[发明专利]胰岛素疗法确定

说明书

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。

技术领域

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。

背景技术

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。

发明内容

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

图6是展示了用于胰岛素疗法确定的示例过程的流程图。

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

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。

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。