连续葡萄糖监测系统的多状态参与技术方案

描述了连续葡萄糖监测(CGM)系统的多状态参与。鉴于佩戴CGM系统的人数众多，并且由于CGM系统不断产生测量值，提供CGM系统的平台可能拥有大量数据。实际上，即使不是实际上，人类也无法处理如此多的数据。在实施方式中，CGM平台包括数据分析平台，该数据分析平台获得由CGM系统提供的葡萄糖测量值的程序包并且还获得与用户相关联的附加数据。数据分析平台通过至少部分地使用一个或多个模型处理这些CGM程序包和附加数据生成针对所述用户的状态信息。基于该状态信息，数据分析平台控制与用户的通信，这可能包括生成干预策略以防止用户转变到消极状态，例如停止使用CGM系统。例如停止使用CGM系统。例如停止使用CGM系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】连续葡萄糖监测系统的多状态参与


[0001]本申请要求于2019年12月16日提交的美国临时专利申请号62/948724的权益，其标题为“基于连续葡萄糖监测的建议(Recommendations Based on Continuous Glucose Monitoring)”。上述申请的全部内容通过引用并入本文，并在此明确地构成本说明书的一部分。

技术介绍

[0002]糖尿病是一种影响数亿人的代谢疾病，并且是全球主要的死亡原因之一。对于患有糖尿病的人群来说，获得治疗对他们的生存至关重要。通过适当的治疗，可以在很大程度上避免因糖尿病而对心脏、血管、眼睛、肾脏和神经造成的严重损害。对I型糖尿病患者的适当治疗通常包括全天监测葡萄糖水平并调节这些水平——结合胰岛素、饮食和运动——使水平保持在所需范围内。
[0003]为糖尿病患者制定治疗计划的挑战之一是，不同的糖尿病患者可能受到各种因素的不同影响，例如他们吃的食物和压力。这可能存在很大差异，例如，当不同人吃同一餐时，他们的葡萄糖水平如何受到影响。压力也会对人产生不同的影响，通过不同程度地提高激素水平，从而影响对葡萄糖的控制。因此，对一个糖尿病患者有效的治疗计划可能对另一个人无效。因此，医疗专业人员和糖尿病患者可以通过迭代治疗计划来工作，在观察到对治疗的反应时调整这些计划的各个方面。因此，调节葡萄糖水平通常涉及一定程度的定制化。然而，治疗计划的共同点是监测葡萄糖水平。随着医疗技术的进步，已经开发了多种用于监测葡萄糖水平的系统。
[0004]这些系统中的一些包括用于扎破人的身体部分(例如，在多数情况下是人的手指)以抽取血液的组件，以及用于检测抽取的血液中指示葡萄糖水平的分析物的传感器。其他系统用传感器基本实时检测指示葡萄糖水平的分析物，并在一段时间内产生这些葡萄糖水平的测量值——称为连续葡萄糖监测(CGM)。两种类型的系统都被配置为输出(例如，显示)这些测量值，以便用户和医疗专业人员可以决定如何最好地调节用户的葡萄糖水平。CGM系统产生和输出的大量葡萄糖测量值向用户展示了他们的葡萄糖水平的趋势，并使他们能够就治疗做出更明智的决策。

技术实现思路

[0005]本文描述了连续葡萄糖监测(CGM)系统的多状态参与。鉴于佩戴CGM系统的人数，并且由于CGM系统连续地产生测量值，为CGM系统提供用于检测葡萄糖水平的传感器并保存描述这些葡萄糖水平检测的数据的CGM平台可能具有大量数据，例如，数千万患者日的数据点。然而，对于人类来说，这种数据量实际上是不可能的，即使不是实际上，也无法去处理以可靠地识别包括葡萄糖测量值的数据程序包中的模式，而且还识别与大量附加数据相关的模式，其可以与该程序包相关联以准确地预测CGM系统的参与状态，例如，用户是否将停止使用CGM系统。
[0006]在一种或多种实施方式中，CGM平台包括数据分析平台，该平台获得由用户佩戴的CGM系统提供的葡萄糖测量值的程序包。数据分析平台还获得与用户相关的附加数据。然而，数据分析平台从一个或多个不同于CGM系统的来源获得附加数据，诸如从保存用户的购买历史的用户简档获得，该购买历史描述了CGM系统或其构件(例如，传感器应用组件)的购买、从CGM平台的服务的购买、药物购买等。附加数据还可以包括除了葡萄糖测量值之外的生理数据、社会经济数据、态度数据、行为数据和投诉数据，仅举几个例子。
[0007]数据分析平台通过处理这些CGM程序包和附加数据，至少部分地通过使用一个或多个模型(例如，无监督学习模型、有监督学习模型、强化学习模型等)来为用户生成状态信息。该状态信息可以指示用户参与CGM系统和CGM平台的当前状态或预测向不同的、新的状态的转变。数据分析平台基于用户群体(例如，也佩戴或已经佩戴CGM系统的多个用户)的历史CGM程序包和历史附加数据生成这些模型。基于该状态信息，数据分析平台控制与用户的通信，这可能包括生成干预策略以防止用户转变到消极状态，例如停止使用CGM系统。
[0008]本概述以简化形式介绍了一些概念，这些概念将在下面的详细描述中进一步描述。因此，本
技术实现思路
并非旨在识别所要求保护的主题的基本特征，也不旨在用作确定所要求保护的主题的范围的帮助。
附图说明
[0009]参考附图来描述详细说明书。
[0010]图1是在可操作的示例性实施方式中的环境以采用本文描述的技术的图示。
[0011]图2更详细地描绘了图1的连续葡萄糖监测(CGM)系统的实施例。
[0012]图3描绘了一个示例性实施方式，其中包括葡萄糖测量值的CGM设备数据被路由到不同的系统以实现CGM相关服务的提供。
[0013]图4更详细地描绘了图3的预测系统的示例性实施方式。
[0014]图5描绘了其中由数据分析平台产生的预测或建议中的至少一个被路由到验证服务或决策支持平台中的至少一个的示例性实施方式。
[0015]图6更详细地描绘了图3的多状态接合系统的示例性实施方式。
[0016]图7描绘了CGM系统的多个不同参与状态的示例性状态空间。
[0017]图8描绘了其中关于CGM系统的参与状态的信息被路由到干预平台的示例性实施方式。
[0018]图9描绘了在耦合到CGM系统的计算设备上显示的CGM平台的用户界面的示例性实施方式。
[0019]图10描绘了输出更新的预测和更新的建议的用户界面的示例性实施方式。
[0020]图11描绘了输出用于支持糖尿病治疗决策的预测和建议的用户界面的另一个示例性实施方式。
[0021]图12描绘了输出关于健康趋势的信息的用户界面的示例性实施方式。
[0022]图13描绘了验证服务的用户界面的示例性实施方式，经批准的用户可以与该用户界面交互以验证由CGM平台生成的建议。
[0023]图14描绘了输出关于检测到与CGM平台的使用相关的故障和系统配置问题的信息的用户界面的示例性实施方式。
[0024]图15描绘了生成状态信息的多步参与系统的示例性实施方式，该状态信息包括从当前状态转变到新状态的概率和转变的预测驱动因素。
[0025]图16描绘了接收与糖尿病相关的搜索查询的用户界面的示例性实施方式。
[0026]图17描绘了示例性实施方式中的程序，其中基于用户的葡萄糖测量值和附加数据来生成预测和建议。
[0027]图18描绘了示例性实施方式中的程序，其中使用特定应用程序的建议被传送到类似用户的一个或多个设备。
[0028]图19描绘了示例性实施方式中的程序，其中生成状态信息以控制与用户的通信。
[0029]图20描绘了示例性实施方式中的程序，其中生成干预策略以防止用户转变到消极状态。
[0030]图21描绘了示例性实施方式中的程序，其中基于从健康相关在线活动确定的状态信息来控制健康相关数字内容的输出。
[0031]图22示出了包括示例性设备的各种构件的示例性系统，该示例性设备可以以任何类型的计算设备被实现，如参考图1
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，其包括：获取用户佩戴的CGM系统提供的连续葡萄糖监测(CGM)程序包；获得与所述用户相关的附加数据，从一个或多个不同于CGM系统的来源获得的所述附加数据；通过处理所述CGM程序包和所述附加数据，部分地使用一个或多个模型生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息至少包括所述用户关于所述CGM系统的当前状态；和基于所述状态信息控制与所述用户的通信。2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述一个或多个模型所识别的所述用户的所述当前状态包括所述用户的当前角色和与所述CGM系统交互的多个阶段中的当前阶段。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户的当前状态包括活跃使用阶段、不稳定使用阶段或中止使用阶段中的一个。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述生成所述状态信息还包括生成所述用户处于与所述CGM系统交互的所述多个阶段中的每一个的概率，并且其中所述当前状态被识别为概率最高的阶段。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法，其中，所述生成所述所述状态信息还包括通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来生成通过用户从通过当前状态转变到新状态的转变概率。6.根据权利要求5所述的方法，其中，通过生成所述状态信息还包括通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来确定可能驱动所述用户从所述当前状态到所述新状态的所述转变的一个或多个驱动因素。7.根据权利要求1
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6中任一项所述的方法，还包括使用一种或多种机器学习技术基于用户群体的历史CGM程序包和历史附加数据生成所述一个或多个模型。8.根据权利要求1
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7中任一项所述的方法，其中，所述CGM程序包包括葡萄糖测量值和所述葡萄糖测量值的特征，并且所述附加数据描述所述CGM平台接收所述CGM程序包数据的特征。9.根据权利要求1
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8中任一项所述的方法，其中，所述附加数据包括第三方数据、生理数据、社会经济数据、态度数据、行为数据、购买历史数据、投诉数据或支付数据中的一种或多种。10.一种系统，其包括：存储设备，用于至少保存由用户佩戴的CGM系统获得的连续葡萄糖监测(CGM)程序包以及与所述用户相关联的附加数据；多状态参与系统：通过处理所述CGM程序包和所述附加数据，部分地使用一个或多个模型生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息至少包括所述用户关于所述CGM系统的当前状态；和基于所述状态信息控制与所述用户的通信。11.根据权利要求10所述的系统，其中，使用所述一个或多个模型所识别的所述用户的所述当前状态包括所述用户的当前角色和与所述CGM系统交互的多个阶段中的当前阶段。12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述用户的当前状态包括活跃使用阶段、不稳定使用阶段或中止使用阶段中的一个。
13.根据权利要求11或12所述的系统，其中，所述多状态参与系统还被配置为由通过生成所述用户处于与所述CGM系统交互的所述多个阶段中的每一个的概率生成所述状态信息，并且其中所述当前状态被识别为概率最高的阶段。14.根据权利要求10
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13中任一项所述的系统，其中，所述多状态参与系统还被配置为由通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来生成通过用户从通过当前状态转变到新状态的转变概率生成所述状态信息。15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述多状态参与系统还被配置为由通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来确定可能驱动所述用户从所述当前状态到所述新状态的所述转变的一个或多个驱动因素生成所述状态信息。16.根据权利要求10
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15中任一项所述的系统，其中，所述多状态参与系统还被配置为使用一种或多种机器学习技术基于用户群体的历史CGM程序包和历史附加数据来生成所述一个或多个模型。17.根据权利要求10
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16中任一项所述的系统，其中，所述CGM程序包包括葡萄糖测量值和所述葡萄糖测量值的特征，并且所述附加数据描述所述CGM平台接收所述CGM程序包数据的特征。18.根据权利要求10
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17中任一项所述的系统，其中，所述附加数据包括第三方数据、生理数据、社会经济数据、态度数据、行为数据、购买历史数据、投诉数据或支付数据中的一种或多种。19.一种或多种计算机可读存储介质，其上存储有指令，可由一个或多个处理器执行以进行包括以下的操作：获取用户佩戴的CGM系统提供的连续葡萄糖监测(CGM)程序包；获得与所述用户相关的附加数据，从一个或多个不同于CGM系统的来源获得的所述附加数据；通过处理所述CGM程序包和所述附加数据，部分地使用一个或多个模型生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息至少包括所述用户关于所述CGM系统的当前状态；和基于所述状态信息控制与所述用户的通信。20.根据权利要求19所述的一种或多种计算机可读存储介质，其中，使用所述一个或多个模型所识别的所述用户的所述当前状态包括所述用户的当前角色和与所述CGM系统交互的多个阶段中的当前阶段。21.根据权利要求20所述的一种或多种计算机可读存储介质，其中，所述用户的当前状态包括活跃使用阶段、不稳定使用阶段或中止使用阶段中的一个。22.根据权利要求20或21所述的一种或多种计算机可读存储介质，其中，所述生成所述状态信息还包括生成所述用户处于与所述CGM系统交互的所述多个阶段中的每一个的概率，并且其中所述当前状态被识别为概率最高的阶段。23.根据权利要求19
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22中任一项所述的一种或多种计算机可读存储介质，其中，所述生成所述所述状态信息还包括通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来生成通过用户从通过当前状态转变到新状态的转变概率。24.根据权利要求23所述的一种或多种计算机可读存储介质，其中，通过生成所述状态信息还包括通过使用所述一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据来确定可能
驱动所述用户从所述当前状态到所述新状态的所述转变的一个或多个驱动因素。25.一种仪器，其包括：获取装置，用于获取由用户佩戴的CGM系统提供的连续葡萄糖监测(CGM)程序包以及与所述用户相关联的附加数据；生成装置，用于通过部分地使用一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息至少包括所述用户关于所述CGM系统的当前状态；和通信装置，用于根据所述状态信息控制与所述用户的通信。26.一种方法，其包括：在一个或多个存储设备中保存CGM系统用户的用户群体的连续葡萄糖监测(CGM)程序包和附加数据；通过使用一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据的至少一部分生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息包括所述用户群体的各个用户将从当前状态转变到消极状态的转变概率和可能驱动所述转变的驱动因素；基于所述转变概率识别所述用户群体中可能转变到消极状态的用户；和基于所述转变概率和驱动因素生成干预策略以防止所述用户转变到所述消极状态。27.根据权利要求26所述的方法，其中，所述消极状态包括中止使用状态。28.根据权利要求26或27所述的方法，其中，所述识别包括将可能转变的用户识别为具有高于阈值的转换概率的用户。29.根据权利要求26
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28中任一项所述的方法，还包括将所述驱动因素传送给与用户相关联的接收者以作为干预策略的一部分。30.根据权利要求26
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29中任一项所述的方法，还包括将一条或多条消息传送给与所述用户相关联的接收者而防止向消极状态的转变以作为干预策略的一部分。31.根据权利要求30所述的方法，还包括基于所述一个或多个驱动因素自动定制所述一条或多条消息。32.根据权利要求26
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31中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个模型是基于所述用户群体的至少一部分历史CGM程序包和历史附加数据使用一种或多种机器学习技术而生成的。33.一种系统，其包括：存储设备，用于至少保存CGM系统用户的用户群体的连续葡萄糖监测(CGM)程序包和附加数据；多状态参与系统，用于通过使用一个或多个模型处理所述CGM程序包和所述附加数据的至少一部分来生成针对所述用户的状态信息，所述状态信息包括所述用户群体的各个用户将从当前状态转变到消极状态的转变概率和可能驱动所述转变的驱动因素；和干预平台，用于基于所述转变概率识别所述用户群体中可能转变到消极状态的用户，并基于所述转变概率和所述驱动因素生成干预策略以防止所述用户转变到所述消极状态。34.根据权利要求33所述的系统，其中，所述消极状态包括中止使用状态。35.根据权利要求33或34所述的系统，其中，所述干预平台将...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：德克斯康公司，
类型：发明
国别省市：