[发明专利]患者专用的葡萄糖预测系统和方法

权利要求书

1.一种监测患者的生理状况的方法，所述方法包括：

在计算设备处获得由感测装置提供的所述患者的生理状况的当前测量数据；

在所述计算设备处获得指示与所述患者相关联的一个或多个未来事件的用户输入；以及

响应于所述用户输入：

使用与所述患者相关联的一个或多个预测模型，至少部分地基于所述当前测量数据和所述一个或多个未来事件来确定对所述患者的未来生理状况的预测，其中，确定所述预测包括：

使用与所述患者相关联的每小时预报模型，至少部分地基于所述当前测量数据和所述一个或多个未来事件来确定所述患者的未来生理状况的每小时预报值，所述每小时预报模型包括：神经网络，所述神经网络包括多个小区，其中，每个小区对应于相应每小时间隔，并且所述多个小区中的至少一个被配置为至少部分地基于被预测在未来的相应每小时间隔内发生的一个或多个未来事件的子集，输出在未来的相应每小时间隔期间的生理状况的平均值；

使用不同于所述每小时预报模型的第二预测模型，至少部分地基于所述当前测量数据来确定所述患者的未来生理状况的第二多个预测值；

对于所述每小时预报模型和所述第二预测模型中的每一个，至少部分地基于所述一个或多个未来事件来确定与所述相应预测模型相关联的加权因子；以及

至少部分地基于所述每小时预报值、所述第二多个预测值以及与所述相应的每小时预报模型和第二预测模型相关联的加权因子，确定所述患者的相对于未来时间的生理状况的集合预测；以及

在所述计算设备处将所述相对于未来时间的集合预测的图形表示显示在显示设备上。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

基于与所述每小时预报模型相关联的第一可靠性度量以及与所述第二预测模型相关联的第二可靠性度量之间的关系，所述加权因子相对于未来的时间量而变化；并且

所述第一可靠性度量和所述第二可靠性度量受所述一个或多个未来事件影响。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括从第二感测装置获得背景测量数据，其中确定所述每小时预报值包括至少部分地基于所述当前测量数据、所述一个或多个未来事件和所述背景测量数据来确定所述每小时预报值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第二多个预测值包括使用基于与所述患者相关联的历史数据确定的自回归综合移动平均模型、或基于与所述患者相关联的历史数据确定的生理模型中的至少一者来确定所述生理状况的预测样本值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述集合预测包括使用第一加权因子来加权的所述每小时预报 值和使用第二加权因子来加权的所述第二多个预测值的加权平均值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中：

获得所述当前测量数据包括从葡萄糖感测装置接收传感器葡萄糖测量数据；

获得所述用户输入包括经由所述计算设备处的用户界面接收以下中的至少一个：所述患者将消耗的碳水化合物的预期量、所述患者将执行的锻炼的预期量、以及将要施用的胰岛素的预期推注量；

确定所述集合预测包括使用与所述患者相关联的多个预测模型，至少部分地基于所述传感器葡萄糖测量数据和所述一个或多个未来事件来确定所述患者的未来葡萄糖水平的集合预测；以及

显示所述集合预测的图形表示包括显示所述患者的未来葡萄糖水平的集合预测的相对于时间的图形表示。

7.根据权利要求6所述的方法，其中确定所述集合预测包括：

使用所述与所述患者相关联的每小时预报模型，至少部分地基于所述传感器葡萄糖测量数据来确定所述患者的未来葡萄糖水平的每小时预报值；

使用所述第二预测模型，至少部分地基于所述传感器葡萄糖测量数据来确定所述患者的未来葡萄糖水平的第二多个预测值；

至少部分地基于所述一个或多个未来事件来确定与所述每小时预报模型相关联的第一加权因子；

至少部分地基于所述一个或多个未来事件来确定与所述第二预测模型相关联的第二加权因子；以及

使用所述第一加权因子和所述第二加权因子，将所述集合预测确定为所述每小时预报值和所述第二多个预测值的加权平均值。