人工膵システムと安全性の重要性の紹介

人工膵臓システム、また、閉鎖ループインシュリンデリバリーシステムとして知られている、タイプ1糖尿病の管理における変化の進歩を表します。これらのシステムは、連続グルコースモニター(CGM)、インシュリンポンプ、およびリアルタイムグルコース読み取りに基づいてインシュリンデリバリーを自動的に調整するための制御アルゴリズムを統合します。健康なパンクレアの機能を模倣することにより、これらの装置は、一定の血糖値の負担を大幅に削減し、マニュアルのグルコースのモニタリングと、およびユーザーの生活管理を改善します。

しかし、これらのシステムが非常に価値のあるものとなるのは非常に自動化により、重要な脆弱性も導入しています。単一のソフトウェアまたはハードウェアの誤動作により、インシュリンの過渡性、重度の低血糖、または過渡性を引き起こし、危険な高血糖および糖尿病性ケトアシドーシスを引き起こす可能性があります。 その結果、堅牢な故障メカニズムを開発することは、規制当局の承認と臨床導入のための基本的な要件ではありません。 故障したコンポーネントは、偽物防止のメカニズムが、真剣的な機能が、重要な要素を保護することさえ、重要な要素を正しく保護する必要があります。

故障安全メカニズムの重要な必要性

フェイルセーフなメカニズムは、あらゆる生命維持の医療機器の忍耐強い安全の骨です。人工的な膵臓システムのコンテキストでは、ステークは例外的に高いです。低血糖の危険性は第一次的懸念です。システムが誤ってはるかに多くのインシュリンを届けるならば、血糖は数分以内に危険な混乱、意識、発作、または死亡を引き起こします。逆に、適切な状態を消化不良に陥らせるのに、別の生活を抑えることができます。

信頼性の高いコンポーネントであっても、センサーのドリフト、ポンプの閉塞、アルゴリズムのエラー、ソフトウェアのバグ、または電磁妨害などの外部要因により、障害が発生する可能性があります。 人工的な膵臓装置に関するFDAのガイダンスは、システムがこれらのリスクを軽減するための複数の独立した保護層を組み込む必要があることを強調しています。 []]] FDAの2022ガイダンスによると、共同開発インシュリンポンプとCGMシステム:1]は、安全対策を十分に証明し、安全を実証することはできません。

故障の人件費

実質的な出来事は、フェイル・セーフの重要性を強調しています。まれに、悪意のあるイベントにつながるインシュリンポンプの故障症例が報告されています。例えば、]の2019研究では、糖尿病科学とテクノロジーのジャーナルは、アルゴリズムのエラーが多発性低血症を引き起こしたインスタンスを文書化しました。ユーザーエラーと非コンプリアリは、国家のリスクを十分に確認できるだけでなく、国家のエラーを防止する[FLT]を計画する]と、国家のリスクを防止します。

強力な故障安全システムの主なコンポーネント

人工膵臓の耐障害性アーキテクチャは、通常、いくつかの独立したレイヤーで構成され、各々は異なるタイプの障害をキャッチし、ニュートライズするように設計しました。次の表(顕著なHTMLのリストとして示されています)は、これらの重要なコンポーネントを要約します。

信頼性を高める冗長センサー

単一CGMセンサーは、直流流体を正確に検出したり、誤った値が出力したりすることができません。冗長センサー - バックアップグルコースメーターでCGMの結合を同時に着用したり、CGMの結合をしたり、クロスバリデーションをしたりすることができます。 2つのセンサーからの読みがしきい値を超えた場合は、システムがエラー、ハットインシュリンの配信をフラグしたり、ユーザーを警告することができます。例えば、MedtronicMed 780Gは、このような検出システムを使用して、信頼性を低下させるための「Gセンサー」を、そのような検出するかどうかを予測します。

自動化されたシャットダウンと安全な状態遷移

重要な障害を検出するときは、ポンプの閉塞、安全範囲外で読みこる持続的なセンサー、またはアルゴリズムの矛盾 - システムは自動的に安全な状態に移行しなければなりません。これは、多くの場合、インシュリンの配達を完全に停止するか、または事前プログラムされた低レートバサルに再変換することを意味します。これは、継続して低血症を引き起こす可能性が低いことです。シャットダウンは、ユーザーが手動でX2の問題を解散した後に、瞬時に、または不可逆にする必要があります。

可聴周波、視覚およびハプティック警報システム

警報は、デバイスとユーザー間の主要な通信チャネルです。 故障警報は、明確でエスカレーションベースのものでなければなりません。 軽度の不透明度(例えば、センサーの校正リマインダー)、即時の行動のための高緊急サーレン(例えば、インシュリンの配信がocclusionのために停止)、および生命を脅かす条件(例えば、gluc、gluc、sect)の別のアラームが発生した場合は、アラームが1つに失敗する可能性があります。 アラームは、アラームやアラームが異なる場合、アラームが、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが警告が発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが、アラームが発生したときに、アラームが、アラームが、アラームが、またはアラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが発生したときに、アラームが、アラームが、またはアラームが、アラームが、アラームが、またはアラームが、またはアラームが、アラームが発生したときに、アラームが、またはアラームが、アラームが発生したときに、アラームが、アラームが発生したときに、アラームが、またはアラームが発生したときに警告が警告が、アラームが

ユーザー制御のための手動上書き

オートメーションにもかかわらず、ユーザーは究極のスーパーバイザーを維持します。 物理的なまたはソフトウェアベースの手動オーバーライドを使用すると、ユーザーは、ハレットデリバリー、アルゴリズムをリセットしたり、手動モードに切り替えることができます。 このオーバーライドは、ストレスの下で、緊急で操作するのは簡単です。 Omnipod 5のようなシステムは、ユーザーはハンドヘルドコントローラーを介して手動で修正ボラスを管理し、必要に応じてポンプは、体から取り外すことができます。 しかし、手動オーバーライドは、安全を防止するために使用した場合にリスクを導入することができます。 したがって、手動のボラスは、必要なときに、必要なときに、最大限度を制限する必要があります。

安全メカニズムの構築に向けた戦略設計

個々のコンポーネントを超えて移動し、堅牢なフェイルセーフ設計は冗長性、ソフトウェアアーキテクチャ、テスト、リアルタイム監視を網羅する系統的なアプローチが必要です。

多層冗長性

冗長性は、ハードウェアとソフトウェアチェーン全体にわたって実装する必要があります。 これは、冗長性グルコースセンサー、冗長ポンプモータ(デュアルステッピングモータまたはバックアップ機械式アクチュエータ)、およびセンサーとポンプ間の冗長通信経路(例えば、Bluetooth Low Energyと二次無線)を含みます。 ソフトウェアレベルでは、交差チェック付きデュアルマイクロコントローラは、コルプティングEAの配信から単一のプロセッサの故障を防ぐことができます。 監視タイマーは、システムが故障し、ほとんどの欠陥が検出されるかどうかを検知します(または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または

高度アルゴリズムによるリアルタイムモニタリング

制御アルゴリズム自体は、継続的に独自の健康を監視しなければなりません。 障害検出や診断(FDD)などの技術は、実際の読書に対する期待されるグルコースの動的を比較するために数学モデルを使用します。 矛盾がしきい値を超える場合、例えば、インシュリンが配信される間突然の上昇が急上昇する - アルゴリズムは、ポンプの故障を早期に検出する可能性があります。 モデル予測制御(MPC)アルゴリズム、iLet Bionic Pancreascucreasのようなシステムで共通、さらには、ログアウトシュリンが検出され、その後、すべてのログが検出され、その後、ログアウトストルが行われるようにします。

包括的なテストと検証

故障安全メカニズムは、シミュレートと現実の両方の故障シナリオの広い範囲の下でテストされなければなりません。 臨床試験、JDRF-funded人工膵臓研究で実施したような、多くの場合、センサーの閉塞、ポンプの故障、またはアルゴリズムのエラーが人工的に安全保護が正しく関与していることを確認するために導入されている「ストレステスト」が含まれます。 事前市場テストは、IEC 62304(医療機器ソフトウェアのライフサイクル)やISO 14971(リスク管理)などの基準に従う必要があります。 FDA 調査結果は、これらの調査結果が、FDA [F] に失敗した結果が、これらのレポートを分析する: [F] 安全検査は、これらのレポートを分析する: [F]

安全プロトコルと意思決定ツリー

明確な決定の木は、システムがすべての検出可能な障害シナリオで何をするかを定義します。例えば、センサー信号が5分間失われた場合、システムは、最後の既知の良好なデータで続行するかもしれませんが、50%でインスリンの配信を削減します。15分間失われた場合、それは配達を中止し、警報をトリガーします。これらのプロトコルは、他のすべての上にある低血糖リスクを最小限に抑えるために設計されなければならない - リスクを抑制し、低血糖イベントを危険にさらすことよりも、簡単に高血糖値を取ることが安全です。なぜ彼らは、透明性のあるメッセージングを監視するべきかを理解する必要があります。

故障安全機構の設計における課題

利用可能な戦略にもかかわらず、いくつかの重要な課題は、真に安全の人工膵臓システムを達成するままです。

センサーの正確さおよび潜伏

CGMセンサーは、5〜15分後に血糖を背負う間接流体でグルコースを測定します。 急速な変化の間に、このラグは制御アルゴリズムをオーバーまたはアンダーデリバインシュリンに引き起こすことができます。 センサー入力に依存するフェイルセーフなメカニズムは、このラグによって誤ってなってしまうことがあります。 より短い校正時間と、インタースティチュアルトレンドヘルプから血糖を推定する高度なアルゴリズムが、基本的なレイテンシブルは、他の欠陥の欠陥を除去することはできません。 それらは、異なるレベルの欠陥を識別する欠陥を低減する可能性があります。 ハイブリッドシステムが、他の欠陥を低減することは、他の欠陥の欠陥を除去することはできません。

サイバーセキュリティの脆弱性

人工膵システムはますますます接続されるように — スマートフォンアプリ、クラウドデータの同期、リモートモニタリングを介して、彼らはサイバー攻撃のターゲットになります。 悪意のある俳優は、潜在的にインスリンの配信コマンドを変更したり、フェイルセーフアラームを無効にしたりすることができます。 FDAは、特定の[]を発行しました。 サイバーセキュリティ上のサイバーセキュリティに関するガイダンス]]]、暗号化、認証、侵入検知などの対策を実施するメーカーが必要です。 安全対策は、ネットワークを独立して受け入れる必要があり、ネットワークの動作を制限する必要があります。

ユーザーの多様性とコンプライアンス

ユーザーは、多様なライフスタイル、生理学、および技術的能力のレベルを持っています。 難易度が低下しているユーザー、または高齢者ユーザーにとってあまりにも複雑すぎる手動オーバーライドが無効になる可能性がある、という故障した警報。 さらに、アラーム疲労のためにアラームを無効にする可能性があるため、誤ったアラートを繰り返すと、本物のアラームを無視することができます。 デザイナーは特定の性に対する感度のバランスをとり、アラームの音量とパターンの振動パターンのカスタマイズオプションを提供する必要があります。 また、ユーザーは、アラームの疲労を防止するために警告が欠かせません。 アラームは、適切な方法では、適切な方法では、適切な方法では、問題が発生することはありません。

規制・製造のハードル

市場投入に失敗した安全なシステムには、さまざまな管轄区域の複雑な規制要件をナビゲートすることが含まれます。 FDA、欧州医学機関、およびその他の機関は、リスク管理および検証テストの広範な文書を必要とします。 これらのプロセスは、コストと時間がかかります。これにより、イノベーションの導入が著しく遅くなります。 さらに、フェイル・セーフ・ハードウェア(例えば、冗長センサー、二次プロセッサ)は、デバイスコストとサイズを増加させ、安全の向上によって正当化しなければならない取引オフ。 製造業者も、品質を複製することなく、信頼性を管理する必要があります。

安全性向上システムのための未来の方向性

研究開発の継続により、よりスマートなアルゴリズム、新センサー、より優れた人的要因工学により、人工膵システムをより安全にするという約束を約束します。

人工知能と予測欠陥検出

マシン学習モデルは、デバイスログとCGMのトレースの膨大なデータセットで訓練され、それらが発生する前に、インベンド障害を予測することができます。例えば、ディープラーニングモデルは、センサーの劣化やポンプモーターの摩耗を示す微妙なパターンを検出し、予備的な置換を有効にします。AIは、ユーザーが独自に開発したグルコースパターンを学び、偏差が真に病理的である場合にのみ警告することで異常な検出を改善することができます。これらの予測機能は、バージニア大学センターなどの学術医療センターで、アラームを低下させるときに、アラームを低下させる「ダイアジスティック」が開発されました。

先進的な冗長アーキテクチャ

将来のシステムは、障害の単一のポイントを排除するために、三度冗長センサーと投票ロジックを組み込むことができます。さらに、フェイルセーフなメカニズムは、ハードシャットダウンの代わりに、システムが、ユーザー介入を待っている間、部分的な自動化を提供するより少ない積極的な制御モードに切り替える可能性があります。これは、突然のインシュリンの過食症のリスクを減らすことができます。バイオハイブリッドは、インプラントを組み合わせることにより、注入ポンプを制限するだけでなく、物理的なポンプを制限するために供給することができます。

人件費のインタラクションを改善

より良いアラームは優先されます。 ユーザーの典型的な応答時間を学び、それに応じて緊急を調整する適応警報システムの研究は、進行中です。 有害なフィードバックとスマートウォッチの統合により、非密接で目立たないアラートを提供できます。 ユーザーは、より大きなフォント、よりシンプルなアイコン、および音声コマンドを再設計されており、ユーザーは視力やモーター障害を伴います。 目標は、ユーザーが迅速に行動し、ストレスの多いイベント中に正しく行動できるように、フェイルセーフなシステムを作ることです。

緊急サービスとの統合

今後、人工膵システムは、重度の低血糖イベントが検出され、ユーザーがアラームに反応しない場合、緊急医療サービスに自動的に連絡することができます。これは、危機中にも接続とバッテリーの寿命を維持するために、フェイルセーフなメカニズムが必要です。一部のプロトタイプは、ユーザーの場所と最後のCGM読書でテキストメッセージを送信する能力を実証しました。これは、大幅に応答時間を削減します。それでも実験中、そのような機能は、単に低血性疾患に陥り、または低血性疾患だけで生き残るためにゲームチェンジャーになる可能性があります。

結論:ゼロハームへの道

人工膵システムのための堅牢なフェイルセーフなメカニズムを開発することは、ハードウェア工学、ソフトウェア設計、臨床専門知識、および人的要因の研究を組み合わせた多角的な努力です。 Medtronic 780G、タンデム制御IQ、およびオムニポッド5などのデバイスの現在の生成は、安全性に大きな課題を打ち立てていますが、改善のための部屋はまだあります。 各反復では、フェイルセーフはよりインテリジェントで、より反応し、より弾力性になります。 究極のインシデントはゼロであり、包括的な投資を防止します。

医療専門家や患者様にとって、これらのメカニズムを理解することは、信頼の構築と効果的な使用を確実にするために不可欠です。 規制機関は、小児科および青年糖尿病(ISPAD)の国際社会などのFDAや国際機関のような安全機関が、より安全なシステムアーキテクチャを奨励するためにガイドラインを更新し続けています。 研究の進歩として、真に生物学的膵臓の堅牢性を模倣する人工的な膵臓のビジョンは現実に近いです。ユーザーが自分の生活に集中できる1つは、その技術が、その背後にあると確信しています。