JP7802802B2 - リスクベースのインスリン送達変換のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２１年２月３日に出願された「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＲＩＳＫ ＢＡＳＥＤ ＩＮＳＵＬＩＮ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＣＯＮＶＥＲＳＩＯＮ」と題する米国仮特許出願第６３／１４５，２２４号に対する優先権の利益を主張し、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

持続グルコースモニタリングシステム（continuous glucose monitoring、ＣＧＭ）及び接続されたデバイスの採用が増すにつれて、グルコース時系列データの利用可能性及び信頼性が、近年、増加している。しかしながら、信頼性の高いグルコースデータが利用可能であるにもかかわらず、インスリン及び食事データの正確な追跡、並びに食事時間のインスリンのボーラスの最適化された、効果的なタイミングは、糖尿病を有する多くの人々にとって引き続き問題となっており、不十分なグルコース制御をもたらす。

従来の糖尿病管理アルゴリズムは時間をかけて反復的に開発されており、そこに含まれる多数のモジュールは、ユーザに関する様々な考慮事項及び相互作用に柔軟性をもたらそうとして、機能が重複又は競合さえしている場合がある。

本開示の様々な態様及び実施形態が提示されることは、これら及び他の考慮事項に関するものである。

インスリン送達の速度が高血糖リスク又は低血糖リスクのレベルによって決まる自動ボーラス決定を使用して、安全かつ信頼性の高い範囲制御（control to range）を提供するように受信データを調整することによって、高血糖及び低血糖を管理するためのシステム及び方法が提供される。加えて、いくつかの実施態様は、インスリン送達を血糖リスクに基づく速度に変換することに向けられている。

一実施態様では、リスクベースのインスリン送達速度変換器は、インスリンデータ及びグルコースデータを受信するように構成され、かつ、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている、モデル一致評価部を含む、比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、
比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されている、インスリン送達監視部と、を備える。

一実施態様において、リスクベースのインスリン送達速度変換方法は、比較部においてインスリンデータ及びグルコースデータを受信することと、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部でインスリンデータ及びグルコースデータを受信させ、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

一実施態様では、リスクベースのインスリン送達速度変換器は、インスリンデータ及びグルコースデータを受信するように構成され、かつ、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている、モデル一致評価部を含む、比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されているインスリン送達監視部と、基準インスリン速度（reference insulin rate、ＲＩＲ）を決定するように構成されている基準インスリン速度更新部であって、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、基準インスリン速度更新部と、を備える。

一実施態様において、リスクベースのインスリン送達速度変換方法は、比較部においてインスリンデータ及びグルコースデータを受信することと、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部を使用してＲＩＲを決定することであって、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、決定することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部でインスリンデータ及びグルコースデータを受信させ、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させ、基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部を使用してＲＩＲを決定させ、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

一実施態様では、方法は、比較部において複数の入力を受信することと、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部からの及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、を含む。

一実施態様では、システムは、複数の入力を受信し、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、比較部からの及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されているインスリン送達監視部と、を備える。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部で複数の入力を受信させ、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部からの及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

本概要は、以下の発明を実施するための形態で更に記載される概念の選択を簡略化された形態で紹介している。したがって、この概要は、特許請求される主題の重要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図しておらず、特許請求される主題の範囲を限定するように使用されることも意図していない。

前述の概要、並びに例示的な実施形態についての以下の発明を実施するための形態は、添付の図面と併せて読むとより良く理解される。実施形態を例示する目的で、実施形態の例示的な構成が図面に示されている。しかしながら、実施形態は、開示された特定の方法及び手段に限定されない。図面は以下の通りである。

本発明の一実施形態の高レベルの機能ブロック図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換器の一実施態様のブロック図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換の方法の一実施態様のフロー図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される比較部の一実施態様のブロック図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される比較の方法の一実施態様のフロー図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される血糖リスク評価部の一実施態様のブロック図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される血糖リスク評価の方法の一実施態様のフロー図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用されるインスリン送達監視部の一実施態様のブロック図である。 リスクベースのインスリン送達速度変換で使用されるインスリン送達監視の方法の一実施態様のフロー図である。 例示的な実施形態及び態様が実施され得る例示的なコンピューティング環境を示す。

特許請求される主題は、図面を参照して説明され、同様の参照番号は、全体を通して同様の要素を指すように使用される。以下の説明では、説明の目的で、特許請求される主題の十分な理解を提供するために、多数の特定の詳細が記載される。しかしながら、特許請求される主題は、これらの特定の詳細なしに実施され得ることが明らかであり得る。他の例では、特許請求される主題の説明を容易にするために、構造及びデバイスがブロック図の形態で示される。

図１は、本発明の一実施形態の高レベル機能ブロック図１００である。プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０と通信する。インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０は、患者１４０と通信して、それぞれ、患者１４０にインスリンを送達し、患者１４０のグルコースレベルを監視する。プロセッサ１３０は、本明細書で更に説明される計算並びに他の動作及び機能を実行するように構成される。インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０は、別個のデバイスとして、又は単一のデバイスとして、単一のデバイス内で、又は複数のデバイスにわたって実施され得る。プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０において、若しくはスタンドアロンデバイスとして、（又はインスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、若しくはスタンドアロンデバイスのうちの２つ以上の任意の組み合わせにおいて）、ローカルに実施され得る。プロセッサ１３０又は示されているシステムの一部分は、サーバ又はクラウドベースのシステム内など、遠隔に位置することができる。

インスリンデバイス１１０などのインスリンデバイスの例は、インスリンシリンジ、外部ポンプ、及び患者に、典型的には、皮下組織内にインスリンを送達するパッチポンプを含む。インスリンデバイス１１０はまた、インスリン吸入器、インスリンジェット注射器、静脈内注入ポンプ、及び埋め込み型インスリンポンプなどの異なる手段によってインスリンを送達するデバイスを含む。いくつかの実施形態では、患者は２つ以上のインスリン送達デバイスを組み合わせて使用し、例えば、長時間作用型インスリンをシリンジで注射し、食事前に吸入インスリンを使用する。他の実施形態では、これらのデバイスは、グルカゴン、プラムリンチド、又はグルコース様ペプチド－１（glucose－like peptide－1、ＧＬＰ－１）などの、グルコースレベルの制御を助ける他の薬物を送達することができる。

グルコースモニタ１２０などのグルコースモニタの例は、規則的な間隔、例えば、１、５、又は１０分などでグルコース値を記録する持続グルコースモニタを含む。これらの持続グルコースモニタは、例えば、経皮的に挿入されるか、完全に埋め込まれるか、又は組織を非侵襲的に測定する電気化学センサ又は光学センサを使用することができる。グルコースモニタ１２０などのグルコースモニタの例はまた、静脈内血糖モニタ、マイクロ灌流サンプリング、又は周期的フィンガースティックなどの、グルコースを測定するために血液又は他の流体を周期的に抜き取るデバイスを含む。いくつかの実施形態では、グルコース読み取り値は略リアルタイムで提供される。他の実施形態では、グルコースモニタによって決定されたグルコース読み取り値は、その後の検索のためにグルコースモニタ自体に記憶され得る。

インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、及びプロセッサ１３０は、スマートフォン、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、及びタブレットなどの様々なコンピューティングデバイスを使用して実施され得る。他のタイプのコンピューティングデバイスが、担持されてもよい。好適なコンピューティングデバイスが、コンピューティングデバイス１０００及びクラウドベースのアプリケーションとして図１０に示されている。

インスリンデバイス１１０、グルコースモニタ１２０、及びプロセッサ１３０は、ネットワークを通して通信してもよい。ネットワークは、公衆交換電話網（public switched telephone network、ＰＳＴＮ）、携帯電話網、及びパケット交換網（例えば、インターネット）を含む様々なネットワークタイプであってもよい。１つのインスリンデバイス１１０、１つのグルコースモニタ１２０、及び１つのプロセッサ１３０のみが図１に示されているが、担持され得るインスリンデバイス、グルコースモニタ、及びプロセッサの数に制限はない。活動モニタ１５０及び／又はスマートフォン１６０はまた、患者１４０から、又は患者に関する食事及び／又は活動データを収集し、食事及び／又は活動データをプロセッサ１３０に提供するように使用されてもよい。

プロセッサ１３０は、オペレーティングシステム及び１つ以上のアプリケーションを実行し得る。オペレーティングシステムは、どのアプリケーションがインスリンデバイス１１０及び／又はグルコースモニタ１２０によって実行されるかを制御してもよく、並びにアプリケーションがインスリンデバイス１１０及び／又はグルコースモニタ１２０の１つ以上のセンサ、サービス、若しくは他のリソースとどのように相互作用するかを制御してもよい。

プロセッサ１３０は、インスリンデバイス１１０及びグルコースモニタ１２０から、並びにいくつかの実施態様では患者１４０からデータを受信し、本明細書で更に記載される計算、動作、及び／又は機能のうちの１つ以上を実行するように構成及び／又は使用されてもよい。

本明細書で企図され説明されるリスクベースのインスリン送達変換は、患者に対するインスリン送達速度を決定及び／又は送達するように設計された任意の従来の糖尿病管理プラットフォームに適用可能である。適用可能な実施形態としては、従来の完全手動開ループ療法、意思決定支援療法、範囲制御自動インスリン送達（automated insulin delivery、ＡＩＤ）、目標制御（control to target）ＡＩＤ、モデル予測制御（model predictive control、ＭＰＣ）、線形二次ガウス（linear quadratic Gaussian、ＬＱＧ）、比例積分微分（proportional integral derivative、ＰＩＤ）などが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施態様では、本明細書で更に説明されるように、インスリン送達監視部（例えば、本明細書で更に説明されるインスリン送達監視部２４５）は、予期される代謝状態対実際の代謝状態の乖離と高血糖リスクレベルとに基づいて、インスリン送達速度を調節する。

また更に、いくつかの実施態様によれば、インスリン送達の速度が高血糖リスクのレベルによって決まる自動ボーラス決定を使用して、安全かつ信頼性の高い範囲制御を提供するように受信データを調整することによって、高血糖を管理する、人工膵臓（artificial pancreas、ＡＰ）アルゴリズムが提供される。更なる実施形態は、低血糖リスクに対処するように実装され得る。加えて、いくつかの実施態様は、インスリン送達を血糖リスクに基づく速度に変換することに向けられている。

図２は、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０の一実施態様のブロック図である。リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０は、比較部２３５と、血糖リスク評価部２４０と、インスリン送達監視部２４５と、を備える。

リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０への入力は、持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）データ２０５と、他の感知された入力データ２１０と、インスリンデータ２１５と、ユーザ入力データ２２０と、構成及び／又はセットアップ入力データ２０３と、を含む。外部プロセスデータ２２５（例えば、提案された基礎速度及び／又は提案されたボーラス速度）もまた、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０のインスリン送達監視部２４５に入力される。リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０の出力２９０は、承認された基礎速度及び／又は承認されたボーラス速度を含む。

リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０は、定期的に及び／又はオンデマンドで動作して、血糖リスク及びモデル乖離に基づいて、次回の時間間隔に対する承認された基礎速度及び／又は承認されたボーラス速度を提供する。リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０のオン／オフ基準は、例えば、患者がボーラスを開始しているときに、又はデータ信頼性に基づいて適用され得る。いくつかの実施形態では、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０は、定期的に、例えば５分毎に、新しいＣＧＭ値が受信されるときはいつでも、などで動作する。

入力されたＣＧＭデータ２０５（例えばグルコースデータ）、他の感知された入力データ２１０、及び入力されたインスリンデータ２１５（例えば、インスリンオンボード（ＩＯＢ）計算による以前に投与された基礎／ボーラスインスリン）は、現時点まで（すなわち現在まで）のそれぞれのデータを含む。いくつかの実施形態では、ＣＧＭデータは、特定の時間間隔に関してＣＧＭデータが欠落しているか又は信頼できないとき、予測されたデータで置き換えられてもよい。ユーザ入力データ２２０は、食事及び／又は運動及び／又は他の活動に基づくデータを含み得る。食事及び運動及び他の活動は、いくつかの実施形態では、明示的に無視されるか、又は許可されない場合がある。

追加の入力は、外部プロセスから提案される基礎速度及び／又は外部プロセスから提案されるボーラス速度などの、外部プロセスデータ２２５を含んでもよく、外部プロセスは、（例えばインスリンポンプからの）事前にプログラムされた基礎プロファイル、別のＡＰアルゴリズム（例えばＡＩＤシステム）、患者により開始されるインスリン送達（基礎又はボーラス）などを含み得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、インスリン送達監視部２４５に関してより詳細に記載されるように、提案された又は外部で導出されたボーラス及び／又は基礎速度を、承認されたボーラス及び／又は基礎速度に変換する。特定の構成要素に出入りする矢印が高レベルで示されているが、任意のプロセスへの入力又は任意のプロセスからの入力（及び結果的な出力）は、当業者によって理解され得るように、同時に、順次、又は処理後などに、別のプロセスへの入力となり得ることに留意されたい。

入力が、患者又は別のシステムのいずれかによって定義される、２４時間にわたる持続皮下インスリン注入（ＣＳＩＩ）中の時間間隔当たりのインスリンの最小量を典型的に定義する、デフォルト基礎インスリン送達プロファイルを含む場合、このプロファイルは、本明細書に記載されるリスクベースのインスリン送達速度変換器２３０からのフィードバックループを有し得ることが企図される。しかしながら、いくつかの実施形態では、基礎インスリン送達プロファイルは患者によって定義されてもよい。理論に束縛されることを望むものではないが、患者は、行われなかったボーラス又は取らなかった食事を補償するために、例えば、本明細書に提供される技法、プロセス、及び／又はアルゴリズムに悪影響を及ぼし得るボーラス食事を最小化又は回避するために、基礎速度を修正してもよい。したがって、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者若しくはシステム、又は他のユーザ、エンティティ、構成要素、モジュール、若しくはデバイスに出力する前に、外部ソースからの提案されたボーラス速度及び／又は基礎速度を監視する（すなわち、必要に応じて変換し、承認する）ように設計される。

比較部２３５は、最近の血糖測定値が最近のインスリン（及び任意選択で追加のデータ、例えば炭水化物の記録）と一致しない程度を定量化することによって、代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値（例えば、ＣＧＭデータを有するものとＣＧＭデータを有さないもの）間の乖離を識別するように構成される。

図３は、リスクベースのインスリン送達速度変換の方法３００の一実施態様のフロー図である。方法３００は、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０によって実行され得る。

３１０において、例えば比較部２３５において、入力が受信される。入力は、例えば、グルコースデータ（例えばＣＧＭデータ２０５）、インスリンデータ２１５、他の感知された入力データ２１０、ユーザ入力データ２２０、並びに／又は構成及び／若しくはセットアップ入力データ２０３などを含み得る。

３２０において、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離（Ｄ）が識別される。

３３０において、血糖リスク評価部２４０を使用して、グルコースデータに基づく現在又は将来の高血糖及び／又は低血糖のリスクが定量化される。

３４０において、インスリン送達速度は、インスリン送達監視部２４５によって、比較部２３５からの及び血糖リスク評価部２４０からのデータに基づいて修正される。

図４は、比較部２３５などの比較部の一実施態様のブロック図である。図４に示すように、比較部２３５は、状態推定部４２０と、モデル一致評価部４３０と、基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部４４０と、を備える。

状態推定部４２０は、ＣＧＭフィードバック、他の感知された入力、及び／又はユーザ入力に基づいて、患者の生理学的状態及び／又は行動状態の推定値を提供してもよい。
状態推定部４２０は、患者の生理学的状態（例えば、様々な区画内のグルコース、インスリン、若しくは他の物質の質量若しくは濃度）及び／又は行動状態（例えば、（現在又は最近の）摂食若しくは身体活動）の推定値を生成する、カルマンフィルタ又は類似のものなどの、モデルベースの状態観察部を含んでもよい。状態推定部４２０からの出力はモデル一致評価部４３０に提供されてもよく、次いでモデル一致評価部４３０は１つ以上の量的乖離Ｄ４３５として生成を行う。いくつかの実施形態では、乖離は任意選択で、基準インスリン速度（ＲＩＲ）４２５に対して演算され得る。出力は乖離Ｄ４３５又はＲＩＲ４２５を含む複数のベクトル／行列の形態とすることができ、出力はいくつかの実施形態ではその履歴を任意選択で含み得る。

いくつかの実施形態では、状態推定部４２０は、個別化された生理学的モデルに基づき得る１つ以上の代謝状態の推定値を提供して、以下の出力を生成する：調整された推定代謝入力、入力データの持続時間に対する患者の推定代謝状態、推定状態の信頼性の数値的評価、及び調整された推定代謝入力の信頼性の数値的評価。状態推定部４２０は、個別化された生理学的モデルが推定部４２０によって使用されている範囲で、（任意選択的にフィルタリングされた）外挿入力、任意の抽出された状態、及びモデルパラメータを受信するように構成される。実施態様に応じて様々な推定部を使用することができる。一実施態様では、推定部４２０は、時系列の開始時に代謝状態ベクトルの最良推定値から将来への代謝状態の開ループ推定を実行し、個別化された生理学的モデルを順方向に予測範囲の最後までずっと再生する。例及び実施態様は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０２０年１１月１２日に出願された、発明者Ｓｔｅｐｈｅｎ Ｄ．Ｐａｔｅｋの「ＪＯＩＮＴ ＳＴＡＴＥ ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＴＨＡＴ ＥＶＡＬＵＡＴＥＳ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥＳ ＩＮ ＰＲＥＤＩＣＴＥＤ ＶＳ．ＣＯＲＲＥＳＰＯＮＤＩＮＧ ＲＥＣＥＩＶＥＤ ＤＡＴＡ」と題する米国特許出願第１７／０９６７８５号に記載されている。

モデル一致評価部４３０は、１つ以上の状態変数について、代謝状態及び／又は行動状態の２つの異なるモデル間の乖離を評価するプロセス又はモジュールであってもよく、又はそれを含んでもよい。言い換えれば、モデル一致評価部４３０は、（利用可能なデータの全てに基づく）状態推定部変数と、モデルがＣＧＭデータ（開ループ推定値）が無い場合に同じ変数について予測していたと考えられるものとの間の差として乖離Ｄ４３５を演算し、この乖離は変数の２つのバージョン間の差である。特に、代謝が完全にモデル化／予測され得る場合、ＣＧＭデータは必要とされない。しかしながら、代謝を完全にモデル化／予測することはできず、本明細書に記載されるインスリン送達監視部２４５は乖離を使用することができる。

例示的な状態変数としては、以下が挙げられる：血漿グルコースの濃度又は質量、間質グルコースの濃度又は質量、身体の他の区画中のグルコース、１つ以上の区画における皮下組織中の速攻型又は長時間作用型インスリン、皮下若しくは静脈内注入から又は内因性分泌から生じる血漿、肝臓、又は末梢中のインスリン、身体の様々な区画におけるインスリン又はグルコースの取り込み、作用、クリアランスを記述する状態、医薬品に関連する薬物動態学的及び／又は薬力学的状態、食事中の炭水化物の吸収に関連する状態、など。

一実施態様では、差分値は、最近のＣＧＭデータが状態推定のために使用される生理学的モデルと一致しない程度の尺度として計算される。一例では、代謝状態及び／又は行動状態の２つの異なる開ループ予測間の乖離がデルタに定量化され、例えば、状態観察部（カルマンフィルタを含む）の比較によって、他のコンパートメントモデルにおける他の状態が他の開ループ推定値と推定される。１つのそのような実施態様では、各内部状態ｘについて、開ループ予測をＣＧＭ記録と一致させると考えられるデルタＤｘが（可能であれば）演算される。参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１７年１２月８日に出願された発明者Ｂｒｅｔｏｎの「ＩＮＳＵＬＩＮ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＧＭ ＢＡＳＥＤ ＦＡＵＬＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＶＩＡ ＭＥＴＡＢＯＬＩＣ ＳＴＡＴＥ ＴＲＡＣＫＩＮＧ」と題する米国特許出願第１５／５８０，９３５号に、例が記載されている。例えば、モデルのインスリン作用状態に関連するデルタを演算することができる。ただし、モデル一致評価部４３０は、これらの乖離Ｄ４３５を、分散、差分値、デルタ変数などとして定量化してもよい。ＣＧＭ信号の連続性が、最近のＣＧＭデータの値及び／又は傾向とともに、モデル一致評価部４３０によって考慮されてもよい。別の実施形態では、（ｉ）血糖（blood glucose、ＢＧ）を含む全ての情報と、（ｉｉ）ＢＧを除く全ての情報とを使用して、人工知能（artificial intelligence、ＡＩ）モデルと機械学習（machine learning、ＭＬ）モデルとの間の乖離が定量化される。他の有用なモデルとしては、患者の特定の生理機能に合わせて微調整されてもされなくてもよい、インスリン作用に対応する状態を含むグルコース－インスリン動態のコンパートメントモデル（例えば最小モデルなど）、血糖測定値、最近のインスリン送達、及び炭水化物の記録に基づいて患者のインスリン作用状態を推定するためのカルマンフィルタ、インスリン作用状態の開ループ推定（最近のインスリン記録のみを使用）、などが挙げられる。

ＲＩＲ更新部４４０は、内部基準インスリン速度４５０を決定することができる。ＲＩＲ４５０は、患者が定義した基礎プロファイルと重複する場合があるが、食事及び他の行動事象の補償のために特に設計される、患者、医師、又は外部プロセスによって定義される基礎プロファイルとは異なる。むしろ、ＲＩＲ４５０は、平衡を達成すると考えられるインスリンを構成するものに対する内部基準である。ＲＩＲ４５０は、時間平均基礎速度である、経時的に適合される、患者依存性である、固定される、０である、プログラムされる、学習される、処方される、などであってもよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＲＩＲ４５０は、１日総基礎（１日総インスリン（total daily insulin）すなわちＴＤＩ）、補正係数、及び／又は肥満度指数（body mass index、ＢＭＩ）／体重から更に導出され得る。ＲＩＲ４５０は、例えば５分毎に更新されてもよく、又は（ＣＧＭからの）データ取得率によって定義されてもよい。ＲＩＲ４５０は、状態推定、ＢＧ予測、及びモデル一致評価部４３０からの乖離の解釈を改善するために、状態推定部４２５によって使用され得る。これに応じて、ＲＩＲ更新部４４０は、インスリン送達のための基準としての時間で変化する基礎速度を置き換えることができる。

いくつかの実施形態では、基準インスリン速度ＲＩＲ（４５０）は、状態推定及び予測におけるインスリンの基準点（ＲＩＲ４２５として示されている）として状態推定部４２０に戻される。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態では、乖離Ｄ（４３５）又は基準インスリン速度ＲＩＲ（４５０）は血糖リスク評価部２４０に提供され（それぞれ、（６２２及び６４２の）Ｄ及び（６２５及び６４５の）ＲＩＲとして図６に示されている）、その場合、ＲＩＲは、患者の予めプログラムされた基礎速度プロファイルの代替として、低血糖又は高血糖のリスクを定量化する際に過去のインスリン送達を解釈するための基準点として機能し得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態では、乖離Ｄ（４３５）又は基準インスリン速度ＲＩＲ（４５０）はインスリン送達監視部２４５に提供され（それぞれ８２２のＤ及び８２５のＲＩＲとして図８に示されている）、その場合、ＲＩＲは、患者の予めプログラムされた基礎速度プロファイルの代替として、外部プロセスデータ２２５からの過去及び将来の提案される基礎推奨値及び／又は提案されるボーラス推奨値を解釈する際の基準点として機能し得る。予めプログラムされた基礎速度プロファイルは、基礎速度の上昇による通常の食事の部分的管理など、このプロファイルがインスリン基準として不適切になるような時刻特徴を有する場合がある。

図５は、リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される比較の方法５００の一実施態様のフロー図である。方法５００は、比較部２３５を使用して実行され得る。

５１０において入力が受信される。入力は、例えば、グルコースデータ（例えばＣＧＭデータ２０５）、インスリンデータ２１５、他の感知された入力データ２１０、ユーザ入力データ２２０、並びに／又は構成及び／若しくはセットアップ入力データ２０３などを含み得る。

５２０において、患者の生理学的状態及び／又は行動状態が、状態推定部４２０などの状態推定部を使用して、受信された入力に基づいて推定される。出力は、モデル一致評価部４３０などのモデル一致評価部に提供される。追加的又は代替的に、出力は、後で使用するために他の構成要素及び／又はモジュールに提供されてもよい。

５３０において、１つ以上の状態変数について、代謝状態及び／又は行動状態の２つの異なるモデル間の乖離Ｄ４３５が評価される。例えば、状態推定部変数と、モデルがＣＧＭデータが無い場合に同じ変数について予測していたと考えられるものとの間の差が演算され、乖離は変数の２つのバージョン間の差である。乖離Ｄは、後で使用するために他の構成要素及び／又はモジュールに提供され得る。

５４０において、内部のＲＩＲが決定され、後で使用するために（本明細書で更に説明される）様々な構成要素及び／又はモジュールに提供される。

図６は、血糖リスク評価部２４０などの血糖リスク評価部の一実施態様のブロック図である。血糖リスク評価部２４０は、高血糖リスク６２０及び低血糖リスク６４０を決定する。高血糖リスク６２０及び低血糖リスク６４０は、状態推定部４２０の出力を使用して決定され得る。追加的又は代替的に、高血糖リスク６２０及び低血糖リスク６４０はそれぞれ、モデル一致評価部の乖離Ｄ６２２（高血糖リスクの場合）及びＤ６４２（低血糖リスクの場合）を使用して決定され得る。追加的又は代替的に、高血糖リスク６２０及び低血糖リスク６４０は、それぞれ基準インスリン速度ＲＩＲ６２５及び基準インスリン速度ＲＩＲ６４５を使用して決定され得る。

血糖リスク評価部２４０は、現在及び将来の高血糖及び／又は低血糖のリスクをそれぞれ定量化する。血糖リスク評価部２４０は、血糖データ、インスリンデータ、ユーザ入力データ、状態推定部の出力、ＲＩＲ、及びモデル一致評価部の乖離Ｄなどの入力からリスクのレベルを計算し、いくつかの実施形態では予測されたグルコースに基づいてもよい。いくつかの実施形態では、血糖リスク（例えば、低血糖計算値及び／又は高血糖計算値）は、予測／状態推定を使用する。血糖リスク評価部２４０は、低血糖指数（low blood glucose index、ＬＢＧＩ）／高血糖指数（high blood glucose index、ＨＢＧＩ）におけるような血糖リスク空間定量化、並びに／又は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、発明者Ｓｔｅｐｈｅｎ Ｄ．Ｐａｔｅｋの「ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＲＥＡＤＡＢＬＥ ＭＥＤＩＵＭ ＦＯＲ ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＡＣＴＩＯＮＡＢＬＥ ＧＬＹＣＥＭＩＣ ＲＩＳＫ」と題する米国特許第１０，６３８，９８１号に記載されている例及び実施態様であり得る。

高血糖及び／又は低血糖の各評価はそれぞれ多変量のものであり得る。これには、（特定の範囲について、又はトラジェクトリ全体について、又は「ハリケーン経路」についてのいずれかの）予測されたＢＧが含まれてもよい。一実施態様では、血糖リスク評価部２４０は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１７年１２月８日に出願された発明者Ｂｒｅｔｏｎの「ＩＮＳＵＬＩＮ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＧＭ ＢＡＳＥＤ ＦＡＵＬＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＶＩＡ ＭＥＴＡＢＯＬＩＣ ＳＴＡＴＥ ＴＲＡＣＫＩＮＧ」と題する米国特許出願第１５／５８０，９３５号に記載されている例のような、Ｂｒｅｔｏｎに記載されているｄｅｌｔａを含むことができる。血糖リスク評価部２４０は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１５年３月１６日に出願された発明者Ｒａｃｋ－Ｇｏｍｅｒの「ＧＬＹＣＥＭＩＣ ＵＲＧＥＮＣＹ ＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴ ＡＮＤ ＡＬＥＲＴＳ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ」と題する米国特許出願第１４／６５９５００号に記載されているもののように、高血糖リスクを単独で又は低血糖リスクと組み合わせて評価するように構成されてもよい。リスク関数の適合はパラメータ化されてもよい。参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、発明者Ｓｔｅｐｈｅｎ Ｄ．Ｐａｔｅｋの「ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＲＥＡＤＡＢＬＥ ＭＥＤＩＵＭ ＦＯＲ ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＡＣＴＩＯＮＡＢＬＥ ＧＬＹＣＥＭＩＣ ＲＩＳＫ」と題する米国特許第１０，６３８，９８１号に記載されているような、正規化されたリスクによって、より自然な方法でのリスク関数の形状のパラメータ化が可能になる。例示的なリスクベースの窓は、例えば、５分間にわたる、３０分間にわたる、基礎／ボーラスの組み合わせである、時間関数である、などであり得る。

図７は、リスクベースのインスリン送達速度変換で使用される血糖リスク評価の方法７００の一実施態様のフロー図である。方法７００は、血糖リスク評価部２４０を使用して実行され得る。

７１０において、血糖データ、インスリンデータ、ユーザ入力データ、状態推定部の出力、ＲＩＲ、及び／又はモデル一致評価部の乖離Ｄなどの入力が受信される。

７２０において、現在及び／又は将来の高血糖のリスクが決定（例えば定量化）される。

７３０において、現在及び／又は将来の低血糖のリスクが決定（例えば定量化）される。

７４０において、リスクは、インスリン送達監視部（例えばインスリン送達監視部２４５）、患者、医師、又は他の医療専門家若しくは医療管理者などに出力される。

図８は、インスリン送達監視部２４５などのインスリン送達監視部の実施態様のブロック図である。インスリン送達監視部２４５は、規範的インスリン計画部８２０及び監視部８４０を備える。

インスリン送達監視部２４５は、比較部２３５及び血糖リスク評価部２４０からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節する。インスリン送達監視部２４５は、利用可能であれば、外部プロセスからの提案されたボーラス速度及び／又は基礎速度を更に考慮する。多くの場合、提案される（基礎又はボーラス）インスリン速度は、例えば、従来の完全手動開ループ療法（ＣＳＩＩ基礎インスリンプロファイル）、意思決定支援療法（推奨アルゴリズム）、範囲制御自動インスリン送達（ＡＩＤ）、目標制御ＡＩＤ、ＭＰＣ、ＬＱＧ、ＰＩＤなどから利用可能である。しかしながら、本明細書で説明されるシステム及び方法は、完全独立型アルゴリズム及びいくつかの実施態様内で機能することができる。

実施態様に応じて、インスリン送達監視部２４５は、高血糖リスクに基づくインスリンの強化（速度の増加）、低血糖リスクに基づくインスリンの減弱（速度の減少）、又は両方を含み得る。いくつかの実施形態では、インスリン送達監視部２４５は、必要なインスリンの量が送達されることになる時間窓に関するインスリン速度を計算し、時間窓は血糖リスク、例えば高血糖リスク又は低血糖リスクのレベルから決定される。いくつかの実施形態では、インスリン速度は、比較部２３５、例えばモデル一致評価部４３０に基づいて計算される。

一実施態様では、インスリン送達監視部２４５は、本明細書で更に説明されるように、ＢＧが許容可能な値の上側包絡線未満に留まることを保証する目的で、提案された値を高血糖のリスクに応じて適合させることによって、提案された基礎速度を承認された基礎速度へと適合させるが、その場合、上側包絡線は時間の関数である（例えば、時刻であってもよく、又は他のパラメータに対して変化してもよい）。

規範的インスリン計画部８２０は、高血糖及び／又は低血糖のリスクを考慮して（かつ任意選択で、推定された障害状態及びＲＩＲ８２５を使用して）、将来のインスリンの目標トラジェクトリ（target trajectory）を決定し、これは提案される基礎速度及び／又はボーラス速度に変換される。規範的インスリン計画部８２０は、既存のアルゴリズムのための補助層として又は独立型アルゴリズム内で機能し得る。

規範的インスリン計画部８２０は、比較部２３５のモデル一致評価部４３０によって決定された乖離を最小化するために必要なインスリンの量を決定する。この量は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１７年１２月８日に出願され米国特許出願公開第２０１９／０２５４５９５（Ａ１）号として公開された、発明者Ｍａｒｃ Ｄ．Ｂｒｅｔｏｎの「ＩＮＳＵＬＩＮ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＧＭ ＢＡＳＥＤ ＦＡＵＬＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＶＩＡ ＭＥＴＡＢＯＬＩＣ ＳＴＡＴＥ ＴＲＡＣＫＩＮＧ」と題する米国特許出願第１５／５８０，９３５号に記載されているようなＩＳＯＢ（insulin that should be on board）（必要残留インスリン）などの、必要なインスリンの標準量であってもよく、又は、将来の血漿インスリンの観点若しくは他の生理学的な観点から提供されてもよい。

１つの例示的な実施形態（例えば、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願第１５／５８０，９３５号に記載されている）では、評価される状態は、患者を上側ＢＧ包絡曲線に戻すためにどれだけの量のインスリンを要すると考えられるかに基づくＩＯＢ対ＩＳＯＢであり、その場合、上側ＢＧ包絡線は時刻に依存する曲線であり、例えば、曲線値は日中は高く（例えば１６０ｍｇ／ｄｌ）、夜間は降下する（例えば１２０ｍｇ／ｄｌ）。いくつかの実施形態では、上側ＢＧ包絡線は、ＢＧが時間窓の間に最終値まで降下することを可能にするように設計されたＢＧの現在の推定値に基づいて計算される。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、時に生じる高血糖に対する不十分な対応の問題を解決するために、最大曲線値を課すことで高血糖リスクに対する実体のある対応を保証する。注目すべきことに、上側包絡線はＩＳＯＢによって目標として使用されるが、これはインスリン送達を微調整するための制御アルゴリズムの目標とは同じではない。いくつかの実施形態では、規範的インスリン計画部８２０は、推定されたＢＧに基づいてオンデマンドで生成される上側ＢＧ包絡曲線によって定義される目標に基づいて、ＩＳＯＢを演算する。いくつかの実施形態では、包絡線は睡眠プロファイルから決定される。ただしこのことは必要条件ではなく、実際は特定の実施態様では行われない場合がある。いくつかの実施形態では、ＩＳＯＢは、上側及び下側の両方のＢＧ包絡線の関数として演算されてもよく、例えば、ＩＳＯＢは、高血糖上側包絡線曲線値と、インスリン遮断閾値又はロジックに従う低ＢＧ包絡線との間のどこかでＢＧを達成するように演算され得る。

いくつかの実施形態では、インスリンは、ユーザ提供の基礎速度プロファイルに対して又は基準インスリン速度（ＲＩＲ）に対して、皮下インスリン送達（例えば、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願第１５／５８０，９３５号に記載されているＩＳＯＢを参照されたい）の観点から直接的に表現され得る。いくつかの実施形態では、規範的インスリン計画部の出力は、ＢＧ上側包絡曲線、又は患者の理論上のインスリントラジェクトリを最適化するための他の機序に基づくことができる。

（一致又は不一致のレベルを示すことになる）インスリン送達速度を決定するために使用される時間窓（「速度窓」と呼ばれることもある）は、血糖症（例えば、高血糖又は低血糖）のリスクの関数であってもよく、したがって可変である。例えば、高血糖のリスクが高い場合には、必要なインスリンの全量を可能な限り速い速度で、すなわちボーラスとして送達することができる。

監視部８４０は、規範的インスリン計画部８２０と組み合わされてもよく、又はそこから分離されてもよい。監視部８４０は、外部ソース（例えば、外部プロセスデータ２２５）からの提案された基礎速度（及び任意選択で提案されたボーラス速度）を、規範的インスリン計画部８２０によって識別されたインスリン必要量と調整して、次の定期的更新のための承認された基礎速度（及び／又はボーラス）を決定する。参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願第１５／５８０，９３５号には、ＩＳＯＢを計算しＩＯＢと比較することによってインスリン必要量を決定する実施態様が記載されている。しかしながら、インスリン必要量を決定する他の方法を使用してもよい。

監視部８４０は、元の入力からの入力に加えて、状態推定部４２０の出力、モデル一致評価部４３０の出力（すなわち乖離Ｄ）、ＲＩＲ更新部４４０の出力（すなわちＲＩＲ４５０）を処理してもよく、基礎インスリン及び任意選択でボーラスインスリンを記述する外部で導出されたプロセスからの入力（すなわち外部プロセスデータ２２５）を更に含んでもよい。したがって、監視部８４０は、外部プロセスをインスリン計画のために本明細書に記載されるシステム及び方法と調整するのに有用であり得る。

いくつかの実施形態では、インスリン送達監視部２４５は、ボーラス推奨値を、ボーラスと基礎の組み合わせ、例えば、最大速度で送達される量、及びある期間にわたって上昇した基礎速度として送達される量に変換してもよい。変換はシステムの状態及び血糖リスクに基づくことができ、本明細書に記載される方法及び／又はシステムの前のステップ及び／又はモジュールにフィードバックすることができる。いくつかの実施態様では、変換は、次の決定が行われ得るときまでに通知され得る。いくつかの実施態様では、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０は、インスリン送達の速度を生成するように設計された任意の開ループ又は閉ループ人工膵臓アルゴリズムの出力を取得し、その速度を基礎速度と個別のボーラスを混合したものに変換する。いくつかの実施態様では、個別の（補正）ボーラスは高血糖リスクに基づいて基礎速度と協調される、すなわち、インスリン送達監視部２４５は、推奨される補正ボーラスを速度に変換し、その場合速度窓は、（例えば、３０分などの固定された速度窓ではなく）高血糖リスクの関数として演算される。

一例では、高血糖リスクを計算するために予測された血糖が使用され、高血糖リスクはモデル一致評価部４３０によって血糖状態間及び／又はインスリン状態間の分散を定量化するために使用され、その場合、高血糖のリスクが大きいほど速度窓が短くなる。換言すれば、高血糖の最も高いレベルでは、必要なインスリン量が個別のボーラスとして送達される。このように、速度窓は可変であり、高血糖のリスクがより高く演算されるほど、速度窓が５分（又は、データ取得のリフレッシュ及び／若しくは制御部更新の任意の周期率）に近づいていくようになっている。一例として、リスクベースのインスリン送達速度変換器２３０が、ＩＳＯＢとＩＯＢとの間の差が３単位であると演算した場合、これは高レベルの高血糖リスクでは５分で送達され得るが、低レベルの高血糖リスクでは３０分にわたって送達され得る。特にここでは、介入前の高血糖リスクを使用して、ＩＳＯＢが次の制御部更新まで適用されることになるインスリン送達の速度に変換され、この結果高い高血糖リスクにおいて、ＩＳＯＢが個別のボーラスとして送達されるようになる。ただしいくつかの実施形態では、ＩＳＯＢの速度への変換は、介入前及び介入後の両方の予測されたＢＧの情報に基づいてもよい。標準的なモデル予測制御（ＭＰＣ）とは対照的に、速度値はＩＳＯＢ値を修正したものであり、これは最適化の結果ではない。

上記した例では高血糖リスクの使用について説明したが、ＩＳＯＢの速度への変換は、高血糖リスク及び低血糖リスクの両方の情報に基づいてもよい。

以下の式に示すように、速度窓は、高血糖リスクに基づく速度への、個別ボーラスの変換の分母であり得る。
インスリン送達速度＝（一致のレベルに基づく必要なインスリンの量）／（必要なインスリンの量が送達されることになるリスクベースの時間窓）。

この場合、監視部８４０から結果として得られる推奨値は、個別の補正及び／又は食事ボーラスの効果を達成するのに十分に大きく、又は低い基礎送達速度を含むのに十分に小さくすることができる。

いくつかの実施形態では、インスリン送達監視部２４５の積極性は、患者の１日の総インスリン必要量（ＴＤＩ）の評価に基づいて制約されてもよい。例えば、ＩＯＢとＩＳＯＢとの間の差に対する適切な応答を計算するために必要とされるパラメータは、ＴＤＩの関数として制約され得る。ＴＤＩの進行中の修正によって、規範的インスリン計画部の積極性がどの程度許容されるかが調節される。制御アルゴリズムの積極性がどの程度許容されるかについての別個のチェックとして、補正係数の飽和値が使用され得る。ここで補正係数に対する制限が実施されてもよい。

インスリン送達監視部２４５からの出力２９０は、承認された基礎速度及び任意選択で承認されたボーラス速度を含む。出力２９０はまた、患者、医師又は他の医療専門家若しくは医療管理者、ディスプレイ、コンピューティングデバイスなどに送信されるメッセージも含んでもよい。例えば、予測されたＢＧトラジェクトリが不確実さの説明とともに表示されてもよい。インスリン送達の推奨される値又は量は、特定の時間間隔に対して、及び／又は様々な条件（例えば、「～の場合」、「～のときに」、「～に基づいて」、「食事告知なしの範囲内時間（time in range）」、など）に関して、提供又は記述され得る。

図９は、リスクベースのインスリン送達速度変換で使用されるインスリン送達監視の方法９００の一実施態様のフロー図である。方法９００は、インスリン送達監視部２４５を使用して行われ得る。

９１０において、現在及び／又は将来の高血糖及び／又は低血糖のリスクなどの入力、状態推定部４２０の出力、モデル一致評価部４３０の出力（すなわち乖離Ｄ）、ＲＩＲ更新部４４０の出力（すなわちＲＩＲ４５０）、並びに基礎インスリン及び任意選択でボーラスインスリンを記述する外部で導出されたプロセスからの入力が受信される。

９２０において、将来のインスリンの目標トラジェクトリが決定される。

９３０において、規範的インスリン計画部を使用して、モデル一致評価部４３０からの乖離Ｄを最小化する及び／又は高血糖リスクを最小化するために必要なインスリンの量が決定される。

９４０において、提案された基礎速度及び／又は提案されたボーラス速度は、承認された基礎速度及び／又は承認されたボーラス速度を決定するために、規範的インスリン計画部によって識別されたインスリン必要量と調整される。

９５０において、承認された基礎速度及び／又は承認されたボーラス速度が、例えば、送達デバイス、患者、医師又は他の医療専門家若しくは医療管理者、ディスプレイデバイス、コンピューティングデバイス、などに出力される。

実施例１－従来のインスリンポンプ療法の実施の監視

一実施態様では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザがプログラムした基礎速度プロファイルと、炭水化物の推定値、炭水化物比率、補正係数、及びＩＯＢを使用して演算された機能的食前インスリンボーラスとを有するインスリンポンプ療法システム（外部プロセス）とともに、動作可能に使用される。この例では、システム／方法は以下のように動作する。

比較部２３５は、現在の代謝状態ベクトルの開ループ及びＣＧＭに基づく推定値を、以下のうちの１つ以上を含む様々な方法で量的に調整する：一致（若しくは不一致）のレベルをインスリン送達の失敗（例えば、ポンプ閉塞）に帰することによって→ポンプ障害状態推定値の設定、一致／不一致を予期しない低い／高い「インスリン作用」に帰することによって→インスリン感受性パラメータが、小さ過ぎる／大き過ぎるという事実の認識、及び／又は、定量化された一致／不一致を、告知されていない食事（又は患者が承認したよりも炭水化物含有量の高い食事）に帰することによって→インスリン作用に関するモデル一致評価部４３０の乖離（Ｄ）の漸増的適合。

血糖リスク評価部２４０は、指定された計画期間にわたって適用可能な高血糖リスク及び／又は低血糖リスクの定量値を推定する。このことはユーザからの更なる介入を想定していないことに留意されたい。

インスリン送達監視部２４５（動作可能に接続されたインスリン送達デバイスからのユーザがプログラムした基礎速度プロファイルを把握している）は、任意選択で患者からの現在のボーラス要求を見て、患者からの将来の介入を想定せずに、指定された計画期間にわたる基礎速度プロファイルの効果を推定し、現在のボーラス要求（存在する場合）を修正するか若しくは要求されていないインスリンボーラスを発すること、計画期間の持続時間にわたって基礎速度プロファイルを修正すること、及び／又はボーラスが計画期間中の将来のある時点で送達されることを指定することを決定し得る。

この実施態様による１つの例示的な状況（条件のセット）では、予めプログラムされた基礎プロファイルが患者の空腹時基礎プロファイル（又はＲＩＲ）に対して上昇しているとき、その上昇した基礎速度は、基礎インスリン送達を行って未告知の食事に部分的に対処しようとするユーザの試みを表している場合がある。この場合、監視部は、その一部を別個のボーラスに変換することによって、その上昇した基礎速度の効果を加速する役割を果たす。

この実施態様による別の例示的な状況（条件のセット）では、比較部２３５が、（ｉ）未告知の／過小評価された炭水化物が存在するか、又は（ｉｉ）インスリン感受性の低下がモデル不一致の最も可能性の高い説明であるかのいずれかであると判定し得る場合には、血糖リスク評価部２４０は、臨床的に有意な上昇した高血糖のリスクＲを推定することができ、ユーザが個別のボーラスＢを最近指定した場合には、インスリン送達監視部２４５は、以下のいずれかを行う：指定された計画期間Ｔに関する予めプログラムされた基礎速度プロファイルと関連付けられたインスリンの総量のうちのある割合ＦをＢに加えたものに等しいボーラスを今度は送達し（ある割合は推定された高血糖のリスクＲの関数として演算される（例えば、Ｆ＝ｋ＊Ｒ／（１＋ｋ＊Ｒ）、上式でｋはパラメータである））、インスリンの残りの割合（１－Ｆ）を、指定された計画期間Ｔの間、低減された新しい一時的な基礎速度として送達すると決定する、又は、ユーザの判断に従い、Ｂのみを送達し、監視部が先取りして基礎インスリンをボーラスに変換する将来の機会を待つことができる（このことはデータの信頼性などの様々な要因に依存し得る）。

この実施態様による更なる別の例示的な状況（条件のセット）では、比較部２３５が、予想外に高いインスリン作用（瞬間的に高いインスリン感受性が示唆されている）がモデル不一致の最も可能性の高い説明であると推定する場合には、血糖リスク評価部２４０は、臨床的に有意な上昇した低血糖のリスクＲを推定し、ユーザが個別のボーラスＢ≧０を最近入力した場合には、インスリン送達監視部２４５は、指定された計画期間に関する一時的な基礎速度をリスクに基づいて設定し得る。例えば、特定のＩＯＢを達成する要望に基づけば、ユーザのボーラスＢが分かれば、指定された時間枠内でそのＩＯＢを達成するように基礎速度を設定することができ、その場合、目標ＩＯＢ及び時間枠の両方は、推定された低血糖のリスクの関数として演算される。追加的又は代替的に、インスリン送達監視部２４５は、ボーラスに関してユーザに警告して、追加の炭水化物がなければボーラスによって低血糖のリスクが悪化し得ることを示唆してもよい。

実施例２－自動インスリン送達（ＡＩＤ）アルゴリズムの監視

この第２の例示的な実施態様では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者がボーラスを要求する機会の有無にかかわらず、基礎速度の自動調整及び／又は自動インスリンボーラスを含む自動インスリン送達治療システム（外部プロセス）とともに動作可能に使用される。比較部２３５は、実施例１に記載されているように及び推定されたＲＩＲに更に基づいて、現在の代謝状態ベクトルの開ループの推定値及びＣＧＭベースの推定値を量的に調整する。

血糖リスク評価部２４０は、指定された計画期間にわたって適用可能な低血糖リスクの定量値を推定する（注：ユーザからの更なる介入はないと想定する）。

インスリン送達監視部２４５は、患者のＲＩＲに基づいて、ＲＩＲよりも高い基礎速度の推奨値及び／又はインスリンボーラス要求／推奨値に応じて、患者からの将来の介入がないと想定して、現在のボーラス要求／推奨値（存在する場合）を修正するか又は新しいボーラスを導入すること、ＡＩＤ基礎速度推奨値を修正すること、及び／又はボーラスが指定された計画期間内の将来のある時点で送達されることを指定することを決定し得る。

この第２の実施態様による１つの例示的な状況（条件のセット）では、比較部２３５が、（ｉ）未告知の／過小評価された炭水化物が存在するか、又は（ｉｉ）インスリン感受性の低下がモデル不一致の最も可能性の高い説明であるかのいずれかであると判定する場合、血糖リスクプロファイラは、臨床的に有意な上昇した高血糖のリスクＲを推定し、ボーラス推奨値又は要求が存在しない場合には、インスリン送達監視部２４５は、指定された計画期間Ｔに関するＡＩＤ推奨の基礎速度プロファイルと関連付けられたインスリンの総量のうちのある割合Ｆに等しいボーラスを今度は送達し（ある割合は推定された高血糖のリスクＲの関数として演算される（例えば、Ｆ＝ｋ＊Ｒ／（１＋ｋ＊Ｒ）、上式でｋはパラメータである））、ＡＩＤの基礎速度推奨値と関連付けられたインスリンの残りの割合（１－Ｆ）を、低減された新しい基礎速度として送達し得る。追加的又は代替的に、上で導入されたボーラスは、ＡＩＤ推奨の基礎速度と患者のＲＩＲとの間の差の関数として演算され得る。

この第２の実施態様による別の例示的な状況（条件のセット）では、比較部２３５が、（ｉ）未告知の／過小評価された炭水化物が存在するか、又は（ｉｉ）インスリン感受性の低下がモデル不一致の最も可能性の高い説明であるかのいずれかであると認識する場合、血糖リスク評価部２４０は、臨床的に有意な上昇した高血糖のリスクＲを推定し、ユーザが個別のボーラスＢのみを指定した場合には、インスリン送達監視部２４５は、指定された計画期間Ｔに関するＡＩＤ推奨の基礎速度プロファイルと関連付けられたインスリンの総量のうちのある割合ＦをＢに加えたものに等しいボーラスを今度は送達すること（ある割合は推定された高血糖のリスクＲの関数として演算され、例えば、Ｆ＝ｋ＊Ｒ／（１＋ｋ＊Ｒ）であり、上式でｋはパラメータである）、及び、ＡＩＤの基礎速度推奨値と関連付けられたインスリンの残りの割合（１－Ｆ）を、低減された新しい基礎速度として送達することを決定する。代替として、インスリン送達監視部２４５は、ユーザの判断に従い、Ｂのみを送達し、監視部が先取りして基礎インスリンをボーラスに変換する将来の機会を待ってもよく、このことは例えばデータ信頼性又はフェイルセーフ特徴に基づき得る。

この第２の実施態様による更なる別の例示的な状況（条件のセット）では、比較部２３５が、予想外に高いインスリン作用（瞬間的に高いインスリン感受性が示唆されている）がモデル不一致の最も可能性の高い説明であると認識する場合、血糖リスク評価部２４０は、臨床的に有意な上昇した低血糖のリスクＲを推定し、ユーザが個別のボーラスＢ≧０だけを指定した場合には、インスリン送達監視部２４５は、指定された計画期間にわたって一時的な基礎速度を設定することを決定し、例えば、特定のＩＯＢを達成する要望に基づき、ユーザのボーラスＢが分かれば、指定された時間枠内でそのＩＯＢを達成するように基礎速度を設定することができ、その場合、目標ＩＯＢ及び時間枠の両方は、推定された低血糖のリスクの関数として計算される。（例えば、未告知の炭水化物を補償するために）低減された基礎速度が必要であったと判明した場合には、補償された上昇した基礎速度として又は個別のボーラスとして、その差を後から導入することができる。追加的又は代替的に、監視部は、ボーラスＢを不変のままにすると決定してもよいが、Ｂ＝０でない限り、ボーラスについてユーザに表示／警告して、追加の炭水化物がなければボーラスによって低血糖のリスクが悪化し得ることを示唆してもよい。

図１０は、例示的な実施形態及び態様が実施され得る例示的なコンピューティング環境を示す。コンピューティングデバイス環境は、好適なコンピューティング環境の単なる一例であり、使用又は機能の範囲に関していかなる限定も示唆するように意図されていない。

多数の他の汎用若しくは専用コンピューティングデバイス環境又は構成が使用されてもよい。使用に好適であり得る周知のコンピューティングデバイス、環境、及び／又は構成の例としては、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド若しくはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ネットワークパーソナルコンピュータ（personal computer、ＰＣ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、組み込みシステム、上記のシステム又はデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などを含むが、これらに限定されない。

コンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令が使用されてもよい。一般に、プログラムモジュールとしては、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などが含まれる。通信ネットワーク又は他のデータ伝送媒体を介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境を使用することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュール及び他のデータは、メモリ記憶デバイスを含むローカルコンピュータ記憶媒体及びリモートコンピュータ記憶媒体の両方に位置され得る。

図１０を参照すると、本明細書で記載される態様を実施するための例示的なシステムは、コンピューティングデバイス１０００などのコンピューティングデバイスを含む。その最も基本的な構成では、コンピューティングデバイス１０００は、通常、少なくとも１つの処理ユニット１００２とメモリ１００４とを含む。コンピューティングデバイスの正確な構成及びタイプに応じて、メモリ１００４は、揮発性であっても（ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）など）、不揮発性であっても（読み取り専用メモリ（read－only memory、ＲＯＭ）、フラッシュメモリなど）、又はこれらの２つの何らかの組み合わせであってよい。この最も基本的な構成は、図１０に破線１００６で示されている。

コンピューティングデバイス１０００は、追加の特徴／機能を有してもよい。例えば、コンピューティングデバイス１０００は、磁気若しくは光ディスク又はテープを含む（取り外し可能な及び／若しくは取り外し不可能な）追加の記憶装置を含むが、これらに限定されない。そのような追加の記憶装置は、取り外し可能な記憶装置１００８及び取り外し不可能な記憶装置１０１０によって図１０に示されている。

コンピューティングデバイス１０００は、通常、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、デバイス１０００によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体であり得、揮発性及び不揮発性媒体、取り外し可能及び取り外し不可能媒体の両方を含む。

コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法又は技術において実施される揮発性及び非揮発性の、取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体を含む。メモリ１００４、取り外し可能な記憶装置１００８、及び取り外し不可能な記憶装置１０１０は全て、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能プログラム読み出し専用メモリ（electrically erasable program read－only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）若しくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、又は所望の情報を記憶するように使用することができ、かつコンピューティングデバイス１０００によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むが、これらに限定されない。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス１０００の一部であってもよい。

コンピューティングデバイス１０００は、このデバイスが他のデバイスと通信することを可能にする通信接続１０１２を含有し得る。コンピューティングデバイス１０００はまた、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなどの入力デバイス１０１４を有し得る。ディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力デバイス１０１６がまた、含まれ得る。これらのデバイスは全て、当該技術分野において周知であり、ここで詳細に考察する必要はない。

一実施態様では、リスクベースのインスリン送達速度変換器は、インスリンデータ及びグルコースデータを受信するように構成され、かつ、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている、モデル一致評価部を含む、比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されているインスリン送達監視部と、を備える。

一実施態様において、リスクベースのインスリン送達速度変換方法は、比較部においてインスリンデータ及びグルコースデータを受信することと、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部でインスリンデータ及びグルコースデータを受信させ、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、モデル一致評価部を使用して、代謝状態又は行動状態の２つの異なるモデル間の乖離を評価させ、後で使用するために乖離を出力として提供させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、モデル一致評価部を使用して、代謝状態又は行動状態の２つの異なる開ループ予測間の乖離を分散として定量化させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、比較部の状態推定部を使用して、持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）フィードバック、他の感知された入力、又はユーザ入力のうちの少なくとも１つに基づいて、患者の生理学的状態又は行動状態少なくとも一方を推定させ、モデル一致評価部に出力を提供させる命令を更に含む。状態推定値はモデル一致評価部によって使用される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、血糖リスク評価部によって高血糖リスクを評価させる命令を更に含み、高血糖リスクはインスリン送達監視部によるインスリン速度の計算に用いられる時間窓を調節するために使用される。インスリン送達監視部は、外部プロセスからの提案されたボーラス速度又は基礎速度の少なくとも一方を考慮する。インスリン送達監視部は、必要なインスリンの量が送達されることになる時間窓に関するインスリン速度を計算する。時間窓は、血糖リスク評価部によって定量化された血糖リスクのレベルから決定される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部のインスリン計画部によって、比較部によって決定された乖離を最小化するために必要なインスリンの量を決定させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部の監視部によって、外部ソースからの提案された基礎速度をインスリン計画部によって識別されたインスリン必要量と調整させて、次の定期的更新のための承認された基礎速度を決定させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部を使用して、承認された基礎速度を基礎速度と個別のボーラスを混合したものに変換させる命令を更に含む。

一実施態様では、リスクベースのインスリン送達速度変換器は、インスリンデータ及びグルコースデータを受信するように構成され、かつ、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている、モデル一致評価部を含む、比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されているインスリン送達監視部と、基準インスリン速度（ＲＩＲ）を決定するように構成されている基準インスリン速度更新部であって、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、基準インスリン速度更新部と、を備える。

一実施態様において、リスクベースのインスリン送達速度変換方法は、比較部においてインスリンデータ及びグルコースデータを受信することと、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部を使用してＲＩＲを決定することであって、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、決定することと、を含む。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部でインスリンデータ及びグルコースデータを受信させ、比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、インスリンデータ及びグルコースデータから導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させ、基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部を使用してＲＩＲを決定させ、ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。ＲＩＲ更新部は比較部内に含まれる。ＲＩＲは比較部によって使用される。血糖リスク評価部は、ＲＩＲを受信し、ＲＩＲを使用して現在若しくは将来の高血糖又は将来の低血糖のうちの少なくとも１つのリスクを定量化するように構成される。インスリン送達監視部は、ＲＩＲを受信し、ＲＩＲを使用して、将来のインスリンの目標トラジェクトリと乖離を最小限にするために必要なインスリンの量とを決定するように構成される。インスリン送達監視部は、乖離データを受信し、乖離データを使用して、将来のインスリンの目標トラジェクトリと乖離を最小限にするために必要なインスリンの量とを決定するように更に構成される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、モデル一致評価部を使用して、代謝状態又は行動状態の２つの異なるモデル間の乖離を評価させ、後で使用するために乖離を出力として提供させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、モデル一致評価部を使用して、代謝状態又は行動状態の２つの異なる開ループ予測間の乖離を分散として定量化させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、比較部の状態推定部を使用して、持続グルコースモニタリングシステム（ＣＧＭ）フィードバック、他の感知された入力、又はユーザ入力のうちの少なくとも１つに基づいて、患者の生理学的状態又は行動状態の少なくとも一方を推定させ、出力をモデル一致評価部に提供させる命令を更に含む。状態推定値はモデル一致評価部によって使用される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、血糖リスク評価部によって高血糖リスクを評価させる命令を更に含み、高血糖リスクはインスリン送達監視部によるインスリン速度の計算に用いられる時間窓を調節するために使用される。インスリン送達監視部は、外部プロセスからの提案されたボーラス速度又は基礎速度の少なくとも一方を考慮する。インスリン送達監視部は、必要なインスリンの量が送達されることになる時間窓に関するインスリン速度を計算する。時間窓は、血糖リスク評価部によって定量化された血糖リスクのレベルから決定される。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部のインスリン計画部によって、比較部によって決定された乖離を最小化するために必要なインスリンの量を決定させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部の監視部によって、外部ソースからの提案された基礎速度をインスリン計画部によって識別されたインスリン必要量と調整させて、次の定期的更新のための承認された基礎速度を決定させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部を使用して、承認された基礎速度を基礎速度と個別のボーラスを混合したものに変換させる命令を更に含む。

一実施態様では、方法は、比較部において複数の入力を受信することと、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別することと、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化することと、インスリン送達監視部を使用して、比較部からのデータ及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節することと、を含む。

一実施態様では、システムは、複数の入力を受信し、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別するように構成されている比較部と、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化するように構成されている血糖リスク評価部と、比較部からの及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節するように構成されているインスリン送達監視部と、を備える。

一実施態様では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに、比較部で複数の入力を受信させ、入力から導出された代謝データ及び行動データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、血糖リスク評価部を使用して、グルコースデータに基づいて現在又は将来の高血糖又は低血糖のリスクを定量化させ、インスリン送達監視部を使用して、比較部からのデータ及び血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

実施態様は、以下の特徴の一部又は全部を含み得る。入力は、グルコースデータ、インスリンデータ、感知された入力データ、又はユーザ入力データのうちの少なくとも１つを含む。乖離を識別することは、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することを含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、比較部において、状態推定部を使用して、受信された入力に基づいて患者の生理学的状態又は行動状態を推定させ、モデル一致評価部に出力を提供させ、１つ以上の状態変数について、代謝状態又は行動状態の２つの異なるモデル間の乖離を評価させ、乖離を出力させる命令を更に含む。乖離を評価することは、状態推定部変数と、モデルが持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）データが無い場合に同じ変数について予測していたと考えられるものとの間の差を演算することを含み、乖離は変数の２つのバージョン間の差である。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、内部基準インスリン速度（ＲＩＲ）を決定させ、ＲＩＲを出力させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、血糖リスク評価部において、現在又は将来の高血糖の少なくとも一方のリスクを決定させ、現在又は将来の低血糖の少なくとも一方のリスクを決定させ、現在又は将来の高血糖の少なくとも一方のリスク及び現在又は将来の低血糖の少なくとも一方のリスクを出力させる命令を更に含む。コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、インスリン送達監視部において、将来のインスリンの目標トラジェクトリを決定させ、規範的インスリン計画部を使用して、モデル一致評価部によって決定された乖離を最小化するために必要なインスリンの量を決定させ、提案された基礎速度又は提案されたボーラス速度を規範的インスリン計画部によって識別されたインスリン必要量と調整させて、承認された基礎速度又は承認されたボーラス速度を決定させ、承認された基礎速度又は承認されたボーラス速度を出力させる、命令を更に含む。

本明細書に記載される様々な技法は、ハードウェア構成要素若しくはソフトウェア構成要素に関連して、又は適切な場合には、両方の組み合わせに関連して実施され得ることを理解されたい。使用することができる例示的なタイプのハードウェア構成要素としては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field－programmable Gate Array、ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（Application－specific Integrated Circuit、ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（Application－specific Standard Product、ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（System－on－a－chip system、ＳＯＣ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device、ＣＰＬＤ）などが含まれる。本開示の主題の方法及び装置、又はその特定の態様若しくは部分は、フロッピー（登録商標）ディスケット、ＣＤ－ＲＯＭ、ハードドライブ、又は任意の他の機械可読記憶媒体などの有形媒体に具現化されたプログラムコード（すなわち、命令）の形態をとることができ、プログラムコードがコンピュータなどの機械にロードされて実行されると、機械は本開示の主題を実施するための装置となる。

例示的な実施態様は、１つ以上のスタンドアロンコンピュータシステムのコンテキストにおいて本開示の主題の態様を利用することに言及し得るが、この主題は、そのようには限定されず、むしろ、ネットワーク又は分散コンピューティング環境などの任意のコンピューティング環境に関連して実施され得る。更に、本明細書で開示される主題の態様は、複数の処理チップ若しくはデバイスにおいて、又は複数の処理チップ若しくはデバイスにわたって実施されてもよく、同様に、複数のデバイスにわたって記憶が行われてもよい。そのようなデバイスは、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットワークサーバ、及びハンドヘルドデバイスを含み得る。

システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為特有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解されるべきである。むしろ、上記の特定の特徴及び行為は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示されている。

１００ 高レベル機能ブロック図
１１０ インスリンデバイス
１２０ グルコースモニタ
１３０ プロセッサ
１４０ 患者
１５０ 活動モニタ
１６０ スマートフォン
２０３ セットアップ入力データ
２０５ ＣＧＭデータ
２１０ 他の感知された入力データ
２１５ インスリンデータ
２２０ ユーザ入力データ
２２５ 外部プロセスデータ
２３０ インスリン送達速度変換器
２３５ 比較部
２４０ 血糖リスク評価部
２４５ インスリン送達監視部
２９０ 出力
４２０ 状態推定部
４２５ 基準インスリン速度（ＲＩＲ）
４３０ モデル一致評価部
４３５ 乖離
４４０ 基準インスリン速度（ＲＩＲ）更新部
４５０ 内部基準インスリン速度
６０５ 入力
６２０ 高血糖リスク
６４０ 低血糖リスク
８２０ 規範的インスリン計画部
８４０ 監視部
１０００ デバイス
１００２ 処理ユニット
１００４ メモリ
１００６ 破線
１００８ 取り外し可能な記憶装置
１０１０ 取り外し不可能な記憶装置
１０１２ 通信接続
１０１４ 入力デバイス
１０１６ 出力デバイス

Claims (12)

1. システムであって、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
   比較部においてインスリンデータ及びグルコースデータを含む入力データを受信させ、
   前記比較部のモデル一致評価部を使用して、最近の血糖測定値が最近のインスリンと一致しない程度を定量化することによって、前記インスリンデータ及び前記グルコースデータから導出された代謝データの別々に導出された推定値間の乖離を識別させ、ここで、前記乖離は、個別化された生理学的モデル及び前記入力データを使用して作成された前記代謝データの推定値と、前記グルコースデータを使用せずに前記個別化された生理学的モデル及び前記入力データを使用して作成された前記代謝データの推定値との間の差として計算され、
   血糖リスク評価部を使用して、予測されたグルコースデータに基づいて将来の高血糖又は低血糖のリスクのレベルを定量化させ、
   インスリン送達監視部を使用して、
   前記乖離を最小化するために必要なインスリンの量を決定することと、
   外部ソースからの提案された基礎速度を、決定されたインスリン必要量と調整して、承認された基礎速度を決定することであって、前記承認された基礎速度は、必要なインスリンの量が送達されることになる時間窓のために計算され、前記時間窓は、前記定量化されたリスクのレベルから決定される、決定することと、
   前記承認された基礎速度を出力することと、
   によって前記比較部及び前記血糖リスク評価部からのデータに基づいてインスリン送達速度を調節させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、
   を含む、システム。
2. 前記インスリン送達監視部は、外部プロセスから提案されたボーラス速度を更に考慮する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記システムに、前記インスリン送達監視部を使用して前記承認された基礎速度を基礎速度と個別のボーラスを混合したものに変換させる命令を更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記システムに、基準インスリン速度更新部によって基準インスリン速度（ＲＩＲ）を決定させる命令を更に含み、前記ＲＩＲは平衡を達成すると考えられるインスリンの内部基準である、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記システムに、前記血糖リスク評価部で前記ＲＩＲを受信させ、前記ＲＩＲを使用して将来の高血糖又は将来の低血糖の前記リスクを定量化させる命令を更に含む、請求項４に記載のシステム。
6. 前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記システムに、前記インスリン送達監視部で前記ＲＩＲを受信させ、前記ＲＩＲを使用して、将来のインスリンの目標トラジェクトリと前記乖離を最小化するために必要なインスリンの量とを決定させる命令を更に含む、請求項４又は５に記載のシステム。
7. 前記外部ソースから提案された前記基礎速度は、事前にプログラムされた基礎プロファイル、患者により開始されるインスリン送達、又は人工膵臓アルゴリズムによるものである、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記システムに、将来の高血糖リスクのレベルを定量化させる命令を更に含み、ここで、より高いレベルの高血糖リスクに対しては、より短い時間窓が、前記必要なインスリンの量が送達されることになる前記時間窓として決定される、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記グルコースデータは持続グルコースモニタから受信される、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記インスリンデータは、以前に投与された基礎／ボーラスインスリンを含む、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記代謝データの前記推定値は、カルマンフィルタを使用して推定される、請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
12. 前記承認された基礎速度は、インスリン送達デバイスに出力される、請求項１から１１のいずれか一項に記載のシステム。