胰岛素疗法确定制造技术

描述了用于确定胰岛素疗法的技术。所述技术包含获得当前患者的患者特征信息；使用机器学习模型，基于所述患者特征信息从多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当前患者的胰岛素递送疗法，其中所述机器学习模型是基于多个患者的数字表示生成的；以及输出指示所确定的胰岛素递送疗法的信息。素递送疗法的信息。素递送疗法的信息。

Insulin therapy determination

【技术实现步骤摘要】
胰岛素疗法确定


[0001]本公开涉及医疗系统，并且更具体地涉及用于针对糖尿病的疗法的医疗系统。

技术介绍

[0002]患有糖尿病的患者通常从胰岛素递送装置(例如，泵或注射装置)接收胰岛素以控制他或她的血流中的葡萄糖水平。由于胰岛素产生不足和/或由于胰岛素抵抗，天然产生的胰岛素可能无法控制糖尿病患者的血流中的葡萄糖水平。为了控制葡萄糖水平，患者的疗法例行程序可以包含胰岛素的基础剂量和团注剂量。在禁食期间，基础剂量倾向于将葡萄糖水平保持在一致的水平。可以在进餐时间或接近进餐时间或葡萄糖水平可能有相对快速变化的其它时间将团注剂量递送给患者。

技术实现思路

[0003]本文公开了用于胰岛素疗法确定的技术。可以使用系统；处理器实施的方法；以及存储指令的非暂时性处理器可读存储介质来实践所述技术，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时引起所述技术的执行。
[0004]在一些实例中，所述技术可以涉及获得当前患者的患者特征信息；使用机器学习模型，基于所述患者特征信息从多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当前患者的胰岛素递送疗法，其中所述机器学习模型是基于多个患者的数字表示生成的；以及输出指示所确定的胰岛素递送疗法的信息。
[0005]在下文的附图和描述中阐述本公开的一个或多个方面的细节。本公开的其它特征、目的和优点将根据所述描述和附图以及权利要求书变得明显。
附图说明
[0006]图1是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的包括胰岛素泵的示例胰岛素疗法确定系统的框图。
[0007]图2是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的包括手动注射装置的示例胰岛素疗法确定系统的框图。
[0008]图3是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的包括网络化注射装置的示例胰岛素疗法确定系统的框图。
[0009]图4是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的患者装置的实例的框图。
[0010]图5是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的医师装置的实例的框图。
[0011]图6是展示了用于胰岛素疗法确定的示例过程的流程图。
[0012]图7是展示了用于生成用于胰岛素疗法确定的机器学习模型的示例过程的流程图。
具体实施方式
[0013]在本公开中描述了用于胰岛素疗法确定的装置、系统和技术。对于糖尿病患者，可以通过补充胰岛素来控制如葡萄糖水平的增加等葡萄糖水平的变化。例如，糖尿病患者往往对胰岛素有抵抗力或无法产生足够的胰岛素来降低葡萄糖水平。因此，糖尿病患者可能依赖于以团注和/或基础剂量递送补充胰岛素以将葡萄糖水平保持在目标范围内(例如，在100dl/mg到180dl/mg内)，所述目标范围的上限为低于高血糖葡萄糖水平的预定数量的值，并且下限为高于低血糖葡萄糖水平的预定数量的值。
[0014]然而，不同的患者可能有不同的胰岛素递送疗法。这可能至少部分是由于不同的患者具有不同的偏好，这可以影响疗法依从性。例如，第一疗法可以对应于每顿餐食后递送相同量的胰岛素，并且第二疗法可以对应于每顿餐食的定制量的胰岛素(例如，不同量的胰岛素)。理论上，第二疗法应该比第一疗法提供更好的临床结果(例如，葡萄糖水平在更长的时间内维持在目标范围内)，但实际上，患者的偏好可能会使第二疗法产生比第一疗法更差的临床结果。例如，第二疗法可能涉及碳水化合物计数，但更喜欢简单性而不是准确性的患者可能会使用随机值而不是花时间找出餐食的碳水化合物含量。对于此类患者，针对每顿餐食统一量的胰岛素可能比针对每顿餐食定制量的胰岛素产生更好的临床结果。
[0015]本公开描述了用于以平衡临床结果与患者偏好的方式确定当前患者的胰岛素递送疗法的示例技术。这可以基于生成将患者特征(例如，人口统计信息)与对应于具有那些特征的患者的最佳临床结果的胰岛素递送疗法相关的机器学习模型来实现。因此，所述模型可以用于基于当前患者的特征预测将为当前患者提供最佳临床结果的胰岛素递送疗法。
[0016]应当理解，本文所公开的技术可以用一种或多种类型的胰岛素(例如，速效胰岛素、中效胰岛素和/或慢效胰岛素)来实践。因此，如“基础胰岛素”和“团注胰岛素”等术语不一定表示不同类型的胰岛素。例如，速效胰岛素可以用于基础剂量和团注剂量。
[0017]图1是展示了根据本公开中所描述的一个或多个实例的包括胰岛素泵的示例胰岛素疗法确定系统的框图。图1展示了系统10A，所述系统包含胰岛素泵14、管道16、输注器18、监测装置20(例如，葡萄糖水平监测装置)、患者装置24、云26和医师装置36。云26表示包含一个或多个处理器28A
‑
28N(“一个或多个处理器28”)的本地、广域或全球计算网络，这些处理器位于一个或多个网络装置(例如，一个网络装置可以包含一个或多个处理器28或者一个或多个处理器28可以分布在多个网络装置上)内。在一些实例中，各种组件可以基于由监测装置20确定的葡萄糖水平来确定疗法的改变，并且因此系统10A可以被称为葡萄糖水平管理系统10A。
[0018]患者12可能患有糖尿病(例如，1型糖尿病或2型糖尿病)，并且因此，患者12的葡萄糖水平可以通过补充胰岛素的递送来控制。例如，患者12可能无法产生足够的胰岛素来控制葡萄糖水平，或者由于患者12可能已经发展出的胰岛素抵抗，患者12产生的胰岛素量可能不足。
[0019]为了接受补充胰岛素，患者12可以携带联接到用于将胰岛素递送到患者12中的管道16的胰岛素泵14。输注器18可以连接到患者12的皮肤并且包含将胰岛素递送到患者12中的套管。监测装置20还可以联接到患者12以测量患者12的葡萄糖水平。胰岛素泵14、管道16、输注器18和监测装置20可以一起形成胰岛素泵系统。胰岛素泵系统的一个实例是美敦力迷你美公司(MEDTRONIC MINIMED,INC.)的MINIMED
TM
670G胰岛素泵系统。然而，可以使用
胰岛素泵系统的其它实例，并且示例技术不应被认为限于MINIMED
TM 670G胰岛素泵系统。例如，本公开中所描述的技术可以用于包含无线通信能力的胰岛素泵系统。然而，示例技术不应被认为限于具有无线通信能力的胰岛素泵系统，并且如有线通信等其它类型的通信也是可能的。在另一个实例中，胰岛素泵14、管道16、输注器18和/或监测装置20可以含有在同一壳体中。
[0020]胰岛素泵14可以是患者12可以放置在不同位置中的相对较小的装置。例如，患者12可以将胰岛素泵14夹到患者12所穿戴的裤子的腰带。在一些实例中，为谨慎起见，患者12可以将胰岛素泵14放置在口袋中。通常，胰岛素泵14可以被穿戴在不同的地方，并且患者12可以基于患者12正在穿戴的特定衣服将胰岛素泵14放置在某个位置中。
[0021]为了递送胰岛素，胰岛素泵14包含一个或多个储器(例如，两个储器)。储器可以是保持至多N个单位的胰岛素(例如，至多300个单位的胰岛素)并锁定到胰岛素泵14中的塑料筒。胰岛素泵14可以是由可更换和/或可充电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定胰岛素疗法的系统，所述系统包括：一个或多个处理器；以及一个或多个处理器可读存储介质，所述一个或多个处理器可读存储介质存储指令，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时使得执行以下操作：获得当前患者的患者特征信息；使用机器学习模型，基于所述患者特征信息从多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当前患者的胰岛素递送疗法，其中所述机器学习模型是基于多个患者的数字表示生成的；以及输出指示所确定的胰岛素递送疗法的信息。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述多种胰岛素递送疗法至少包括指示针对每顿餐食的相同量的胰岛素的第一胰岛素递送疗法、指示针对每顿餐食定制的胰岛素量的第二胰岛素递送疗法以及指示第一组天数期间餐食的第一胰岛素量和第二组天数期间餐食的第二胰岛素量的第三胰岛素递送疗法。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述当前患者的所述患者特征信息包括所述当前患者的患者特征信息的第一实例，其中所确定的胰岛素递送疗法包括胰岛素递送疗法的第一实例，并且其中所述一个或多个处理器可读存储介质进一步存储指令，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时使得执行以下操作：在获得所述患者特征信息的第一实例后，获得所述当前患者的患者特征信息的第二实例；使用所述机器学习模型，基于所述患者特征信息的第二实例从所述多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当前患者的胰岛素递送疗法的第二实例；输出指示所确定的胰岛素递送疗法的第二实例的信息。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器可读存储介质进一步存储指令，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时使得执行以下操作：针对所述多个患者中的每个患者获得人口统计信息和指示疗法结果的信息；针对所述多个患者中的每个患者，使用相应的数字表示模拟所述多种胰岛素递送疗法中的每种胰岛素递送疗法的疗法结果以生成多个模拟疗法结果；针对所述多个患者中的每个患者基于所述多个模拟疗法结果从所述多种胰岛素递送疗法中选择相应的胰岛素递送疗法；以及基于所述人口统计信息、指示疗法结果的信息以及所述多个患者中的每个患者的所选胰岛素递送疗法来生成所述机器学习模型。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习模型是基于监督训练生成的。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习模型是基于无监督训练生成的。7.根据权利要求1所述的系统，其中从所述多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当前患者的所述胰岛素递送疗法包括在不使用所述当前患者的数字表示的情况下确定所述胰岛素递送疗法。8.一种用于确定胰岛素疗法的方法，所述方法包括：获得当前患者的患者特征信息；使用机器学习模型，基于所述患者特征信息从多种胰岛素递送疗法中确定针对所述当
前患者的胰岛素递送疗法，其中所述机器学习模型是基于多个患者的数字表示生成的；以及输出指示所确定的胰岛素递送疗法的信息。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述多种胰岛素递送疗法至少包括指示针对每顿餐食的相同量的胰岛素的第一胰岛素递送疗法、指示针对每顿餐食定制的胰岛素量的第二胰岛素递送疗法以及指示第一组天数期间餐食的第一胰岛素量和第二组天数期间餐食的第二胰岛素量的第三胰岛素递送疗法。10.根据权利要求8所述的方法，其中所述当前患者的所述患者特征信息包括所述当前患者的患者特征信息的第一实例，其中所确定的胰岛素递送疗法包括胰岛素递送疗法的第一实例，并且其中所述方法进一步包括：在获得所述患者特征信息的第一实例后，获得所述当前患者的患者特征信息的第二实例；使用所述机器学习模型，基于所述患者特征信息的第二实例从所述多种胰岛素递送疗法中...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜博屹，钟宇翔，P，
申请(专利权)人：美敦力迷你迈德公司，
类型：发明
国别省市：