СРЕДСТВО НАГЛЯДНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И АНАЛИЗА ДЛЯ СИСТЕМЫ ДОСТАВКИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ
VISUAL PRESENTATION AND ANALYSIS APPARATUS FOR THE DRUG DELIVERY SYSTEM

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННУЮ ЗАЯВКУ
Настоящая заявка истребует приоритет согласно соответствующим частям 119 раздела 35 Свода законов США по заявке на патент США № 62/291,792, поданной 5 февраля 2016 г., содержание которой полностью включено в настоящий документ путем ссылки.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ
Настоящее изобретение по существу относится к области контроля уровня глюкозы и более конкретно к системе доставки инсулина, например, к искусственной поджелудочной железе, управляемой алгоритмом модуляции подачи инсулина, и к соответствующему способу, в котором определяют ответ системы на изменения уровня глюкозы пользователя. Средство наглядного представления обеспечивает информативный анализ данных и может быть также использовано для улучшения терапии инсулином путем поддержки принятия терапевтических решений.
ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Сахарный диабет представляет собой хроническое метаболическое расстройство, вызванное неспособностью поджелудочной железы продуцировать достаточное количество гормона инсулина. Эта недостаточность приводит к гипергликемии, т. е. наличию избыточного количества глюкозы в плазме крови. Устойчивая гипергликемия связана с различными серьезными симптомами и угрожающими жизни долгосрочными осложнениями. Поскольку восстановление продукции эндогенного инсулина пока невозможно, для обеспечения непрерывного контроля гликемии необходима постоянная терапия, чтобы поддерживать концентрацию глюкозы в крови в пределах нормы. Такого контроля гликемии достигают посредством регулярной подачи инсулина в тело пациента извне.
Существенные усовершенствования контроля уровня глюкозы достигнуты в результате разработки устройств для доставки лекарственных средств, которые позволяют вводить лекарственное средство способом, близким к естественным физиологическим процессам, и которые можно регулировать в соответствии со стандартными или индивидуально модифицированными протоколами, чтобы обеспечить пациенту лучший гликемический контроль.
Устройства для доставки лекарственных средств можно сконструировать в виде имплантируемых устройств. В альтернативном варианте осуществления можно использовать внешнее устройство с инфузионным набором для осуществления подкожной инфузии пациенту посредством чрескожного введения катетера или канюли. Внешние устройства для доставки лекарственных средств по существу размещаются поверх одежды, либо, и предпочтительно, прячутся под одежду или внутри нее, либо размещаются на поверхности тела и обычно управляются с помощью встроенного пользовательского интерфейса или отдельного устройства для дистанционного управления.
Доставка приемлемых количеств инсулина с помощью устройства для доставки лекарственного средства требует, чтобы пациент часто определял у себя уровень глюкозы в крови. Это значение при необходимости вводят во внешние насосы или контроллер, чтобы определить, необходима ли соответствующая модификация заданного по умолчанию или используемого в данный момент протокола доставки инсулина, т. е. дозировки и периодичности. Для определения концентрации глюкозы в крови обычно используют устройство для эпизодического измерения, такое как портативный электронный измеритель, который принимает пробы крови посредством ферментативных тест-полосок и рассчитывает значение концентрации глюкозы на основании ферментативной реакции.
В альтернативном варианте осуществления с устройствами для доставки лекарственных средств можно использовать датчик непрерывного мониторинга уровня глюкозы (CGM), чтобы обеспечить систему управления с обратной связью для контроля введения инсулина пациентам с диабетом путем инфузии. Чтобы обеспечить управление инфузией инсулина с обратной связью, автономная модуляция доставляемого пользователю лекарственного средства обеспечивается при помощи контроллера, применяющего один или более алгоритмов. Например, может использоваться пропорционально-интегрально-дифференциальный (PID) контроллер, который может быть настроен на основе простых правил метаболических моделей.
В альтернативном варианте осуществления показано, что контроллер с моделью предсказания (MPC) более надежен, чем PID, так как MPC упреждающим образом учитывает эффекты контрольных изменений в ближайшем будущем, иногда с ограничениями, при определении выходного сигнала MPC, в то время как PID обычно учитывает только предыдущие выходные сигналы при определении будущих изменений. Ограничения могут быть реализованы в контроллере MPC таким образом, чтобы система гарантировано находилась в ограниченном «пространстве», т. е. в пределах установленных ограничений на доставку, и система не могла превысить достигнутый предел.
Подробная информация о контроллерах MPC и вариантах MPC и математическим моделям, представляющим сложные взаимодействия между глюкозой и инсулином, показана и описана в следующих документах:
Use of Proportional-Integral-Derivative Equivalent Model-Based Controllers,ʺ
A Closed-Loop Artificial Pancreas Using Model Predictive Control and a Sliding Meal Size Estimator
An in Silico Trial
Automatic Bolus and Adaptive Basal Algorithm for the Artificial Pancreatic β-Cell
Functionality and Modular Architectureʺ,
патент США № 7,060,059; заявки на патент США № 2011/0313680, 2011/0257627 и 2014/0180240; Международная публикация WO 2012/051344; Percival et al., ʺClosed-Loop Control and Advisory Mode Evaluation of an Artificial Pancreatic β Cell: J. Diabetes Sci. Techn., Vol. 2, Issue 4, July 2008; Paola Soru et al., ʺMPC Based Artificial Pancreas; Strategies for Individualization and Meal Compensationʺ Annual Reviews in Control 36, p. 118-128 (2012); Cobelli et al., ʺArtificial Pancreas: Past, Present, Futureʺ Diabetes Vol. 60, November 2011; Magni et al., ʺRun-to-Run Tuning of Model Predictive Control for Type 1 Diabetes Subjects: In Silico Trialʺ, J. Diabetes Sci.Techn., Vol. 3, Issue 5, September 2009; Lee et al., ʺʺ, J. Diabetes Sci. Techn., Vol. 3, Issue 5, September 2009; Lee et al., ʺA Closed-Loop Artificial Pancreas based on MPC: Human Friendly Identification and Automatic Meal Disturbance Rejectionʺ Proceedings of the 17th World Congress, The International Federation of Automatic Control, Seoul Korea Jul. 6-11, 2008; Magni et al., ʺModel Predictive Control of Type 1 Diabetes: ʺ, J. Diabetes Sci. Techn., Vol. 1, Issue 6, November 2007; Wang et al., ʺʺ, Diabetes Techn. Ther., Vol. 12, No. 11, 2010; Percival et al., ʺClosed-Loop Control of an Artificial Pancreatic β-Cell Using Multi-Parametric Model Predictive Controlʺ, Diabetes Research 2008; Kovatchev et al., ʺControl to Range for Diabetes: J. Diabetes Sci. Techn., Vol. 3, Issue 5, September 2009; и Atlas et al., ʺMD-Logic Artificial Pancreas Systemʺ, Diabetes Care, Vol. 33, No. 5, May 2010. Все статьи или документы, цитируемые в этой заявке, включены в нее во всей своей полноте посредством ссылок.
Появление устройств с автономным дозированием, устройств типа «искусственная поджелудочная железа» («AP-типа»), при лечении диабета неизбежно приводит к генерации более объемных и сложных данных, чем у традиционных инсулиновых помп, не являющихся AP. Такая дополнительная сложность может приводить к перегрузке пользователей устройств, лиц, обеспечивающих уход, и медработников («HCP»), особенно в отсутствие приемлемого средства, помогающего при интерпретации таких данных, и в этом случае весь смысл парадигмы дозирования АР может быть утрачен.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ
На прилагаемых графических материалах представлены предпочтительные в настоящее время варианты осуществления, которые вместе с представленным выше общим описанием и представленным ниже подробным описанием служат для разъяснения отличительных признаков изобретения.
На Фиг. 1 показаны аспекты системы управления лечением диабета.
На Фиг. 2 в схематической форме показан выбранный вариант осуществления системы управления лечением диабета.
На Фиг. 3 показаны фрагменты графиков, полученных с помощью средства наглядного представления и анализа, на которых представлен непрерывный мониторинг уровня глюкозы (CGM) и параллельная история подачи инсулина в течение времени суток, охватывающего заданный период.
На Фиг. 4 показаны фрагменты графиков, полученных с помощью средства наглядного представления и анализа, на которых показан CGM и параллельная история подачи инсулина, охватывающие другой заданный период времени, отличный от показанного на Фиг. 3.
На Фиг. 5 показаны фрагменты графиков, полученных с помощью средства наглядного представления и анализа, на которых показан CGM и параллельные данные о подаче инсулина за продолжительный период времени (7 дней), где соответствующие измеряемые показатели (значения APAE) отображены способом, позволяющим их различить.
На Фиг. 6 представлено полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение конкретного измеряемого показателя (т. е. Hypo-APAE).
На Фиг. 7 представлено полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение другого конкретного измеряемого показателя (т. е. Hyper-APAE).
На Фиг. 8 представлено полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение 24-часового периода, в котором доставка инсулина совмещена с данными CGM.
На Фиг. 9 и 10 представлены полученные с помощью средства наглядного представления и анализа графические изображения 24-часового графика Фиг. 8, на которых показаны статистические данные, относящиеся к выходам выше пределов диапазона и ниже пределов диапазона соответственно.
На Фиг. 11 показано полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение 24-часового периода Фиг. 8-10, включая статистические данные по потреблению углеводов.
На Фиг. 12 показано полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение 24-часового периода Фиг. 8, на котором показанные значения APAE выделены и закодированы в зависимости от того, отображают ли они Hypo-APAE или Hyper-APAE.
На Фиг. 13 и 14 показано полученное с помощью средства наглядного представления и анализа графическое изображение 24-часового периода с Фиг. 12, на котором представлены статистические данные, относящиеся к выделенным событиям Hyper-APAE и Hypo-APAE соответственно.
На Фиг. 15 показано графическое изображение ландшафтной диаграммы APAE на основе данных пациента за две недели, где данные CGM совмещены с накопленными APAE за данный период.
На Фиг. 16 представлено другое графическое изображение другой ландшафтной диаграммы APAE, на которой средние данные CGM совмещены с накопленными APAE.
На Фиг. 17 показан перечень различных связанных с CGM показателей системы доставки инсулина за заданный период времени в табличном формате.
На Фиг. 18 показано представление показателей, связанных с подачей инсулина системой доставки инсулина, за заданный (ежедневный) период времени в табличном формате.
На Фиг. 19 показано обозначение событий гипогликемической активности в течение заданного периода времени, представленное в табличном формате.
На Фиг. 20 показано обозначение событий гипергликемической активности в течение заданного периода времени, представленное в табличном формате, в соответствии с одним вариантом осуществления.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Приведенное ниже подробное описание необходимо толковать с учетом иллюстраций, на которых одинаковые элементы на разных рисунках представлены под одинаковыми номерами. Чертежи показывают выбранные варианты осуществления и не предназначены для ограничения объема изобретения. В подробном описании принципы изобретения проиллюстрированы с помощью не имеющих ограничительного характера примеров. Несомненно, это описание позволит специалисту в данной области реализовать и применять изобретение, и в нем описано несколько вариантов осуществления, адаптаций, вариаций, альтернатив и вариантов применения изобретения, включая те, которые в настоящее время считаются наилучшими вариантами осуществления изобретения.
В настоящем документе термины «пациент», «хозяин» и «пользователь» относятся к любому субъекту-человеку или субъекту-животному и не предполагают ограничения систем или способов только применением у человека, хотя применение объекта изобретения у пациента-человека представляет собой предпочтительный вариант осуществления. Кроме того, термин «пользователь» включает в себя не только пациента, использующего инфузионное устройство для введения лекарственного средства, но и ответственных за него лиц (например, родителей или опекунов, сестринского персонала или работников, обеспечивающих уход за пациентом на дому). Термин «лекарственное средство» может включать в себя гормоны, биологически активные вещества, фармацевтические препараты или другие химические вещества, вызывающие биологическую реакцию (например, гликемическую реакцию) в организме пользователя или пациента, и предпочтительно представляет собой инсулин.
В соответствии с одним аспектом предложена система доставки инсулина, содержащая управляемый пациентом насос для регулирования скорости подачи инсулина, датчик для измерения уровней глюкозы и контроллер, выполненный с возможностью подачи инсулина на основе автономной модуляции. Система дополнительно содержит средство визуализации (наглядного представления) и анализа, выполненное с возможностью взаимодействия с системой, средство, обеспечивающее детектирование и отображение по меньшей мере одного события активности (показателя), указывающего на гликемические изменения у пациента, причем по меньшей мере одно событие активности основано на заранее определенных различиях между доставленным системой инсулином и предварительно заданной величиной базального введения со временем.
Система доставляет инсулин через периодические временные интервалы, причем по меньшей мере одно событие активности детектируется на основании изменений доставки инсулина, запланированной системой, по сравнению с фактически доставляемым инсулином. В соответствии с одним вариантом, если соотношение доставленного инсулина в сравнении с фактической запланированной доставкой инсулина периодически превышает порог при усреднении за предварительно заданные временные интервалы, это запускает начало события активности. Событие активности продолжается, пока не прекратится превышение порога результатами периодического усреднения. Событие активности может быть детектировано даже в том случае, если уровень глюкозы у пациента, измеренный датчиком, остается в допустимом целевом диапазоне.
В соответствии с другим аспектом предложен способ усовершенствования системы доставки инсулина, где система содержит устройство для доставки инсулина, по меньшей мере один датчик для измерения уровней глюкозы и контроллер, выполненный с возможностью управления доставкой инсулина устройством доставки на основании автономной модуляции, при этом согласно способу: передают данные об уровне глюкозы от датчика и данные о доставке инсулина от устройства доставки за заданный период времени средству наглядного представления и анализа; и обнаруживают и отображают по меньшей мере одно событие активности на основании предварительно заданных различий между инсулином, доставленным системой на основании алгоритма доставки, используемого контроллером, и предварительно заданной величиной базального введения, используемой насосом.
В этой связи и в соответствии с одним вариантом заявители разработали показатель, который количественно регистрирует случаи, когда AP-алгоритм, модулирующий доставку инсулина (например, использующий MPC), предпринимает значимое модулирующее уровень инсулина действие для предотвращения гипогликемических или гипергликемических колебаний уровня глюкозы в крови пользователя системы. Полезный эффект, создаваемый при наблюдении и понимании этого показателя, имеет по меньшей мере 2 (два) компонента. Во-первых, ретроспективный анализ показателя, проведенный пациентом, лицом, обеспечивающим уход, или медработником, может объяснить случаи в недавней истории пациента, когда система (алгоритм) предпринимает значимое действие и явным образом предотвращает выход за верхний или нижний предел уровня глюкозы у пользователя, поддерживая безопасность пациента и одновременно упреждая раздражающие сигналы и самостоятельные действия пользователя. Это понимание имеет важное значение для пользователей и лиц, обеспечивающих уход, в деле укрепления доверия к системе.
Во-вторых, идентифицированные тенденции в измеряемом показателе могут раскрыть детали терапии, способные обеспечить более совершенный контроль уровня глюкозы. Например, пользователь может увидеть, что показатель регистрирует событие одного и того же типа в каждый ночной период в течение заданного времени (например, за неделю). Используя эту информацию, пользователь или медработник могут выполнить тонкую настройку величины базального введения в ночной период и, таким образом, получить даже лучший контроль уровня глюкозы в последующие недели и месяцы после корректировки. Описанный в настоящем документе показатель называют событием активности искусственной поджелудочной железы («APAE»). Цель этого показателя заключается в том, чтобы регистрировать и упрощенно описывать для пользователя суть значения, примененного системным алгоритмом в дополнение к лечению диабета у пользователя. Для обсуждения в настоящем документе показатель может иметь два аналогичных варианта; а именно Hypo-APAE и Hyper-APAE.
Значения APAE могут быть получены путем расчетов, основанных на получении выборки через предварительно заданные и периодические временные интервалы. В соответствии с одним вариантом получают 3 (три) усреднения проб, при этом каждый интервал получения выборки может составлять, например, 5 (пять) минут. В результате значения APAE могут быть получены в соответствии с описанным выше интервалом получения выборки на основании последовательных усредненных за 15 минут значений запланированного для доставки пациенту количества инсулина (например, базального количества) и последовательных усредненных за 15 минут значений фактически доставленного системой количества инсулина, определенного по AP-алгоритму системы.
В соответствии с одним вариантом Hypo-APAE определяется, если для по меньшей мере двух последовательных 15-минутных средних значений доставленное системой количество инсулина по меньшей мере в Х раз меньше (т. е. составляет менее (1/X) * 100% от) соответствующих 15-минутных средних значений количества, запланированного для доставки пациенту (включая временную базальную и комбинированную/расширенную болюсные программы, но не разовые болюсы). Например, и если X=1,5, то (1/X * 100%=67%). В данном примере и после детектирования регистрация Hypo-APAE и его отображение продолжается до тех пор, пока не прекратится выполнение условия для по меньшей мере 2 (двух) последовательных 15-минутных средних значений.
Аналогичным образом Hyper-APAE детектируется, если для по меньшей мере двух последовательных 15-минутных средних значений доставленное системой количество инсулина по меньшей мере в Y раз больше (т. е. составляет более Y * 100% от) соответствующих 15-минутных средних значений количества, запланированного для доставки пациенту (включая временную базовую и комбинированную/расширенную программы болюсного введения, но не разовое болюсное введение). Для целей настоящего примера, и если Y=1,5, то Y * 100%=150%. После детектирования регистрация Hyper-APAE и его отображение продолжается до тех пор, пока не прекратится выполнение условия для по меньшей мере двух последовательных 15-минутных средних значений.
С помощью средства наглядного представления и анализа, описанного в настоящем документе, набор данных за предварительно заданный период времени (например, за одну неделю) может быть представлен пользователю с детализацией доставки инсулина, в которых могут быть выявлены и отображены для пользователя события Hypo-APAE и Hyper-APAE, совмещенные с данными датчика (т. е. CGM).
Средство наглядного представления и анализа может облегчить анализ полученных данных и рассчитанного показателя. Например и в соответствии с одним вариантом может быть создана ландшафтная диаграмма, на которой может быть отображено время суток за продолжительный период времени с оценкой действий системы в это время суток в течение всего периода. Такое ландшафтное представление позволяет пациентам и медработнику выполнять тонкую настройку аспектов системы доставки инсулина, такие как параметры насоса и величины базального введения, для дальнейшего улучшения контроля уровня глюкозы. В альтернативном варианте различные показатели, включая APAE, могут быть представлены пользователю и медработнику в табличном формате.
Преимуществом является то, что пользователь узнает, что AP-система с обратной связью беззвучно и автономно защищает пациента от гипогликемии и гипергликемии, обеспечивая дополнительное доверие к системе. Кроме того, пользователь может извлечь ценную информацию из полученных системой данных, представленных в графической или табличной форме, используя описанное в настоящем документе средство наглядного представления, что позволяет внести корректировки в терапию (например, корректировку величины базального введения), которые могут дополнительно улучшить контроль уровня глюкозы в долгосрочной перспективе.
Дополнительным преимуществом является то, что в случаях, когда системе с обратной связью не удалось предотвратить гипо- или гипергликемическое отклонение и, таким образом, не удалось предотвратить соответствующего сигнала тревоги, но она предпринимала значимые действия на благо пользователя перед подачей сигнала тревоги, пользователь узнает, что система эффективно смягчила отклонение с точки зрения его тяжести, продолжительности или времени начала.
В соответствии с по меньшей мере одним аспектом следующее обсуждение относится к показателю для определения событий активности, связанных с контролем уровня инсулина для искусственной поджелудочной железы, и к средству наглядного представления и анализа для выполнения метаанализа на основе использования показателя. С точки зрения алгоритмов, к которым могут применяться этот показатель и средство наглядного представления и анализа, это средство может работать с любыми данными, полученными буквально любым (управляющим) AP-алгоритмом, который автономно модулирует уровень инсулина относительно величины базального введения. Вследствие этого, и пока описанные в настоящем документе примеры относятся к системе, в которой используется MPC, изобретение может быть применено к любой системе доставки инсулина, в которой используется любая форма непрерывной автономной модуляции (PID и т. п.) независимо от типа используемого ею алгоритма.
Кроме того, систему можно применить к более чем одной предварительно установленной величине базального введения в течение 24 часов. В качестве одного примера, пользователь может задать 3 (три) различных величины базального введения в течение суток: например, одну величину базального введения в течение ночи, другую величину базального введения в течение дня и еще одну величину базального введения для времени физической нагрузки после полудня. Известный профиль величины базального введения (который может быть частью терапии, назначенной лечащим врачом пациента) может быть запрограммирован пациентом в насосе для доставки инсулина и, таким образом, известен, а также известен выходной сигнал алгоритма - модифицированная величина доставки, включая то время, когда модификация является «нулевой», то есть предварительно заданная величина базального введения не изменяется. Каждый из этих параметров может быть использован для разработки показателя, как описано в настоящем документе более подробно.
На Фиг. 1 представлены аспекты системы 100 доставки лекарственного средства (инсулина). Система 100 доставки лекарственного средства включает устройство 102 доставки лекарственного средства, такое как инфузионный насос, и контроллер 104. Устройство 102 для доставки лекарственного средства может быть соединено с инфузионным набором 106 посредством гибкой трубки 108.
Устройство 102 для доставки лекарственного средства, как показано, выполнено с возможностью передачи данных на удаленный контроллер 104 и от него, например, по радиочастотному (РЧ) или маломощному Bluetooth-каналу (Bluetooth Low Energy, BLE) связи 111. Устройство 102 для доставки также выполнено с возможностью беспроводного приема данных об уровне глюкозы от CGM-датчика 112 через беспроводной канал связи (например, BLE) 110. Альтернативно устройство 102 для доставки лекарственного средства также может функционировать как самостоятельное устройство со своим собственным встроенным контроллером. В одном варианте осуществления устройство 102 для доставки лекарственного средства может представлять собой устройство для инфузии инсулина, а контроллер 104 может представлять собой ручное портативное устройство управления или потребительское электронное устройство, такое как смартфон, фитнес-устройство или устройство мониторинга состояния пользователя и т. п. В таком варианте осуществления данные, переданные от устройства 102 для доставки лекарственного средства на контроллер 104, могут включать в себя без ограничений такую информацию, как, например, данные о доставке инсулина, информацию об уровне глюкозы в крови, базальном введении, болюсном введении, соотношении инсулина и углеводов (I: C) или коэффициенте чувствительности к инсулину (ISF). В альтернативном варианте осуществления данные об уровне глюкозы от датчика 112 глюкозы могут передаваться непосредственно на контроллер 104 по беспроводному каналу связи 110. Контроллер 104 может быть выполнен с возможностью включения в него контроллера MPC. В альтернативном варианте осуществления и как схематически показано на Фиг. 2, MPC-контроллер 224 может быть интегрирован в устройство 200 для доставки лекарственного средства.
Управляющий (AP) алгоритм может находиться в удаленном контроллере 104 и/или в устройстве для доставки лекарственного средства 102, либо в обоих устройствах в конфигурациях, представленных на Фиг. 1. В одной конфигурации контроллер 104 может по беспроводной связи собирать необходимую информацию (например, историю доставки инсулина) от устройства 102 для доставки лекарственного средства, а также от датчика 112 глюкозы (например, данные об уровне глюкозы), чтобы устройство 102 для доставки лекарственного средства, используя управляющий алгоритм, выполнило расчет количества инсулина, которое можно модулированным образом доставить посредством устройства 102 для доставки лекарственного средства. В альтернативном варианте осуществления контроллер 104 включает в себя управляющий алгоритм и может выполнять расчет базальной дозы или болюса и отправлять результаты таких расчетов вместе с инструкциями по доставке на устройство 102 для доставки лекарственного средства. В альтернативном варианте осуществления глюкометр 114 для эпизодического измерения и биодатчики 115 могут также применяться отдельно или в сочетании с датчиком 112 CGM, предоставляя данные об уровне глюкозы в крови на контроллер 104 и/или устройство 102 для доставки лекарственного средства. Альтернативно удаленный контроллер 104 может быть объединен с измерителем 114, образуя: (a) интегрированное единое устройство; либо (b) два отдельных устройства, которые выполнены с возможностью стыковки друг с другом с образованием интегрированного устройства. Каждое из устройств 102, 104 и 114 имеет соответствующий микроконтроллер (не показан для краткости), запрограммированный на выполнение различных функций.
Устройство 102 для доставки лекарственного средства также может быть выполнено с возможностью двунаправленной беспроводной связи с удаленной станцией 116 контроля состояния здоровья через, например, беспроводную сеть связи 118. Удаленный контроллер 104 и удаленная станция 116 контроля могут быть выполнены с возможностью двунаправленной проводной связи через, например, сеть связи на основе телефонной линии. Удаленная станция 116 контроля может применяться, например, для загрузки обновленного программного обеспечения на устройство 102 для доставки лекарственного средства и для обработки информации от устройства 102 для доставки лекарственного средства. Примеры удаленных станций 116 контроля могут включать без ограничений персональный или сетевой компьютер 126, сервер 128 для хранения данных в памяти, персональный цифровой помощник, другой мобильный телефон, базовую станцию контроля больницы или выделенную удаленную станцию клинического мониторинга. В альтернативном варианте осуществления, хотя это и не показано на Фиг. 1, хранение, например, управляющего алгоритма может дополнительно осуществляться в облачном хранилище.
Устройство 102 для доставки лекарственного средства включает в себя обрабатывающую электронику, в том числе центральный процессор и элементы памяти для хранения программ управления и операционных данных, радиочастотный модуль, интерфейс Bluetooth или подобный для отправки и приема радиокоммуникационных сигналов (т. е. сообщений), дисплей для отображения рабочей информации для пользователя, множество навигационных кнопок, позволяющих пользователю вводить информацию, аккумулятор для питания системы, предупреждения (визуальные, звуковые или тактильные) для обеспечения обратной связи с пользователем, вибрационное устройство для обеспечения обратной связи с пользователем, механизм доставки лекарственного средства (например, насос для доставки лекарственного средства и приводной механизм) для вытеснения предварительно заданного количества инсулина из инсулинового резервуара (например, инсулинового картриджа) через боковое отверстие, с которым соединен инфузионный набор 108/106, в тело пользователя. Пример устройства для доставки лекарственного средства может быть представлен в форме модифицированной инсулиновой помпы Animas Vibe, производимой компанией Animas Corporation, г. Уэйн, штат Пенсильвания, США.
Уровни или концентрации глюкозы пользователя можно определять с помощью датчика 112 CGM. В датчике 112 CGM используется любая известная технология датчика, выполненная с возможностью измерения уровня глюкозы посредством CGM, например, с использованием амперометрического химического датчика с тремя электродами, функционально подключенными к электронике датчика и покрытыми чувствительной мембраной и мембраной биоинтерфейса.
2
2
2
2
Верхние концы электродов находятся в контакте с электролитной фазой (не показана), которая представляет собой свободно текучую жидкую фазу, расположенную между чувствительной мембраной и электродами. Чувствительная мембрана может включать в себя фермент, например глюкооксидазу, которым покрыта электролитная фаза. В данном примере датчика предложен противоэлектрод для уравновешивания тока, генерируемого веществом при измерении на рабочем электроде. В случае датчика глюкозы на основе глюкооксидазы веществом, измеряемым на рабочем электроде, является HO. Ток, получаемый на рабочем электроде (и протекающий через схему к противоэлектроду), пропорционален диффузионному потоку HO. Соответственно, можно получить необработанный сигнал, который представляет концентрацию глюкозы в теле пациента и поэтому может быть использован для оценки содержательного значения глюкозы. Подробная информация о датчике, используемом в системе, и сопутствующих компонентах показана и описана в патенте США № 7276029, который полностью включен в настоящий документ путем ссылки. В одном варианте осуществления с примерами осуществления, описанными в настоящем документе, можно использовать доступный в продаже датчик глюкозы непрерывного действия, например, датчик G4 или G5 производства Dexcom, Inc.
В одном варианте осуществления могут использоваться следующие компоненты в качестве системы для лечения диабета, созданной по типу искусственной поджелудочной железы: инфузионная помпа; датчик глюкозы эпизодического действия; датчик непрерывного мониторинга уровня глюкозы, например, производства компании Dexcom, Inc. с интерфейсом для соединения с этими компонентами и запрограммированный на языке MATLAB или встроенном коде, и дополнительное оборудование для соединения компонентов друг с другом; и по меньшей мере один управляющий алгоритм, автоматически регулирующий скорость доставки инсулина на основании концентрации глюкозы у пациента, прошлых результатов измерения глюкозы и доставки инсулина, прогнозируемых будущих тенденций изменения концентрации глюкозы, а также конкретной информации о пациенте.
На Фиг. 2 схематически показан другой пример осуществления устройства 200 для доставки лекарственного средства, используемого в соединении с пациентом 210. Устройство 200 для доставки лекарственного средства в соответствии с данным вариантом осуществления содержит в себе модуль 214 насоса для доставки, модуль 220 CGM и модуль 224 MPC. Предпочтительно в данном варианте осуществления используются системы минимизации гипогликемии-гипергликемии (HHM), например, описанные в патенте США № 8,526,587 и заявке на патент США № 14/015,831, которые обе полностью включены в настоящий документ путем ссылки, причем каждая из этих систем интегрирована в корпус устройства 200 для доставки лекарственного средства. Модуль 220 CGM выполнен с возможностью приема сигналов от датчика 112 CGM, размещенного на пациенте 210. Как показано, модуль 224 MPC функционально соединен с модулем 220 CGM, а также с модулем 214 насоса для доставки и выполнен с возможностью приема информации о подкожном уровне глюкозы для предоставления ее сохраненному алгоритму, также имеющему информацию о всех предыдущих доставках инсулина. Эти данные используются для расчета прогнозов уровней глюкозы на ближайшее будущее и для получения величины доставки инсулина, которая позволит снизить прогнозируемые на ближайшее будущее или фактические гипер- или гипогликемические состояния. Впоследствии эта величина реализуется при помощи модуля 214 насоса для доставки относительно установленной для пациента величины для текущего (например, 5-минутного) интервала. Этот протокол повторяют для каждого последующего временного интервала.
Примеры алгоритмов для применения в модуле 224 MPC, которые генерируют прогностические значения для контроля доставки инсулина на основании базальной величины введения, приема пищи и непрерывного мониторинга глюкозы, описаны в патентах США № 8,562,587 и 8,762,070 и в заявках на патент США № 13/854,963 и 14/154,241, содержание которых полностью включено в настоящий документ путем ссылки. С технической точки зрения CGM осуществляют в соответствии с периодическим расписанием (например, один раз в пять минут). Как отмечалось выше, в данном варианте осуществления и во всех следующих разделах данного обсуждения инсулин доставляют пациенту 210 с использованием системы HHM. Однако, и как отмечалось ранее, можно использовать и другие известные системы доставки типа MPC или PID и применяемые ими прогностические алгоритмы.
В соответствии с одним вариантом осуществления средство наглядного представления и анализа может быть обеспечено в удаленной системе мониторинга 116, Фиг. 1, в которую соответствующие данные от модуля 220 CGM и модуля 224 MPC могут передаваться беспроводным способом, например, через удаленный контроллер 104 в качестве промежуточного устройства. В альтернативном варианте осуществления по меньшей мере некоторые аспекты средства наглядного представления могут быть обеспечены на устройстве 102, 200 для доставки лекарственного средства или на удаленном контроллере 104, Фиг. 1 и 2, для обеспечения просмотра пользователем или медработником.
Для целей приведенного ниже описания был разработан показатель для применения в системе доставки инсулина или в системе измерения уровня глюкозы. Это показатель в настоящем документе называется APAE. В описанном в настоящем документе примере значения APAE получены в результате расчетов на основании 3 (трех) усреднений проб, в которых каждый интервал получения выборки составляет 5 (пять) минут в соответствии с интервалами в системе доставки HHM. Таким образом, значения APAE получены на основе двух последних 15 минут запланированной (т. е. базальной) доставки инсулина пациенту и двух последних 15 минут фактической доставки инсулина системой по данным алгоритма AP (системы HHM).
Как будет более подробно описано ниже, появление APAE не является фиксированным по времени, но вероятнее представляет собой явление, имеющее переменный временной период. Как будет видно из следующего обсуждения и на основании указанных выше интервалов получения выборки, событие APAE может иметь 30-минутную продолжительность или может длиться несколько часов в зависимости от того, выполнены ли условия его обнаружения.
В зависимости от гипогликемии или гипергликемии существует два типа APAE, а именно Hypo-APAE и Hyper-APAE, используемые в качестве показателей в целях наглядного представления и анализа. Для целей настоящего описания Hypo-APAE детектируется, если для по меньшей мере 2 (двух) последовательных 15-минутных средних значений количество доставленного системой инсулина по меньшей мере в Х раз меньше соответствующих 15-минутных средних значений количества инсулина, запланированного для доставки пациенту. Более конкретно детектирование Hypo-APAE происходит, если количество доставленного системой инсулина составляет менее (1/X) * 100% от соответствующих 15-минутных средних значений количества, запланированного для доставки пациенту (включая временную базальную и комбинированную/расширенную болюсную программы, но не разовые болюсы). Для целей описанного выше примера и если значение Х равно 1,5, то (1/X) * 100%=67%.
Как отмечалось, и после детектирования Hypo-APAE на основании приведенного выше отношения, регистрация этого события (и его отображение с помощью средства наглядного представления и анализа) будет продолжаться до тех пор, пока не будет прекращено выполнение вышеуказанного условия для по меньшей мере двух последовательных 15-минутных средних значений.
Аналогичным образом и в соответствии с приведенными ниже примерами Hyper-APAE детектируется, если для по меньшей мере 2 (двух) последовательных 15-минутных средних значений количество доставленного системой инсулина по меньшей мере в Y раз больше соответствующих 15-минутных средних значений количества инсулина, запланированного для доставки пациенту. Более конкретно детектирование Hyper-APAE происходит, если количество доставленного системой инсулина составляет более Y * 100% от соответствующих 15-минутных средних значений количества, запланированного для доставки пациенту (включая временную базальную и комбинированную/расширенную болюсную программы, но не разовые болюсы). Для целей вышеуказанного примера, и если Y=1,5, то Y * 100%=150%.
Как и в случае Hypo-APAE, регистрация события Hyper-APAE (и его отображение с помощью средства наглядного представления) будет продолжаться до тех пор, пока не будет прекращено выполнение вышеуказанного условия для по меньшей мере двух последовательных 15-минутных средних значений. В результате этого и для целей данного описанного варианта осуществления минимальная продолжительность APAE (Hypo или Hyper) составляет 30 минут.
В качестве иллюстрации и как показано на Фиг. 3 и 4, представлены фрагменты из иллюстративной семидневной совокупности данных в виде 3 (трех) совмещенных графиков 300, 300A, 320, 320A, 340, 340A с использованием средства наглядного представления и анализа. Это средство наглядного представления и анализа позволяет легко сравнивать фактические дискретные количества доставленного системой инсулина, соответствующие 15-минутным средним значениям, совмещенные с данными CGM. Ось Х каждого графика обычно представляет собой ось, обозначающую время суток. Для целей этих двух фигур предложен непрерывный 9-(девяти)часовой период, где на Фиг. 3 показана временная шкала с 06:00 до 15:00 для конкретного дня (в соответствии с данным примером - для 5-го дня), а на Фиг. 4 показана временная шкала от 15:00 (6-й день) до 00:00 (7-й день). Верхний график 300, 300A на каждой фигуре, показывает кривую 304 данных CGM об уровне глюкозы в крови, измеренном в миллиграммах на децилитр (мг/дл), где желательный диапазон концентраций глюкозы обозначен черными горизонтальными линиями 305 нижнего предела 70 мг/дл и верхнего предела 180 мг/дл. Хотя кривая 304 показана непрерывной, она фактически основана на периодических измерениях (например, каждые пять минут). Средний график 320, 320A, показывает 15-минутные средние значения доставки инсулина, представленные в виде заштрихованных столбцов 321, где каждое из усреднений проб расположено в начале четверти часа. Таким образом, серия проб, используемая при расчете соответствующих средних, будет располагаться в следующих диапазонах в пределах часа; а именно: {от 00 мин до < 15 мин}, {от 15 мин до < 30 мин}, {от 30 мин до < 45 мин} и {от 45 мин до < 60 мин}. Это обеспечивает совмещение границ 15-минутных средних значений с изменениями базального профиля (которые обычно могут быть запланированы только по получасовым интервалам). Горизонтальная черная линия 323 показывает запланированное базальное введение, где заштрихованные столбцы 321 показывают 15-минутные средние значения инсулина, введенного системой на основе AP-алгоритма системы HHM. Наконец, самый нижний график 340, 340A, показывает фактические доставки инсулина, выполняемые каждые 5 (пять) минут, по данным системы доставки, где доставки показаны вертикальными линиями 341, и которые используются для расчета средних значений на среднем графике 320, 320A, вместе с запланированным базальным введением, также представленным на нижнем графике в виде горизонтальной черной кривой 343. На Фиг. 3 черные линии 323, 343 среднего и нижнего графиков 320, 340 идентичны, поскольку отсутствует временное базальное введение или расширенная часть комбинированного болюсного введения, хотя величина базального введения изменяется на 5-й день в 06:30, на 5-й день в 08:00, на 5-й день в 10:00 и в 14:00 и, следовательно, является стабильной при расчете каждого среднего значения. Однако пациент может настроить временную величину базального введения, начиная с любого 5-(пяти)минутного шага. Это более четко показано в примере на Фиг. 4, в котором временная величина базального введения -50% (как показано на нижнем графике 340) инициируется без совпадения с четвертью часа (6-й день 17:20-6-й день 18:20). Это приводит к тому, что в соответствующих заштрихованных 15-минутных средних значениях 321A среднего графика 320A отображается промежуточное значение вблизи времени начала и времени окончания временного базального введения. Как и в предыдущем случае, комбинированное болюсное введение отсутствует. В данном примерном наборе фигур видны пропущенные точки данных CGM на 5-й день в 14:20 и на 6-й день в 22:00 на Фиг. 3 и 4 соответственно.
На Фиг. 5 показана полная совокупность данных за 7 (семь) дней, и на верхнем графике 500 снова приведено представление данных CGM (глюкоза) за весь 7-(семи)дневный период, измеренных в мг/дл, которое наложено на диапазон (70-180 мг/дл) времени по времени суток, где диапазон показан горизонтальными линиями 503. Два нижних графика 520, 540 совмещены по времени дня с верхним графиком 500, причем на среднем графике 520 представлены 15-минутные средние значения доставки инсулина (заштрихованные столбики 521), а черная фрагментарная горизонтальная линия 523 показывает запланированное базальное введение. Верхняя часть данного графика 520 указывает на наличие событий 525 Hypo-APAE и Hyper-APAE, которые отображаются на отдалении от изображенных графиком данных, причем указанные выше показатели определены на основании указанных выше условий активности по различиям 15-минутных средних значений между доставленным количеством инсулина и запланированным для пациента количеством инсулина. События 525 показаны непосредственно над периодами времени доставки, в которые они были определены.
На Фиг. 6 и 7 более детально показаны примеры Hypo-APAE и Hyper-APAE соответственно на основе фрагментов совокупности данных, представленной на Фиг. 5. Как показано на Фиг. 6, приведенные графические представления сходны с показанными на Фиг. 3 и 4, и самый верхний график 600 (сверху) представляет данные CGM (уровень глюкозы) в мг/дл (показаны кривой 602) для 4-(четырех)часового периода с 5-го дня (00:00) по 5-й день (04:00), средний график 620 демонстрирует усредненные за 15 минут доставки системой инсулина (заштрихованные столбики 621) и запланированное базальное введение (черная линия 623), а нижний график 640 демонстрирует фактические выполненные системой доставки с пятиминутным шагом (вертикальные линии 641) и базальное введение (горизонтальная линия 643). Как видно, определяется Hypo-APAE 624, и это означает, что два последних последовательных 15-минутных средних значения (5-й день, 3 пробы в моменты 1:15, 1:20, 1:25 включительно и 5-й день, 3 пробы в моменты 1:30, 1:35, 1:40 включительно) удовлетворяли вышеуказанному условию X=1,5, означающему менее 67 процентов запланированной доставки инсулина. Более конкретно, и при данном конкретном событии, система HHM доставила 21 процент от запланированного для пациента количества инсулина (системой HHM доставлено 0,13 Ед., а не 0,63 Ед., исходно запланированных для базального введения). Регистрация события 624 Hypo-APAE продолжалась до тех пор, пока два последовательных 15-минутных средних значения (5-й день, 3 пробы в моменты 2:00, 2:05, 2:10 включительно и 5-й день, 3 пробы в моменты 2:15, 2:20, 2:25 включительно) не перестали удовлетворять указанному условию. Данное средство наглядного представления позволяет увидеть, что 3 (три) 15-минутных столбца существенно ниже (более чем в 1,5 раза), чем соответствующие 15-минутные средние значения запланированного для пациента базального введения, что показывают горизонтальные линии на среднем графике 620. Также следует отметить, что некоторые другие отображаемые данные не удовлетворяют условию Hypo-APAE, чтобы два последовательных 15-минутных средних значения были более чем в 1,5 раза меньше, чем запланированное ведение. Для трех доставок на 5-й день в моменты 03:00, 03:05 и 03:10 заштрихованное среднее значение очевидно меньше 67 процентов от базального введения (уровня черной линии). Однако поскольку следующий 15-минутный интервал не удовлетворяет необходимому условию, APAE не регистрируется.
На Фиг. 7 показан пример отображения события Hyper-APAE из той же совокупности данных, но в другой период времени. В этом примере на самом верхнем графике 700 также показана кривая 702 данных CGM (уровень глюкозы), измеренных в мг/дл за период от момента 5:00 2-го дня до 9:00 5-го дня. На среднем графике 720 показана запланированная доставка инсулина за тот же период (черная горизонтальная линия 723), а также доставленный системой инсулин (заштрихованные области 721) в виде средних значений за 15 минут. Как и в предыдущем примере, расположенный в самом низу (нижний) график 740 показывает конкретные события доставки с 5-(пяти)минутными интервалами, включая запланированное базальное введение (горизонтальная линия 743) и доставленный системой инсулин, представленный в виде вертикальных линий 741. Как показано на среднем графике 720, по меньшей мере два последовательных 15-минутных средних значения (2-й день, 6 проб в моменты 06:30-06:55 включительно) удовлетворяют условию, что доставленный системой инсулин составляет более Y * 100% от соответствующих 15-минутных средних значений запланированного для доставки пациенту количества (включая временную базальную и комбинированную/расширенную болюсную программы, но не разовые болюсы), где Y=1,5, а доставленное количество составляет по меньшей мере 150 процентов от запланированного количества. Более конкретно, и в ходе этого события, система HHM доставила 206% от исходно запланированного для пациента количества на этот период времени (т. е., 2,32 Ед. HHM (система), а не 1,13 Ед. (базальное). Как отмечалось ранее, чтобы данное событие не регистрировалось, по меньшей мере два последовательных 15-минутных средних значения не должны удовлетворять заданному условию. Как отмечалось, данное средство наглядного представления позволяет увидеть на среднем графике 720, что 3 (три) 15-минутных заштрихованных столбика 721 существенно выше, чем соответствующие 15-минутные средние значения для запланированного базального введения пациенту. Из вышеизложенного можно понять, что событие активности (APAE) может регистрироваться, когда уровень глюкозы у пациента все еще уверенно лежит в пределах приемлемого целевого диапазона.
На Фиг. 7 также четко показан случай «потенциального Hyper-APAE», не удовлетворяющего условию последовательности. На 2-й день три доставки в моменты 08:30, 08:35 и 08:40 четко образуют среднее значение, показанное заштрихованным столбцом 721 на среднем графике 720, составляющее более 150 процентов от базального (черная линия 723) уровня. Однако последующий 15-минутный интервал не удовлетворяет условию, и поэтому Hyper-APAE не регистрируется.
На Фиг. 8-14 приводятся дополнительные графические представления с использованием средства наглядного представления, основанные на вышеуказанных показателях (т. е. Hypo-APAE и Hyper-APAE). На Фиг. 8 приводится представление данных по инсулину за 24-часовой период (от полуночи до полуночи), где на самом верхнем графике 800 показаны данные CGM, представленные кривой 804, но показаны фрагменты данных на основе конкретных точек данных, а не в виде сглаженной кривой. Целевой диапазон с нижним пределом 70 мг/дл и верхним пределом 180 мг/дл показан в центральной заштрихованной области 808, а нижний и верхний пороги уведомления указаны как 50 мг/дл и 250 мг/дл соответственно и показаны пунктирными горизонтальными линиями 812. В этом представлении связанные с углеводами события, такие как прием пищи и лечение для снижения уровня глюкозы (отмеченные пользователем системы) показаны треугольными отметками 816 вдоль определенной оси времени (оси x). На нижнем графике 840 показана доставка инсулина, совмещенная с данными CGM за тот же 24-часовой интервал, где заштрихованные столбики 844 показывают 15-минутные средние значения доставленного системой инсулина (сделанные за 3 (три) пятиминутных интервала замеров). Горизонтальная черная линия 848 на нижнем графике 840 показывает запланированное базальное введение, и каждая из вертикальных линий 852 показывает разовые болюсы, измеренные в единицах («Ед.») глюкозы.
На Фиг. 9-11 показаны различные признаки для получения статистики по отклонениям CGM и событиям активности. На Фиг. 9 видно, что часть данных CGM, стрелка 851, превышает верхний заштрихованный предел 180 мг/дл. Средство наглядного представления выполнено с возможностью вывода поля статистики 850, наложенного на отображаемый график 800, при наведении курсора на часть данных CGM, превышающих предел (или в альтернативном варианте при щелчке по этой области). В поле статистики 850 представлена моментальная сводка по продолжительности отклонения, диапазону времени отклонения, а также максимальному уровню глюкозы с соответствующей отметкой времени.
На Фиг. 10 часть графического представления (см. стрелку 853) лежит отчетливо ниже нижнего предела 70 мг/дл (ниже центральной заштрихованной области 808 верхнего графика 800). В этом случае при наведении курсора на участок 853 данных CGM, находящихся ниже предела (или в альтернативном варианте при щелчке по этой области) средство наглядного представления аналогичным образом выводит поле статистики 854, наложенное на отображаемый график 800. В поле статистики 854 в данном варианте представлена моментальная сводка по продолжительности отклонения, диапазону времени, а также минимальному уровню глюкозы с соответствующей отметкой времени.
Аналогичным образом, и как показано на Фиг. 11, в прочих отношениях демонстрирующей те же верхний и нижний графики 800, 840, курсор можно навести на потребление углеводов 856, например, в момент 18:00 на графике 800, и получить поле статистики 855, содержащее время потребления в рамках дня и количество потребленных углеводов. Каждое из полей статистики 850, 854, 855 может выводиться таким образом, чтобы улучшить видимость, например, с использованием цветовой кодировки. Следует отметить, что каждая часть отображаемых данных может иметь цвет и штриховку, чтобы надлежащим образом контрастировать с другими частями данных, используемыми средством наглядного представления.
Со ссылкой на Фиг. 12-14 в настоящем документе описаны дополнительные усовершенствования, относящиеся к совокупности данных, показанной графически на Фиг. 8-11, основанные на обсуждаемых выше показателях APAE (Hypo- и Hyper-APAE). На Фиг. 12 зарегистрированные APAE представлены в горизонтальных заштрихованных областях 920, 924, которые предпочтительно имеют цветовую кодировку в зависимости от того, что обнаруживается и регистрируется, Hypo-APAE или Hyper-APAE, на основе двух последовательных 15-минутных средних значений, удовлетворяющих заданным условиям, как описано ранее и изображено на каждом из верхних и нижних графиков 800, 840.
Как показано на Фиг. 13 и 14, средство наглядного представления и анализа позволяет пользователю получать дополнительную статистическую информацию, относящуюся к определенным APAE. В соответствии с одним вариантом и как показано на Фиг. 13, курсор, см. стрелку 939, можно навести на определенное и зарегистрированное событие Hyper-APAE, как показано на нижнем графике 840 (доставка инсулина), или в альтернативном варианте можно щелкнуть по заштрихованной области 920, и на изображение наложится поле статистики 940 для данного события, предпочтительно в контрастном цвете. Поле статистики согласно данному варианту включает в себя продолжительность события Hyper-APAE, а также время его появления в рамках дня, среднее запланированное базальное введение за этот период и среднюю доставку системой за данный период. Аналогичным образом и как показано на Фиг. 14, дополнительную информацию о любом заштрихованном событии Hypo-APAE можно получить, наведя курсор, см. стрелку 943, на Hypo-APAE (заштрихованную область 920 на нижнем графике 840) с выводом поля статистики 944, предпочтительно в контрастном цвете относительно цвета для Hyper-APAE, и данное поле статистики содержит продолжительность Hypo-APAE, а также время его появления в рамках дня, среднее запланированное базальное введение в этот период и среднюю доставку системой за данный период. Как отмечено выше, начало Hypo- или Hyper APAE возникает, когда данные CGM показывают, что инсулин пациента все еще находится в пределах допустимого диапазона, показанного в центральной заштрихованной области. Например, в момент 11:00, обозначающий начало обнаруженного Hypo-APAE, измеренные данные CGM все еще лежат в пределах приемлемого диапазона 70-180 мг/дл. Вышеописанная визуализация обеспечивает лицам, осуществляющим уход, и пользователям уверенность и доверие к системе доставки (например, HHM).
Активность системы по корректировке доставки инсулина и использование показателя APAE позволяет провести информативный анализ работы системы. Однако объем генерируемой информации может оказаться слишком большим. Чтобы использовать эту информацию более эффективно, и как показано на Фиг. 15 и 16, средство наглядного представления и анализа может создать ландшафтный график, который оценивает эффективность системы доставки за продолжительный период времени (например, 2 недели) или за любой другой период, выбранный пациентом или медицинским работником. Данное средство позволяет выполнить обзор работы системы по времени суток за суммарный продолжительный период, тем самым помогая пациентам и медицинским работникам тонко настроить параметры насоса, такие как базальное введение, или же потребление углеводов, чтобы дополнительно улучшить контроль уровня глюкозы. На Фиг. 15 представлен пример ландшафтного графика 1100, основанного на полученных у пациента данных за 2 (две) недели, и сжатых в единый 1-(одно)дневный формат. Представлена пара графиков 1120, 1160. На верхнем графике 1120 представлена кривая 1124 средних данных CGM, где показана зависимость уровня глюкозы в мг/дл от времени дня по двухнедельным данным. Верхняя ось графика 1120 представляет собой время, выраженное в количестве шагов (12 шагов в час, 1 шаг каждые 5 минут), и средние данные CGM представлены темной кривой 1124, а заштрихованный участок 1128, повторяющий средние данные CGM, представляет собой диапазон статистической значимости (т. е. одно стандартное отклонение), и целевой диапазон (70 мг/дл - 180 мг/дл) дополнительно показан контрастным образом, например, иными цветами, штриховкой и т. п. В данном случае целевой диапазон также показан заштрихованной областью 1132.
Нижний график 1160 совмещен с верхним графиком 1120 и показывает количество (частоту) событий Hypo-APAE и Hyper-APAE (события), происходящих за тот же двухнедельный период. Для целей данного конкретного примера события Hyper-APAE 1164 показаны на верхней (положительной) стороне графика, а события Hypo-APAE 1168 показаны на нижней (отрицательной) стороне, и они показаны заштрихованными областями. Поскольку график 1160 охватывает всего 14 дней, максимальное количество событий активности 1164, 1168 для каждого времени в пределах дня также составляет 14.
На Фиг. 16 представлены ландшафтные графики, соответствующие другой совокупности данных, полученных за более длительный (14-дневный) период, на котором пациент или медицинский работник может легко изучить и различить тенденции. Как и в предыдущем примере, представлена пара графиков 1220 и 1260, и на верхнем графике 1220 приводятся средние данные CGM (с датчика) за продолжительный период времени, что демонстрируют кривая 1224 и заштрихованная область 1228, показывающая статистически значимый диапазон (т. е. одно стандартное отклонение), причем на графике также приводится целевой диапазон, также показанный заштрихованной областью 1232. На нижнем графике 1260 показана частота событий Hypo-APAE и Hyper-APAE за тот же период времени, причем события Hyper-APAE показаны заштрихованными областями 1264, а события Hypo-APAEs показаны заштрихованными областями 1268. Использование события активности (например, APAE) в качестве показателя позволяет сразу увидеть большой объем информации относительно эффективности системы доставки, что позволяет пациенту лучше контролировать лечение диабета. Например, и как показано на нижнем графике 1160 Фиг. 15, устойчиво отмечается более 10 Hypo-APAE в период между 22:00 и 23:00, что заставляет сделать вывод о том, что величина базального введения в этот период может быть скорректирована, чтобы улучшить общее гликемическое состояние пациента.
Формат представленной информации можно изменять в соответствии с потребностями. Например, как показано на Фиг. 17-20, средство наглядного представления может представить данные системы, включая данные датчика, данные о доставке инсулина и определенные события активности (APAE) в табличном формате, охватывающем выбранный предварительно заданный интервал времени (например, один день, последние три дня, последние семь дней, последние 14 дней, последний месяц или пользовательский диапазон), который врач, медицинский работник или пациент может выбрать, используя данное средство наглядного представления.
Например, табличные данные могут обеспечить общий контроль, отобразив процентную долю времени, когда уровень глюкозы пациента находится в пределах допустимого диапазона (например, 70-180 мг/дл), а также средний уровень глюкозы за этот период времени. Кроме того, в табличной форме можно представить данные относящиеся к гипогликемическому состоянию пациента - например, процентная доля времени, когда уровень глюкозы был ниже 50 мг/дл, ниже 60 мг/дл или ниже 70 мг/дл - или гипергликемическому состоянию пациента - например, процентная доля времени, когда уровень глюкозы был выше 180 мг/дл, выше 250 мг/дл или выше 300 мг/дл. Таблица проб, содержащая такие данные, представлена на Фиг. 17. Кроме того, данные можно дополнительно представить в виде средней суточной дозы (TDD) инсулина, а также отношения базальное/болюсное введение за обозначенный период времени (например, за один день). Пример описанной выше таблицы представлен на Фиг. 18.
Представленные данные также могут включать в себя ряд событий активности (т. е. APAE (Hypo или Hyper, как описано выше), произошедших за указанный период времени. Применительно к событиям активности табличные данные могут содержать более конкретные данные, включая длительность события (-ий) активности, общее количество не введенного базального инсулина (Hypo-APAE) или введенного дополнительно (Hyper-APAE) в ходе события, выявленная датчиком (CGM) низшая точка (Hypo-APAE) или высшая точка (Hyper-APAE), выявленное датчиком значение в начале события активности и в конце события активности и другие подходящие данные. Таблица проб, включающая эти последние данные, показана на Фиг. 19 для событий активности типа Hypo и на Фиг. 20 для событий активности типа Hyper, каждое из которых было определено в соответствии с протоколом и на основе периодической доставки инсулина (например, через 5 минут, 12 доставок в час) и мониторинга CGM.
Очевидно, что другие модификации или вариации возможны в пределах описываемой в настоящем документе сущности изобретения и в соответствии со следующими изложенными пунктами формулы изобретения.