使用个性化直方图来控制血液葡萄糖的系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种使用个性化直方图来控制血液葡萄糖的系统及方法，所述方法包括在每天的多个时间测量及记录瞬时葡萄糖水平，时间包含任选的日期、时间、进食、体力活动、治疗、温度、血压、脉搏及药物；构建当前曲线概率密度函数，在整个初始时间段内出现葡萄糖水平并在屏幕上显示葡萄糖水平；将可选信息与曲线葡萄糖密度函数相结合；根据曲线概率密度函数及可选信息确定测量期间的胰岛素抗性、葡萄糖变异性及葡萄糖负荷的定量评估，以及糖尿病类型及患者糖尿病严重程度中的至少一个；以及基于当前曲线概率密度函数及可选信息，为患者构建个性化目标曲线概率密度函数，在屏幕上显示个性化目标曲线概率密度函数。

The system and method of blood glucose control using personalized histogram

【技术实现步骤摘要】
使用个性化直方图来控制血液葡萄糖的系统及方法
本专利技术涉及使用个性化直方图控制血液葡萄糖的装置及方法。
技术介绍
糖尿病是一个庞大且不断增长的全球健康问题。世界卫生组织宣称糖尿病是一种全球流行病，因为过去几十年全球所有人群中糖尿病的流行程度越来越高。到了西元2030年，估计糖尿病的患者人数将达到3600万。这种负担需要持续改善糖尿病的护理。
技术实现思路
本专利技术的一个方面是一种患者的糖尿病的控制的方法，使用非侵入性或侵入性的一种葡萄糖测量装置在一初始时间段内连续地或离散地每天多次测量患者的瞬时葡萄糖水平，其中所述初始时间段至少为一周；记录所述瞬时葡萄糖水平在与所述葡萄糖测量装置通信的一存储器中，记录包含与最近时间的葡萄糖读数相关的可选信息，其中所述可选信息包含以下信息的一个或多个：日期、时间、最近食物进食的时间、最近的身体活动、糖尿病治疗、体温、血压、脉搏及与最近时间的葡萄糖读数相关的药物；使用与所述葡萄糖测量装置通信的一个或多个处理器来构建在整个所述初始时间段内所述瞬时葡萄糖水平出现的当前曲线概率密度函数，并且在一屏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种患者的糖尿病的控制的方法，其特征在于：所述方法包括步骤：/n使用非侵入性或侵入性的一种葡萄糖测量装置在一初始时间段内连续地或离散地每天多次测量患者的瞬时葡萄糖水平，其中所述初始时间段至少为一周；/n记录所述瞬时葡萄糖水平在与所述葡萄糖测量装置通信的一存储器中，记录包含与最近时间的葡萄糖读数相关的可选信息，其中所述可选信息包含以下信息的一个或多个：日期、时间、最近食物进食的时间、最近的身体活动、糖尿病治疗、体温、血压、脉搏及与最近时间的葡萄糖读数相关的药物；/n使用与所述葡萄糖测量装置通信的一个或多个处理器来构建在整个所述初始时间段内所述瞬时葡萄糖水平出现的当前曲线概率密度函数，并且在一...

【技术特征摘要】
20180802 US 16/052,6751.一种患者的糖尿病的控制的方法，其特征在于：所述方法包括步骤：
使用非侵入性或侵入性的一种葡萄糖测量装置在一初始时间段内连续地或离散地每天多次测量患者的瞬时葡萄糖水平，其中所述初始时间段至少为一周；
记录所述瞬时葡萄糖水平在与所述葡萄糖测量装置通信的一存储器中，记录包含与最近时间的葡萄糖读数相关的可选信息，其中所述可选信息包含以下信息的一个或多个：日期、时间、最近食物进食的时间、最近的身体活动、糖尿病治疗、体温、血压、脉搏及与最近时间的葡萄糖读数相关的药物；
使用与所述葡萄糖测量装置通信的一个或多个处理器来构建在整个所述初始时间段内所述瞬时葡萄糖水平出现的当前曲线概率密度函数，并且在一屏幕上显示所述曲线概率密度函数；
使用一个或多个处理器在测量期间根据被记录的所述瞬时葡萄糖水平及所述可选信息确定下列多个当前瞬时标记中的至少一个的一定量评估：(i)胰岛素抗性(IR)、(ii)葡萄糖变异性(GV)、(iii)葡萄糖严重程度指数(GSI)或(iv)葡萄糖负荷(GB)；及
使用一个或多个处理器基于所述当前曲线概率密度函数为所述患者构建个性化目标曲线概率密度函数。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括以下列步骤验证一个人治疗的成果：
通过以下的至少一个：(i)与前一时期的相应胰岛素抗性、葡萄糖变异性及葡萄糖负荷相比，验证胰岛素抗性、葡萄糖变异性及葡萄糖负荷中的一个或多个的改善，以及(ii)与前一时期的葡萄糖严重程度指数水平相比，验证葡萄糖严重程度指数水平的降低；以及
通过验证一基于所述个人治疗后测量到的瞬时葡萄糖水平构建的新的曲线概率密度函数与所述目标曲线概率密度函数的匹配。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：使用一个或多个处理器在测量期间根据记录的瞬时葡萄糖水平及可选信息确定至少一下列当前瞬时标记的定量评估：
(i)胰岛素抗性、葡萄糖严重程度指数、葡萄糖负荷及葡萄糖变异性，以及
(ii)为患者构建个性化目标曲线概率密度函数，所述目标曲线概率密度函数被配置为改善患者的胰岛素抗性、葡萄糖严重程度指数、葡萄糖负荷及葡萄糖变异性的至少一个。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：从葡萄糖直方图构建所述曲线概率密度函数。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述曲线概率密度函数是葡萄糖直方图。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：构建葡萄糖直方图，所述葡萄糖直方图表示在一时间段的期间当中仅在一天的特定时段内出现的瞬时葡萄糖水平，所述时间段跨越整个或部分所述初始时间段。


7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述个性化目标曲线概率密度函数反映糖尿病的一严重程度，所述严重程度低于同一患者在所述初始时间段内所述当前曲线概率密度函数的形状所反映的严重程度。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述个性化目标曲线概率密度函数被配置为改善以下定量评估中的至少一个：所述患者的葡萄糖变异性、葡萄糖严重程度指数、胰岛素抗性及葡萄糖负荷；
其中改善葡萄糖严重程度指数的意思是将葡萄糖的频率降低到预定量水平以上，以及改善所述葡萄糖负荷并使所述目标直方图移动以具有更接近正常葡萄糖值的一单波峰；改善葡萄糖负荷的意思是降低高葡萄糖症的葡萄糖负荷水平，并增加低葡萄糖症的葡萄糖负荷水平；改善胰岛素抗性的意思是改善所述患者体内细胞中葡萄糖的吸收。


9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述曲线概率密度函数包括作为一查找表或作为一附加轴线的可选信息；所述可选信息包括：(i)最近食物进食的时间、(ii)身体活动及(iii)糖尿病治疗中的至少一种。


10.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：通过使用一个或多个处理器确定在第二时间段内所述患者的曲线概率密度函数的目标曲线形状实现的一程度的定量测量。


11.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述目标曲线概率密度函数是相似于高斯的形状。


12.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：监测对一糖尿病治疗的一反应，包括：
(i)监测并记录所述曲线概率密度函数在更近似高斯的一方向上的形状随时间的变化的量化程度；及
(ii)监测并记录所述曲线概率密度函数的偏移的量化程度，所述曲线概率密度函数的偏移反映在所述曲线概率密度函数中出现一个或多个波峰的葡萄糖水平的降低。


13.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：输出以下的至少一个：
(i)一种糖尿病、一种高葡萄糖的存在、一种低葡萄糖的存在以及一定程度的糖尿病严重程度；
(ii)一暂定的诊断建议；及
(iii)一暂定的治疗建议。


14.如权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述初始时间段中每天的多次至少包含：餐前的一第一次及餐后的一第二次。


15.如权利要求1所述的方法，其特征在于：使用一个或多个处理器为患者构建个性化目标曲线概率密度函数也是基于所述定量评估。


16.一种通过使用个性化直方图控制患者血液葡萄糖的系统，其特征在于：所述系...

【专利技术属性】
技术研发人员：优素福·谢格曼，
申请(专利权)人：西诺嘉医药有限公司，
类型：发明
国别省市：以色列;IL