Automating에 있는 인공 Pancreas 연구 Insulin 복용량에 따라 생활 정보

휴관일-루프 인슐린 납품의 진화

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인공 Pancreas 기능 방법

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제어 아키텍처 및 데이터 융합

MPC는 수많은 주요 알고리즘 접근법으로 인해 현장을 지배합니다. MPC는 수많은 연구원들이 미래의 포도당 수준을 예측하고 확고한 인슐린 납품을 롤링 수평선에 최적화하는 글루코스인 역학 모델을 사용합니다. PID 컨트롤러는 현재 포도당 오류에 비례적으로 반응하며, 그 완전한 (가실 오류) 및 그 파생물 (변화의 비율)을 예측합니다. 두 아키텍처는 추가 데이터 입력 혜택을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, MPC는 식사 탄수화물 추정을 통합하고 신체적 반응을 감지하는 데 필요한 것으로 예상됩니다.

데이터 융합 기술은 여러 센서 스트림을 결합합니다. CGM, 가속도계, 심박수 모니터, 피부 온도 및 심지어 피부 전도 - 단일 상태 추정. 이 융합된 사진의 사용자의 대사 컨텍스트는 알고리즘을 사용하여 심박수 일과 강렬한 물리적 노동의 하루를 구별 할 수 있습니다, 따라 인슐린 감도 조정.

라이프 스타일 데이터의 중요한 역할

글리세라이드 규정은 인슐린과 포도당의 기능뿐만 아니라 일상적인 행동으로 심하게 간결됩니다. 물리적 활동은 시간이 지남에 따라 인슐린 감도를 증가시키고, 때때로 12-24 시간 포스트 상승, 인슐린 투싱이 "에스크린 메모리"에 대한 계정이 아니라면, 인슐린 투슬링이 비난하고, 비난하는 비난한 비난을 유발할 수 있습니다. 식단, 특히 지방 및 단백질에서 높은 식사, 특히 그 중 낮은 가스가 비난하고, 비난하는 비난한 비난을 유발할 수 있습니다. 글리세라이드는 표준을 증가시키고, 혈류를 감소시킬 수 있습니다.

통합 라이프 스타일 데이터는 인공 파노라마를 통해 이러한 요소를 예측할 수 없는 변수를 치료할 수 있습니다. 이 시스템은 사용자의 전형적인 패턴을 학습할 수 있습니다. 커피, 점심 휴식, 주간 체육관 세션 및 사전 비동기적으로 바스칼 요금 또는 임계값을 조정합니다. 이 이동은 반응 제어에 대한 변화는 라이프 스타일 데이터 중심 자동화의 기반 약속입니다.

왜 전통 알고리즘이 짧아지

라이프 스타일 데이터 및 그들의 영향의 유형

연구자들은 현재 인공적인 판스크 프로토 타입에 통합되어 있는 라이프스타일 데이터의 여러 범주를 식별합니다. 각 유형은 고유한 예측력과 센서 정확도, 사용자 준수 및 알고리즘 해석 측면에서 차별화된 과제를 제공합니다.

]Physical Activity data: Accelerometry, step count, heart rate, and Movement pattern help 견적 에너지 지출과 운동 강도. 이 데이터는 여전히 분대적 요구를 처리하면서 운동 후 인슐린 배송을 줄이고, 저혈당을 방지하는 알고리즘을 허용합니다.
Meal-related data: 모바일 앱을 통해 탄수화물 계산 또는 식품의 자동화된 이미징은 식사의 조미료 구성을 제공할 수 있습니다. 그러나, 지방과 단백질의 글리카로듐 효과는 모델에 더 어렵습니다. 따라서 시스템은 혼합-메달 구성 입력을 지연 또는 확장하기 시작합니다.
스트레스와 정서적 상태: 피부전도, 심박수 가변성 측정 가능한 센서, 수면질은 급성 또는 만성 스트레스를 신호할 수 있습니다. Algorithms는 그 후 일시적으로 포도당 대상을 올리거나 스트레스 유도 된 hyperglycaemia를 완화시키는 인슐린 감도를 증가시킬 수 있습니다.
Sleep 메트릭스: 내구, 품질, 그리고 단계 (REM vs. 깊은 수면) 인슐린 감도 및 카운터 규칙 호르몬 방출에 영향을 미치는. 가난한 수면을 감지하는 시스템은 새벽 현상 또는 장시간 비만증의 예방을 위해 밤새 분비율을 조정할 수 있습니다.
Menstrual Cycle and hormonal variable: 연구는 더 많은 사람들이 생리 주기와 폐경 도중 인슐린 감도 변동을 보여줍니다. 연구의 작은 수는 지금에 따라 꼬리 인슐린 납품에 주기 관련 자료를 모으는 입니다.

이 데이터 스트림은 종종 기계 학습을 사용하여 지속적으로 업데이트되는 개인화 된 모델로 결합됩니다. 예를 들어, 시스템은 특정 사용자가 항상 아침 정류 (심리적 스트레스)을 시작하면 30 mg / dL 포도당 상승을 경험하고 아침 분비율을 조정하는 것을 배울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 인공 파노라마는 다양한 삶의 이벤트에 대한 사용자의 대사 반응의 디지털 트윈을 구축합니다.

Data-Driven 자동화의 이점

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운동 후 hypoglycaemia를 감소 ]: 심장 박동과 가속도 데이터를 사용하는 시스템 중온 활동 중 50%까지 기용 인슐린을 감소시킬 수 있습니다, 운동 관련 저혈당의 위험을 약간 연구에서 70% 이상으로 절단.
Tighter postprandial control: 식사 크기와 구성을 기반으로 하는 예측적인 투약, 포도당 상승의 초기 검출과 결합된, 표준 자동화한 인슐린 납품과 비교된 10-15 비율 포인트에 의해 시간 범위 향상.
밤의 안정성: 수면 품질 및 스트레스 감적은 새벽 현상을 방지하고, 암흑을 감소, 아침 포도당 독서를 개선.
]생활의 질을 개선]: 사용자는 당뇨병의 피로, 몇몇 경보를 보고하고, 체계의 능력에 있는 더 중대한 신뢰는 매일 가변성을 취급하기 위하여. 자동화는 빈혈 포도당 검사 및 impromptu 개정을 위한 필요를 감소시킵니다.
Enhanced adaptability: 알고리즘은 사용자의 패턴을 학습하므로, 새로운 작업 일정과 같은 일상에서 변경할 수 있으며, 시간대, 또는 물리적 활동의 계절적 변화에 따라 여행할 수 있습니다.

현재 연구 및 임상 시험

수많은 연구 그룹과 회사는 생활 양식에 기반한 인공적인 판스크 시스템을 투자하고 있습니다. ] Diabetes 및 Digestive 및 Kidney Diseases (NIDDK) 펀드는 여러 멀티 센터 평가를 통해 다른 데이터 통합 전략을 탐구합니다. 국제 당뇨병 폐쇄 L (IDCL) 평가판인 국제 당뇨병은 심장 박동 및 수많은 운동을 사용하여 MPC 기반 시스템을 테스트하고 있습니다.

또 다른 개척 노력은 버지니아와 하버드의 Joslin Diabetes Center의 대학에서 온다, "스마트" 인공 파노라마는 음식과 추정 탄수화물, 지방 및 단백질을 사진과 추정하는 착용 가능한 카메라를 통해 식사 감지를 통합. 시스템은 그 후 높은 애완 동물 식사의 지연 된 글리카 emic 충격을 처리하는 확장 된 bolus를 계산합니다. [[FLT : 0]Diabetes Care[FLT :]1 : 1 %에서 열린 초기 결과. 사용자가 더 많은 범위에 비해 1 %의 화상 시스템을 보냈다.

Medtronic의 MiniMed 780G 시스템은 이미 자동화 된 인슐린 조정의 대규모 형태를 제공하지만 여전히 식사 발표를 요구합니다. 한편, Tidepool Loop 프로젝트는 오픈 소스 이니셔티브가 추가 라이프 스타일 데이터 스트림의 통합을 허용하는 상업 제품으로 확장됩니다. U.S. Food and Drug Administration (FDA)]는 luevas-reported system을 사용하여 사용자의 디자인 및 디자인에 대한 지침을 발급했습니다.

도전과 윤리적 고려

약속에도 불구하고, 몇몇 장애물은 라이프 스타일 데이터 구동 인공적인 pancreas 체계가 주류가되기 전에 남아 있습니다. ] 자료 개인 정보 보호 및 보안는 마산입니다: 심장 박동, GPS 위치, 수면 패턴 및 식이 섭취를 수집하는 시스템은 매우 민감한 건강 프로파일을 만듭니다. 무해한 접근은 보험이나 고용주에 의해 차별을 유발할 수 있으며, 인슐린 배달의 악의적 조작도 할 수 있습니다. Robustance, 현지 암호화 및 현지 암호화 처리 데이터 처리가 가능한 지분화되어 있습니다.

Algorithm 정확도 및 안전성은 또한 도전 과제를 포괄합니다. 하나의 인구에 훈련된 기계 학습 모델은 다른 라이프 스타일, 유전적 배경 또는 comorbidities을 가진 개인에게 일반화되지 않을 수 있습니다. 스트레스 센서 또는 미식가 추정된 식사의 긍정적은 위험한 투약 오류를 일으킬 수 있습니다. 규제 프레임 워크는 시간 이상으로 변화하는 적응 알고리즘을 검증하기 위해 진화해야 하며, 새로운 임상 시험의 새로운 유형이 필요한 새로운 임상 시험 장비를 필요로 합니다.

사용자 부담과 센서 피로은 무시할 수 없습니다. 목표가 인간적인 노력, 일부 데이터 소스를 줄이기 위한 동안, 식품 로깅 또는 센서 교정과 같은 특정 데이터 소스는 필수 설명서를 결정할 수 있으며, 채택을 거부할 수 있습니다. 디자이너는 데이터 부유성 및 단순성 사이의 균형을 잡아야 합니다. 또한, 기술이나 제한된 디지털 문학이 남아있는 당뇨병을 가진 개인은 기존의 건강 장애를 완화할 수 있습니다.

액세스 및 감당성은 중요합니다. 현재 폐쇄 루프 시스템은 비싸고 스마트 워치 또는 플래시 글루코즈 모니터와 같은 고급 센서를 추가하여 비용을 절감합니다. Payers 및 건강 시스템은 감소된 합병증 및 병리화를 통해 장기 비용 절감의 증거가 필요합니다.

미래 지향과 혁신

연구는 완전히 자율적이고 라이프스타일적 인조 판자에 가속됩니다. 몇몇 차세대 혁신은 수평선에 있습니다.

Multi-hormone system: glucagon 또는 pramlintide를 insulin 펌프에 추가하면 더 부드러운 포도당 excursions가 될 수 있습니다. 라이프 스타일 데이터는 예를 들어, 인체가 역성 포도당 생산을 감소시킬 때 운동 도중 포도당 납품을 감소시킬 수 있습니다.
Wearable Sensor fusion: Future system은 CGM, Optical heart rate sensor, 3축 가속도계, 피부 온도 센서, 그리고 펌프 알고리즘과 통신하는 단일 패치로 땀 바이오마스터 분석기를 결합할 수 있습니다. Google Verily 및 Dexcom과 같은 기업들은 이러한 통합 센서를 개발하고 있습니다.
Edge-based AI inference: 배터리 수명을 유지하고 개인 정보를 보호하려면, on-device Machine Learning model은 로컬로 클라우드로 전송하는 것보다 라이프 스타일을 처리할 것입니다. 연결이 잃을 때 실시간 적응을 가능하게하는 동안 지연 및 보안 위험을 감소시킵니다.
Personalised digital twins]: 사용자의 과거 글루코노스, 인슐린, 라이프 스타일 데이터를 사용하여 개별 물질 대사의 디지털 트윈은 생성하고 밤새 시뮬레이션 할 수 있습니다. 인공적인 pancreas는 그 때 "테스트"를 할 수 있습니다. 실리코의 다른 도징 전략은 더 안전하고 효과적인 제어를 선도합니다.
Behavioral nudges and coaching: 저용량 자동화를 넘어, 시스템은 사전 업그레이드 스낵을 제안하거나 같은 라이프 스타일 데이터에 따라 수 수화물을 상기시키는 것과 같은 개인화 된 권고를 제공 할 수 있습니다. 이것은 전체 웰빙 보조에 순수 의료 기기에서 인공 판자를 이동합니다.

이 혁신은 성숙으로, 인공적인 pancreas는 당뇨병 배려의 표준 성분이, insulin 펌프와 CGMs 같이 오늘 일 가능성이 있을 것입니다. 중요한 차별화자는 그것이 주의 또는 수동 입력을 요구하는 없이 사용자의 생활에 통합하는 방법일 것입니다.

의약

더 읽기를 위해 American Diabetes Association journal를 최신 평가 결과에 대한 또는 JDRF의 인공적인 판자 페이지]를 방문해 주세요.]