用于基于与葡萄糖状态相关联的风险调节治疗的系统和方法与流程

本公开大体涉及用于诊断和治疗的糖尿病护理医疗系统和方法，并且特别地涉及用于评估与葡萄糖状态相关联的风险并且基于该风险调节治疗的系统和方法。

背景技术：

许多人遭受I型或II型糖尿病，其中身体没有恰当地调节血糖水平。连续葡萄糖监控器（CGM）允许在不间断的基础上（诸如每几分钟）测量具有糖尿病的患者的血糖水平。给予患者的胰岛素的时间选择和剂量可以基于由CGM设备记录的测量结果来确定。来自CGM设备的葡萄糖读数被显示给患者，并且患者可以注射胰岛素或者消耗餐食以帮助控制葡萄糖水平。胰岛素泵可以靠可编程计划递送精确的胰岛素剂量，该可编程计划可以由患者或者护理提供者来调节。

危险度量可以从葡萄糖数据导出以用于基于所检测的葡萄糖水平评估对患糖尿病的人员的危险。例如，已知危险度量包括在以下论文中提出的危险函数：Kovatchev, B. P.等人的Symmetrization of the blood glucose measurement scale and its application, Diabetes Care, 1997, 20, 1655-1658。Kovatchev危险函数由等式h(g)=[1.509(log(g)^1.0804-5.381)]²定义，其中g是血糖浓度（以每分升毫克或mg/dl计）并且h(g)是对应惩罚值。Kovatchev函数提供静态惩罚（即，危险）值，因为惩罚仅取决于葡萄糖水平。最小（零）危险发生在112.5mg/dl处。与葡萄糖水平接近低血糖症有关的危险比与葡萄糖水平接近高血糖症有关的危险显著更快地提升。

Kovatchev危险函数未能计及葡萄糖水平的改变速率以及与所测量的葡萄糖水平相关联的不确定性。例如，与100mg/dl和快速降低的血糖水平相关联的患者的危险可能大于与具有恒定葡萄糖改变速率的100mg/dl相关联的患者的危险。另外，所测量的葡萄糖结果可能由于传感器噪声、传感器故障或者传感器的分离而不准确。

已经做出各种方案以基于CGM葡萄糖水平来控制患糖尿病的人的葡萄糖水平。用于限制低血糖症状况的发生的一种方法包括胰岛素泵关断算法，其在CGM葡萄糖水平跌至低葡萄糖阈值（诸如50-70mg/dl）以下的情况下完全关断基本胰岛素，并且随后在几个小时之后恢复基本胰岛素。然而，这种开/关方案不利地要求越过低葡萄糖阈值的不利条件在采取动作之前发生。另外，该方案没有考虑到葡萄糖以其越过阈值的速度，其对于具有高葡萄糖改变速率的患者（例如，儿童、活跃个体等）可能是有问题的。

另一方案是向患者警告所预计的低血糖症，并且患者然后消耗一定数量的碳水化合物并且等待预确定的时段。如果系统仍旧预计低血糖症，则患者重复循环直到系统不再预计低血糖症。然而，该方案做出以下假设：患者能够在被警告所预计的低血糖症时立即消耗碳水化合物。另外，患者可能通过消耗太多碳水化合物而矫枉过正，从而可能地引起体重增加或者使葡萄糖水平朝向高血糖症演变。

因而，本公开的一些实施例提供用于基于攻击性因子而通过将所估计的葡萄糖状态的风险映射到基础率（basal rate）的调节来调节治疗基础率的预计性方法。

与葡萄糖状态相关联的风险是基于血糖水平、血糖水平的改变速率以及与血糖水平和改变速率相关联的不确定性。另外，一些实施例提供响应于餐食推注（bolus）、胰岛素推注和/或可能影响低血糖症或高血糖症的风险的其他事件而调节针对葡萄糖状态的所计算的风险。

技术实现要素：

在本公开的示例性实施例中，提供了基于与具有糖尿病的人员的葡萄糖状态相关联的风险来确定基础率调节的方法。方法包括通过至少一个计算设备接收代表至少一个葡萄糖测量结果的信号。方法包括通过至少一个计算设备基于该信号而检测人员的葡萄糖状态。所检测的葡萄糖状态包括人员的葡萄糖水平和葡萄糖水平的改变速率。方法还包括通过至少一个计算设备基于目标葡萄糖状态来确定与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量。目标葡萄糖状态存储在由至少一个计算设备可访问的存储器中。当前风险度量指示人员的低血糖症状况和高血糖症状况中的至少一个的风险。方法还包括通过至少一个计算设备来标识参考葡萄糖状态和与参考葡萄糖状态相关联的参考葡萄糖风险度量。方法还包括通过至少一个计算设备基于与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量和与参考葡萄糖水平相关联的参考风险度量来计算对治疗递送设备的基础率的调节。

在本公开的另一示例性实施例中，提供了血糖管理设备。血糖管理设备配置为基于与具有糖尿病的人员的葡萄糖状态相关联的风险来确定基础率调节。设备包括存储可执行指令的非暂时性计算机可读介质。设备还包括至少一个处理设备，其配置为执行可执行指令以使得当由至少一个处理设备执行时该可执行指令引起至少一个处理设备接收代表至少一个葡萄糖测量结果的信号。可执行指令还引起至少一个处理设备基于该信号来检测人员的葡萄糖状态。所检测的葡萄糖状态包括人员的葡萄糖水平和葡萄糖水平的改变速率。可执行指令还引起至少一个处理设备确定与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量。当前风险度量指示人员的低血糖症状况和高血糖症状况中的至少一个的风险。可执行指令还引起至少一个处理设备标识参考葡萄糖状态和与参考葡萄糖状态相关联的参考风险度量。可执行指令还引起至少一个处理设备基于与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量和与参考葡萄糖水平相关联的参考风险度量来计算对治疗递送设备的基础率的调节。

附图说明

本发明的特征和优点将在结合附图考虑以下详细描述时对于本领域技术人员变得更明显，在附图中：

图1图示了用于评估与葡萄糖水平相关联的危险的示例性危险函数；

图2图示了根据本文描述的一个或多个实施例的连续葡萄糖监控（CGM）系统；

图3图示了图2的CGM系统的示例性血糖管理设备、治疗递送设备和葡萄糖传感器，血糖管理设备包括推注计算器模块、危险分析逻辑和基础率调节逻辑；

图4图示了图示出用于包括初始葡萄糖状态A和目标葡萄糖状态O的葡萄糖状态集合的示例性累积惩罚值的表面图；

图5图示了绘出示例性CGM迹线和在餐食事件之后经调节的最大允许葡萄糖的图；

图6图示了提供用于包括葡萄糖状态B的葡萄糖状态集合的高血糖症风险值的表面图；

图7图示了提供用于包括葡萄糖状态B的葡萄糖状态集合的低血糖症风险值的表面图；

图8图示了图6的基于高血糖症的表面图，其中葡萄糖状态B基于图5的经调节的最大允许葡萄糖而向下移位至葡萄糖状态B'；

图9图示了图6的基于高血糖症的表面图，其基于图5的经调节的最大允许葡萄糖而向上移位。

图10图示了用于基于与所估计的葡萄糖状态相关联的风险而调节基础率的图3的血糖管理设备的示例性详细操作方法的流程图；

图11图示了作为血糖水平以及血糖水平的零改变速率的函数的基础率倍数的图；

图12图示了用于基于与所估计的葡萄糖状态相关联的风险而调节基础率的图3的血糖管理设备的另一示例性操作方法的流程图；

图13图示了绘出作为所预计的葡萄糖状态的函数的示例性CGM迹线和基础率倍数的图；

图14图示了使用舍入（rounding）函数的递增基础率倍数的图；

图15图示了使用地板（floor）函数的递增基础率倍数的图；

图16图示了在假设恒定不确定性的情况下从图6的风险表面卷积的高血糖症风险表面；

图17图示了在假设恒定不确定性的情况下从图7的风险表面卷积的低血糖症风险表面；

图18图示了使用最近邻内插方法的二次抽样风险表面的部分；

图19图示了使用双线性内插方法的二次抽样风险表面的部分；

图20图示了内插之后的二次抽样风险表面的若干表示。

具体实施方式

出于促进对本公开的原理的理解的目的，现在将参照在附图中图示的实施例，并且将使用具体语言来描述它们。不管怎样将理解，都不意图由此限制本公开的范围。

如本文中所使用，“所测量的葡萄糖值”或“所测量的葡萄糖结果”是根据由葡萄糖传感器所测量的人员的葡萄糖水平；“实际葡萄糖水平”是人员的实际葡萄糖水平；并且“所估计的葡萄糖水平”是人员的所估计的葡萄糖水平，其可以是基于所测量的葡萄糖值和传感器精度概率。

如本文中所使用的术语“逻辑”或“控制逻辑”或“模块”可以包括在一个或多个可编程处理器、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、数字信号处理器（DSP）、硬布线逻辑或其组合上执行的软件和/或固件。因此，依照实施例，各种逻辑可以以任何适当的方式实现并且将仍属于依照本文公开的实施例。

图1图示了用于计算针对给定葡萄糖水平的静态惩罚值的示例性危险函数10。危险函数10由以下等式定义：

其中g是在x轴线上示出的血糖水平（mg/dl），h(g)是在y轴线上示出的对应静态惩罚值，并且g₁和g₂是用于定义目标葡萄糖值的范围（g₁≤g≤g₂）或者单个目标葡萄糖值（g₁=g₂）的葡萄糖水平。在所图示的实施例中，变量α、β和c定义如下：并且c=1.084。目标葡萄糖值范围（g₁≤g≤g₂）说明性地具有对应惩罚值零，如利用等式（1）所示。在目标葡萄糖水平g₁=g₂=112.5mg/dl的情况下，危险函数10生成对应于Kovatchev函数的危险曲线12。在示例性目标葡萄糖范围由g₁=75mg/dl并且g₂=125mg/dl定义的情况下，危险函数10生成危险曲线14。危险曲线14说明性地提供了当目标葡萄糖范围定义为从75mg/dl到125mg/dl时针对给定葡萄糖状态的惩罚值。其它适当的目标葡萄糖水平/范围和与目标葡萄糖水平/范围对应的惩罚值可以利用等式（1）提供。

参照图2，图示了用于监控具有糖尿病的人员的葡萄糖水平的示例性连续葡萄糖监控（CGM）系统50。特别地，CGM系统50可操作成在预确定、可调节的间隔处（诸如每一分钟、五分钟或者以其它适当的间隔）收集所测量的葡萄糖值。CGM系统50说明性地包括葡萄糖传感器56，其具有插入在人员的皮肤52之下的针头或探针58。针头58的端部定位间质液体54中，诸如血液或者另外的体液，使得由葡萄糖传感器56取得的测量结果是基于间质液体54中的葡萄糖水平。葡萄糖传感器56定位成邻近人员的腹部或者在另一适当的位置处。葡萄糖传感器56也可以包括其它组件，包括但不限于无线发射器60和天线62。葡萄糖传感器56可以可替换地使用用于取得测量结果的其它适当的设备，诸如例如非侵入式设备（例如，红外光传感器）。在取得测量结果时，葡萄糖传感器56经由通信链接64向计算设备66（说明性地血糖管理设备66）传送所测量的葡萄糖值。

CGM系统50还包括治疗递送设备84（说明性地胰岛素输注泵84），以用于向人员递送治疗（例如，胰岛素）。胰岛素泵84经由通信链接86与管理设备66通信，并且管理设备66能够将推送和基础率信息传达给胰岛素泵84。胰岛素泵84包括导管85，其具有插入穿过人员的皮肤52以用于注射胰岛素的针头。胰岛素泵84说明性地定位成邻近人员的腹部或者在另一适当位置处。类似于葡萄糖传感器56，输注泵84还包括用于与管理设备66通信的无线发射器和天线。胰岛素泵84可操作成递送基本胰岛素（例如，连续地或者重复地以基础率释放的小剂量胰岛素）和推送胰岛素（例如，大剂量胰岛素，诸如例如在餐食事件附近）。推送胰岛素可以响应于由用户触发的用户输入而递送，或者响应于来自管理设备66的命令而推送。类似地，基本胰岛素的基础率基于用户输入而设定或者响应于来自管理设备66的命令而设定。输注泵84可以包括用于显示泵数据的显示器和提供用户控制的用户接口。在可替换实施例中，胰岛素泵84和葡萄糖传感器56可以提供为由患者佩戴的单个设备，并且由处理器72提供的逻辑的至少部分可以驻留在该单个设备上。推送胰岛素还可以由其它措施注射，诸如通过用户经由针头手动注射。

通信链接64、86说明性地为无线的，诸如射频（“RF”）或其它适当的无线频率，其中数据和控制经由电磁波在传感器56、治疗递送设备84和管理设备66之间传送。蓝牙RTM是使用大概2.4千兆赫兹（GHz）的频率的一种示例性类型的无线RF通信系统。另一种示例性类型的无线通信方案使用红外光，诸如由红外数据联盟RTM（IrDA.RTM.）支持的系统。可以提供其它适当类型的无线通信。此外，每一个通信链接64、86可以促进多个设备之间的通信，诸如在葡萄糖传感器56、计算设备66、胰岛素泵84和其它适当的设备或系统之间通信。有线链接可以可替换地提供在系统50的设备之间，诸如例如有线以太网链接。可以使用其它适当的公共或专有有线或无线链接。

图3图示了图2的CGM系统50的示例性管理设备66。管理设备66包括至少一个处理设备72，其执行存储在管理设备66的存储器76中的软件和/或固件代码。软件/固件代码包含指令，其在由管理设备66的处理器72执行时使管理设备66实施本文描述的功能。管理设备66可以可替换地包括一个或多个专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、数字信号处理器（DSP）、硬布线逻辑或其组合。尽管管理设备66说明性地为葡萄糖监控器66，但是可以提供其它适当的管理设备66，诸如例如桌上型计算机、膝上型计算机、计算机服务器、个人数字助理（“PDA”）、智能电话、蜂窝设备、平板计算机、输注泵、包括葡萄糖测量引擎和PDA或蜂窝电话的集成设备等。尽管管理设备66被图示为单个管理设备66，但是多个计算设备可以一起用于实施本文描述的管理设备66的功能。

存储器76是由处理器72可访问的任何适当的计算机可读介质。存储器76可以是单个存储设备或者多个存储设备，可以位于管理设备66内部或外部，并且可以包括易失性和非易失性介质二者。另外，存储器76可以包括可移除和不可移除介质中的一个或二者。示例性存储器76包括随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪存、CD-ROM、数字通用盘（DVD）或其它光盘存储、磁盘存储设备或配置为存储数据并且由管理设备66可访问的任何其它适当的介质。

管理设备66还包括可操作地耦合到处理器72的通信设备74。通信设备74包括可操作成在设备66和葡萄糖传感器56和胰岛素泵84之间的通信链接64、86之上传送和接收数据和控制的任何适当的无线和/或有线通信模块。在一个实施例中，通信设备74包括用于在通信链接64、86之上无线地接收和/或传送数据的天线70（图2）。管理设备66在存储器76中存储所测量的葡萄糖结果以及经由通信设备74从葡萄糖传感器56和/或胰岛素泵86接收的其它数据。

管理设备66包括用于接收用户输入的一个或多个用户输入设备75。输入设备75可以包括按钮、开关、鼠标指针、键盘、触摸屏或者任何其它适当的输入设备。显示器68可操作地耦合到处理器72。显示器68可以包括配置为将由处理器72提供的信息显示给用户的任何适当的显示器或监控器技术（例如，液晶显示器等）。处理器72配置为向显示器68传送涉及人员的所检测的葡萄糖状态、与葡萄糖状态相关联的风险的信息，以及基础率和推注信息。葡萄糖状态可以包括所估计的葡萄糖水平和所估计的葡萄糖水平的改变速率，以及所估计的葡萄糖水平的质量或不确定性的估计。此外，所显示的信息可以包括关于人员的所估计或预计的葡萄糖水平是低血糖症还是高血糖症的警报、警告等。例如，如果人员的葡萄糖水平跌至（或者预计将跌至）预确定的低血糖症阈值（诸如每分升血液50-70毫克葡萄糖（mg/dl））以下则可以发出警告。管理设备66还可以配置为以触觉方式向人员传达信息或警告，诸如例如通过振动。

在一个实施例中，管理设备66与远程计算设备通信，诸如在照料者的设施处或者由照料者可访问的位置处，并且数据（例如，葡萄糖数据或其它生理信息）在它们之间传递。在该实施例中，管理设备66和远程设备配置为通过数据连接传递生理学信息，诸如例如经由互联网、蜂窝通信或者存储器设备的物理传递，诸如磁盘、USB密钥、致密盘或其它便携式存储器设备的物理传递。

处理器72包括危险分析逻辑80，其基于累积惩罚值而计算从多个初始葡萄糖状态到目标葡萄糖状态的目标返回路径。目标葡萄糖状态说明性地是没有相关联的危险或风险的最佳或理想葡萄糖状态，诸如112.5mg/dl的葡萄糖水平以及零的葡萄糖改变速率，尽管可以标识任何适当的目标葡萄糖状态。每一个目标返回路径包括要在从初始葡萄糖状态向目标葡萄糖状态的转变期间遭遇的多个中间葡萄糖状态。可以基于等式（1）计算的与目标返回路径相关联的累积惩罚值存储在可以用作查找表的存储器76中。例如，用于初始葡萄糖状态的累积惩罚值是初始葡萄糖状态的静态惩罚值以及沿着与初始葡萄糖状态相关联的目标返回路径的中间葡萄糖状态的静态惩罚值的总和。在所图示的实施例中，用于每一个葡萄糖状态的静态惩罚值由本文关于图1所描述的危险函数10提供。在一个实施例中，计算每一个返回路径使得与初始葡萄糖状态和沿着返回路径的中间葡萄糖状态相关联的总体所估计的危险（例如，累积惩罚值）最小化。

基于用于每一个初始葡萄糖状态的目标返回路径，危险控制逻辑80计算与每一个初始葡萄糖状态相关联的多个风险度量。针对每一个初始葡萄糖状态所计算的风险度量包括累积惩罚值、用于使人员的血糖沿着所计算的目标返回路径而从初始或当前葡萄糖状态转变到目标葡萄糖状态的所估计的总体返回时间、沿着目标返回路径的葡萄糖状态所遭遇的最大惩罚值、以及与目标返回路径相关联的所估计的平均惩罚速率。用于初始葡萄糖状态的平均惩罚速率是累积惩罚值除以所估计的总体返回时间。风险度量的值被映射到每一个葡萄糖状态并且作为数据度量而存储在存储器76中。

图4的表面轮廓图图示了由危险分析逻辑80计算的累积惩罚风险度量。表面或轮廓图示了与每一个葡萄糖状态相关联的累积惩罚的值。附加表面轮廓图可以提供其它风险度量，包括最大惩罚值、所估计的总体返回时间值和所估计的平均惩罚速率值。在图4中，累积惩罚表面200图示了由逻辑80针对葡萄糖状态的范围所计算的累积惩罚值。y轴线表示范围从0gm/dl到600gm/dl的血糖水平，并且x轴线表示范围从-5gm/dl/min到5gm/dl/min的葡萄糖改变速率。示例性初始葡萄糖状态在点A处以225gm/dl的葡萄糖水平和-1.0gm/dl/min的葡萄糖改变速率而图示。目标返回路径202从点A处的初始葡萄糖状态图示到点O处的目标葡萄糖状态。计算以最小化初始葡萄糖状态的累积惩罚值的目标返回路径202图示了从初始葡萄糖状态A到目标葡萄糖状态O的所计算的转变的中间葡萄糖状态。

逻辑80还基于累积惩罚值计算风险表面或轮廓。每一个风险表面包括与每一个葡萄糖状态的风险相关联的风险值。风险基于累积惩罚值和葡萄糖状态的确定性概率来计算。

图3的逻辑80还可操作成计算有符号的风险/危险度量。在一个实施例中，为了计算有符号的度量，逻辑80基于以下等式而将与低血糖症葡萄糖状态（即，具有比目标葡萄糖水平低的葡萄糖水平的葡萄糖状态）相关联的静态惩罚值设定为负：

其中g是葡萄糖水平并且H_s(g)是与葡萄糖水平g相关联的有符号的静态惩罚值。与高血糖症葡萄糖状态相关联的静态惩罚值保持为正。逻辑80通过分析有符号的累积惩罚的绝对值而计算本文描述的目标返回路径。基于有符号的惩罚值，逻辑80可操作为生成用于高血糖症和低血糖症的分离风险表面。例如，图6图示了与用于葡萄糖状态B的高血糖症相关联的风险表面，并且图7图示了与用于葡萄糖状态B的低血糖症相关联的风险表面。

在一些实施例中，不准确的葡萄糖测量结果可能源自与葡萄糖传感器56相关联的故障和/或噪声。因此，危险分析逻辑80分析利用葡萄糖传感器56提供的所检测的葡萄糖状态的精度概率。逻辑80可以使用任何适当的概率分析工具来确定所测量的葡萄糖结果的精度概率，诸如隐藏Markov模型。基于所确定的精度概率，危险分析逻辑80可以使用递归滤波器82（图3）估计人员的葡萄糖水平和葡萄糖改变速率。特别地，递归滤波器82，诸如Kalman滤波器，例如以所确定的葡萄糖传感器精度概率而对所检测的葡萄糖状态（包括葡萄糖水平和改变速率）加权。基于葡萄糖传感器精度概率，递归滤波器82计算所估计的葡萄糖状态的不确定性量度。不确定性量度指示所估计的葡萄糖状态的质量。对于所检测的葡萄糖状态的序列，用于每一个状态的不确定性可能变化。

风险表面可以分成基于高血糖症的表面和基于低血糖症的表面以允许分离的风险计算。参照图6和7，风险表面250图示了关于高血糖症的风险值，并且风险表面252图示了关于低血糖症的风险值。在检测到具有对应于图7和8的点B的葡萄糖水平和葡萄糖改变速率的葡萄糖状态时，逻辑80可操作为计算所检测的葡萄糖状态B周围的概率分布。图6和7图示了两个可替换的分布254和256。较小的分布254指示与所检测的葡萄糖状态相关联的较少不确定性，而较大的分布256指示更多不确定性。分布254和256说明性地为高斯（正态）分布，尽管可以提供其它适当的表示不确定性的方法，诸如例如颗粒滤波器或者高斯的混合物。

基于所检测的葡萄糖状态的不确定性，危险分析逻辑80计算用于该所检测的葡萄糖状态的风险值。风险值是基于所检测的葡萄糖状态的累积惩罚值和精度概率的量度。对于所检测的葡萄糖状态的给定累积惩罚，由逻辑80计算的风险值随着所检测的葡萄糖状态的不确定性的增加而增加。所计算的风险值可以显示在管理设备66的显示器68上。另外，所计算的风险值可以用于调节提供给具有糖尿病的人员的治疗，诸如调节例如胰岛素基础率，如本文所述。

对于计算目标返回路径和计算风险度量的另外描述，参见2012年10月4日提交的编号为13/645,198的题为“System and Method for Assessing Risk Associated with a Glucose State”的美国专利申请，其整个公开内容通过引用并入本文。对于概率分析工具、递归滤波器、不确定性计算以及计算设备66的其它概率和风险分析功能的进一步描述，参见2010年1月26日提交的编号为12/693,701的题为“Methods and Systems for Processing Glucose Date Measured from a Person Having Diabetes”的美国专利申请以及2010年6月18日提交的编号为12/818,795的题为“Insulin Optimization Systems and Testing Methods with Adjusted Exit Criterion Accounting for System Noise Associated with Biomarkers”的美国专利申请，其整个公开内容通过引入并入本文。

图3的处理器72还包括推注计算器模块88，其计算可以经由显示器68向用户显示的用户的推注推荐和最大允许葡萄糖水平。管理设备66在存储器76中维护在当前时间之前的时间之上累积的用户的历史数据的记录。历史数据包括血糖历史、处方数据、先前推注推荐、先前给予的推注、先前基础率、用户对胰岛素和碳水化合物的敏感度的葡萄糖敏感度因子、对先前推注和餐食事件的血糖响应、其它用户健康和医疗数据、以及每一个事件和数据记录的时间戳。历史数据包括患者记录的信息，诸如餐食事件、所消耗的碳水化合物的数量、推送递送的确认、药物治疗、锻炼事件、压力时段、生理学事件、手动胰岛素注射以及其它健康事件，其经由用户输入75录入。推注计算器模块88使用历史数据以更加准确且高效地确定所推荐的胰岛素推注和/或碳水化合物数量。

推注计算器模块88基于当前葡萄糖状态、历史数据和用户输入来确定特别地针对用户的所推荐的推注，诸如胰岛素校正推注或餐食推注。所建议的餐食推注（例如，碳水化合物数量）可以响应于所检测或预计的低血糖症状况。所建议的校正胰岛素推注可以响应于所检测的葡萄糖超出最大可允许葡萄糖水平。所消耗的实际碳水化合物数量和所给予的实际胰岛素数量可以由用户作为经由用户输入75所录入并且在具有其它历史数据的存储器76中记录的信息而确认。所推荐的推注可以显示在显示器68上。

参照图5，图示了示例性CGM迹线100，其中x轴线表示以分钟计的时间并且y轴线表示以mg/dl计的葡萄糖。CGM迹线100包括在某一时段之上测量的所检测的葡萄糖水平的序列。在所图示的实施例中，CGM迹线100表示经滤波的葡萄糖水平，即基于以传感器精度概率加权的所测量的葡萄糖水平估计的葡萄糖水平。最近估计的葡萄糖水平110具有利用箭头112指示的相关联的负改变速率。推注计算器模块88确定利用上葡萄糖界限104和下葡萄糖界限106指示的目标葡萄糖水平102和目标葡萄糖水平范围。出于说明性目的，目标葡萄糖水平102是110mg/dl，上葡萄糖界限104是140mg/dl，并且下葡萄糖界限106是80mg/dl，尽管可以提供其它适当的值。模块88可以至少部分地基于本文描述的用户的历史数据来确定目标葡萄糖水平102和界限104、106。管理设备66使用CGM迹线100的趋势葡萄糖数据来推荐校正动作以朝向目标葡萄糖水平102移动血糖。图5的目标葡萄糖水平102对应于时间t₁之前和时间t₂之后的最大允许葡萄糖，即其当尚未存在任何近期餐食或校正推注时。在时间t₁和t₂之间，基于餐食事件114或其它适当事件而调节最大允许葡萄糖。

在时间t₁处，当用户消耗餐食并且将指示该餐食所消耗的碳水化合物的数量的碳水化合物数据录入到管理设备66中时，发生餐食事件114。在一些实例中，在大约餐食事件114的时间处给予胰岛素推注以抵消源自餐食的葡萄糖水平中的所预期增加。推注计算器模块88基于所消耗的碳水化合物、胰岛素校正推注（如果给予的话）以及涉及餐食和胰岛素注射之后的葡萄糖摆动的用户历史数据来确定所投射的葡萄糖水平提升和葡萄糖提升的持续时间。基于所投射的葡萄糖提升，模块88确定允许的提升值124、抵消时间值126和动作时间值122。允许的提升值124可以是基于其它事件，诸如例如胰高血糖素注射、锻炼、睡眠、驾驶或日间时。

允许的提升值124是作为碳水化合物摄取和胰岛素推注的结果而可以允许用户的葡萄糖水平关于目标葡萄糖水平102而增大的数量。在一些实施例中，允许的提升值124是源自胰岛素推注的校正增量（delta）葡萄糖值130和源自餐食事件114的餐食提升值132的组合。校正增量葡萄糖值130是在胰岛素推注的时间处当前葡萄糖水平和目标葡萄糖水平102之间的差异以允许用于葡萄糖水平在胰岛素之后降低的时间。如所图示，允许的提升值124在餐食和胰岛素给予之后的第一预确定数量的时间内恒定（参见线118），即抵消时间126，并且然后在抵消时间126之后线性地降低（参见倾斜120）。餐食和胰岛素剂量在患者的bG水平上具有影响的总体时间是作用时间122。图5图示了计及胰岛素剂量和餐食事件的影响的允许的提升值124的梯形形状图116。

最大允许葡萄糖基于允许的提升值124而增大并且遵循图5的图116。因此，推注计算器模块88在餐食事件之后在动作时间122的持续时间内根据图116扩展可允许葡萄糖水平的范围。因此，允许的提升值124说明性地具有初始高度50mg/dl，但是可以基于餐食大小、胰岛素和用户对来自历史数据的推注的典型反应而具有其它适当的高度。在一些实施例中，对于大于阈值数量的碳水化合物的餐食事件，餐食提升值132是固定的。作为一个示例，抵消时间126是大约2小时，并且动作时间122是大约三到五小时，这取决于用户、餐食大小和胰岛素推注。

对于推注计算器模块88的另外描述，参见2012年8月24日提交的编号为13/593,557的题为“Handheld Diabetes Management Device with Bolus Calculator”的美国专利申请以及2012年8月24日提交的编号为13/593,575的题为“Insulin Pump and Methods for Operating the Insulin Pump”的美国专利申请，其整个公开内容通过引用并入本文。

如上文所述，危险分析逻辑80可以基于利用等式（2）提供的有符号的惩罚值来生成用于高血糖值风险和低血糖症风险的分离风险表面。使用高血糖症风险表面（例如，图6的表面250），危险分析逻辑80可操作为在餐食推注和/或胰岛素推注之后临时地调节与葡萄糖状态相关联的高血糖症风险度量以便对应于图5的允许提升值124和动作时间122。逻辑80通过在动作时间122的持续时间内将当前葡萄糖水平减少允许提升值124的数量而确定理论葡萄糖水平。用于使葡萄糖水平移位的允许提升值124包括校正餐食提升值或者校正增量葡萄糖值，或者（如果发生两个校正事件的话）两个值。逻辑80然后确定与理论葡萄糖水平相关联的风险度量，并且将该风险度量应用于当前葡萄糖水平。

例如，图8图示了以葡萄糖数量270向下移位到理论葡萄糖状态B'的图6的所估计的葡萄糖状态B，其对应于图5的允许提升值124。因而，在图5中提供的最大允许葡萄糖中的临时抬升减少了在餐食之后与葡萄糖状态相关联的高血糖症风险度量，并且逻辑80不将餐食之后的葡萄糖中的临时抬升考虑为附加高血糖症风险，如果风险在有限持续时间内处于可允许界限内的话。

可替换地，逻辑80可以以对应于允许提升值124的移位量270而使高血糖症风险表面250移位，如利用图9的高血糖症风险表面250'所图示。作为结果，在餐食之后与葡萄糖状态相关联的风险度量不会极大地增加，不顾源自餐食而增加的葡萄糖水平。尽管图8和9图示了基于累积惩罚值（以及不确定性）的高血糖症风险，但是可以类似地调节其它风险度量，诸如最大惩罚值、返回到目标葡萄糖状态的估计时间、以及本文描述的平均惩罚速率。

逻辑80还可以基于潜在地影响风险的其它事件而调节与所估计的葡萄糖状态相关联的所计算的风险，诸如例如胰高血糖素注射、锻炼、睡眠、驾驶或日时。

在一些实施例中，与葡萄糖状态相关联的低血糖症风险度量也可以作为餐食事件和胰岛素推注的结果而移位。例如，在图7中图示的低血糖症风险表面252可以向上移位，如果校正胰岛素推注数量超出所推荐的剂量的话。在该情况下，过量胰岛素增大了低血糖症的风险。过量胰岛素还可能源自手动推注。使用胰岛素敏感度因子将实际校正推注和所推荐的校正推注之间的差异转换成葡萄糖值。该葡萄糖值然后变成应用于针对低风险的葡萄糖状态的风险调节。抵消时间和动作时间保持相同。葡萄糖状态还可能由于近期胰高血糖素注射而移位。再次参照图3，管理设备66还包括基础率调节逻辑90，其可操作为基于当前葡萄糖状态和与当前葡萄糖状态相关联的风险而计算和调节基础率。管理设备66经由通信链接86将向控制信号中的基础率的调节传送给胰岛素泵84，并且胰岛素泵84基于该调节来调节当前胰岛素基础率。可替换地，经调节的基础率可以显示给用户，并且用户手动调节胰岛素泵84的基础率。在所图示的实施例中，调节是基于低血糖症的风险而对初始、未经调解的基础率的百分比减小。基础率调节还可以基于高血糖症状况的风险而做出。

参照图10，图示了由管理设备66执行以用于基于葡萄糖状态的所计算的风险而确定和实现对基础率的调节的示例性方法的流程图100。贯穿图10的描述而参照图3。在所图示的实施例中，图10的方法针对每一个葡萄糖测量结果而重复以在低血糖症风险的时段期间提供连续调节的基础率。图10的操作说明性地通过至少危险分析逻辑80、推注计算器模块88和处理器72的基础率调节逻辑90而实施。

在框151处，基础率调节逻辑90标识通过胰岛素泵84作为初始或参考基础率而给予患者的胰岛素的当前基础率。例如，胰岛素泵84处的当前基础率可以由管理设备66经由通信链接86而监控或者由用户输入。当前、未经调解的基础率作为参考基板速率而存储在存储器76中。

参照框152和154，管理设备66从葡萄糖传感器56接收葡萄糖测量结果并且基于葡萄糖测量结果确定人员的当前血糖状态，如本文所述。所估计的葡萄糖状态包括葡萄糖水平、葡萄糖水平的改变速率以及精度概率或不确定性的量度。在所图示的实施例中，危险分析逻辑80基于不确定性量度来计算所估计（经滤波）的葡萄糖水平和改变速率，如本文所述。在框156和158处，危险分析逻辑80计算与所估计的葡萄糖状态相关联的高血糖症风险和低血糖症风险。特别地，逻辑80基于图6和7的有符号的风险表面来计算分离的高血糖症和低血糖症风险值。在所图示的实施例中，低血糖症风险是负值并且高血糖症风险是正值。如果近期将餐食推注和/或胰岛素推注（或者影响风险的另一事件）递送给患者，则逻辑80可选地基于本文描述的允许提升值124（图5）来在框160处调节所估计的葡萄糖状态的高血糖症风险。在一些实施例中，经调节的高血糖症风险导致通过相比于尚未给予的胰岛素推注而言将基础率调节得更早和更具攻击性而在已经向患者给予胰岛素推注时使逻辑90变得更具响应性。因此，经调节的高血糖症风险增大了基础率调节的攻击性。

在框162处，危险分析逻辑80通过对高血糖症风险和低血糖症风险求和而计算总体当前风险。如果所得总和是负值，则当前葡萄糖状态具有相关联的低血糖症风险。基于总体当前风险，基础率调节逻辑90在框164处计算对当前基础率的调节。框164对应于图10的框170-176。在一些实施例中，如果所得总和为正，则当前葡萄糖状态具有相关联的高血糖症风险并且基础率不减小。

在框170处，基础率调节逻辑90选择对应于胰岛素泵84的基本关断的第一参考葡萄糖状态。在所图示的实施例中，第一参考葡萄糖状态选择成具有在最小低血糖症状况处或附近的低葡萄糖水平，诸如50mg/dl或70mg/dl或另一适当的葡萄糖水平。第一参考葡萄糖状态的葡萄糖改变速率说明性地为零，尽管可以选择另一适当的葡萄糖改变速率。相应地，第一参考葡萄糖状态被标识为胰岛素泵84在其处关断以停止基本胰岛素的葡萄糖状态。

在框172处，基础率调节逻辑90选择对应于没有或者具有最小相关联的低血糖症风险的葡萄糖水平和改变速率的第二参考葡萄糖状态，并且由此不要求对胰岛素泵84的当前基础率的调节。在所图示的实施例中，第二参考葡萄糖状态选择为具有112.5mg/dl的目标葡萄糖水平和零葡萄糖改变速率。其它适当的葡萄糖状态可以选择为第二参考葡萄糖状态。例如，第二参考葡萄糖状态可以具有不同的葡萄糖水平，其具有零或非零的相关联风险。

在框174处，基础率调节逻辑90确定与第一和第二参考葡萄糖状态中的每一个相关联的风险值。风险可以基于存储在存储器76中并且在本文描述的风险表面来确定。在所图示的实施例中，在框174处确定的风险每个都包括用于对应参考葡萄糖状态的低血糖症风险和高血糖症风险的总和。与第一参考葡萄糖状态相关联的风险值由于低血糖症葡萄糖水平而为负值。例如，对于具有50或70mg/dl葡萄糖水平和零改变速率的第一参考葡萄糖状态风险值可以在-50和-60之间。如上文所述，与第二参考状态相关联的风险值是零或者某一最小值。其它适当的风险值可以取决于所选择的参考葡萄糖状态以及用户的相关联的风险表面和尺度来提供。

在所图示的实施例中，第一和第二参考葡萄糖状态各自具有零葡萄糖改变速率。因而，针对每一个参考状态所确定的风险值对应于零改变速率（恒定水平）处的对应葡萄糖水平的风险。可以选择具有不同葡萄糖水平和非零葡萄糖改变速率的其它适当的参考状态。

在框176处，基础率调节逻辑90基于来自框162的总体当前风险和来自框174的参考葡萄糖状态的风险来计算对在框168处所标识的参考基础率的调节。特别地，基础率调节逻辑90根据以下等式计算参考基础率的百分比或部分减小：

其中BM(R)是参考基础率的调节因子（基本倍数），R是在框160中计算的当前总体风险，R_0%是与第一参考葡萄糖状态相关联的风险值，并且R_100%是与第二参考葡萄糖状态相关联的风险。在当前葡萄糖状态的风险值R大于或等于与第二参考葡萄糖状态相关联的风险值R_100%时，调节因子是1，从而导致没有对当前基础率的改变。在所图示的实施例中，R_100%是零，从而导致没有针对具有正风险的葡萄糖状态所做出的基础率调节。当风险值R小于或等于与第一参考葡萄糖状态相关联的风险值R_0%时，其指示比最小葡萄糖阈值的风险大的风险，调节因子为0，从而导致泵84的完全基本关断以停止胰岛素递送。当风险值R在与第一参考葡萄糖状态相关联的风险R_0%和与第二参考葡萄糖状态相关联的风险R_100%之间时，调节因子根据等式（3）确定。

在框166处，基础率调节逻辑90确定调节因子是否导致对参考基础率的调节，即调节因子是否小于1。如果在框166处没有调节，则方法返回到框151以再次确定当前基础率。如果在框166处存在调节，则基础率调节逻辑90在框168处基于参考基础率和调节因子来计算经调节的基础率，并且管理设备66向胰岛素泵84传送控制信号以使得泵84以经调节的基础率递送胰岛素。可替换地，管理设备66可以将经调节的基础率显示给用户以促使用户进行胰岛素泵84的手动调节。在框168之后，方法返回到框152并且重复地执行直到经调节的基础率返回到未经调节的参考基础率。在一些实施例中，经调节的基础率的实现可以由用户经由胰岛素泵84的手动控制而推翻。

图11针对其中葡萄糖水平的改变速率为零mg/dl/min的情况图示了基于所检测的葡萄糖水平的示例性基础率调节因子（倍数）的图。在图11中，第一参考葡萄糖状态被标识为具有零改变速率的葡萄糖水平70mg/dl，并且第二参考葡萄糖状态被标识为具有零改变速率的葡萄糖水平112.5mg/dl。基于与第一参考葡萄糖状态相关联的风险R_0%和与第二参考葡萄糖状态相关联的风险R_100%，根据等式（3）确定基础率倍数。因此，对于具有任何葡萄糖水平和任何葡萄糖改变速率的任何葡萄糖状态，与该葡萄糖状态相关联的风险可以根据等式（3）而映射到基础率调节。

作为一个示例，-30的当前风险R、-50的第一参考风险R_0%和零的第二参考风险R_100%根据等式（3）而导致2/5或40%的调节因子。因而，基础率调节逻辑90使参考基础率乘以调节因子0.4并且将经调节的基础率传达给胰岛素泵84。

参照图12，图示了由图3的管理设备66执行的另一示例性方法的流程图300以用于基于与具有糖尿病的人员的葡萄糖状态相关联的风险来计算对基础率的调节。贯穿图12的描述而参照图3和10。在框302处，管理设备66接收代表至少一个葡萄糖测量结果的信号。在框304处，管理设备66基于信号检测人员的葡萄糖状态。所检测的葡萄糖状态包括人员的葡萄糖水平以及葡萄糖水平的改变速率，如本文所述。在框306处，管理设备66确定与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量。当前风险度量指示人员的低血糖症状况和高血糖症状况中的至少一个的风险。在一些实施例中，风险度量是基于葡萄糖水平、改变速率和相关联的不确定性所计算的风险值，如本文所述。

在框306处，管理设备66标识参考葡萄糖状态以及与参考葡萄糖状态相关联的参考风险度量（例如，风险R_0%）。在框308处，管理设备66基于与所检测的葡萄糖状态相关联的当前风险度量和与参考葡萄糖水平相关联的参考风险度量来计算对治疗递送设备（例如，胰岛素泵84）的基础率的调节。在所图示的实施例中，管理设备66还标识第二参考葡萄糖状态和与第二参考葡萄糖状态相关联的第二参考风险度量（例如，风险R_100%），并且进一步基于第二参考风险度量来计算对基础率的调节。响应于由当前风险度量R指示的低血糖症风险小于由参考风险度量R_0%指示的低血糖症风险并且大于由第二参考风险度量R_100%指示的低血糖症风险，管理设备66生成控制信号以指令治疗递送设备基于所计算的调节而调节基础率。响应于由当前风险度量指示的低血糖症风险小于由第二参考风险度量R_100%指示的低血糖症风险，管理设备66生成控制信号，其指令治疗递送设备以基础率向患者递送治疗。

在一些实施例中，管理设备66在诸如显示器68之类的图形用户界面上向用户显示代表对基础率的所计算的调节的图形数据。

在一些实施例中，在当前风险跌至第一和第二参考葡萄糖值的风险之间时，胰岛素泵84的部分关断服务于减少葡萄糖状态越过最小允许低血糖症状况（例如，50-70mg/dl）的可能性。在一些实施例中，当胰岛素泵84的完全关断发生时（例如，在当前低血糖症风险大于第一参考葡萄糖状态的低血糖症风险时），基础率调节逻辑90实现泵关断序列。特别地，在泵84已经关断达预确定的时间流逝（诸如30分钟或另一适当的时间）之后，逻辑90向患者生成通知。通知提醒患者泵84已经关断并且可能建议的是采取某种动作。通知还可以在泵84第一次被关断之后立即提供。通知可以包括经由图形数据在显示器68上显示的警告、听觉警告（向扬声器设备发送听觉信号）和/或振动警告（向振动设备发送振动命令信号）。如果基础率在比阈值时间流逝长的时间（例如，2小时）内保持完全关断，则基础率调节逻辑90可以被禁用，并且用户接收这样的事件的通知。

如果风险超出风险阈值并且葡萄糖水平在葡萄糖阈值以下，则在泵关断之前还可以向患者给出预计性通知。示例性风险阈值是风险度量R_0%的1.5倍，并且示例性葡萄糖水平阈值是100mg/dl。

如果患者响应或确认通知（例如，经由用户输入75），则基础率调节逻辑90在显示器68上显示请求患者吃推荐数量的抢救碳水化合物的消息、读取血糖读数和/或如果必要的话则校正葡萄糖传感器。如果患者没有响应于通知，则泵保持关断并且预期血糖水平缓慢地提升。如果患者在另外的时间流逝之后没有响应于通知，并且葡萄糖水平继续为低和/或进一步递降到低血糖症中，则逻辑90可以生成并且传送警告给胰高血糖素套件使得可以警告患者或护理提供者以便立即注射一定的胰高血糖素。包括诸如处理器和收发器之类的计算设备以接收和响应于警告的胰高血糖素套件经由本文描述的任何适当的通信链接与管理设备66通信。

在一些实施例中，临时基础率（TBR）用于实现本文描述的基础率调节。TBR通过来自以上等式（3）的基本倍数BM(R)以及用于实现基本倍数的持续时间而定义。基础率调节逻辑90确定用于实现基本倍数的持续时间d和基本倍数的默认持续时间d_max，如果与治疗递送设备84的通信失败或中断的话。在该实施例中，基础率调节逻辑90基于针对所预计的葡萄糖水平在未来的某一时间处计算的风险来确定基本倍数。以下等式适用：

其中是在未来的时间处所预计的葡萄糖值，是当前所估计的葡萄糖水平，并且是当前所估计的葡萄糖水平的改变速率。在一个实施例中，与所预计的葡萄糖水平相关联的所预计的改变速率假定为恒定（等于）。危险分析逻辑90计算用于所预计的葡萄糖水平和改变速率的风险R，并且基于该所预计的风险R而根据以上等式（3）计算基本倍数BM(R)。

在TBR已经由基础率调节逻辑90命令之后，TBR在该实施例中直到至少d时间已经过去才被更新。如果血糖管理设备66丢失与治疗递送设备84的通信，则TBR保持有效直到时间d_max已经过去。图13图示了相对于目标葡萄糖水平354的示例性CGM迹线350，其中x轴线表示以分钟计的时间并且y轴线表示以mg/dl计的葡萄糖。CGM迹线350包括当前所估计的葡萄糖水平g_l和所预计的葡萄糖水平。沿着图13的图的底部图示了具有更新速率15分钟（d=15分钟）的基本倍数352。在时间t₀之前，基本倍数352等于1，从而导致没有对当前基础率的调节。在时间t₀处，基本倍数352在持续时间d内大约为0.8直到时间t₁。在时间t₁处，基于所预计的葡萄糖水平和当前葡萄糖水平g_l来计算大约0.2的新基本倍数352，如上文所述。0.2的基本倍数352配置用于在持续时间d内实现直到t₂，或者如果丢失与治疗递送设备84的通信的话则在持续时间d_max内。

在一些实施例中，并非连续基本倍数值，基本倍数可以限于指定的递增大小TBR_inc，使得最终基本倍数BM_inc由以下等式给出：

其中递增大小TBR_inc可以是1%、5%、10%或者任何其它适当的递增大小，并且“舍入”函数向舍入到具体的最近分数处或者整数。如上文所述，图11图示了连续基本倍数的图。图14图示了基于舍入等式（6）而舍入的递增基本倍数360的图。如与图11那样，第一参考葡萄糖状态被标识为具有零改变速率的葡萄糖水平70mg/dl，并且第二参考葡萄糖状态被标识为具有零改变速率的葡萄糖水平112.5mg/dl。TBR_inc说明性地为图14中的10%递增。基于与第一参考葡萄糖状态相关联的风险R_0%和与第二参考葡萄糖状态相关联的风险R_100%，根据等式（3）和（6）确定基础率倍数。

可替换地，根据以下等式，基本倍数可以限于使用地板函数的递增大小TBR_inc，其将连续基本倍数转换成递增基本倍数：

其中“地板”函数向之前的分数处或整数向下舍入（例如，floor(1.999)=floor(1.001)=1.0），并且“max”函数输出0和地板函数结果中的较大者，由此避免负基本倍数。图15图示了基于地板函数（7）而修改为递增基本倍数362的图11的基本倍数的图。TBR_inc说明性地为图15中的10%递增。基于与第一参考葡萄糖状态相关联的风险R_0%和与第二参考葡萄糖状态相关联的风险R_100%，根据等式（3）和（7）确定基础率倍数。

如上文所述，图6和7图示了具有状态不确定性的相应高风险表面和低风险表面。在一些实施例中，葡萄糖测量结果的不确定性可以与图6和7的风险表面卷积以创建其中不确定性恒定或近乎恒定的风险查找矩阵。风险计算过程可以包括在经卷积的风险查找矩阵中查找风险值。例如，图16图示了在假设恒定不确定性的情况下从图6的风险表面250经卷积的高风险表面380。类似地，图17图示了在假设恒定不确定性的情况下从图7的风险表面252经卷积的低风险表面382。风险表面380和382的风险值存储在图3的存储器76中的风险查找矩阵中，其中可以通过查找特定葡萄糖状态而确定经卷积的风险。

在一些实施例中，可能由于存储器约束而不使用完整风险查找矩阵。因此，可以提供约简风险矩阵。通过首先向完整风险查找矩阵应用不确定性卷积（即，图16和17）并且然后选择适当二次抽样而对完整风险查找矩阵二次抽样。所得二次抽样矩阵具有更少存储的葡萄糖状态和相关联的风险值。例如，完整风险矩阵的示例性原始大小是401信元（cell）乘以1199信元，每一个信元存储用于对应葡萄糖状态的风险值，以覆盖范围从0mg/dl到600mg/dl的葡萄糖水平和范围从-5mg/dl/min到5mg/dl/min的改变速率。在一个实施例中，葡萄糖水平范围初始约简（reduce）为0到400mg/dl并且葡萄糖改变速率范围约简为-3到3mg/dl/min，从而导致241信元乘以799信元的约简风险矩阵大小。逻辑80将落在该范围之外的任何葡萄糖状态的风险值调节为该范围中的最近葡萄糖状态的风险值。风险矩阵可以通过使用二次抽样因子而进一步二次抽样到任何适当的约简大小。示例性二次抽样矩阵包括121信元乘以400信元（使用二次抽样因子2）、61信元乘以200信元（使用二次抽样因子4）、31信元乘以100信元（使用二次抽样因子8）、15信元乘以50信元（使用二次抽样因子16）以及7信元乘以25信元（使用二次抽样因子32），尽管可以提供其它适当大小。由二次抽样风险矩阵所占据的存储器空间利用矩阵大小中的每一个约简而减小。每一个二次抽样风险矩阵具有零mg/dl/min的中央（目标）葡萄糖改变速率。二次抽样大小可以选择为提供尽可能接近于完整风险矩阵结果的风险结果而同时减少每一系统约束的存储器消耗。

在风险矩阵二次抽样到期望大小之后，使用各种技术从二次抽样风险矩阵确定用于所检测的葡萄糖状态的风险值。在所图示的实施例中，从二次抽样风险矩阵内插风险值的两种方法中的任一个可以通过图3的危险分析逻辑80实现。最近邻算法选择用于与当前所检测的葡萄糖状态最接近的葡萄糖状态的风险值。在当前所检测的葡萄糖状态落在葡萄糖状态的二次抽样范围内时，双线性内插方法使用双线性内插来计算经内插的风险值。在任一个方法中，逻辑80将落在葡萄糖状态的二次抽样范围之外的任何葡萄糖状态的风险值调节为该范围内的最近葡萄糖状态的风险值。

可以基于实验数据和模拟来选择内插技术，其相比于完整风险矩阵而提供最准确的结果。在一些实施例中，双线性内插产生比最近邻值更加准确的内插风险值，因为二次抽样矩阵的大小由于二次抽样葡萄糖状态之间的间隙的加宽而降低。

图18图示了在圆形点394处二次抽样的风险表面的部分390，其表示二次抽样葡萄糖状态。在图18中，使用最近邻算法从二次抽样圆形点394内插风险值。图19图示了具有使用双线性内插算法从二次抽样圆形点394内插的风险值的风险表面的部分392。在图18和19中，葡萄糖水平（mg/dl）在x轴线上，葡萄糖改变速率（mg/dl/min）在y轴线上，并且风险值在z轴线上。在图18和19中所图示的实施例中，双线性内插方法产生更平滑的风险表面，其相比于最近邻算法而言更紧密地类似完整风险矩阵。

图20图示了在内插之后的二次抽样风险表面的若干表示402、404、406和408。样本由矩形或信元410的顶点表示，如最佳地在风险表面406和408中所图示。风险表面402具有61信元乘以200信元的大小，风险表面404具有31信元乘以100信元的大小，风险表面406具有15信元乘以50信元的大小，并且风险表面408具有7信元乘以25信元的大小。

尽管已经在本文中关于胰岛素基础率描述了本公开，但是可以基于图10和12的方法调节其它适当的基础率。例如，可以根据基础率给予用于控制患有糖尿病的人员的葡萄糖水平的其它治疗，其中可以根据本文公开的实施例调节基础率。

尽管已经在本文中详细描述了用于分析葡萄糖状态和用于计算基础率调节的设备、系统、方法和非暂时性计算机可读介质的各种实施例，但是实施例仅仅通过本文描述的公开的非限制性示例的方式而给出。因此将理解到，可以做出各种改变和修改，并且可以针对其元素替换等同物而不脱离本公开的范围。实际上，本公开不意图是穷举性的或者限制本公开的范围。

另外，在描述代表性实施例中，本公开可能已经将方法和/或过程呈现为特定步骤序列。然而，就方法或过程不依赖于本文陈述的特定步骤次序而言，方法或过程不应当限于所描述的特定步骤序列。其它步骤序列可以是可能的。因此，本文公开的步骤的特定次序不应当解释为本公开的限制。此外，针对方法和/或过程的公开不应当限于其步骤以所写出的次序的执行。这样的序列可以变化并且仍旧保持在本公开的范围内。