношению прогнозируемой моделью BG) с учетом фиксированной записи подачи инсулина {u(k)} и возможного одномерного массива совокупного эффекта {d(k)}.
n.e.
k∈day
90. Машиночитаемый носитель по п. 89, причем полученный оптимальный одномерный массив совокупного эффекта, также называемый характеристикой совокупного эффекта, {d(k)}, оптимально согласовывает данные по BG и инсулину, собранные от больного посредством сигнала виртуальных углеводов, который собирает информацию о всех влияниях внешних факторов на больного в виде отдельного сигнала внешней помехи, измеряемого в (мг/мин.).
91. Машиночитаемый носитель по п. 90, причем:
если характеристика совокупного эффекта является положительной, то это соответствует фактическую приему еды больным или периоду дня, в котором больной испытывает повышенную чувствительность к инсулину; и
если характеристика совокупного эффекта является отрицательной, то это соответствует тому, что больной занимается существенной физической деятельностью или физической нагрузкой.
92. Машиночитаемый носитель по п. 78, причем:
k∈day
параметры физиологической модели больного, {θ(k)}, включают ежедневную вариабельность в связи с циркодианным ритмом больного; и
корректор модели включает следующую формулу:
res
res
где U является рекурсивной функцией коррекции параметров, в основе которой может лежать градиент, BG является одномерным массивом ошибок прогноза модели BG (погрешностей), а NE является одномерным массивом ошибок между рассчитанной характеристикой совокупного эффекта и записью фактических проверенных входящих поведенческих данных больного.
93. Машиночитаемый носитель по п. 92, причем динамическая модель уточнена на множественных временных шкалах, в результате чего коррекции параметра можно рассчитывать ежедневно на основе погрешностей BG:
а коррекции на основе несоответствия совокупного эффекта можно рассчитывать на временной шкале с большими временными интервалами:
94. Машиночитаемый носитель по п. 78, дополнительно включающий команды для осуществления ретроактивной оценки оптимальной скорости подачи инсулина больному, причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивают возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
производить расчет возможной оптимальной скорости подачи инсулина больному на протяжении предопределенного периода времени в хронологии с учетом, что нарушения в системе являются хронологическими характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными для больного на протяжении такого интервала времени, причем для каждой хронологии характеристик совокупного эффекта существует соответствующая хронология скоростей подачи инсулина, в которой учтены приемы пищи, физическая нагрузка и поправки на каждый день в рассматриваемом интервале времени;
связывать характеристику совокупного эффекта для заданного дня и основанный на модели ответ контроллера оптимального уровня, причем эти одномерные массивы оптимальных ответов собирают, анализируют и представляют больному или пользователю для обзора по дням лечения инсулином;
извлекать компоненты из оптимальных ответов, которые соответствуют важным, но случайным событиям, путем вычитания отдельных количеств инсулина, связанных с приемами пищи, или учета отдельных случаев нехватки инсулина, связанных с временными базальными дозами вблизи физической нагрузки, в результате чего остальное расписание подачи инсулина соответствует представлению оптимального базального паттерна для больного на каждый день в хронологической записи;
выявлять согласованность в ретроактивно рассчитанных оптимальных базальных дозах, причем такие оптимальные базальные дозы во множестве сегментов периода представляют собой период лечения больного; и
выводить средний уровень базального инсулина, который мог бы быть приемлемым в каждом сегменте, причем больной или пользователь может использовать эту информацию для (i) принятия решения о сниженных временных базальных дозах перед приемами пищи и/или после физической нагрузки в будущем или (ii) уточнения долгосрочного профиля базальных доз у больного.
95. Машиночитаемый носитель по п. 78, дополнительно содержащий команды для осуществления модели рекомендации по адаптивной поправке инсулина по запросу пользователя, причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивает возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
ретроспективно определять связанные с приемом пищи и физической нагрузкой виды деятельности;
осуществлять стохастическое моделирование с получением описания о времени и содержании приемов пищи и физической нагрузки; и
давать рекомендацию по поправке дозы инсулина, при этом рекомендация является ответом на запрос.
96. Машиночитаемый носитель по п. 95, причем:
указанное ретроспективное определение связанных с приемом пищи и физической нагрузкой видов деятельности включает алгоритм согласования текущей хронологии характеристик совокупного эффекта указанного больного с хронологической записью признанных больным связанных с приемами пищи и физической нагрузкой событий с получением подтвержденной высоко достоверной записи релевантных поведенческих особенностей больного; причем согласование включает выявление несоответствий между (i) характеристиками совокупного эффекта, рассчитанными из доступных данных по BG и инсулину для больного, и (ii) связанными с приемом пищи и физической нагрузкой событиями, которые подтверждены больным или пользователем с помощью пользовательского интерфейса систем; и
причем выполнение команд управления программой одним или несколькими устройствами обработки данных компьютерной системы обеспечивает возможность для одного или нескольких устройств обработки данных:
создавать предложения, исходя из указанных несоответствий, причем предложения сообщают больному или пользователю; и
получать результирующие ответы для формирования конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного.
97. Машиночитаемый носитель по п. 96, причем:
указанное стохастическое моделирование включает алгоритм для получения указанной конечной подтвержденной записи о релевантных видах деятельности больного и стохастического моделирования для представления времени и содержания приемов пищи и физической нагрузки согласно поведенческой особенности больного.
98. Машиночитаемый носитель по п. 97, причем:
указанная поправка инсулина включает алгоритм для мониторинга состояния больного и предложение рекомендации по поправке инсулина в момент ее запроса на основе (i) стохастического моделирования предстоящих поведенческих нарушений и (ii) текущей динамической модели метаболической системы больного, что позволяет сделать прогноз влияния различных альтернативных поправочных количеств инсулина.