用于使用连续监测的分析物数据提供糖尿病决策支持的感测系统和方法与流程

背景技术：

1、糖尿病是胰腺不能形成足够胰岛素(i型或胰岛素依赖性)和/或胰岛素功效降低(2型或非胰岛素依赖性)的代谢性疾病。胰岛素是允许身体将葡萄糖用作能量或将葡萄糖储存为脂肪的激素。在糖尿病状态下，患者会出现葡萄糖过高，即所谓的“高血糖”，这可能会引起与小血管恶化相关联的一系列负面生理效应(例如，神经损伤(神经病变)、肾衰竭、皮肤溃疡、糖尿病酮症酸中毒或眼睛玻璃体出血)。相反地，血糖过低的状态被称为“低血糖”。重度低血糖可导致心肌损伤、神经认知功能障碍，并且在某些情况下，导致癫痫发作或甚至死亡。

2、鉴于上述情况，糖尿病患者时刻了解自己的血糖状态极其重要，以便知道是否应该采取措施以及应该采取什么措施来管理其糖尿病病症，从而将葡萄糖控制在目标范围内，并且避免身体出现并发症。因此，糖尿病患者可受益于对其葡萄糖水平和趋势的连续监测，连同基于所监测的数据来确定的实时糖尿病管理指导。然而，糖尿病管理仍然给患者、临床医生和护理人员带来许多挑战，因为多种因素共同影响患者的血糖状态，并且这些因素可能并不总是反映在患者的葡萄糖水平和葡萄糖趋势中，从而影响所提供的糖尿病管理指导的准确性。

技术实现思路

技术特征：

1.一种用于生成血糖事件预测的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述患者的所述生理状态还包括确定所述患者参与的所述体力活动的强度水平。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述患者是否正在参与体力活动是基于所述分析物数据和/或所述多种分析物的趋势。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述一种或多种治疗推荐包括以下中的至少一者：

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述多种分析物还包括酮、甘油、钾和钠中的至少一者。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述一个或多个其他非分析物传感器包括加速计、阻抗传感器、心电图(ekg)传感器、血压传感器、心率监测器或呼吸传感器中的至少一者。

9.根据权利要求1所述的方法，其中利用乳酸盐的所述分析物数据来区分采样噪声和葡萄糖的实际分析物数据。

10.根据权利要求1所述的方法，其中使用利用训练数据训练的模型来生成所述血糖事件预测，以预测由所述患者的体力活动诱发的血糖事件。

11.一种用于提供血糖事件决策支持的系统，所述系统包括：

12.根据权利要求11所述的系统，其中确定所述患者的所述生理状态还包括确定所述患者参与的所述体力活动的强度水平。

13.根据权利要求11所述的系统，其中确定所述患者是否正在参与体力活动是基于所述分析物数据和/或所述多种分析物的趋势。

14.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为：

15.根据权利要求14所述的系统，其中所述一种或多种治疗推荐包括以下中的至少一者：

16.根据权利要求15所述的系统，其中所述多种分析物还包括酮、甘油、钾和钠中的至少一者。

17.根据权利要求11所述的系统，还包括：

18.根据权利要求17所述的系统，其中所述一个或多个非分析物传感器包括加速计、阻抗传感器、心电图(ekg)传感器、血压传感器、心率监测器或呼吸传感器中的至少一者。

19.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为利用乳酸盐的所述分析物数据来区分采样噪声和葡萄糖的实际分析物数据。

20.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为使用利用训练数据训练的模型来生成所述血糖事件预测，以预测由所述患者的体力活动诱发的血糖事件。

技术总结本公开的某些方面涉及用于预测患者因体力活动诱发的血糖事件的方法和系统。在某些方面，方法包括在某时间段期间连续监测该患者的多种分析物以获得分析物数据，该多种分析物包括至少葡萄糖和乳酸盐。该方法还包括处理来自该时间段的该分析物数据以确定在该时间段期间该患者参与的体力活动的强度水平。该方法还包括使用至少该多种分析物的该分析物数据和对体力活动强度的该确定来生成血糖事件预测。该方法还包括至少部分地基于该血糖事件预测为该患者生成一种或多种治疗推荐。技术研发人员：M·L·约翰逊,S·I·艾普斯坦,S·K·皮克斯,L·H·杰普森,K·程,S·T·弗兰克,Q·安,D·M·黑登,A·吉贝利受保护的技术使用者：德克斯康公司技术研发日：技术公布日：2024/6/13