一种智能化的胰岛素泵控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能化的胰岛素泵控制系统，包括：多组胰岛素泵和云服务器，每组胰岛素泵包括胰岛素泵本体和胰岛素泵控制装置，所述胰岛素泵本体用于执行胰岛素的基本功能，所述胰岛素泵控制装置包括远程通信单元、第二无线通信装置、本地控制单元，所述远程通信单元用于与云服务器进行通信，第二无线通信装置与无线通信装置通信连接，接收本地控制单元的控制指令；所述云服务器包括数据库、患者匹配系统以及第二远程无线通信装置，所述数据库中存储有训练数据和患者数据，所述患者匹配系统用于基于当前患者的参数信息为其匹配相近的患者信息并生成参考控制指令。者信息并生成参考控制指令。者信息并生成参考控制指令。

【技术实现步骤摘要】
一种智能化的胰岛素泵控制系统


[0001]本专利技术属于医疗设备
，具体涉及一种智能化的胰岛素泵控制系统。

技术介绍

[0002]随着经济发展、人口老龄化、生活水平提高以及生活方式转变，糖尿病已成为影响人类健康的全球性公共卫生问题。糖尿病是由于胰岛素分泌及(或)作用缺陷引起的以血糖升高为特征的代谢性疾病。糖尿病患者常伴有脂肪、蛋白质代谢异常，长期高血糖可引起多种器官，尤其是心、眼、血管、肾、器官功能不全或衰竭。胰岛素治疗在糖尿病的管理中扮演着非常重要的角色，其中胰岛素强化治疗方案主要包括每日多次皮下胰岛素注射和持续皮下胰岛素输注即胰岛素泵。
[0003]胰岛素泵治疗是采用人工智能控制的胰岛素输注装置，以程序设定的速率持续皮下输注胰岛素最大程度地模拟人体胰岛素的生理性分泌模式，从而达到更好地控制血糖的一种胰岛素治疗方法。胰岛素泵一般由电池驱动的机械泵系统、储药器、与之相连的输液管、可埋入患者皮下的输注装置以及含有微电子芯片的人工智能控制系统构成在工作状态下，机器泵系统接收控制系统的指令驱动储药器后端的活塞，将胰岛素通过输液管道输入皮下。胰岛素泵的规范操作及其院内外的管理和维护对于胰岛素泵的治疗效果和患者安全都极为重要。
[0004]生理状态下胰岛素分泌可分为两部分:一是不依赖于进餐的持续微量胰岛素分泌即基础胰岛素分泌，基础胰岛素分泌以脉冲的形式持续24h分泌以维持空腹和基础状态下的血糖水平；二是由进餐后血糖升高刺激引起的大量胰岛素分泌可以形成分泌的曲线波，即餐时胰岛素分泌。
[0005]目前胰岛素泵给药方式为胰岛素泵初始剂量设定，由专业的内分泌医师根据体重和现有注射胰岛素剂量两个原则进行先设置胰岛素泵治疗患者的胰岛素总量再进行基础率及三餐前大剂量的分配，如在胰岛素泵治疗前已接受胰岛素治疗的患者参考既往方案进行设定，如既往无方案可供参考每日胰岛素剂量计算根据患者糖尿病分型、体重及临床实际情况确定。在胰岛素泵治疗期间通过血糖控制情况及时进行调整给药方案。
[0006]但是，现有的胰岛素泵存在条件限制。由于不同人群的血糖控制目标不同，如妊娠高血糖、儿童青少年糖尿病患者、老年糖尿病患者、围手术期高血糖患者等等，导致胰岛素的用量设置很难做到与患者的具体情形进行更精确的适配；同时患者的反馈信息不能客观及时准确完整地向医生描述，包括饮食、运动等影响血糖波动的行为因素，医生无法灵活进行用量调整；而在反馈周期过程中，容易由于使用过程中的过量或不足使用，进一步容易增加患者低血糖与高血糖的风险。

技术实现思路

[0007]针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种智能化管理和智能化控制的，并且基于患者大数据进行给药量控制的胰岛素泵，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0009]一种智能化的胰岛素泵控制系统，包括：多组胰岛素泵和云服务器，每组胰岛素泵包括胰岛素泵本体和胰岛素泵控制装置，
[0010]所述胰岛素泵本体包括储液部、注射部、无线通信装置以及微控制器，所述无线通信装置用于与胰岛素泵控制装置无线通信，所述储液部用于承装胰岛素，所述注射部用于胰岛素的皮下注射。
[0011]所述胰岛素泵控制装置包括远程通信单元、第二无线通信装置、本地控制单元，所述远程通信单元用于与云服务器进行通信，第二无线通信装置与无线通信装置通信连接，接收本地控制单元的控制指令；
[0012]所述云服务器包括数据库、患者匹配系统以及第二远程无线通信装置，所述数据库中存储有训练数据和患者数据，所述患者匹配系统用于基于当前患者的参数信息为其匹配相近的患者信息并生成参考控制指令，所述第二远程无线通信装置与远程通信单元通信连接，用以向其发出参考控制指令。
[0013]进一步地，所述云服务器中设置有神经网络模型，首先通过采集身体状况保持良好的患者数据信息对模型进行训练，所述云服务器接收到新的患者数据后，将患者数据带入到神经网络模型，获得与该患者数据对应的胰岛素泵控制信息。
[0014]进一步地，所述云服务器中设置有第一聚类分析模型、第二聚类分析模型和第三神经网络模型，所述第一聚类分析模型基于强相关参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第一类别，所述第二聚类分析模型基于强相关参数和相关参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第二类别，基于患者数据的类别为其选取第一类别和第二类别的交集中的训练数据对第三神经网络模型进行训练。这样的分类好处是，由于强相关参数对分类的整体影响较大，所以容易出现分类突变或者强误差，通过将强相关参数和相关参数联合组建第二模型进行包容性分类，可以避免出现过大的误差。
[0015]进一步地，所述胰岛素泵本体还包括：显示屏幕、控制按钮和输液管。
[0016]进一步地，所述胰岛素泵控制装置还包括定位模块，其用于对当前胰岛素泵进行定位，所述云服务器中存储有预设地图以及胰岛素泵的禁入区域，当微控制器所述定位模块检测到当前胰岛素泵靠近胰岛素泵的禁入区域预定范围时，所述定位模块向所述微控制器发出警报。
[0017]进一步地，所述胰岛素泵控制装置还包括数据采集单元，所述数据采集单元用于采集当前患者的饮食数据、体检数据以及作息数据。
[0018]进一步地，所述储液部设置有胰岛素驱动控制机构，其采用电动马达带动螺旋杆进行驱动控制。
[0019]进一步地，所述第三神经网络模型的输入参数为诱因参数，输出参数为结果参数，对患者的即时性参数按时间进行截取，获得N个包含预定时间段的即时性参数组，将各个参数组分别代入到BP神经网络模型中，以输出的结果参数和真实结果参数的匹配度误差最低为优化条件，对该模型进行优化训练，获得相应模型参数。
[0020]进一步地，非线性传播过程采用下述函数：x
i
表示第i个输入参数，y
j
表示中间层的第j个神经元输出，n表示输入参数的个数，m表示中间层神经元的个数， i
∈[1,n],j∈[1,m]，α
ij
，β
ij
，γ
ij
，δ
ij
为对于y
j
的传播函数参数，当i+1大于n时，取x
i+1
为x1。
[0021]进一步地，所述注射部包括注射针以及用于注射针的固定贴片。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种对胰岛素泵进行智能化管理，通过独特设计的神经网络模型，可以将各类现有患者的胰岛素配给情况与目标患者进行匹配，从血糖控制良好的类似患者中找到相应的配给方案，提供给目标患者，可以更加灵活地调整不同人群患者、在不同进食情况下的胰岛素给药控制，同时通过整合饮食与运动的生理与行为数据提供更准确地预测，而相关信息及对血糖的影响可以在网络终端显示。
[0023]此外，在优选实现方式中，本专利技术通过对胰岛素泵的定位可以有效避免患者不慎将胰岛素泵带入到禁入区域，以至于对胰岛素泵造成损坏。
[0024]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能化的胰岛素泵控制系统，包括：多组胰岛素泵和云服务器，每组胰岛素泵包括胰岛素泵本体和胰岛素泵控制装置，所述胰岛素泵本体包括储液部(103)、注射部(104)、无线通信装置(105)以及微控制器(107)，所述无线通信装置(105)用于与胰岛素泵控制装置有线或无线通信，所述储液部(103)用于承装胰岛素，所述注射部(104)用于胰岛素的皮下注射，所述胰岛素泵控制装置包括远程通信单元(201)、第二无线通信装置(202)、本地控制单元(203)，所述远程通信单元(201)用于与云服务器进行通信，第二无线通信装置(202)与无线通信装置(105)通信连接，接收本地控制单元(203)的控制指令；所述云服务器包括数据库、患者匹配系统以及第二远程无线通信装置，所述数据库中存储有训练数据和患者数据，所述患者匹配系统用于基于当前患者的参数信息为其匹配相近的训练数据，并基于训练数据进行基于即时性参数的神经网络模型的训练，基于训练后的模型生成参考控制指令，所述第二远程无线通信装置与远程通信单元通信连接，用以向其发出参考控制指令，其中，所述控制指令基于即时性参数模型基于患者相似性以及病情控制情况的评级来确定。2.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述患者匹配系统中设置有神经网络模型，所述神经网络模型经由标签数据进行训练，所述云服务器对于新的患者数据，将患者数据带入到神经网络模型，获得与该患者数据对应的胰岛素泵控制信息。3.根据权利要求1所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述患者匹配系统中设置有第一聚类分析模型、第二聚类分析模型和第三神经网络模型，所述第一聚类分析模型基于强相关参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第一类别，所述第二聚类分析模型基于强相关参数和相关参数两种参数对训练数据和患者数据进行分类，确定其第二类别，基于患者数据的类别为其选取第一类别和第二类别的交集中的训练数据的即时性参数对第三神经网络模型进行训练并利用训练后的神经网络模型确定患者的胰岛素供应量。4.根据权利要求3所述的胰岛素泵控制系统，其特征在于，所述第三神经网络模型的输入参数为诱因参数，输出参数为结果参数，对患者的即时性参数按时间进行截取，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡艳，刘芳，范黎，
申请(专利权)人：中南大学湘雅二医院，
类型：发明
国别省市：