JP2020511202A

JP2020511202A - 閉ループ人工膵臓システム用の基礎レートプロファイル適応アルゴリズムのためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体

Info

Publication number: JP2020511202A
Application number: JP2019545370A
Authority: JP
Inventors: スティーブンディーパテック; ジョナサンヒューズ
Priority date: 2017-02-15
Filing date: 2018-02-15
Publication date: 2020-04-16
Also published as: AU2018221048B2; JP2024079701A; EP3582831A4; AU2018221048A1; CA3053502A1; WO2018152358A1; AU2023266248A1; AU2026202583A1; US20200046268A1; EP3582831A1; AU2023266248B2

Abstract

基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するように構成されたインスリンデバイスである。インスリンデバイスは、血糖値測定データを生成して血糖値測定データの経時変化を検出するように構成されたセンサと、血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信するように構成されたプロセッサ及び関連するコンピュータメモリデバイスと、を含み、基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、基礎レートプロファイルは、コンピュータメモリデバイス内に格納される。インスリンデバイスはまた、受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与するために、プロセッサによって制御されるインスリン分注バルブを含み、プロセッサは、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価と、インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンとの両方に基づいて、その期間にわたる基礎レートセットポイントを更新するように構成される。インスリン分注バルブは、更新された基礎レートセットポイントに従ってインスリンを投与するためにプロセッサによって制御される。【選択図】図１

Description

本開示の実施形態の態様は、幾つかの特徴の中でも特に、基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体を提供する。

（関連出願）
本出願は、引用により全体が本明細書に組み込まれる、２０１７年２月１５日出願の米国仮特許第６２／４５９，１００号の利益を米国特許法１１９条に基づいた利益を主張する。

（連邦政府による資金提供を受けた研究開発の記載）
本開示は、国立衛生研究所（ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｓｏｆＨｅａｌｔｈ）によって付与された契約第ＤＫ１０６８２６号の下に、米国政府の支援によって実現したものである。従って、米国政府は、本開示において一定の権利を有している。

一般にＡＰ又は「人工膵臓」と称される、１型糖尿病患者のためのインスリン送達の閉ループ制御が急速に進歩している。この技術の最近の進歩が、１型糖尿病を患う患者のためのインスリン送達の管理用の閉ループ制御システム（「人工膵臓」又は「ＡＰ」と称する）の使用をますます実現可能にしてきた（文書［１］Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ他、［２］Ｔｈａｂｉｔ他、及び［３］Ｆｏｒｌｅｎｚａ他を参照）。ＡＰを管理するコア制御アルゴリズムのための競合する方法論、例えば、モデル予測制御（ＭＰＣ）、比例・積分・微分（ＰＩＤ）、又は「ファジー理論」ベースのコントローラに基づく方法論は全て、臨床的に実施可能な人工膵臓のための有力な中心として開発、比較、及び試験されている（文書［４］Ｐｅｙｓｅｒ他、［５］Ｐｉｎｓｋｅｒ他、［６］Ｆａｖｅｒｏ他、［７］Ｄｏｙｌｅ他を参照）。これらの手順は一般に、１型糖尿病のコントロールのために用いられる、既に確立されたインスリンポンプ治療パラダイムを基礎とする。従って、アルゴリズムは、閉ループ制御中にシステムによって送達されるインスリン注入を決定するために、糖尿病管理のための従来からの治療パラメータ、例えば、「炭水化物比率」、「基礎インスリン送達速度」、及び「補正係数」を考慮する。これらのパラメータが、ユーザ入力及びセンサデータと共に、患者の血糖値の実際に発生した及び潜在的に（コントロールに応じて）予測される変動の両方に応答するためにＡＰが行うであろう行動を決める。より旧来の治療と同じように、これらのパラメータは、処置の効果を最大限にして、それに応じて被験者間のばらつきを考慮するために個別化すべきである。

以下及び本明細書全体にわたって記載される以下の特許、出願及び公開は、内容全体が引用により本明細書に組み込まれる。

ＢｏｒｉｓＫｏｖａｔｃｈｅｖ、ＷｉｌｌｉａｍＶ. Ｔａｍｂｏｒｌａｎｅ、ＷｉｌｌｉａｍＴ. Ｃｅｆａｌｕ、及びＣｌａｕｄｉｏＣｏｂｅｌｌｉ。人工膵臓。２０１６年：糖尿病のためのデジタル治療エコシステム（Ｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓｉｎ２０１６：Ａｄｉｇｉｔａｌｔｒｅａｔｍｅｎｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｆｏｒｄｉａｂｅｔｅｓ）。ＤｉａｂｅｔｓＣａｒｅ、３９(７)：１１２３−１１２６、２０１６年ＨｏｏｄＴｈａｂｉｔ及びＲｏｍａｎＨｏｖｏｒｋａ。時代の到来：１型糖尿病のための人工膵臓（Ｃｏｍｉｎｇｏｆａｇｅ：ｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓｆｏｒｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓ）。Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ、５９（９）：１７９５−１８０５、２０１６年Ｇ．Ｐ．Ｆｏｒｌｅｎｚａ、Ｂ．Ｂｕｃｋｉｎｇｈａｍ、他。ＤａｖｉｄＭ．Ｍａａｈｓ。糖尿病技術の進歩：インスリンポンプの進歩、持続グルコースモニタ、及び人工膵臓に向けた進展（Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｄｉａｂｅｔｅｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｎｉｎｓｕｌｉｎｐｕｍｐｓ，ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｇｌｕｃｏｓｅｍｏｎｉｔｏｒｓ，ａｎｄｐｒｏｇｒｅｓｓｔｏｗａｒｄｓｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓ）。ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｄｉａｔｒｉｃｓ、１６９：１３−２０、２０１６年２月ＴｈｏｍａｓＰｅｙｓｅｒ、ＥｙａｌＤａｓｓａｕ、ＭａｒｃＢｒｅｔｏｎ、及びＪａｙＳ．Ｓｋｙｌｅｒ。人工膵臓：糖尿病の管理における現状及び今後の見通し（Ｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓ：ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓｉｎｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｄｉａｂｅｔｅｓ）。ＡｎｎａｌｓｏｆｔｈｅＮｅｗＹｏｒｋＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ、１３１１（１）：１０２−１２３、２０１４年Ｊ．Ｐｉｎｓｋｅｒ、Ｊ．Ｂ．Ｌｅｅ、Ｅ．Ｄａｓｓａｕ、他。人工膵臓のための個別化されたＭＰＣ及びＰＩＤ制御アルゴリズムのランダム化クロスオーバー比較（Ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｃｒｏｓｓｏｖｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｍｐｃａｎｄｐｉｄｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓ）。ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ、３９（７）：１１３５−１１４２、２０１６年７月Ｓ.ＤｅｌＦａｖｅｒｏ、Ｄ．Ｂｒｕｔｔｏｍｅｓｓｏ、ＦＤｉＰａｌｍａ、他。外来患者の装着型人工膵臓におけるモデル予測制御の初期使用（Ｆｉｒｓｔｕｓｅｏｆｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｏｕｔｐａｔｉｅｎｔｗｅａｒａｂｌｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓ）。ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ、３７（５）：１２１２−１２１５、２０１４年５月Ｆ.Ｄ．Ｄｏｙｌｅ、Ｌ．Ｍ．Ｈｕｙｅｔｔ、他。Ｊ．Ｂ．Ｌｅｅ。閉ループ人工膵臓システム：アルゴリズムの設計（Ｃｌｏｓｅｄ−ｌｏｏｐａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓｓｙｓｔｅｍｓ：Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）。ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ、３７（５）：１１９１−１１９７、２０１４年５月Ｃ．Ｃ．Ｐａｌｅｒｍ、Ｈ．Ｚｉｓｓｅｒ、Ｌ．Ｊｏｖａｎｏｖｉｃ、及びＦ．Ｊ．ＤｏｙｌｅＩＩＩ。１型糖尿病における基礎インスリン注入速度を調整するためのランツーラン（ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎ）制御ストラテジ（Ａｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｔｏａｄｊｕｓｔｂａｓａｌｉｎｓｕｌｉｎｉｎｆｕｓｉｏｎｒａｔｅｓｉｎｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓ）。ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｒｏｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ、１８（３）：２５８−２６５、２００８年Ｃ．Ｏｗｅｎｓ、Ｈ．Ｚｉｓｓｅｒ、Ｌ．Ｊｏｖａｎｏｖｉｃ、Ｂ.Ｓｒｉｎｉｖａｓａｎ、Ｄ．Ｂｏｎｖｉｎ、及びＦ．Ｊ．ＤｏｙｌｅＩＩＩ。１型糖尿病の人々のための血糖濃度のランツーラン（ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎ）制御（Ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆｂｌｏｏｄｇｌｕｃｏｓｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｆｏｒｐｅｏｐｌｅｗｉｔｈｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓｍｅｌｌｉｔｕｓ）。ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｉｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。５３（６）：９９６−１００５、２００６年Ｃ．Ｃｏｂｅｌｌｉ他、Ｃ．Ｔｏｆｆａｎｉｎ、Ｍ．Ｍｉｓｓｏｒｉ。１型糖尿病患者のための基礎療法の自動適応：ランツーラン（ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎ)手法（Ａｕｔｏｍａｔｉｃａｄａｐｔａｔｉｏｎｏｆｂａｓａｌｔｈｅｒａｐｙｆｏｒｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｉｃｐａｔｉｅｎｔｓ：Ａｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎａｐｐｒｏａｃｈ）。ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、３１：５３９−５４９、２０１７年１月ＣｌａｕｄｉｏＣｏｂｅｌｌｉ、ＥｒｉｃＲｅｎａｒｄ、及びＢｏｒｉｓＫｏｖａｔｃｈｅｖ。人工膵臓：過去、現在、未来（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓ：Ｐａｓｔ，ｐｒｅｓｅｎｔ，ｆｕｔｕｒｅ）。Ｄｉａｂｅｔｅｓ,６０（１１）：２６７２−２６８２、２０１１年Ｍ．Ｌａｉｍｅｒ、ＡＭｅｌｍｅｒ、ＪＫＭａｄｅｒ、他。インスリンポンプ療法における基礎レートプロファイルの変動及び１型糖尿病における合併症との関連性（Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｂａｓａｌｒａｔｅｐｒｏｆｉｌｅｓｉｎｉｎｓｕｌｉｎｐｕｍｐｔｈｅｒａｐｙａｎｄａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓｍｅｌｌｉｔｕｓ）ＰＬｏＳＯＮＥ, １１（３）、２０１６年Ｃ．ＤａｌｌａＭａｎ、Ｆ．Ｍｉｃｈｅｌｅｔｔｏ、Ｄ．Ｌｖ、Ｍ．Ｂｒｅｔｏｎ、Ｂ．Ｐ．Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ、及びＣ．Ｃｏｂｅｌｌｉ。ｕｖａ／ｐａｄｏｖａ１型糖尿病シミュレータ：新機能（Ｔｈｅｕｖａ／ｐａｄｏｖａｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓｓｉｍｕｌａｔｏｒ：ｎｅｗｆｅａｔｕｒｅｓ）Ｊ. ＤｉａｂｅｔｅｓＳｃｉ. Ｔｅｃｈｎｏｌ. ８（１）：２６−３４、２０１４年ＲａｖｉＧｏｎｄｈａｌｅｋａｒ、ＥｙａｌＤａｓｓａｕ、及びＦｒａｎｃｉｓＪ．ＤｏｙｌｅＩＩＩ。１型糖尿病を治療するための人工膵臓の外来患者対応の安全性のための非対称コストによる周期Ｚｏｎｅ−ＭＰＣ（Ｐｅｒｉｏｄｉｃｚｏｎｅ−ｍｐｃｗｉｔｈａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｃｏｓｔｓｆｏｒｏｕｔｐａｔｉｅｎｔ−ｒｅａｄｙｓａｆｅｔｙｏｆａｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐａｎｃｒｅａｓｔｏｔｒｅａｔｔｙｐｅ１ｄｉａｂｅｔｅｓ）Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ，７１：２３７−２４６、２０１６年９月ＢＰＫｏｖａｔｃｈｅｖ及びＷ．Ｃｌａｒｋｅ。持続グルコースモニタデータを分析するための統計ツール（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｔｏｏｌｓｔｏａｎａｌｙｚｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｇｌｕｃｏｓｅｍｏｎｉｔｏｒｄａｔａ）ＤｉａｂｅｔｅｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ & Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ、1１（Ｓ１）：Ｓ４５−Ｓ５４、２００９年５月ＢｏｒｉｓＰ．ＫｏｖａｔｃｈｅｖＢｏｒｉｓ、ＥｒｉｋＯｔｔｏ、ＤａｎｉｅｌＣｏｘ、ＬｉｎｄａＧｏｎｄｅｒ−Ｆｒｅｄｅｒｉｃｋ、及びＷｉｌｌｉａｍＣｌａｒｋｅ。糖尿病における血糖変動の新規測定値の評価（Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆａｎｅｗｍｅａｓｕｒｅｏｆｂｌｏｏｄｇｌｕｃｏｓｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｉａｂｅｔｅｓ）ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ、２９（１１）：２４３３−２４３８、２００６年１１月Ｃｉｃｓｏシステム合同会社の公開番号第１−５８７００５−００１−３（６／９９）、「インターワーキング技術ハンドブック（ＩｎｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓＨａｎｄｂｏｏｋ）」の第７章「Ｅｔｈｅｒｎｅｔ技術（ＥｔｈｅｒｎｅｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）」のページ７−１からページ７−３８ＳｔａｎｄａｒｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＳＭＳＣ）「ＬＡＮ９１Ｃ１１１１０／１００Ｎｏｎ−ＰＣＩＥｔｈｅｒｎｅｔＳｉｎｇｌｅＣｈｉｐＭＡＣ＋ＰＨＹ」データシート第１５版（０２−２０−０４）

以下及び本明細書全体にわたって記載されるような以下の特許、出願、及び公開は、内容全体が引用により本明細書に組み込まれる。本方法、システム、デバイス、製品、コンピュータ可読媒体、及び構成の実施形態の様々な態様は、以下の米国特許出願、米国特許、及びＰＣＴ国際特許出願に開示される以下の方法、システム、デバイス、製品、コンピュータ可読媒体、及び構成により実施することができ、引用により本明細書に組み込まれ、譲受人との共同所有である（及びこのセクションに含まれることで、本開示に対する先行技術とは認められない）。

「持続グルコースモニタリング記録（トレース）のｖｉｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎのための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体（ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＡＤＡＢＬＥＭＥＤＩＵＭＦＯＲＶＩＲＥＡＬＩＺＡＴＩＯＮＯＦＡＣＯＮＴＩＮＵＯＵＳＧＬＵＣＯＳＥＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＴＲＡＣＥ）」という名称の２０１７年１月３０日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０１５６１６号「１型及び２型糖尿病における低血糖のリスクの動的トラッキングのためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体（Ｓｙｓｔｅｍ、ＭｅｔｈｏｄａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍｆｏｒＤｙｎａｍｉｃａｌＴｒａｃｋｉｎｇｏｆｔｈｅＲｉｓｋｆｏｒＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａｉｎＴｙｐｅ１ａｎｄＴｙｐｅ２Ｄｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１６年１０月２１日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０５８２３４号「歩行病理の検出及びモニタリングシステム及び方法（ＧＡＩＴＰＡＴＨＯＬＯＧＹＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＮＤＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤＭＥＴＨＯＤ）」という名称の２０１６年９月２８日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０５４２００号「糖尿病ポンプユーザにおける動的なインスリン感受性のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体（ＳＹＳＴＥＭ，ＭＥＴＨＯＤ，ＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＡＤＡＢＬＥＭＥＤＩＵＭＦＯＲＤＹＮＡＭＩＣＩＮＳＵＬＩＮＳＥＮＳＩＴＩＶＩＴＹＩＮＤＩＡＢＥＴＩＣＰＵＭＰＵＳＥＲＳ）」という名称の２０１６年９月２日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０５０１０９号；「糖尿病ポンプユーザにおける動的なインスリン感受性のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体（ＳＹＳＴＥＭ，ＭＥＴＨＯＤ，ＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＡＤＡＢＬＥＭＥＤＩＵＭＦＯＲＤＹＮＡＭＩＣＩＮＳＵＬＩＮＳＥＮＳＩＴＩＶＩＴＹＩＮＤＩＡＢＥＴＩＣＰＵＭＰＵＳＥＲＳ）」という名称の２０１６年９月２日出願の米国特許出願第１５／２５５，８２８号「軽度から適度の運動のための予測低血糖検出のための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍｆｏｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＤｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒＭｉｌｄｔｏＭｏｄｅｒａｔｅＥｘｅｒｃｉｓｅ）」という名称の２０１６年８月３１日出願の米国特許出願第１５／２５２，３６５号「糖尿病患者における血糖値のシステムモニタリング及びコントロールのための中央データ交換ノード（ＣｅｎｔｒａｌＤａｔａＥｘｃｈａｎｇｅＮｏｄｅＦｏｒＳｙｓｔｅｍＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＬｅｖｅｌｓｉｎＤｉａｂｅｔｉｃＰａｔｉｅｎｔｓ）」という名称の２０１６年７月５日出願の米国特許出願第１５／１０９，６８２号：公開番号第ＵＳ−２０１６−０３３１３１０−ＡＩ号、２０１６年１１月１７日；「糖尿病患者における血糖値のシステムモニタリング及びコントロールのための中央データ交換ノード（ＣｅｎｔｒａｌＤａｔａＥｘｃｈａｎｇｅＮｏｄｅＦｏｒＳｙｓｔｅｍＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＬｅｖｅｌｓｉｎＤｉａｂｅｔｉｃＰａｔｉｅｎｔｓ）」という名称の２０１５年１月５日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１５／０１０１６７号；公開番号第ＷＯ２０１５１０３５４３号、２０１５年７月９日「代謝状態トラッキングを介したインスリン送達／モニタリングシステムのＣＧＭベースの故障検出及び軽減（ＣＧＭＢａｓｅｄＦａｕｌｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＭｉｔｉｇａｔｉｏｎｏｆＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ／ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＶｉａＭｅｔａｂｏｌｉｃＳｔａｔｅＴｒａｃｋｉｎｇ）」という名称の２０１６年６月９日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０３６７２９号：公開番号第ＷＯ２０１６２０１１２０、２０１６年１２月１５日「ヘモグロビンＡ１ｃ及び自己モニタ平均グルコース：１型糖尿病におけるｅＡ１ｃ動的トラッキングアルゴリズムの妥当性確認（ＨｅｍｏｇｌｏｂｉｎＡ１ｃａｎｄＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｅｄＡｖｅｒａｇｅＧｌｕｃｏｓｅ：ＶａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＤｙｎａｍｉｃａｌＴｒａｃｋｉｎｇｅＡ1ｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＴｙｐｅ１Ｄｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１６年６月８日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０３６４８１号；公開番号第ＷＯ２０１６２００９７０、２０１６年１２月１５日「対処可能な血糖リスクを評価するための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体（Ｍｅｔｈｏｄ, ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍｆｏｒＡｓｓｅｓｓｉｎｇＡｃｔｉｏｎａｂｌｅＧｌｙｃｅｍｉｃＲｉｓｋ）」という名称の２０１６年２月１６日出願の国際特許出願第ＰＣＴ/ＵＳ２０１６/０１８０２７号；公開番号第ＷＯ２０１６１３３８７９号、２０１６年８月２５日「１型糖尿病患者における内因性及び外因性グルコース／インスリン／グルカゴンの相互作用のシミュレーション（ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮＯＦＥＮＤＯＧＥＮＯＵＳＡＮＤＥＸＯＧＥＮＯＵＳＬＵＣＯＳＥ/ＩＮＳＵＬＩＮ/ＧＬＵＣＡＧＯＮＩＮＴＥＲＰＬＡＹＩＮＴＹＰＥ１ＤＩＡＢＥＴＩＣＰＡＴＩＥＮＴＳ）」という名称の２０１６年１月４日出願の米国特許出願第１４／９０２，７３１号；公開番号第ＵＳ−２０１６−０１７１１８３−Ａ１号、２０１６年６月１６日；「１型糖尿病患者における内因性及び外因性グルコース／インスリン／グルカゴンの相互作用のシミュレーション（ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮＯＦＥＮＤＯＧＥＮＯＵＳＡＮＤＥＸＯＧＥＮＯＵＳＬＵＣＯＳＥ／ＩＮＳＵＬＩＮ／ＧＬＵＣＡＧＯＮＩＮＴＥＲＰＬＡＹＩＮＴＹＰＥ１ＤＩＡＢＥＴＩＣＰＡＴＩＥＮＴＳ）」という名称の２０１４年７月３日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／０４５３９３号；公開番号第ＷＯ２０１５００３１２４号、２０１５年１月８日「糖尿病における平均血糖の変化のモデルベースのトラッキングのための方法及びシステム（ＭＥＴＨＯＤＡＮＤＳＹＳＴＥＭＦＯＲＭＯＤＥＬ−ＢＡＳＥＤＴＲＡＣＫＩＮＧＯＦＣＨＡＮＧＥＳＩＮＡＶＥＲＡＧＥＧＬＹＣＥＭＩＡＩＮＤＩＡＢＥＴＥＳ）」という名称の２０１５年８月２１日出願の米国特許出願第１４／７６９，６３８号；公開番号第ＵＳ−２０１６−０００４８１３−Ａ１号、２０１６年１月７日；「糖尿病における平均血糖の変化のモデルベースのトラッキングのための方法及びシステム（ＭＥＴＨＯＤＡＮＤＳＹＳＴＥＭＦＯＲＭＯＤＥＬ−ＢＡＳＥＤＴＲＡＣＫＩＮＧＯＦＣＨＡＮＧＥＳＩＮＡＶＥＲＡＧＥＧＬＹＣＥＭＩＡＩＮＤＩＡＢＥＴＥＳ）」という名称の２０１４年２月２１日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／０１７７５４号；公開番号第ＷＯ２０１４／１３０８４１号、２０１４年８月２８日「精度が改善された持続グルコースモニタリング方法、システム、及びデバイス（IＭＰＲＯＶＥＤＡＣＣＵＲＡＣＹＣＯＮＴＩＮＵＯＵＳＧＬＵＣＯＳＥＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤＤＥＶＩＣＥ）」という名称の２０１５年８月１４日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１５／０４５３４０号；公開番号第ＷＯ２０１６０２５８７４号、２０１６年２月１８日「持続グルコースセンサの精度の改善（ＩｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＧｌｕｃｏｓｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２０１５年７月４日出願の米国特許出願第１４／７９９，３２９号；公開番号第ＵＳ−２０１６−０００７８９０−Ａ１号、２０１６年１月１４日；「持続グルコースセンサの精度（ＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＧｌｕｃｏｓｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２００８年２月２８日出願の米国特許出願第１２／０６５，２５７号；公開番号第２００８／０３１４３９５号、２００８年１２月２５日；「持続グルコースセンサの精度を改善するための方法及びこれを用いた持続グルコースセンサ（ＭｅｔｈｏｄｆｏｒＩｍｐｒｏｖｉｓｉｎｇＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＧｌｕｃｏｓｅＳｅｎｓｏｒｓａｎｄａＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＧｌｕｃｏｓｅＳｅｎｓｏｒＵｓｉｎｇｔｈｅＳａｍｅ）という名称の２００６年８月２９日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００６／０３３７２４号；公開番号第ＷＯ０７０２７６９１号、２００７年３月８日「ストレス性高血糖のための治療ストラテジの試験及びモニタリングのためのコンピュータシミュレーション（ＣＯＭＰＵＴＥＲＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮＦＯＲＴＥＳＴＩＮＧＡＮＤＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＯＦＴＲＥＡＴＭＥＮＴＳＴＲＡＴＥＧＩＥＳＦＯＲＳＴＲＥＳＳＨＹＰＥＲＧＬＹＣＥＭＩＡ）」という名称の２０１５年２月３日出願の米国特許出願第１４／４１９，３７５号；公開番号第２０１５−０１９３５８９号、２０１５年７月９日；「ストレス性高血糖のための治療ストラテジの試験及びモニタリングのためのコンピュータシミュレーション（ＣＯＭＰＵＴＥＲＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮＦＯＲＴＥＳＴＩＮＧＡＮＤＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＯＦＴＲＥＡＴＭＥＮＴＳＴＲＡＴＥＧＩＥＳＦＯＲＳＴＲＥＳＳＨＹＰＥＲＧＬＹＣＥＭＩＡ」」という名称の２０１３年８月５日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１３／０５３６６４号；公開番号第ＷＯ２０１４／０２２８６４号、２０１４年２月６日「分析物センサにおける感受性低下のリアルタイム検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＲｅａｌ−ＴｉｍｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙＤｅｃｌｉｎｅｉｎＡｎａｌｙｔｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２０１４年４月３０日出願の米国特許出願第１４／２６６，６１２号；公開番号第２０１４／０２４４２１６号、２０１４年８月２８日；「分析物センサにおける感受性低下のリアルタイム検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＲｅａｌ−ＴｉｍｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙＤｅｃｌｉｎｅｉｎＡｎａｌｙｔｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２０１２年３月１２日出願の米国特許出願第１３／４１８，３０５号；２０１４年５月６日発行の米国特許第８，７１８，９５８号；「分析物センサにおける感受性低下のリアルタイム検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＲｅａｌ−ＴｉｍｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙＤｅｃｌｉｎｅｉｎＡｎａｌｙｔｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２００７年１０月２６日出願の米国特許出願第１１／９２５，６８９号；２０１２年３月１３日発行の米国特許第８，１３５，５４８号；「分析物センサにおける感受性低下のリアルタイム検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＲｅａｌ−ＴｉｍｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙＤｅｃｌｉｎｅｉｎＡｎａｌｙｔｅＳｅｎｓｏｒｓ）」という名称の２００７年１０月２６日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０８２７４４号；公開番号第ＷＯ／２００８／０５２１９９号、２００８年５月２日「糖尿病の適応アドバイザリーコントロールのための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍｆｏｒＡｄａｐｔｉｖｅＡｄｖｉｓｏｒｙＣｏｎｔｒｏｌｏｆＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１４年２月２６日出願の米国特許出願第１４／２４１，３８３号；公開番号第２０１５−０１９００９８号、２０１５年７月９日;「糖尿病の適応アドバイザリーコントロールのための方法、システム、及びコンピュータ可読媒体（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍｆｏｒＡｄａｐｔｉｖｅＡｄｖｉｓｏｒｙＣｏｎｔｒｏｌｏｆＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１２年８月２６日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１２／０５２４２２号；公開番号第ＷＯ２０１３／０３２９６５号、２０１３年３月７日「糖尿病患者における血糖値のモニタリング及びコントロールのための統一プラットフォーム（ＵｎｉｆｉｅｄＰｌａｔｆｏｒｍＦｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＬｅｖｅｌｓｉｎＤｉａｂｅｔｉｃＰａｔｉｅｎｔｓ）」という名称の２０１３年１２月２３日出願の米国特許出願第１４／１２８，９２２号；公開番号第２０１５／００１８６３３号、２０１５年１月１５日；「糖尿病患者における血糖値のモニタリング及びコントロールのための統一プラットフォーム（ＵｎｉｆｉｅｄＰｌａｔｆｏｒｍＦｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＬｅｖｅｌｓｉｎＤｉａｂｅｔｉｃＰａｔｉｅｎｔｓ）」という名称の２０１２年６月２３日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１２／０４３９１０号；公開番号第ＷＯ２０１２／１７８１３４号、２０１２年１２月２７日「携行型医療デバイスにおける重要サービスのモジュール式電力管理及び保護のための方法及び装置（ＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＭｏｄｕｌａｒＰｏｗｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣｒｉｔｉｃａｌＳｅｒｖｉｃｅｓｉｎＡｍｂｕｌａｔｏｒｙＭｅｄｉｃａｌＤｅｖｉｃｅｓ）」という名称の２０１３年１２月２３日出願の米国特許出願第１４／１２８，８１１号；２０１６年８月３０日発行の米国特許第９，４３０，０２２号；「携行型医療デバイスにおける重要サービスのモジュール式電力管理及び保護のための方法及び装置（ＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＭｏｄｕｌａｒＰｏｗｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣｒｉｔｉｃａｌＳｅｒｖｉｃｅｓｉｎＡｍｂｕｌａｔｏｒｙＭｅｄｉｃａｌＤｅｖｉｃｅｓ）」という名称の２０１２年６月２２日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１２／０４３８８３号；公開番号第ＷＯ２０１２／１７８１１３号、２０１２年１２月２７日「低血糖リスク評価及びインスリン送達のスムーズな低下によるＣＧＭベースの低血糖防止（ＣＧＭ−ＢａｓｅｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＶｉａＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄＳｍｏｏｔｈＲｅｄｕｃｔｉｏｎＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ）」という名称の２０１３年８月３０日出願の米国特許出願第１４／０１５，８３１号；公開番号第２０１４００４６１５９号、２０１４年２月１３日；「低血糖リスク評価及びインスリン送達のスムーズな低下によるＣＧＭベースの低血糖防止（ＣＧＭ−ＢａｓｅｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＶｉａＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄＳｍｏｏｔｈＲｅｄｕｃｔｉｏｎＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ）」という名称の２０１１年８月２５日出願の米国特許出願第１３／２０３，４６９号；２０１３年１０月２２日発行の米国特許第８，５６２，５８７号；「低血糖リスク評価及びインスリン送達のスムーズな低下によるＣＧＭベースの低血糖防止（ＣＧＭ−ＢａｓｅｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＶｉａＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄＳｍｏｏｔｈＲｅｄｕｃｔｉｏｎＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ）」という名称の２０１０年２月２５日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０２５４０５号；公開番号第ＷＯ２０１０／０９９３１３Ａ１号、２０１０年９月２日「インスリン−プラムリンチド合成物及びこれを生成して使用するための方法（ＩＮＳＵＬＩＮ−ＰＲＡＭＬＩＮＴＩＤＥＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＭＡＫＩＮＧＡＮＤＵＳＩＮＧＴＨＥＭ）」という名称の２０１３年５月２４日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１３／０４２７４５号;公開番号第ＷＯ２０１３／１７７５６５号、２０１３年１１月２８日；「インスリン−プラムリンチド合成物及びこれを生成して使用するための方法（ＩＮＳＵＬＩＮ−ＰＲＡＭＬＩＮＴＩＤＥＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＭＡＫＩＮＧＡＮＤＵＳＩＮＧＴＨＥＭ）」という名称の米国特許出願番号「糖尿病におけるインスリン送達観測を用いたグルコースセンサの精度を改善するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＰＲＯＧＲＡＭＰＲＯＤＵＣＴＦＯＲＩＭＰＲＯＶＩＮＧＴＨＥＡＣＣＵＲＡＣＹＯＦＧＬＵＣＯＳＥＳＥＮＳＯＲＳＵＳＩＮＧＩＮＳＵＬＩＮＤＥＬＩＶＥＲＹＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮＩＮＤＩＡＢＥＴＥＳ）」という名称の２０１２年９月２５日出願の米国特許出願第１３／６３７，３５９号；２０１６年７月２６日発行の米国特許第９，３９８，８６９号；「糖尿病におけるインスリン送達観測を用いたグルコースセンサの精度を改善するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（ＭＥＴＨＯＤ，ＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤＣＯＭＰＵＴＥＲＰＲＯＧＲＡＭＰＲＯＤＵＣＴＦＯＲＩＭＰＲＯＶＩＮＧＴＨＥＡＣＣＵＲＡＣＹＯＦＧＬＵＣＯＳＥＳＥＮＳＯＲＳＵＳＩＮＧＩＮＳＵＬＩＮＤＥＬＩＶＥＲＹＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮＩＮＤＩＡＢＥＴＥＳ）」という名称の２０１１年５月２４日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１１／０２９７９３号；公開番号第ＷＯ２０１１／１１９８３２号、２０１１年９月２９日「糖尿病におけるインスリンポンプ動作及び他のインスリン送達モードの安全性、分析、及び管理のための方法及びシステム（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＳｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅＳａｆｅｔｙ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｏｆＩｎｓｕｌｉｎＰｕｍｐＡｃｔｉｏｎａｎｄＯｔｈｅｒＭｏｄｅｓｏｆＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１２年９月１１日出願の米国特許出願第１３／６３４，０４０号；公開番号第２０１３／０１１６６４９号、２０１３年５月９日；「糖尿病におけるインスリンポンプ動作及び他のインスリン送達モードの安全性、分析、及び管理のための方法及びシステム（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＳｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅＳａｆｅｔｙ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｏｆＩｎｓｕｌｉｎＰｕｍｐＡｃｔｉｏｎａｎｄＯｔｈｅｒＭｏｄｅｓｏｆＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１１年５月１１日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１１／０２８１６３号；公開番号第ＷＯ２０１１／１１２９７４号、２０１１年９月１５日「自己測定血糖値（ＳＭＢＧ）データからの糖尿病の緊急性低血糖症の確率の追跡（ＴｒａｃｋｉｎｇｔｈｅＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＩｍｍｉｎｅｎｔＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅ（ＳＭＢＧ）Ｄａｔａ）」という名称の２０１２年３月２日出願の米国特許出願第１３／３９４，０９１号；公開番号第２０１２／０１９１３６１号、２０１２年７月２６日；「自己測定血糖値（ＳＭＢＧ）データからの糖尿病の緊急性低血糖症の確率の追跡（ＴｒａｃｋｉｎｇｔｈｅＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＩｍｍｉｎｅｎｔＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅ（ＳＭＢＧ）Ｄａｔａ）」という名称の２０１０年９月２日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０４７７１１号；公開番号第２０１１／０２８９２５号、２０１１年３月１０日「公称開ループプロファイルを用いた糖尿病におけるインスリン送達調整（ＡＩＤ）のためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品（Ｓｙｓｔｅｍ，ＭｅｔｈｏｄａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＡｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ（ＡＩＤ）ｉｎＤｉａｂｅｔｅｓＵｓｉｎｇＮｏｍｉｎａｌＯｐｅｎ−ＬｏｏｐＰｒｏｆｉｌｅｓ）」という名称の２０１２年３月１日出願の米国特許出願第１３／３９３，６４７号；公開番号第２０１２／０２４５５５６号、２０１２年９月２７日；「公称開ループプロファイルを用いた糖尿病におけるインスリン送達調整（ＡＩＤ）のためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品（Ｓｙｓｔｅｍ，ＭｅｔｈｏｄａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＡｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆＩｎｓｕｌｉｎＤｅｌｉｖｅｒｙ（ＡＩＤ）ｉｎＤｉａｂｅｔｅｓＵｓｉｎｇＮｏｍｉｎａｌＯｐｅｎ−ＬｏｏｐＰｒｏｆｉｌｅｓ）」という名称の２０１０年８月３１日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０４７３８６号；公開番号第ＷＯ２０１１／０２８７３１号、２０１１年３月１０日「糖尿病前症及び２型糖尿病におけるコンピュータによる試験のためのシステム、方法、及びコンピュータシミュレーション環境（Ｓｙｓｔｅｍ，Ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＩｎＳｉｌｉｃｏＴｒｉａｌｓｉｎＰｒｅ−ＤｉａｂｅｔｅｓａｎｄＴｙｐｅ２Ｄｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１１年１２月２５日出願の米国特許出願第１３／３８０，８３９号；公開番号第２０１２／０１３０６９８号、２０１２年５月２４日；「糖尿病前症及び２型糖尿病におけるコンピュータによる試験のためのシステム、方法、及びコンピュータシミュレーション環境（Ｓｙｓｔｅｍ，Ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＩｎＳｉｌｉｃｏＴｒｉａｌｓｉｎＰｒｅ−ＤｉａｂｅｔｅｓａｎｄＴｙｐｅ２Ｄｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１０年６月２５日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０４００９７号；公開番号第ＷＯ２０１０／１５１８３４号、２０１０年１２月２９日「糖尿病の開ループ及び閉ループ制御のためのシステムコーディネータ及びモジュール式アーキテクチャ（ＳｙｓｔｅｍＣｏｏｒｄｉｎａｔｏｒａｎｄＭｏｄｕｌａｒＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒＯｐｅｎ−ＬｏｏｐａｎｄＣｌｏｓｅｄ−ＬｏｏｐＣｏｎｔｒｏｌｏｆＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１１年１１月２９日出願の米国特許出願第１３／３２２，９４３号；公開番号第２０１２／００７８０６７号、２０１２年３月２９日；「糖尿病の開ループ及び閉ループ制御のためのシステムコーディネータ及びモジュール式アーキテクチャ（ＳｙｓｔｅｍＣｏｏｒｄｉｎａｔｏｒａｎｄＭｏｄｕｌａｒＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒＯｐｅｎ−ＬｏｏｐａｎｄＣｌｏｓｅｄ−ＬｏｏｐＣｏｎｔｒｏｌｏｆＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１０年５月２８日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０３６６２９号；公開番号第ＷＯ２０１０／１３８８４８号、２０１０年１２月２日「糖尿病における血糖値変動の追跡のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＴｒａｃｋｉｎｇｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２０１１年５月２６日出願の米国特許出願第１３／１３１，４６７号；２０１６年４月１９日発行の米国特許第９，３１７，６５７号；「糖尿病における血糖値変動の追跡のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＴｒａｃｋｉｎｇｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００９年１１月２４日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０６５７２５号；公開番号第ＷＯ２０１０／０６２８９８号、２０１０年６月３日「自己測定データからの糖尿病の血糖コントロールの評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Mｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＧｌｙｃｅｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）という名称の２０１０年１２月２２日出願の米国特許出願第１２／９７５，５８０号；公開番号第２０１２／０００４５１２号、２０１２年１月５日；「自己測定データからの糖尿病の血糖コントロールの評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＧｌｙｃｅｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）という名称の２００５年１２月１９日出願の米国特許出願第１１／３０５，９４６号；２０１１年１月２５日発行の米国特許第７，８７４，９８５号；「自己測定データからの糖尿病の血糖コントロールの評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＧｌｙｃｅｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）という名称の２００２年９月２６日出願の米国特許出願第１０／２４０，２２８号；２００６年４月１１日発行の米国特許第７，０２５，４２５号；「自己測定データからの糖尿病の血糖コントロールの評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＧｌｙｃｅｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）という名称の２００１年３月２９日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００１／００９８８４号；公開番号第ＷＯ０１／７２２０８号、２００１年１０月４日「ＬＱＧ人工膵臓コントロールシステム及び関連方法（ＬＱＧＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＰａｎｃｒｅａｓＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍａｎｄＲｅｌａｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）」という名称の２００９年１２月１８日出願の米国特許出願第１２／６６５，４２０号；公開番号第２０１０／０２４９５６１号、２０１０年９月３０日；「ＬＱＧ人工膵臓コントロールシステム及び関連方法（ＬＱＧＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＰａｎｃｒｅａｓＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍａｎｄＲｅｌａｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）」という名称の２００８年６月２０日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００８／０６７７２３号；公開番号第ＷＯ２００８／１５７７８０号、２００８年１２月２４日「自己測定データからの糖尿病におけるインスリン感受性、インスリン／炭水化物比率、及びインスリン補正係数の評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＩｎｓｕｌｉｎＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，Ｉｎｓｕｌｉｎ／ＣａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅＲａｔｉｏ，ａｎｄＩｎｓｕｌｉｎＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＦａｃｔｏｒｓｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）」という名称の２００９年１２月１７日出願の米国特許出願第１２／６６５，１４９号；公開番号第２０１０／０１９８５２０号、２０１０年８月５日；「自己測定データからの糖尿病におけるインスリン感受性、インスリン／炭水化物比率、及びインスリン補正係数の評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＩｎｓｕｌｉｎＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，Ｉｎｓｕｌｉｎ／ＣａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅＲａｔｉｏ，ａｎｄＩｎｓｕｌｉｎＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＦａｃｔｏｒｓｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）」という名称の２００８年７月８日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００８／０６９４１６号；公開番号第ＷＯ２００９／００９５２８号、２００９年１月１５日「糖尿病におけるモニタリング及びコントロールストラテジのテストのための方法、システム、及びコンピュータシミュレーション環境（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇｏｆＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｔｒａｔｅｇｉｅｓｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００９年１２月１４日出願の米国特許出願第１２／６６４，４４４号；公開番号第０１０／０１７９７６８号、２０１０年７月１５日；「糖尿病におけるモニタリング及びコントロールストラテジのテストのための方法、システム、及びコンピュータシミュレーション環境（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＴｅｓｔｉｎｇｏｆＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｔｒａｔｅｇｉｅｓｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００８年６月２０日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００８／０６７７２５号；公開番号第ＷＯ２００８／１５７７８１号、２００８年１２月２４日「心拍数の変化、代謝状態の急激な変化の評価、及び糖尿病における閉及び開制御ループの適用による身体活動の検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ, Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＰｈｙｓｉｃａｌＡｃｔｉｖｉｔｙｂｙＣｈａｎｇｅｓｉｎＨｅａｒｔＲａｔｅ，ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＦａｓｔＣｈａｎｇｉｎｇＭｅｔａｂｏｌｉｃＳｔａｔｅｓ，ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＣｌｏｓｅｄａｎｄＯｐｅｎＣｏｎｔｒｏｌＬｏｏｐｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００９年５月２２日出願の米国特許出願第１２／５１６，０４４号；２０１３年１１月１９日発行の米国特許第８，５８５，５９３号；「心拍数の変化、代謝状態の急激な変化の評価、及び糖尿病における閉及び開制御ループの適用による身体活動の検出のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ, Ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒｔｈｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＰｈｙｓｉｃａｌＡｃｔｉｖｉｔｙｂｙＣｈａｎｇｅｓｉｎＨｅａｒｔＲａｔｅ，ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＦａｓｔＣｈａｎｇｉｎｇＭｅｔａｂｏｌｉｃＳｔａｔｅｓ，ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＣｌｏｓｅｄａｎｄＯｐｅｎＣｏｎｔｒｏｌＬｏｏｐｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００７年１１月２７日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０８５５８８号；公開番号第ＷＯ２００８／０６７２８４号、２００８年６月５日「自己測定データからの糖尿病における血糖値変動の評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）」という名称の２００８年７月２日出願の米国特許出願第１２／１５９，８９１号；公開番号第２００９／０１７１５８９号、２００９年７月２日；「自己測定データからの糖尿病における血糖値変動の評価のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎＤｉａｂｅｔｅｓｆｒｏｍＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ）」という名称の２００７年１月５日出願の国際特許出願第PＣＴ／ＵＳ２００７／０００３７０号；公開番号第ＷＯ０７０８１８５３号、２００７年７月１９日「糖尿病における高血糖及び低血糖のパターン、グルコース変動の増加、非効率な自己測定の認識のためのシステム、方法、及びコンピュータプログラムコード（Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＣｏｄｅｓｆｏｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＰａｔｔｅｒｎｓｏｆＨｙｐｅｒｇｌｙｃｅｍｉａａｎｄＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａ，ＩｎｃｒｅａｓｅｄＧｌｕｃｏｓｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄＩｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎＤｉａｂｅｔｅｓ）」という名称の２００７年１１月２０日出願の米国特許出願第１１／９４３，２２６号；公開番号第２００８／０１５４５１３号、２００８年６月２６日「血糖値モニタリングセンサ／デバイスの精度を評価するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｅｎｓｏｒｓ／Ｄｅｖｉｃｅｓ）」という名称の２００６年１０月１８日出願の米国特許出願第１１／５７８，８３１号；２０１０年１０月１９日発行の米国特許第７，８１５，５６９号；「血糖値モニタリングセンサ／デバイスの精度を評価するための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，ＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｅｎｓｏｒｓ／Ｄｅｖｉｃｅｓ）」という名称の２００５年４月２１日出願の国際特許出願第ＵＳ２００５／０１３７９２号、；公開番号第ＷＯ０５１０６０１７号、２００５年１０月１０日「糖尿病の自己管理を強化するための自己測定血糖値（ＳＭＢＧ）データの処理のための方法、システム、及びコンピュータプログラム製品（Ｍｅｔｈｏｄ，Ｓｙｓｔｅｍ，ＡｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｇｒａｍＰｒｏｄｕｃｔＦｏｒＴｈｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＯｆＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅ（ＳＭＢＧ）ＤａｔａＴｏＥｎｈａｎｃｅＤｉａｂｅｔｉｃＳｅｌｆ−Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）」という名称の２００５年２月９日出願の米国特許出願第１０／５２４，０９４号；公開番号第２００５２１４８９２号、２００５年９月２９日；「自己測定血糖値の管理及び処理（ＭａｎａｇｉｎｇａｎｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｅｌｆ−ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＢｌｏｏｄＧｌｕｃｏｓｅ」という名称の２００３年８月８日出願の国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００３／０２５０５３号；公開番号第ＷＯ２００４／０１５５３９号、２００４年２月１９日「低血糖のリスクを予測するための方法及び装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅＲｉｓｋｏｆＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａ）」という名称の２００２年２月２２日出願の米国特許出願第１０／０６９，６７４号；２００５年８月２日発行の米国特許第６，９２３，７６３号；「低血糖のリスクを予測するための方法及び装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅＲｉｓｋｏｆＨｙｐｏｇｌｙｃｅｍｉａ）」という名称の２０００年８月２１日出願の国際特許出願第ＵＳ００／２２８８６号；公開番号第ＷＯ０１／１３７８６号、２００１年３月１日

基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するように構成されたインスリンデバイスが開示され、インスリンデバイスは、血糖値測定データを生成して血糖値測定データの経時変化を検出するように構成されたセンサと、血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信するように構成されたプロセッサ及び関連するコンピュータメモリデバイスと、を含み、基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、基礎レートプロファイルは、コンピュータメモリデバイス内に格納され、インスリンデバイスは更に、受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与するために、プロセッサによって制御されるインスリン分注バルブを含み、プロセッサは、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価と、インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンとの両方に基づいて、その期間にわたる基礎レートセットポイントを更新するように構成され、インスリン分注バルブは、更新された基礎レートセットポイントに従ってインスリンを投与するためにプロセッサによって制御される。

基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するためのコンピュータ実装方法が開示され、本方法は、血糖値測定データを生成する段階と、血糖値測定データの経時変化を検出する段階と、血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信する段階と、を含み、基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、基礎レートプロファイルは、コンピュータメモリデバイス内に格納され、本方法は更に、受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与する段階と、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価と、インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンとの両方に基づいて、その期間にわたる基礎レートセットポイントを更新する段階と、更新された基礎レートセットポイントに基づいて、インスリン投与を供給するようインスリン分注バルブを制御する段階と、を含む。

コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記録媒体が開示され、基礎レートプロファイルを適応させることによって、インスリンデバイスにインスリン投与量をコントロールさせるためのプログラム命令を含み、コンピュータプログラムは、インスリンデバイスに血糖値測定データを生成させ、血糖値測定データの経時変化を検出させ、血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信させ、基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、基礎レートプロファイルは、コンピュータメモリデバイス内に格納され、コンピュータプログラムは更に、受信した基礎レートプロファイルに従って、プロセッサによってインスリンを投与させ、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価と、インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンとの両方に基づいて、その期間にわたる基礎レートセットポイントを更新させ、更新された基礎レートセットポイントに基づいて、インスリン投与を供給するようインスリン分注バルブを制御させる。

当業者であれば、同様の参照数字が同様の要素を示すために使用された添付図面と併せて例示的な実施形態の以下の詳細な説明を読めば、本開示の他の目的及び利点が明らかになるであろう。

本開示の例示的な実施形態の又は本開示の例示的な実施形態の態様の上位レベルの機能ブロック図を示している。本開示の実施形態を実施可能なコンピューティングデバイスを示す図である。本開示の実施形態を実施可能なネットワークシステムを示す図である。実施形態を実施可能な、コンピュータシステム及び関連するインターネット接続を含むシステムを示すブロック図である。ネットワーク、或いはネットワークの一部分又はコンピュータを用いて本開示の１又はそれ以上の実施形態を実施可能なシステムを示す図である。本開示の実施形態の１又はそれ以上の態様を実施可能なマシンの例を示すブロック図である。

本開示は、基礎レートプロファイルの適応に基づいて、インスリン分注を制御するように構成された改善されたインスリンデバイス（方法、及びコンピュータ可読媒体）を提供することに向けられる。インスリンデバイスは、人工膵臓のために適応アルゴリズムを使用しており、ＣＧＭ読取値及びコントローラのインスリン注入データを用いて、複数日数の実行過程にわたって基礎プロファイルパラメータを調整する。アルゴリズムは、ヒューリスティックに設定されてアルゴリズム的に適応された基礎プロファイルの下で、食事量、回数、及びタイミングを変更して全部で４２日間にわたって、ゾーンモデル予測制御（ＺＭＰＣ）コントローラを実行するＵＶａ／Ｐａｄｏｖａ１型糖尿病シミュレータにおいて１００人の成人被験者を用いてコンピュータにより試験される。結果を比較する。

コンピュータにより被験者は、ベースライン・ヒューリスティック・プロファイルの±２０％から適応されたプロファイルに関して、他に統計上の何れの深刻な低下もなく、幾つかの可変の臨床メトリクス（平均ＢＧ、ＬＢＧＩ、ＨＢＧＩ、ＢＧ＞１８０ｍｇ／ｄｌの時間等）を示した。ベースラインの初期プロファイル１４０％では、低血糖リスクのための幾つかのメトリクスで性能が改善した（ＡＤＲＲ、ＬＢＧＩ、ＢＧ＜７０ｍｇ／ｄｌの時間）が、平均ＢＧ測定値は、対照と比較して上昇した。

ここで説明する基礎プロファイル適応アルゴリズムは、ＣＧＭ履歴データ及びコントローラの動作の両方を用いて、ＡＰコントローラの特定の機構に依存しない方法論によって基礎インスリンプロファイルへの調整を決定する。提案する基礎レートプロファイル適応アルゴリズムのコンピュータによる試験は、適応プロファイル対ベースライン・ヒューリスティック・プロファイルの２０％以内の初期プロファイルに関して、幾つかの異なるメトリクスで統計的に顕著な性能改善を示している。デバイスは、本明細書に開示する基礎プロファイル適応アルゴリズムを用いることによって、より効率的な方法で患者にインスリンを投与して、最適な時間に最適なインスリン量を供給することができる。

本明細書における焦点は、ＡＰシステムにおける毎日の「基礎インスリン送達速度」パラメータであり、出願人らの目的は、ＡＰシステムを用いる被験者のための「ランツーラン（ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎ）」スタイルフレームワークにおいてこのパラメータを繰り返し適応して、従って個別化するためのアルゴリズム的方法論を提示することである。一般に、糖尿病のための治療レジームは、食事と共に摂取される炭水化物に相当するか、又は急性高血糖偏位を補正するために用いられるボーラスインスリンと、１日を通して適正な血糖値を維持するために与えられる基礎インスリンとの両方から成る。現在のところ、糖尿病の臨床治療は、被験者又は彼らの介護者によって手動で与えられる遅効インスリン（ＭＤＩ）の毎日の頻回注射を用いて、或いはインスリン皮下注入（ＣＳＩＩ）又は「ポンプ」療法を介して基礎インスリンを送達する段階を含み、インスリンポンプは、疑連続的に（通常は５分間隔で）短時間作用型のインスリンを１日にわたって被験者の皮下組織内に送達して、被験者の基礎インスリンの必要性を考慮する。インスリン感受性、内部グルコース産生、又は血糖値の一因となる他の要因は、１日を通じて一定ではないことがあるので、ポンプベース療法は、基礎プロファイルによって決まる場合によっては時変の速度に従って基礎インスリンを送達する。患者間でインスリンの必要性が大きく変動する度合に起因して、この基礎プロファイルは、通常はヒューリスティック・プロファイルルール、及び直感的に決定されるエビデンスベースの調整を通じて患者及び患者の医師によって個別に設定されなければならない。その結果として生じる治療パラダイムは、事前設定されたプロファイルに従う基礎インスリンの継続的な送達を含み、ユーザは、食事関連の又は補正ボーラスインスリンを送達し、又は基礎レート自体を一時的に調整して血糖値を制御する。

ＡＰシステムの場合、短時間作用型インスリンが１日を通じて自動的に送達され、通常は、所与の時間に、基礎プロファイルパラメータによって与えられる固定基礎レートと同じ、それを下回る、又は上回る差分投与量が送達されるものとみなされる。この差分投与量は、センサデータ、システム状態の将来的な軌道の推定予測に基づくフィードバックルール、或いは「食事告知」のユーザ入力又は補正ボーラスを用いたフィードフォワードルールに従って、アルゴリズム的に決定することができる。このフレームワークでは、「基礎レート」が、ＡＰによって送達されるデフォルトのインスリン量を設定する定位パラメータとして機能し、どのくらいのインスリンを与えるかの実際の決定が、動作環境下では、ＡＰアルゴリズムによって決まることになり、必ずしも基礎レートプロファイル自体によって示される量とは限らない場合でも、基礎レートは、ＡＰが行うことを許された手順を制限して通知することができる。従って、ＡＰシステムがインスリンを「自動的に」送達するとしても、ＡＰシステムの下でより良好な治療転帰を促進するために基礎プロファイルを調整するための効果的なアルゴリズム的方法があるかどうかについては疑問が生じる。

「開ループ」ポンプ療法との関連で基礎プロファイルを調整するために「ランツーラン」方法を使用することは、以前から検討されており（文書［８］Ｐａｌｅｒｍ他、［９］Ｏｗｅｎｓ他、及び［１０］Ｃｏｂｅｌｌｉ他を参照）、ここでは、ＡＰシステム下で治療される患者に関して基礎プロファイルを調整するために「ランツーラン」による手法を適用する。この方法は、持続グルコース測定並びにＡＰコントローラによって送達されるインスリンの履歴の両方を用いて、基礎プロファイルへの調整を繰り返し決定する。この方法の考えられる利点は、アルゴリズムで調整された個別化プロファイルから生じる治療転帰の何れかの直接の利得以上に、基礎となるＡＰコントローラの機構のモジュール性及び基礎となるＡＰコントローラの機構に対する非依存性にある。すなわち、基礎インスリン送達速度を基礎的なパラメータとして使用するＭＰＣ、ＰＤ、ＰＩＤ等は、ＡＰの制御アルゴリズムの正確な動作に関わらず、ＡＰシステムと統合できるようになる。この「基礎適応」アルゴリズムのより詳細な説明を、以下のセクションで示す。

開ループ皮下インスリン注入ポンプ療法、すなわち、実際には現在広く使用されている、ここで提案する人工膵臓フレームワークに対して最も類似する療法では、基礎インスリンレートは、インスリン感受性における日変化、肝臓及び他の臓器内の内因性グリコーゲン合成、並びに基礎インスリンのニーズの日々の周期的変化の何れかの他の原因による、インスリンのニーズの差分に対応するために変化する。これらのレートは、通常、ヒューリスティック方法によって最初に設定されて、患者及び彼らの医師によってトライアルアンドエラー過程で調整される。インスリン送達を自動化するために閉ループシステムが実施されるので、この処理の自然な拡張では、基礎となるシステムパラメータ、すなわち、基礎プロファイル、炭水化物比率、又は補正係数の調整も同様に自動化することになる。基礎プロファイル内の調整の必要性は、特に、基礎レートが不適応な場合には、閉ループ制御下で振動する又は他の不安定な力学が発生する可能性を示すコンピュータによる探索から見出せる。これらの現象は、閉ループシステム内で不安定性を招き、低血糖症の発症並びに高血糖期間の延長を生じることがある。

ＡＰ開発の現在の性質を所与とすれば、ＡＰ制御方法論が標準化されない限り及び標準化されるまでは、システム設計へのモジュール方式の手法（文書「文書１１Ｃｏｂｅｌｌｉ他」を参照）が好まれ、従って、例えば、ＡＰの特定の制御方法論の具体的な知識を必要とすることなく動作可能なシステムパラメータを調整するためのアルゴリズム的な手順が好ましい。ここで我々は、プロファイルが調整可能なパラメータであり、特定の基礎的なコントローラ機構に依存しない閉ループＡＰシステムに関して基礎プロファイルを設定するための自動の反復アルゴリズム的プロセスを提案する。従って、このアルゴリズム（ＰＩＤ、ＰＤ、ＭＰＣ）の性質に関わらず、ＡＰコントローラの特定の動作又は場合によってはプロプライエタリコードの何れへのアクセスも必要としない、基礎プロファイル調整のための反復推奨を生成することができる。

本開示は、基礎プロファイル調整のためのアルゴリズムを使用することによって、基礎レートプロファイルを適応させることでインスリン投与量を制御するように構成された、改善されたインスリンデバイス、方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することに向けられている。アルゴリズムによれば、時変の基礎レートを機能表記Ｂ（ｔ）で示される。ほとんどの場合、Ｂ（ｔ）は、段階的な一定の周期関数である。インスリン送達処理の性質から、ｔは、毎日の周期的反復により、１日を通じて５分間隔に対応する離散値を取ると仮定することができる。従って、１日を２８８個の別々の期間に分割することができる。例えば、午前零時から午前６時までは１時間あたり０．５単位、午前６時から午後１２時までは１時間あたり０．９単位、午後１２時から翌日の午前零時までは１時間あたり０．８単位のインスリンを与えるように設定されたインスリン送達基礎レートを有するために、プロファイルは以下のように記述することができる：
Ｂ（ｔ＋２８８）＝Ｂ（ｔ）という定期的制限が、あらゆる時間量にわたってプロファイル関数を拡張する。患者の基礎プロファイルの調整のためのフレームワークは、バッチ処理工学からの「ランツーラン」方法論に基づいており、前週の治療からのデータを用いて、次週に実施するプロファイルの適正な調整を決定し、この処理は、以降の週に関して繰り返し継続される。この実行の長さは、一般に、通常の７日の週とみなすことができる。我々の調整手順における２つの推進因子は、リスク関数によって評価されるような高血糖又は低血糖リスクの時間、及び基礎レート以下又は以上で実行の過程で送達される非食事関連のインスリンの一致偏差である。

センサは、血糖値測定データを生成して、血糖値測定データの経時変化を検出するように構成される。実施形態において、グルコースモニタ１０１又はグルコースメータ（及び／又はインスリンポンプ）は、被験者（又は患者）によって自宅で局所的に又は他の所望の場所で実施することができる。しかしながら、代替的実施形態では、この機器は、臨床設定又は支援設定で実施することができる。例えば、図４を参照すると、臨床セットアップ１５８は、血糖に関連する疾患及び関連疾患及び病状を有する患者（例えば１５９）を医師（例えば１６４）又は臨床医／助手が診断するための場所を提供する。グルコースモニタリングデバイス１０は、患者の血糖値をモニタリングして及び／又は試験するためにスタンドアロンデバイスとして使用することができる。図にはグルコースモニタリングデバイス１０のみを示しているが、本開示のシステム及びこれの何れの構成要素も、図４によって示す方法で使用可能であることは理解されたい。システム又は構成要素は、患者に取り付けるか、或いは要望又は必要に応じて患者と通信することができる。例えば、グルコースモニタデバイス１０（又は他のコントローラ等の関連デバイス又はシステム、及び／又はインスリンポンプ、又は何れかの他の所望の又は必要なデバイス又は構成要素）を含む、システム又はシステムの構成要素の組合せは、テープ又はチューブ類（又は他の医療器具又は部品）を通じて患者に接触、連通、又は固定することができ、或いは有線又は無線接続を通じて通信することができる。このようなモニタ及び／又は試験は、短期（例えば、外来訪問）又は長期（例えば、入院又は家庭）とすることができる。グルコースモニタリングデバイスの出力は、医師（臨床医又は助手）によって、患者のためのインスリン注射又は食事の供給、又は他の適切な行為又はモデリング等の適切な行為のために使用することができる。代替的に、グルコースモニタリングデバイスの出力は、瞬時の又は今後の分析のためにコンピュータ端末１６８に配信することができる。配信は、ケーブル又は無線又は何れかの他の適切な媒体を通じて行うことができる。患者からのグルコースモニタリングデバイスの出力はまた、ＰＤＡ１６６等のポータブルデバイスにも配信することができる。精度が改善されたグルコースモニタリングデバイスの出力は、処理及び／又は分析のために、グルコースモニタリングセンター１７２に配信することができる。このような配信は、有線又は無線とすることができるネットワーク接続１７０等の多くの方法で実現することができる。

グルコースモニタリングデバイスの出力に加えて、エラー、精度改善のためのパラメータ、及び何れかの精度関連の情報を、例えば、エラー分析を実行するために、コンピュータ１６８及び／又はグルコースモニタリングセンター１７２に配信することができる。これは、グルコースセンサの重要性のために、集中的な精度モニタリング、モデリング、及び／又は精度強化をグルコースセンターにもたらすことができる。

本開示の実施例はまた、対象のグルコースモニタリングデバイスに関連するスタンドアロンコンピューティングデバイス内で実施することもできる。本開示の例を実施可能な例示的なコンピューティングデバイス（又はこれの一部分）を図２Ａに概略的に示す。

プロセッサ１０２及び関連するコンピュータメモリデバイスは、血糖値測定データ及び基礎プロファイルを受信するように構成され、基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、基礎レートプロファイルは、コンピュータメモリデバイス内に格納される。プロセッサ１０２は、人工膵臓から血糖値履歴データを受信するように構成される。プロセッサは、手動入力によって血糖値履歴データを受信するように構成される。基礎レートセットポイントとは、基礎レートが安定する傾向があるポイントである。公称血糖値とは、血中に通常存在するグルコース量である。図１に示すように、プロセッサ又はコントローラ１０２が、グルコースモニタ又はデバイス１０１と、任意でインスリンデバイス１００と通信する。グルコースモニタ又はデバイス１０１は、被験者１０３の血糖値をモニタリングするために被験者１０３と通信する。プロセッサ又はコントローラ１０２は、必要な計算を実行するように構成される。任意で、インスリンデバイス１００が、被験者１０３と通信を行って、インスリンを被験者１０３に送達する。プロセッサ又はコントローラ１０２は、必要な計算を実行するように構成される。グルコースモニタ１０１及びインスリンデバイス１００は、別々のデバイスとして又は１台のデバイスとして実施することができる。プロセッサ１０２は、グルコースモニタ１０１、インスリンデバイス１００、又はスタンドアロンデバイス内に（或いはグルコースモニタ、インスリンデバイス、又はスタンドアロンデバイスのうちの２又はそれ以上の何れかの組合せにおいて）局所的に実施することができる。プロセッサ１０２又はシステムの一部分は、デバイスが遠隔治療デバイスとして動作されるように、遠隔に位置することができる。

図２Ａを参照すると、例示的な構成において、コンピューティングデバイス１４４は通常、少なくとも１つの処理ユニット１５０及びメモリ１４６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１４６は、揮発性（ＲＡＭ等）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）、又はこの２つの何らかの組合せとすることができる。

付加的に、デバイス１４４はまた、他の特徴及び／又は機能性も有することができる。例えば、デバイスはまた、限定ではないが、磁気又は光学ディスク又はテープ、並びに書き込み可能電気ストレージ媒体を含む付加的な取り外し可能及び／又は取り外し不可のストレージも含むことができる。このような付加的なストレージは、取り外し可能ストレージ１５２及び取り外し不可ストレージ１４８による形態である。コンピュータストレージ媒体は、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、又は他のデータのような情報の格納のために、何れかの方法又は技術で実施された揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び取り外し不可の媒体を含む。メモリ、取り外し可能ストレージ及び取り外し不可ストレージの全ては、コンピュータストレージ媒体の実施例である。コンピュータストレージ媒体は、限定ではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術ＣＤＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、又は他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、又は所望の情報を格納するために使用することができ、デバイスによってアクセス可能な何れかの他の媒体を含む。何れかのこのようなコンピュータ媒体は、デバイスの一部分とすることができ、或いはデバイスと連動して使用することができる。

デバイスはまた、デバイスが他のデバイス（例えば、他のコンピューティングデバイス）と通信できるようにする１又はそれ以上の通信接続１５４も含むことができる。通信接続は、通信媒体で情報を搬送する。通信媒体は、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、又は他のデータを、搬送波又は他の伝送機構のような変調データ信号で具現化することができ、あらゆる情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という語は、信号内の情報を符号化、実行、又は処理するような方法で、特性の１又はそれ以上を設定又は変更させる信号を意味する。実施例として及び限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続のような有線媒体、無線、ＲＦ、赤外線、及び他の無線媒体のような無線媒体を含む。上述のように、本明細書で使用するようなコンピュータ可読媒体という語は、ストレージ媒体及び通信媒体の両方を含む。

例示的な実施形態において、インスリン投与量は、受信する基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与するために、プロセッサ１０２によって制御されるインスリン分注バルブを用いて投与することができる。例示的な実施形態において、インスリン分注バルブは、格納式針カニューレを有し、インスリンデバイスに取り付けることができる。

例示的な実施形態において、プロセッサ１０２は、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価と、インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンとの両方に基づいて、その期間にわたる基礎レートセットポイントを更新するように構成される。プロセッサは、本明細書に開示するアルゴリズムを用いて、基礎レートセットポイントを更新する。第１段階として、プロセッサ１０２は、パラメータを初期化する。これらのパラメータは、高血糖及び低血糖リスクの期間を我々のリスク関数によって評価するための閾値、ＢＧｈｉ及びＢＧｌｏとそれぞれ呼ばれる値、高血糖症又は低血糖症の何れかに関して対処可能な「リスクゾーン」（簡潔に定義予定）を構築することができる最小時間長、並びに総合的な「一括」調整とは逆に、基礎レート内の変化全体を上述の「リスクゾーン」にどの程度偏らせるべきかを決定する「ゾーン帰属ペリメータ（ＺＡＰ）」を含む。加えて、持続グルコースモニタ（ＣＧＭ）の記録（トレース）、及び適応以前の実行過程において送達された非食事関連のインスリンの記録（インスリン履歴−食事関連ボーラスを除く）の両方が収集されて、アルゴリズムによって使用するために準備される（必要に応じて、削除、フィルタリング、補間される等）。

ＣＧＭ血糖記録は、対処可能な高血糖及び低血糖リスクの期間を確定するために使用される。期間を分類するために用いられるリスク関数は、高血糖及び低血糖リスク閾値をそれぞれ示すパラメータＢＧｈｉ及びＢＧｌｏによって決まる。
所与の時間ｔにおいて、ＣＧＭ血糖読取値をＢＧ（ｔ）と仮定すれば、時間ｔにおけるリスクＢＧｒｉｓｋ（ｔ）は以下によって与えられる：

この関数の出力が高血糖又は低血糖リスクを識別するかどうかに応じて、出力は分割される。従って：

高血糖又は低血糖リスクを緩和するための機会を識別するために、プロセッサは、複数の第１期間中の高血糖リスク関数の第１移動平均を測定して、測定された第１移動平均の平均を計算することによって高血糖症のリスクを決定し、複数の第１期間中の低血糖リスク関数の第２移動平均を測定して、測定された第２移動平均の平均を計算することによって低血糖症のリスクを決定するように構成される。例えば、これらの高血糖及び低血糖リスク関数の２時間移動平均を、実行中に毎日取り出して、その後、この週にわたるこれらの値の平均を計算する。その結果生じる何れかの所与の日の時間ｔの関数は、低血糖及び高血糖リスクの緩和機会Ｌ_op（ｔ）及びＨ_op（ｔ）をそれぞれ示すとみなされる。従って、所与の時間に対する総リスクは、関数Ｔ_op＝Ｌ_op＋Ｈ_opである。

慢性の高血糖及び低血糖リスクの大きさは、関数によって事前に示される基礎プロファイルの変更によって潜在的に対処可能とみなすことができる（ここではＡｄｄで「対処可能な」リスクを示す）：

プロセッサは、同じ期間中に、高血糖のリスク及び低血糖のリスクを決定して、基礎レートセットポイントを更新することによって、決定された高血糖のリスク及び低血糖のリスクを平衡させるように構成される。例えば、被験者は、実行過程にわたって１日の同じ時刻に高血糖及び低血糖の両方を経験する（例えば、火曜日の１０：００に高血糖のリスク、金曜日の１０：００に低血糖のリスク）ことが可能なので、一貫性さえある低血糖又は高血糖発症に対処することは、同じ期間中に平衡するリスクが存在するときには基礎レートを調整することによって回避することができる。従って、この「対処不能なリスク」を示す関数が設けられる。対処不能なリスクは、以下のような関数形式で与えられる：

この対処不能なリスクが、時間ｔにおいて、選択された閾値を上回る場合は、Ａｄｄ＊_Hypo（ｔ）及びＡｄｄ＊_Hyper（ｔ）を事前設定された閾値以下に制限して、リスクゾーンの通知をトリガして、対処可能なリスク関数を修正する。以下のシミュレーションの検討のために用いられるアルゴリズムの例においては、この閾値制限が１に設定される。この設定により、結果として生じるＡｄｄ＊_Hypo（ｔ）及びＡｄｄ＊_Hyper（ｔ）関数形式は以下の通り：
及び

実行過程にわたる閉ループ制御中に、基礎レートを下回って及び上回って送達されたインスリンの総偏差を計算する。この処理を示すために、時間ｔにおいて制御アルゴリズムによって送達される非平均インスリンをＩ（ｔ）とする。次に、Ｉ_%（ｔ）で、実行過程において時間ｔに送達されたインスリンのパーセンタイルを示す。閾値百分率値Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ_low及びＰｅｒｃｅｎｔｉｌｅ_hiは、基礎プロファイルからの長期の偏差のために選択される：

基礎レートを上回って送達される総インスリンは、単純に実行過程にわたる（例えば、時間ｔ_startから時間ｔ_endまでの）Ｄｅｌｉｖｅｒｅｄ_above（ｔ）関数の積分である。すなわち、
同様に、実行中に基礎レートを下回って送達される総インスリンは、以下によって与えられる：

対処可能な高血糖及び低血糖リスクゾーンの全てＺｏｎｅ_HypoRisk及びＺｏｎｅ_HyperRiskが見出される。これらのゾーンは、対処可能な高血糖及び低血糖リスク関数、並びに対処可能なリスクＴ_riskの閾値、及び高血糖リスクゾーン及び低血糖リスクゾーンＲ_hypo及びＲ_hyperの最小許容サイズを示す事前設定パラメータによって定義される。この表記を使用すれば、高血糖及び低血糖リスクゾーン内に収まる間隔Ｔ^*は、以下のように定義される：

アルゴリズムは、高血糖リスクよりも低血糖リスクを緩和するほうに偏ることがある。例えば、プロセッサは、高血糖及び低血糖の両方のリスクが決定されるときに、基礎レートセットポイントを更新することによって低血糖のリスクを緩和するように構成される。付加的に、プロセッサは、低血糖のリスクが緩和された後、基礎レートセットポイントを更新することによって高血糖のリスクを緩和するように構成される。

従って、ＧＳＭ(登録商標)記録に対する第１スキャンは、Ｚｏｎｅ_HypoRisk＝φかどうかを見出すことになっている。Ｚｏｎｅ_HypoRiskが非空でＴｏｔａｌ_below>Ｔｏｔａｌ_aboveの場合（すなわち、制御アルゴリズムが、基礎レートに厳密に従う場合に送達されるであろうインスリンを下回るインスリン投与を常に送達している）、基礎レートの潜在的な低下が正当化されるかどうかのチェックを実行することができる。

Ｚｏｎｅ_HypoRisk内に、送達されるインスリンの上限パーセンタイルが現在の基礎レートを下回るＩ_{Percentilehi(t)}＜Ｂ(t)時間がある場合、基礎レートの低下が正当化されると決定される。このような対処可能なゾーンを、Ｚｏｎｅ*_HypoRisk.と示す。総低下量αは、基礎を下回る総偏差から基礎を上回る総偏差を引いてＴｏｔａｌ_below−Ｔｏｔａｌ_above、これを、基礎プロファイルに厳密に従っていた場合に対処可能なＺｏｎｅ^* _HypoRisks内に含まれるであろう基礎インスリンの合計によって除算する。つまり：
「未処理の（ｒａｗ）」新規基礎プロファイルの推奨が、以下によって与えられる：
この場合は
「ＺＡＰ」とは、選択されたゾーン帰属パラメータ（ｚｏｎｅａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒ）である。このパラメータは、プロファイル内のシフト全体とは対照的に、特定のリスクゾーンに、基礎レート内の変化をどの程度集中させるべきかを示す。低下がトリガされる場合、アルゴリズムは、プロファイル全体をまとめてシフトさせる傾向にあるが、基礎レートを下回るアルゴリズムによる一般的な偏差は、基礎レートプロファイル自体の設定が高すぎることを示す（同様に、上回る一般偏差は、基礎レートプロファイルが概ね低すぎることを示す）と解釈されるので、このゾーン帰属パラメータを使用することによって、特定のリスクゾーンにより多くの重みを置きながら、一方で所与の実行に関して特定のリスクに過剰適合する可能性を相殺する。例示的なシミュレーション実施では、例示的な設定は、ＺＡＰ＝０．７５である。

基礎プロファイル内の大幅な及び／又は急激な変更は、臨床的に（文書［１２］Ｌａｉｍｅｒ他を参照）且つ人的要因の点からの両方で、問題を提示し、被験者は、大幅な変化を不快に感じる場合があり、この未処理の（ｒａｗ）新規基礎プロファイルは、プロファイル内の大幅な上昇及び過剰な変動が緩和されるように「レベリング」されるべきである。このレベリングの機構では、新規の基礎プロファイルの１日にわたる大きさの過剰な上昇及び急激な変化に対してペナルティを、並びに基礎プロファイルの過去の反復から許容される逸脱に制限を含めるべきである。未処理の（ｒａｗ）Ｂ^* _newプロファイルにレベリング技術を適用後、低血糖リスクに関して調整された実施可能な基礎プロファイルＢ_newが取得される。

低血糖リスクのゾーンバンドが存在しないが、高血糖リスクの対処可能なゾーンが存在する場合は、次に、これを考慮するためのプロファイルを調整するために上記のアルゴリズムの鏡像を適用することができる。基本的に：
及び
従って、

ここでも、レベリング手順を適用して、基礎プロファイルの実施可能な適応Ｂ_new（ｔ）を取得する。
例示的な実施形態において、インスリン投与量は、更新された基礎レートセットポイントに従ってインスリンを投与するために、プロセッサ１０２によって制御されるインスリン分注バルブを用いて投与することができる。例示的な実施形態において、インスリン分注バルブは、格納式針カニューレを有し、インスリンデバイスに取り付けることができる。プロセッサ１０２は、最適なインスリン量を提供するために、インスリン分注バルブによって送達されるインスリンを制御することができる。

提案する基礎適応アルゴリズムを実証するために、文書［１３］Ｄａｌｌａに記載されるような、ＦＤＡ承認されたＵＶＡ／Ｐａｄｏｖａ１型糖尿病シミュレータで１００人の成人被験者を用いて、コンピュータによる試験を行った。被験者は、文書［１４］Ｇｏｎｄｈａｌｅｋａｒに記載されるハーバードゾーンモデル予測コントローラ（ＺＭＰＣ）を用いた閉ループ制御下でシミュレートされた３週間の検査を受けた。実験プロトコルは、その週にわたってタイミング、回数、及び炭水化物組成が変化する１日２−３回の毎日の食事から構成された。基礎適応ルーチンが「ランツーラン」フレームワークで適用されて、各週の実行の最後にプロファイルの反復適応を行う。次に、この処理から生じた最終プロファイルと元のヒューリスティック・プロファイルを比較した。実験の設計及び対応する結果の詳細について、本セクションで示す。

ＵＶＡ／Ｐａｄｏｖａ１型糖尿病シミュレータにおいて１００人の成人被験者の各々を、［１４］Ｇｏｎｄｈａｌｅｋａｒ他に記載されるゾーンモデル予測制御（ＺＭＰＣ）を用いる人工膵臓下で動作する閉ループ制御で３週間にわたって２回調べた。まず、被験者は、標準臨床ヒューリスティックの一定の基礎プロファイルから導出された未適応プロファイルを用いる制御を受けたが、これは、必要な総インスリンがおよそ０．６・ＢＷであり、この場合のＢＷは、被験者のキログラム単位の体重であること、及び送達される総インスリンの半分を基礎プロファイル内で考慮すべきであることを前提とする。従って、Ｂ（ｔ）＝０．３（・ＢＷ）／２８８が、ベースライン基礎プロファイルレートであった。このベースラインプロファイルの係数０．８、１．２、及び１．４による倍数、並びにプロファイル自体をテストして、考えられる可変の初期基礎レートの下でアルゴリズムがいかに機能したかを確認した。

被験者は、異なるサイズの純粋な炭水化物食品を１日あたり２−３回消費した。朝食は、正規確率変数に従って与えられ、毎日、送達される平均時刻±標準偏差、すなわち７：１５±０１：００に関して記述され、送達される場合は、０．７５±０．０５・ＢＷ（ｋｇ単位）グラムの炭水化物（ここでも平均±標準偏差として記述される正常値）から成る。同様に、昼食が行われた場合は、１２：３０±０１：００で現れて、０．９±０．０５・ＢＷ（ｋｇ単位）グラムの炭水化物から成り、夕食が１９：００±０１：００に行われて、１．０±０．２・ＢＷ（ｋｇ単位）グラムの炭水化物から成る。被験者の食事行動の更なる潜在的な変動を考慮するために、各日において、５回に１回、食事が飛ばされる可能性があり、これが生じた場合は、残り２回の食事のうちの１回で、炭水化物容量を２５％増加させた。４２日間の食事行動が、このようにして生成されて、我々の試験的シナリオの基礎を形成した。被験者のデータは、最初の３週間は未適応の一定の基礎プロファイルの下で収集された。次に、この最初の３週間を、適応手順を実施することで再現して、毎週、基礎ファイルへの更新を行った。次に、この処理の（３週間後の）最終プロファイルを、閉ループ制御の残りの３週間で使用して、これを最初の３週間からの未更新の結果と比較した。

（［１５］Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ他）で計算されるような平均血糖値、血糖読取値の標準偏差、低血糖リスク指標（ＬＢＧＩ）、高血糖リスク指標（ＨＧＲＩ）、合成血糖リスク指標（ＢＧＲＩ）、及び平均日常リスク範囲（［１５］Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ他に記載されるような）ＡＤＲＲであり、これは自然な拡張でＣＧＭデータに適用されるが）、並びに低血糖（血糖値＜７０ｍｇ／ｄｌ）、高血糖（血糖値＞１８０ｍｇ／ｄｌ）、及び「厳格に」適切に制御された範囲（９０−１４０ｍｇ／ｄｌ）内の血糖値の経過時間の全てを、対応のあるｔ検定によってコントロール及び適応治療実行の両方で評価して、統計上、平均において顕著な変化が存在するかどうかを検出する。単純平均（ＲａｗＭｅａｎｓ）並びにｔ統計量及び対応するｐ値を表１に示して、以下のセクションで議論する。

試験の結果は、初期プロファイルがベースライン・ヒューリスティックの一定プロファイルの８０％、１００％、又は１２０％に設定されるときに、適応されたプロファイル下では、初期プロファイルに対して、被験者の結果が明らかにより良好であったことを示している。結果はまた、１２０％プロファイルから開始することによって、適応されたプロファイルは、アルゴリズムが１００％のベースライン自体に適用されるときよりも明らかに良好なＡＤＲＲ、ＢＧＲＩ、平均血糖値、高血糖（ＢＧ＞１８０ｍｇ／ｄｌ）を経験する時間、「厳格な」（９０ｍｇ／ｄｌ＜ＢＧ＜１８０ｍｇ／ｄｌ）値の時間をもたらしたという点で示唆的でもある。これは、アルゴリズム自体が低血糖の緩和に偏るので、従って、標準の初期プロファイルよりも僅かに高いプロファイルから開始することで、多くのメトリクス（平均ＢＧ、ＨＢＧＩ、ＢＧＲＩ、＞１８０ｍｇ／ｄｌの時間、９０−１４０ｍｇ／ｄｌの時間）で閉ループ制御をもたらし、統計上は、残りのメトリクスで悪くない結果となる。ベースライン・ヒューリスティックの８０％及び１００％でプロファイルを開始すると、生成された明白な利得は少なかった：１００％ベースラインのＬＢＧＩは、ｐ＝０．０５閾値で統計的に顕著な改善を示したのに対し、８０％初期ヒューリスティック・プロファイルは、高血糖の時間（ＢＧ＞１８０ｍｇ／ｄｌ）で顕著な減少を統計的に示し、ＨＢＧＩ及びＢＧＲＩの低下でｐ＝０．０５のカットオフを僅かに外れた。１４０％初期ベースライン・ヒューリスティック・プロファイルは、統計的に顕著なトレードオフを示して、低血糖範囲、ＬＢＧＩ、及びＡＤＲＲの時間では短縮を示したが、平均血糖値の増加、並びに統計的有意性に近いＨＢＧＩの増加を示した唯一のグループだった。

ここで提案するアルゴリズムは、基礎となるＡＰコントローラの動作及びＣＧＭデータの両方を使用して、基礎インスリン送達速度プロファイルのヒューリスティック調整を提供する。ルーチンは、基礎となるＡＰコントローラ自体の機構に依存せず、ただし、これは、基礎プロファイルパラメータに対して相対的に決定された速度でインスリンが送達されると仮定される限りにおいてである。Ｈａｒｖａｒｄ設計のゾーンモデル予測（ＺＭＰＣ）ＡＰコントローラを用いて、ＵＶａ／Ｐａｄｏｖａ１型糖尿病シミュレータにおいて１００人の成人被験者に対して実施されたアルゴリズムのコンピュータによる研究は、ベースライン・ヒューリスティック・プロファイルの２０％以内のベースライン・ヒューリスティック・プロファイル又は摂動が使用されるときに、提案するヒューリスティック手順に従う基礎プロファイルの適応が、幾つかのメトリクスにおいてより良好な血糖転帰をもたらし、他のメトリクスにおける性能不足の点で何れのトレードオフも含まないことを示している。

更なる他の実施形態は、特定の例示的な実施形態の上述の詳細説明及び図面を読み取ることから、当業者には容易に明らかになるであろう。多くの変形、修正及び追加の実施形態が可能であると理解されるべきであり、従って、これらすべての変形、修正及び実施形態は本出願の精神及び範囲内に含まれるとみなすべきである。例えば、本出願の何れかの部分（例えば、発明の名称、技術分野、背景技術、要約、発明の概要、図面等）の内容に関わらず、別段の特定がない限り、本明細書に記載し又は図に示した特定の動作又は要素、このような動作の何れかの特定の順序、又はこのような要素の何れかの特定の相互関係を、本明細書又はこれへの優先権を主張する何れかの出願の何れかの請求項内に含めることに対して必要条件はない。また、何れかの動作を繰り返すことができ、何れかの動作を複数のエンティティによって行うことができ、及び／又は何れかの要素を重複することができる。更に、何れかの動作又は要素を排除することができ、動作の順序を変更することができ、及び／又は要素の相互関係を変更することができる。別段の特定がない限り、特に記載又は図に示される何れかの特定の動作又は要素、何れかの特定の順序又はそのような動作、何れかの特定のサイズ、速度、材料、寸法もしくは頻度、又はこれら要素の特定の相互関係に対して必要条件はない。従って、説明及び図面は、本質的に例示であり、限定ではないとみなされるべきである。更に、別段の特定がない限り、本明細書に何れかの数値又は範囲が記載されている場合、その数値又は範囲はおおよそのものである。本明細書に何れかの範囲が記載されている場合、別段の特定がない限り、その範囲は、その中のあらゆる値及びあらゆるサブ範囲を含む。引用により本明細書に組み込まれている何れの文献内の何れの情報（例えば米国／外国特許、米国／外国特許出願、書籍、論文等）も、このような情報と本明細書に記載の他の記述及び図面との間に矛盾が存在しない範囲でのみ引用により組み込まれる。本明細書に記載する又は本明細書への優先権を主張する何れかの請求項を無効にするであろう矛盾を含む、このような矛盾が生じた場合には、引用により組み込まれたこのような参照文献内の何れかのこのような矛盾する情報は、本明細書には引用により特に組み込まれない。

本明細書に記載したスタンドアロンのコンピューティングマシンに加えて、本開示の実施形態はまた、インフラストラクチャを有するネットワーク又はアドホックネットワークのようなネットワーク手段で通信している複数のコンピューティングデバイスを含むネットワークシステム上でも実施可能である。ネットワーク接続は、有線接続又は無線接続とすることができる。実施例として、図２Ｂは、本開示の実施形態を実施可能なネットワークシステムを示している。この実施例では、ネットワークシステムは、コンピュータ１５６（例えば、ネットワークサーバ）と、ネットワーク接続手段１５８（例えば、有線及び／又は無線接続）と、コンピュータ端末１６０と、ＰＤＡ（例えば、スマートフォン）１６２（又は携帯電話、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ＧＰＳ受信機、ｍｐ３プレーヤ、ハンドヘルドビデオプレーヤ、ポケットプロジェクタ等の他のハンドヘルド又はポータブルデバイス、又はこのような機能の組合せを有するハンドヘルドデバイス（又は非ポータブルデバイス）と、を備える。１つの実施形態において、１５６としてリストされたモジュールは、グルコースモニタデバイスとすることができることは理解されたい。１つの実施形態において、１５６としてリストされたモジュールは、グルコースモニタデバイス（又はグルコースメータ）及び／又はインスリンデバイスとすることができることは理解されたい。図２Ｂで示した又は議論した構成要素の何れも、数は複数とすることができる。本開示の実施形態は、システムのデバイスの何れでも実施可能である。例えば、命令又は他の所望の処理の実行は、１５６、１６０、及び１６２のうちの何れかである同じコンピューティングデバイス上で実行することができる。代替的に、本開示の実施形態は、ネットワークシステムの様々なコンピューティングデバイス上で実行することができる。例えば、特定の所望の又は必要な処理又は実行は、ネットワークのコンピューティングデバイスのうちの１つ（例えば、サーバ１５６及び／又はグルコースモニタデバイス）上で実行することができるが、他の処理及び命令の実行は、ネットワークシステムの他のコンピューティングデバイス（例えば、端末１６０）で実行することができ、その逆も可能である。実際のところ、特定の処理又は実行を１つのコンピューティングデバイス（例えば、サーバ１５６及び／又はグルコースモニタデバイス）で実行することができ、他の処理又は命令の実行は、ネットワーク接続されることも又はされないこともある異なるコンピューティングデバイスで実行することができる。例えば、特定の処理を端末１６０で実行することができるのに対し、他の処理又は命令は、デバイス１６２に転送されて、そこで命令が実行される。このシナリオは、特に、ＰＤＡ１６２デバイスが、例えば、コンピュータ端末１６０（又はアドホックネットワーク内のアクセスポイント）を介してネットワークにアクセスするときに、特に価値があることがある。別の実施例として、保護すべきソフトウェアは、本開示の１又はそれ以上の実施形態で実行、符号化、又は処理することができる。処理され、符号化され、又は実行されたソフトウェアが次に、顧客に配布される。配布は、ストレージ媒体（例えば、ディスク）又は電子コピーの形態とすることができる。

図３は、実施形態を実施可能な、コンピュータシステム１４０及び関連するインターネット１１接続を含むシステム１３０を示すブロック図である。このような構成は、インターネット１１に接続され、サーバ又はクライアント（又は組合せ）ソフトウェアを実行するコンピュータ（ホスト）に関して使用することができる、ラップトップ等のソースコンピュータ、最終宛先のコンピュータ、及びリレーサーバ、並びに本明細書に記載するあらゆるコンピュータ又はプロセッサは、図３に示したコンピュータシステム構成及びインターネット接続を使用することができる。システム１４０は、ノートブック／ラップトップコンピュータ、メディアプレーヤ（例えば、ＭＰ３ベースの又はビデオプレーヤ）、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、グルコースモニタデバイス、インスリン送達デバイス、画像処理デバイス（例えば、デジタルカメラ又はビデオレコーダ）のようなポータブル電子デバイス、及び／又は何れかの他のハンドヘルドコンピューティングデバイス、又はこれらのデバイスの何れかの組合せとして使用することができる。図３は、コンピュータシステムの様々な構成要素を示しているが、このような詳細は本開示に関連がないので、何れかの特定のアーキテクチャ又は構成要素を相互接続する方法を表すものではない。ネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、及びより少ない構成要素又は場合によってはもっと多くの構成要素を有する他のデータ処理システムを使用することもできる点も理解されたい。図３のコンピュータシステムは、例えば、ＡｐｐｌｅＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータ又はＰｏｗｅｒＢｏｏｋ、又はＩＢＭ互換ＰＣとすることができる。コンピュータシステム１４０は、バス１３７、相互接続、又は情報を伝達するための他の通信機構、及び一般的に集積回路の形態であり、情報を処理するため及びコンピュータ実行可能命令を実行するためにバス１３７と結合されたプロセッサ１３８を含む。コンピュータシステム１４０はまた、プロセッサ１３８によって実行するための情報及び命令を格納するためにバス１３７と結合された、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は他のダイナミックストレージデバイスのようなメインメモリ１３４も含む。

メインメモリ１３４はまた、プロセッサ１３８によって行われる命令の実行中に、一時変数又は他の中間情報を格納するために使用することもできる。コンピュータシステム１４０は、プロセッサ１３８のためのスタティックな情報及び命令を格納するためにバス１３７に結合された、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１３６（又は他の不揮発性メモリ）又は他のスタティックストレージデバイスを更に含む。磁気ディスク又は光学ディスク、ハードディスクへの読み書きを行うためのハードディスクドライブ、磁気ディスクへの読み書きを行うための磁気ディスクドライブ、及び／又はリムーバブル光学ディスクへの読み書きを行うための光学ディスクドライブ（ＤＶＤなど）のようなストレージデバイス１３５は、情報及び命令を格納するためにバス１３７に結合される。ハードディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、及び光学ディスクドライブは、ハードディスクドライブインタフェース、磁気ディスクドライブインタフェース、及び光学ディスクドライブインタフェースによってそれぞれ、システムバスに結合される。ドライブ及びこれらの関連するコンピュータ可読媒体は、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、及び汎用コンピューティングデバイスのための他のデータの不揮発性ストレージを提供する。コンピュータシステム１４０は、コンピュータリソースを管理するために、不揮発性ストレージ内に格納されたオペレーティングシステム（ＯＳ）を含むことができ、アプリケーション及びプログラムにコンピュータリソース及びインタフェースへのアクセスを提供する。オペレーティングシステムは、一般に、システムデータ及びユーザ入力を処理して、メモリの制御及び割り当て、システム要求への優先順位設定、入出力デバイスの制御、ネットワーキングの円滑化、及びファイルの管理など、タスク及び内部システムリソースを割り当てて管理することによって応答する。オペレーティングシステムの非限定的な実施例は、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎｄｏｗｓ、ＭａｃＯＳＸ、及びＬｉｎｕｘ(登録商標)である。

「プロセッサ」という語は、少なくとも１つの命令に対して動作を実行する能力がある何れかの集積回路又は他の電子デバイス（又はデバイスの集合）を含むよう意図され、限定ではないが、縮小命令セットコア（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ＣＩＳＣマイクロプロセッサ、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、ＣＩＳＣベースの中央処理ユニット（ＣＰＵ）、及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）を含む。このようなデバイスのハードウェアは、１個の基板（例えば、シリコン「ダイ」）上に統合することも、又は２又はそれ以上の基板間に分散させることもできる。更に、プロセッサの様々な機能上の態様は、プロセッサに関連するソフトウェア又はファームウェアとして単独で実施することができる。

コンピュータシステム１４０は、ブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、フラットスクリーンモニタ、タッチスクリーンモニタ、又はテキスト及びグラフィカルデータをユーザに対して表示するための同様の手段のような、ディスプレイ１３１にバス１３７を介して結合することができる。ディスプレイは、ディスプレイをサポートするためのビデオアダプタを介して接続することができる。ディスプレイにより、ユーザは、システムの動作に関連する情報を表示、入力、及び／又は編集できるようになる。英数字及び他のキーを含む入力デバイス１３２は、プロセッサ１３８に情報及びコマンド選択を伝達するためにバス１３７に結合される。他のタイプのユーザ入力デバイスは、マウス、トラックボール、又は方向情報及びコマンド選択をプロセッサ１３８に伝達するため及びディスプレイ１３１上のカーソルの動きを制御するためのカーソル方向キーのような、カーソル制御１３３である。この入力デバイスは、２つの軸、すなわち、第１軸（例えばｘ）及び第２軸（例えばｙ）で、デバイスが平面において位置を指定できるようにする２つの自由度を有することができる。

コンピュータシステム１４０は、本明細書で説明する方法及び技術を実施するために使用することができる。１つの実施形態によれば、これらの方法及び技術は、プロセッサ１３８が、メインメモリ１３４内に含まれた１又はそれ以上の命令の１又はそれ以上のシーケンスを実行するのに応答して、コンピュータシステム１４０によって実行される。このような命令は、ストレージデバイス１３５のような他のコンピュータ可読媒体からメインメモリ１３４内に読み込むことができる。メインメモリ１３４内に含まれた命令シーケンスの実行は、プロセッサ１３８に、本明細書で説明する処理段階を実行させる。代替的実施形態では、配列を実施するためにソフトウェア命令の代わりに又はこれと組み合わせてハードワイヤード回路を使用することができる。従って、本開示の実施形態は、ハードウェア回路及びソフトウェアの何れの特定の組合せにも限定されない。

本明細書で使用するような「コンピュータ可読媒体」（又は「機械可読媒体」）という語は、実行のためにプロセッサ（プロセッサ１３８等）に命令を提供することに関与するあらゆる媒体又はあらゆるメモリ、或いはマシン（例えば、コンピュータ）によって読出し可能な形態で情報を格納又は送信するためのあらゆる機構を指す拡張可能な語である。このような媒体は、処理要素及び／又は制御ロジックによって実行されるコンピュータ実行可能命令、及び処理要素及び／又は制御ロジックによって操作されるデータを格納することができ、限定ではないが、不揮発性媒体、揮発性媒体、及び伝送媒体を含む多くの形態を取ることができる。伝送媒体は、バス１３７を備えた配線を含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバーを含む。伝送媒体はまた、例えば電波及び赤外線データ通信中に生成されるような音波又は光波の形態、又は他の伝搬信号（例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）の形態を取ることもできる。コンピュータ可読媒体の共通形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、又は何れかの他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、何れかの他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する何れかの他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、及びＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、何れかの他のメモリチップ又はカートリッジ、以下で説明するような搬送波、又はコンピュータが読出し可能な何れかの他の媒体を含む。

種々の形態のコンピュータ可読媒体は、１又はそれ以上の命令の１又はそれ以上のシーケンスを実行のためにプロセッサ１３８に伝送することに関わることができる。例えば、命令は、リモートコンピュータの磁気ディスク上で最初に搬送することができる。リモートコンピュータは、命令を自己のダイナミックメモリ内にロードして、モデムを用いて電話回線上で命令を送信することができる。コンピュータシステム１４０にとってローカルのモデムが、電話回線上でデータを受信して、赤外線送信機を用いて、データを赤外線信号に変換することができる。赤外線探知器が、赤外線信号で搬送されてきたデータを受信して、適切な回路が、データをバス１３７上に配置することができる。バス１３７がデータをメインメモリ１３４に搬送して、そこから、プロセッサ１３８が命令を取り出して実行する。メインメモリ１３４によって受信された命令は、任意で、プロセッサ１３８による実行の前又は後の何れかに、ストレージデバイス１３５上に格納することができる。

コンピュータシステム１４０はまた、バス１３７に結合された通信インタフェース１４１も含む。通信インタフェース１４１は、ローカルネットワーク１１１に接続されたネットワークリンク１３９に連結する双方向データ通信を提供する。例えば、通信インタフェース１４１は、サービス総合デジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）カード、又は対応する電話回線タイプにデータ通信接続を提供するためのモデムとすることができる。別の非限定的な実施例として、通信インタフェース１４１は、データ通信接続を互換性のあるＬＡＮに提供するためのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードとすることができる。例えば、１０／１００ＢａｓｅＴ、１０００ＢａｓｅＴ（ギガビットＥｔｈｅｒｎｅｔ）、１０ギガビットＥｔｈｅｒｎｅｔ（標準規格としてＩＥＥＥ８０２．３ａｅ−２００２による１０ＧＥ又は１０ＧｂＥ又は１０ＧｉｇＥ）、４０ギガビットＥｔｈｅｒｎｅｔ（４０ＧｂＥ）、又は１００ギガビットＥｔｈｅｒｎｅｔ（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ標準規格のＩＥＥＥＰ８０２．３ｂａによる１００ＧｂＥ）のようなＩＥＥＥＳｔｄ８０２．３標準規格に基づくＥｔｈｅｒｎｅｔベースの接続を使用することができ、これについては、Ｃｉｃｓｏシステム合同会社の公開番号第１−５８７００５−００１−３（６／９９）、「インターワーキング技術ハンドブック（ＩｎｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓＨａｎｄｂｏｏｋ）」の第７章「Ｅｔｈｅｒｎｅｔ技術（ＥｔｈｅｒｎｅｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）」のページ７−１からページ７−３８までに記載されており、これは本明細書に完全に示すように全ての目的において全体が本明細書に組み込まれている。このような場合、通信インタフェース１４１は、通常、ＳｔａｎｄａｒｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＳＭＳＣ）のデータシートである「ＬＡＮ９１Ｃ１１１１０／１００Ｎｏｎ−ＰＣＩＥｔｈｅｒｎｅｔＳｉｎｇｌｅＣｈｉｐＭＡＣ＋ＰＨＹ」データシート第１５版（０２−２０−０４）に記載されたＳｔａｎｄａｒｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＳＭＳＣ）のＬＡＮ９１Ｃ１１１１０／１００ＥｔｈｅｒｎｅｔトランシーバのようなＬＡＮトランシーバ又はモデムを含み、このデータシートは、本明細書に完全に記載されているかのように全ての目的において全体が本明細書に組み込まれる。

無線リンクも実施することができる。何れかのこのような実施において、通信インタフェース１４１は、様々なタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号、又は光信号を送受信する。

ネットワークリンク１３９は、１又はそれ以上のネットワークを通じて他のデータデバイスへのデータ通信を提供する。例えば、ネットワークリンク１３９は、ローカルネットワーク１１１を通じて、ホストコンピュータへの、又はインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）１４２によって運用されるデータ装置への接続を提供することができる。ＩＳＰ１４２は、次に、ワールドワイドのパケットデータ通信ネットワークであるインターネット１１を通じてデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク１１１及びインターネット１１のどちらも、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号、又は光信号を使用する。種々のネットワークを通過する信号及びネットワークリンク１３９上を通って通信インタフェース１４１を通過する信号は、コンピュータシステム１４０との間でデジタルデータを搬送するが、これは、情報を搬送する伝送媒体の例示的な形態である。

受信したコードは、受信されると、プロセッサ１３８によって実行することができ、及び／又は後で実行するためにストレージデバイス１３５内又は他の不揮発性ストレージ内に格納することができる。このようにして、コンピュータシステム１４０は、搬送波の形態でアプリケーションコードを取得することができる。

予定されたインスリン送達又はインスリン送達履歴からの仮想基礎レートの仮想化のための方法及びシステムのコンセプトを開発し、本明細書で開示してきたが、これは、本明細書に開示するスキームに従って、関連するプロセッサ、ネットワーク、コンピュータシステム、インターネット、並びに構成要素及び機能と共に実施して利用することができる。

マシン４００の実施例は、ロジック、１又はそれ以上の構成要素、回路（例えば、モジュール）、又は機構を含むことができる。回路は、一定の動作を実行するように構成された有形のエンティティである。実施例において、回路は、特定の方法で配置する（例えば、内部的に又は他の回路のような外部エンティティに対して）ことができる。実施例において、１又はそれ以上のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロン、クライアント、又はサーバコンピュータシステム）、或いは１又はそれ以上のハードウェアプロセッサ（プロセッサ）は、本明細書で説明するような一定の動作を実行するように動作する回路として、ソフトウェア（例えば、命令、アプリケーション部分、又はアプリケーション）によって構成することができる。実施例において、ソフトウェアは、（１）非一時的機械可読媒体上に、又は（２）伝送信号内に常駐することができる。実施例において、ソフトウェアは、回路の基礎となるハードウェアによって実行されると、回路に一定の動作を実行させる。

実施例において、回路は、機械的に又は電子的に実施することができる。例えば、回路は、上述のような１又はそれ以上の技術を実行するように特に構成された専用回路又はロジックを含むことができ、例えば、専用プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む。実施例において、回路は、一定の動作を実行するように（例えば、ソフトウェアによって）一時的に構成可能な（例えば、汎用プロセッサ又は他のプログラム可能プロセッサ内に包含されるものとしての回路）プログラム可能ロジックを含むことができる。回路を機械的に（専用の永続的に構成された回路で）、或いは一時的に構成された回路で（例えば、ソフトウェアによる構成）実施するという決定は、コスト及び時間を考慮することによって行うことができる点は理解されるであろう。

従って、「回路」という語は、指定された方法で動作するために又は指定された動作を実行するために、エンティティが物理的に構築された、永続的に構成された（例えば組み込まれた）、又は一時的に（例えば一過性で）構成された（例えばプログラムされた）ものの何れであれ、有形のエンティティを包含すると理解される。実施例において、複数の一時的に構成された回路を所与とすれば、回路の各々をどの時点においても構成又はインスタンス化する必要はない。例えば、回路が、ソフトウェアを介して構成された汎用プロセッサを備える場合、汎用プロセッサは、異なる時点で、それぞれ異なる回路として構成することができる。従って、ソフトウェアは、例えば、ある時点において特定の回路を構築するように、及び異なる時点において異なる回路を構築するようにプロセッサを構成することができる。

実施例において、回路は、他の回路に情報を提供し、そこから情報を受信することができる。この実施例において、回路は、１又はそれ以上の他の回路に通信可能に結合されるとみなすことができる。複数のこのような回路が同時に存在する場合、通信は、回路を接続する信号伝送を通じて（例えば、適切な回路及びバス上で）実現することができる。複数の回路が異なる時点で構成又はインスタンス化される実施形態では、このような回路間の通信は、例えば、複数の回路がアクセスを有するメモリ構造内への情報の格納及び読み出しを通じて行うことができる。例えば、ある回路が動作を実行して、自己が通信可能に結合されたメモリデバイスにこの動作の出力を格納することができる。その後、更なる回路が、後の時点でメモリデバイスにアクセスして、格納された出力を読み出して処理することができる。実施例において、回路は、入力又は出力デバイスとの通信を開始又は受信するように構成することができ、リソース（例えば情報の集合）に対して作用することができる。

本明細書で説明する例示的な方法の種々の動作は、関連する動作を実行するように（例えばソフトウェアによって）一時的に構成された又は永続的に構成された、１又はそれ以上のプロセッサによって少なくとも部分的に実行することができる。一時的に又は永続的に構成されたかに関わらず、このようなプロセッサは、１又はそれ以上の動作又は機能を実行するように動作するプロセッサ実施の回路を構築することができる。実施例において、本明細書で言う回路とは、プロセッサ実施の回路を含むことができる。

同様に、本明細書で説明する方法は、少なくとも部分的にプロセッサ実施とすることができる。例えば、方法の動作の少なくとも一部は、１又はそれ以上のプロセッサ又はプロセッサ実施の回路によって実行することができる。動作の一部の実行は、単一のマシン内に常駐するだけでなく、多くのマシンにわたって配備された１又はそれ以上のプロセッサの間で分散させることができる。実施例において、１又はそれ以上のプロセッサは、単一の位置（例えば、ホーム環境、オフィス環境内、又はサーバファームとして）に配置することができるが、別の実施例では、プロセッサは、多くの位置にわたって分散させることができる。

１又はそれ以上のプロセッサはまた、「クラウドコンピューティング」環境で又は「ｓｏｆｔｗａｒｅａｓａｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ）」として、関連動作の実行をサポートするように動作することもできる。例えば、動作の少なくとも一部は、コンピュータ集合（プロセッサを含むマシンの例として）によって実行することができ、これらの動作には、ネットワーク（例えばインターネット）を介して、及び１又はそれ以上の適切なインタフェース（例えばアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ））を介してアクセス可能である。

例示的な実施形態（例えば、装置、システム、又は方法）は、デジタル電子回路で、コンピュータハードウェアで、ファームウェアで、ソフトウェアで、又はこれらの何れかの組合せで実行することができる。例示的な実施形態は、コンピュータプログラム製品（例えば、プログラム可能プロセッサ、コンピュータ、又は複数のコンピュータのようなデータ処理装置によって実行するために又はこれの動作を制御するために、情報キャリア内又は機械可読媒体内に有形に具現化されたコンピュータプログラム）を用いて実行可能である。

コンピュータプログラムは、コンパイラ型又はインタープリタ型言語を含む何れかの形式のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアロンプログラムとして、或いはソフトウェアモジュール、サブルーチン、又はコンピューティング環境で用いるのに適した他のユニットとしてなどを含む、何れかの形式で配置することができる。コンピュータプログラムは、１台のコンピュータ上で、或いは１箇所にある又は複数箇所にわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように配置することができる。

実施例において、動作は、コンピュータプログラムを実行する１又はそれ以上のプログラム可能プロセッサによって実行されて、入力データに対して作用して出力を生成することによって機能を実行することができる。方法動作の実施例はまた、専用論理回路（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））によって実行することもでき、装置の実施例は、このような専用論理回路として実施することができる。

コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般に、相互に離れており、通常は通信ネットワークを通じて相互作用する。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行中で相互にクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。プログラム可能コンピューティングシステムを配備する実施形態では、ハードウェア及びソフトウェアの両方のアーキテクチャは検討を要することは理解されるであろう。具体的には、永続的に構成されたハードウェア（例えばＡＳＩＣ）で、一時的に構成されたハードウェア（例えばソフトウェア及びプログラム可能プロセッサの組合せ）で、又は永続的に構成された及び一時的に構成されたハードウェアの組合せで特定の機能を実施するかどうかの選択は、設計上の選択となり得る点は理解されるであろう。以下に、例示的な実施形態において配備可能なハードウェア（例えばマシン４００）及びソフトウェアのアーキテクチャを示す。

実施例において、マシン４００は、スタンドアロンデバイスとして動作することができ、或いはマシン４００は、他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）することができる。

ネットワーク配置において、マシン４００は、サーバ−クライアントネットワーク環境ではサーバ又はクライアントマシンの何れかとして動作することができる。１つの実施例では、マシン４００は、ピアツーピア（又は他の分散）ネットワーク環境ではピアマシンとして動作することができる。マシン４００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ又はブリッジ、或いはマシン４００によって行われる（例えば、実行される）べき動作を指定する命令（シーケンシャル又はそれ以外）を実行する能力がある何れかのマシンとすることができる。更に、ただ１台のマシン４００のみを図示しているが、「マシン」という語は、本明細書で議論する方法論の何れか１又はそれ以上を実行するための命令セット（又は複数セット）を個別に又は共同で実行するあらゆるマシン集合も含むととらえるべきである。

例示的なマシン（コンピュータシステム）４００は、プロセッサ４０２（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ））、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、又はその両方）と、メインメモリ４０４と、スタティックメモリ４０６と、を含み、これらの一部又は全てはバス４０８を介して相互に通信することができる。マシン４００は、ディスプレイユニット４１０と、英数字入力デバイス４１２（例えばキーボード）と、ユーザインタフェース（ＵＩ）ナビゲーションデバイス４１１（例えばマウス）と、を更に含むことができる。実施例において、ディスプレイユニット４１０、入力デバイス４１２、及びＵＩナビゲーションデバイス４１４は、タッチスクリーンディスプレイとすることができる。マシン４００は、付加的にストレージデバイス（例えば、ドライブユニット）４１６と、信号発生装置４１８（例えばスピーカ）と、ネットワークインタフェースデバイス４２０と、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計、又は他のセンサのような１又はそれ以上のセンサ４２１とを含むことができる。

ストレージデバイス４１６は、本明細書で説明する方法論又は機能の何れか１又はそれ以上を具現化するか又はそれらによって利用されるデータ構造又は命令４２４の１又はそれ以上のセット（例えばソフトウェア）がその上に格納された機械可読媒体４２２を含むことができる。命令４２４はまた、完全に又は少なくとも部分的に、メインメモリ４０４内、スタティックメモリ４０６内、又はプロセッサ４０２内に、マシン４００によるこの命令の実行中に常駐することもできる。実施例において、プロセッサ４０２、メインメモリ４０４、スタティックメモリ４０６、又はストレージデバイス４１６のうちの１又は何れかの組合せが、機械可読媒体を構成することができる。

機械可読媒体４２２を単一の媒体であるように示しているが、「機械可読媒体」という語は、１又はそれ以上の命令４２４を格納するように構成された単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むことができる。「機械可読媒体」という語はまた、マシンによって実行するための命令を格納し、符号化し、又は搬送する能力があり、本開示の方法論の何れか１又はそれ以上をマシンに実行させ、又はこのような命令によって利用され又はこれに関連するデータ構造を格納し、符号化し、又は搬送する能力がある何れかの有形媒体を含むと解釈すべきである。従って、「機械可読媒体」という語は、限定ではないが、固体メモリ、光学媒体、及び磁気媒体を含むと解釈すべきである。機械可読媒体の具体的な例は、不揮発性メモリを含み、例として半導体メモリデバイス（例えば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ））、及びフラッシュメモリデバイス、内部ハードディスク及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む。

命令４２４は更に、多くの転送プロトコル（例えば、フレームリレー、ＩＰ、ＴＣＰ、ＵＤＰ、ＨＴＴＰ等）の何れか１つを利用するネットワークインタフェースデバイス４２０を介した伝送媒体を用いて、通信ネットワーク４２６上で送受信することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、パケットデータネットワーク（例えばインターネット）、モバイル電話ネットワーク（例えばセルラーネットワーク）、従来の電話サービス（ＰｌａｉｎＯｌｄＴｅｌｅｐｈｏｎｅ；ＰＯＴＳ）ネットワーク、及び無線データネットワーク（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）として知られるＩＥＥＥ８０２．１１標準規格ファミリ、ＷｉＭａｘ（登録商標）として知られるＩＥＥＥ８０２．１６標準規格ファミリ）、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークを含むことができる。「伝送媒体」という語は、マシンによって実行するための命令を格納し、符号化し、又は搬送する能力がある何れかの無形媒体を含むと解釈すべきであり、このようなソフトウェアの通信を円滑にするためのデジタル又はアナログ通信信号又は他の無形媒体を含む。

本明細書で議論した本開示の実施形態の何れかに関して言及した構成要素又はモジュールの何れも、相互に一体化して又は別々に形成することができる点は理解されたい。更に、構成要素又はモジュールの冗長な機能又は構造を実施することができる。更に、様々な構成要素は、あらゆるユーザ／臨床医／患者又はマシン／システム／コンピュータ／プロセッサと局所的に及び／又は遠隔的に通信することができる。更に、様々な構成要素は、無線及び／又はハードワイヤ又は他の所望の及び利用可能な通信手段、システム、及びハードウェアを介して通信することができる。更に、様々な構成要素及びモジュールは、類似の機能を提供する他のモジュール又は構成要素に置き換え可能である。

本明細書で議論したデバイス及び関連する構成要素は、ｘ、ｙ、及びｚ面の操作の連続する幾何学的スペクトル全体に沿った全ての形状を取ることで、解剖学的な、環境上の、及び構造的な需要及び動作要件を満たすことができる。更に、様々な構成要素の場所及び配置は、要望又は要求に応じて変化することができる。

本明細書にわたって議論した様々な実施形態における構成要素又は構成要素の一部分の何れかの様々なサイズ、寸法、輪郭、剛性、形状、弾性、及び材料は、要望又は要求に応じて変化して利用することができる点は理解されたい。

前述の図には寸法が幾つか示されているが、デバイスは、デバイスの構成要素又は構成要素の一部分に関連するので、様々なサイズ、寸法、輪郭、剛性、形状、弾性、及び材料を構成することができ、従って、これらは、要望又は要求に応じて変化して利用することができる点は理解されたい。

当業者であれば、本開示は、その精神又は基本的特性から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化することができる点は理解されるであろう。従って、ここに開示する実施形態は、全ての点で限定ではなく例証とみなされる。本開示の範囲は、上記の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって示され、これの意味及び範囲及び均等物に含まれる全ての変更が、範囲内に含まれることが意図される。

１００インスリンデバイス
１０１グルコースモニタ又はデバイス
１０２プロセッサ又はコントローラ
１０３被験者

Claims

基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するように構成されたインスリンデバイスであって、前記インスリンデバイスは、
血糖値測定データを生成して前記血糖値測定データの経時変化を検出するように構成されたセンサと、
前記血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信するように構成されたプロセッサ及び関連するコンピュータメモリデバイスと、
を含み、前記基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、前記基礎レートプロファイルは、前記コンピュータメモリデバイス内に格納され、
インスリンデバイスは更に、
前記受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与するために、前記プロセッサによって制御されるインスリン分注バルブを含み、
前記プロセッサは、血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価、及び前記インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンの両方に基づいて、前記期間にわたる前記基礎レートセットポイントを更新するように構成され、
前記インスリン分注バルブは、前記更新された基礎レートセットポイントに従ってインスリンを投与するために前記プロセッサによって制御される、ことを特徴とするインスリンデバイス。
前記プロセッサは、複数の第１期間中の高血糖リスク関数の第１移動平均を測定して、前記測定された第１移動平均の平均を計算することによって高血糖の前記リスクを決定し、
前記複数の第１期間中の低血糖リスク関数の第２移動平均を測定して、前記測定された第２移動平均の平均を計算することによって低血糖の前記リスクを決定する、
ように構成される、ことを特徴とする請求項１に記載のインスリンデバイス。
前記プロセッサは、同じ期間中に、高血糖の前記リスク及び低血糖の前記リスクを決定して、前記決定した高血糖の前記リスク及び低血糖の前記リスクを、前記基礎レートセットポイントを更新することによって平衡させるように構成される、ことを特徴とする請求項２に記載のインスリンデバイス。
前記プロセッサは、高血糖及び低血糖の前記リスクの両方が決定されるときに、前記基礎レートセットポイントを更新することによって低血糖の前記リスクを緩和するように構成される、ことを特徴とする請求項２に記載のインスリンデバイス。
前記プロセッサは、低血糖の前記リスクが緩和された後、前記基礎レートセットポイントを更新することによって高血糖の前記リスクを緩和するように構成される、
ことを特徴とする請求項４に記載のインスリンデバイス。
前記プロセッサは、人工膵臓から前記血糖値履歴データを受信するように構成される、
ことを特徴とする請求項１に記載のインスリンデバイス。
前記プロセッサは、手動入力によって前記血糖値履歴データを受信するように構成される、
ことを特徴とする請求項１に記載のインスリンデバイス。
基礎レートプロファイルを適応させることによってインスリン投与量を制御するためのコンピュータにより実行される方法であって、
血糖値測定データを生成する段階と、
前記血糖値測定データの経時変化を検出する段階と、
前記血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信する段階と、
を含み、前記基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、前記基礎レートプロファイルは、前記コンピュータメモリデバイス内に格納され、
前記方法は更に、
前記受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与する段階と、
血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価、及び前記インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンの両方に基づいて、前記期間にわたる前記基礎レートセットポイントを更新する段階と、
前記更新された基礎レートセットポイントに基づいて、インスリン投与を供給するようインスリン分注バルブを制御する段階と、
を含む方法。
コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記録媒体であって、基礎レートプロファイルを適応させることによって、インスリンデバイスにインスリン投与量をコントロールさせるためのプログラム命令を含み、前記コンピュータプログラムは、前記インスリンデバイスに
血糖値測定データを生成させ、
前記血糖値測定データの経時変化を検出させ、
前記血糖値測定データ及び基礎レートプロファイルを受信させ、
前記基礎レートプロファイルは、公称血糖値のためのインスリン送達基準に対応する基礎レートセットポイントを含み、前記基礎レートプロファイルは、前記コンピュータメモリデバイス内に格納され、
前記コンピュータプログラムは更に、
前記受信した基礎レートプロファイルに従ってインスリンを投与させ、
血糖値履歴データからの高血糖リスク及び低血糖リスクのうちの少なくとも１つのリスクの評価、及び前記インスリンデバイスによって血糖リスクを緩和するためにある期間中に行われる動作パターンの両方に基づいて、前記期間にわたる前記基礎レートセットポイントを更新させ、
前記更新された基礎レートセットポイントに基づいて、インスリン投与を供給するようインスリン分注バルブを制御させる、
ことを特徴とする、非一時的コンピュータ可読記録媒体。