输注系统和相关的个性化调整方法与流程

该pct申请要求以下专利申请的权益并要求其优先权：2017年12月19日提交的美国专利申请序列号15/847,748、2017年12月19日提交的美国专利申请序列号15/847,750、2017年12月19日提交的美国专利申请序列号15/847,755、和2017年12月19日提交的美国美国专利申请序列号15/847,764，每个专利申请都要求2016年12月21日提交的美国临时专利申请序列号62/437,536的权益，其全部内容以引用方式并入本文。

本文所描述的主题的实施方案整体涉及医疗设备，并且更具体地讲，本主题的实施方案涉及以个性化方式自动适配流体输注设备的操作。

背景技术：

输注泵设备和系统在医学领域中是相当熟知的，用于向患者输送或分配试剂诸如胰岛素或另一种处方药。典型的输注泵包括泵驱动系统，该泵驱动系统通常包括小型马达以及将旋转的马达运动转换成贮存器中柱塞(或塞子)的平移位移的驱动系部件，该柱塞经由贮存器和用户的身体之间形成的流体路径将药物从贮存器输送到用户的身体。输注泵疗法的使用一直在增加，特别是对于糖尿病患者的胰岛素输送。

连续的胰岛素输注提供了对糖尿病症状的更好的控制，并且因此开发了控制方案，其允许胰岛素输注泵例如在用户睡觉时整夜以基本上连续且自主的方式监测和调节用户的血糖水平。调节血糖水平因所使用的胰岛素类型的响应时间变化以及每个用户的个体胰岛素响应而变得复杂。此外，用户的日常活动和经历可导致该用户的胰岛素响应在一天中或从一天至下一天变化。因此，希望考虑由用户所经历的用户活动或一个或多个其他状况造成的用户胰岛素响应的预计变化或波动。

用户对进餐或碳水化合物的消耗也会使管理糖尿病患者的血糖水平变得复杂。通常，用户在进餐时间或其附近手动施用胰岛素的推注以减轻餐后高血糖症。为了有效减轻餐后高血糖症并同时避免餐后低血糖症，通常要求用户估计所消耗的碳水化合物的量，然后利用该碳水化合物量来确定合适的推注剂量。虽然不合期望地增加了患者管理他或她的治疗的负担，但手动错误，诸如错误计算碳水化合物或未能及时开始推注也可降低治疗效果。因此，需要促进改进的葡萄糖控制，其降低手动错误的可能性并同时还减少患者的工作量。

技术实现要素：

提供了一种操作能够向患者输送胰岛素的输注设备的方法的实施方案。该方法包括：由与输注设备相关联的控制系统获得输入进餐指示；获得与输入进餐指示相关联的患者的历史数据；至少部分地基于历史数据确定与输入进餐指示相对应的估计碳水化合物量；由控制系统至少部分地基于估计碳水化合物量来确定胰岛素的推注剂量；以及由控制系统操作输注设备的致动装置以向患者输送胰岛素的推注剂量。

在另一个实施方案中，一种操作能够向患者输送影响生理状况的流体的输注设备的方法包括：由与输注设备相关联的控制系统经由用户界面获得事件的指示；获得与事件的先前实例相关联的患者的历史数据；由控制系统至少部分地基于与事件的先前实例相关联的患者的历史数据来确定输送调整；以及由控制系统操作输注设备的致动装置以根据输送调整向患者输送流体。

在另一个实施方案中，输注系统包括：致动装置，该致动装置可操作以向患者输送胰岛素；用户界面，该用户界面用于接收输入定性进餐指示；数据存储元件，该数据存储元件用于保持患者的历史进餐数据；和控制系统，该控制系统耦接到致动装置、用户界面和数据存储元件。控制系统可被配置成至少部分地基于对应于与输入定性进餐指示相对应的先前进餐的患者的历史进餐数据的子集来确定胰岛素的进餐推注剂量，并且操作致动装置以向患者输送胰岛素的进餐推注剂量。

在另一个实施方案中，提供了一种操作能够向患者输送流体的输注设备的方法。该方法包括：由与输注设备相关联的控制系统至少部分地基于与患者相关联的历史数据并在事件的未来发生之前预测事件的未来发生；由控制系统至少部分地基于事件自动调整用于操作输注设备的控制参数；以及由控制系统自动操作输注设备的致动装置以至少部分地基于生理状况的当前测量结果和调整的控制参数向患者输送流体。

在另一个实施方案中，一种操作能够向患者输送胰岛素的输注设备的方法包括：由与输注设备相关联的控制系统至少部分地基于与患者相关联的历史进餐数据和一天中的当前时间来确定一天中的未来时间的可能进餐；由控制系统以被可能进餐影响的方式在一天中的未来时间之前的一天中的当前时间调整闭环控制参数；以及由控制系统自动操作输注设备的致动装置以至少部分地基于患者的当前传感器葡萄糖测量结果和调整的闭环控制参数向患者输送胰岛素。

在另一个实施方案中，输注系统包括：致动装置，该致动装置可操作以向患者输送流体，流体影响患者的生理状况；感测装置，该感测装置用于提供指示患者的生理状况的当前测量值；数据存储元件，该数据存储元件用于保持患者的历史进餐数据；和控制系统，该控制系统耦接到致动装置、感测装置和数据存储元件，以至少部分地基于历史进餐数据和一天中的当前时间预测的未来进餐，在未来进餐之前以被未来进餐影响的方式自动调整闭环控制参数，并且自动操作致动装置以至少部分地基于当前测量值和调整的闭环控制参数向患者输送流体。

在另一个实施方案中，提供了一种操作能够向患者输送流体的输注设备的方法。该方法包括：由与输注设备相关联的控制系统获得指示患者的由感测设备提供的状况的测量值；至少部分地基于状况的测量值和与患者相关联的历史数据来识别事件模式；由控制系统响应于识别了事件模式而生成指示事件模式的通知；以及由控制系统调整输注设备的操作以便以响应于接收到确认事件模式的用户输入而以被事件模式影响的方式向患者输送液体。

一种操作能够向患者输送胰岛素的输注设备的方法的另一个实施方案包括：由与输注设备相关联的控制系统获得患者的由葡萄糖感测装置提供的传感器葡萄糖测量值；由控制系统至少部分地基于传感器葡萄糖测量值、以及与患者相关联的历史传感器葡萄糖测量值和事件的先前实例之间的相关性来识别指示事件的事件模式；至少部分地基于事件的先前实例来确定事件的可能特征；以及在识别了事件模式之后，操作输注设备以便以被事件的可能特征影响的方式向患者输送胰岛素。

在另一个实施方案中，输注系统包括：致动装置，该致动装置可操作以向患者输送流体，流体影响患者的生理状况；感测装置，该感测装置用于提供指示患者的生理状况的测量值；数据存储元件，该数据存储元件用于保持对应于与患者相关联的事件的先前实例的历史测量数据；和控制系统，该控制系统耦接到致动装置、感测装置和数据存储元件，以至少部分地基于测量值与对应于事件的先前实例的历史测量数据之间的相关性识别指示事件的事件模式，并且然后，调整致动装置的操作以便以被与事件的先前实例相对应的历史测量数据影响的方式修改流体向患者的输送。

在另一个实施方案中，一种操作能够向患者输送液体的输注设备的方法包括：由与输注设备相关联的控制系统获得指示患者的活动的用户输入；由控制系统获得与活动相对应的患者的历史数据；由控制系统至少部分地基于患者的历史数据来确定与活动相对应的可能患者响应；由控制系统至少部分地基于可能患者响应来确定针对由输注设备输送流体的调整；以及由控制系统操作输注设备以根据调整向患者输送流体。

一种操作能够向患者输送胰岛素的输注设备的方法的另一个实施方案包括：由与输注设备相关联的控制系统获得指示患者在未来的活动的输入；由控制系统获得与活动的先前实例相对应的患者的历史葡萄糖测量数据；由控制系统至少部分地基于活动的先前实例的历史葡萄糖测量数据来确定对患者的活动的可能血糖响应；由控制系统至少部分地基于可能血糖响应来调整闭环控制参数；以及在调整闭环控制参数之后，获得患者的传感器葡萄糖测量值，并且操作输注设备的致动装置以至少部分地基于传感器葡萄糖测量值和调整的闭环控制参数向患者输送胰岛素。

在另一个实施方案中，输注系统包括：致动装置，该致动装置可操作以向用户输送流体，该流体影响用户的生理状况；用户接口，该用户接口用于接收指示用户未来的活动的输入；数据存储元件，该数据存储元件保持与用户的先前活动实例相对应的历史数据；和控制系统，该控制系统耦接到致动装置、数据存储元件和用户界面，以至少部分地确定用户对活动的可能生理响应在历史数据上，基于可能生理响应确定流体输送调节，并且操作致动装置以根据流体输送调节向用户输送流体。

提供本发明内容是为了以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本发明内容不旨在确定要求保护的主题的主要特征或基本特征，也不旨在用于帮助确定要求保护的主题的范围。

附图说明

通过结合以下附图考虑时，通过参考具体实施方式和权利要求书可更完整地理解本主题，其中相同的附图标记在所有附图中指示相似的元件，为了简单和清楚起见示出了附图，但附图不一定按比例绘制。

图1示出了输注系统的示例性实施方案；

图2示出了适于与图1的输注系统一起使用的流体输注设备的示例性实施方案的平面图；

图3是图2的流体输注设备的分解透视图；

图4是沿图3中的线4-4观察的在组装有插入输注设备中的贮存器时的图2至图3的流体输注设备的截面图；

图5是在一个或多个实施方案中适于与流体输注设备一起使用的示例性输注系统的框图；

图6是在一个或多个实施方案中适于在图5的输注系统中的输注设备中使用的示例性泵控制系统的框图；

图7是在一个或多个示例性实施方案中可由图5至图6的流体输注设备中的泵控制系统实施或以其他方式支持的闭环控制系统的框图；

图8是示例性患者监测系统的框图；

图9是在一个或多个示例性实施方案中结合输注设备的示例性预测性闭环控制过程的合适实施方式的流程图；

图10是在一个或多个示例性实施方案中结合输注设备的示例性事件模式控制的合适实施方式的流程图；

图11是在一个或多个示例性实施方案中结合输注设备的示例性个性化推注过程的合适实施方式的流程图；

图12是在一个或多个示例性实施方案中结合输注设备的示例性营养推注过程的合适实施方式的流程图；

图13是在一个或多个示例性实施方案中结合输注设备的示例性患者活动控制过程的合适实施方式的流程图；

图14至图15描绘了可以结合图9至图13的一个或多个过程在电子设备上呈现的示例性图形用户界面显示；

图16描绘了可结合图10的事件模式控制过程在输注设备上呈现的示例性图形用户界面显示；

图17描绘了可结合图10的事件模式控制过程在客户端计算设备上呈现的示例性图形用户界面显示；以及

图18描绘了根据一个或多个实施方案的糖尿病数据管理系统的计算设备的实施方案，该糖尿病数据管理系统适用于与图1、图5和图8的任何一个或多个系统以及图9至图13的任何一个或多个过程结合使用。

具体实施方式

以下具体实施方式本质上仅是说明性的，并不旨在限制主题的实施方案或这些实施方案的应用和使用。如本文所用，词语“示例性”意指“用作示例、实例或说明”。本文作为示例性描述的任何具体实施不一定理解为比其他具体实施更优选或有利。此外，不希望受在前述技术领域、背景技术、发明内容或以下具体实施方式中呈现的任何明示或暗示的理论约束。

虽然本文所述的主题可以在包括马达的任何电子设备中实现，但下文所述的示例性实施方案以医疗设备诸如，便携式电子医疗设备的形式实现。虽然可能存在许多不同的应用，但是以下描述集中于作为输注系统部署的一部分的流体输注设备(或输注泵)。为了简洁起见，本文可能没有详细描述与输注系统操作、胰岛素泵和/或输注器操作有关的常规技术以及系统(和系统的单独操作部件)的其他功能方面。输注泵的示例可以是在以下美国专利中描述的类型，但不限于这些类型：4,562,751；4,685,903；5,080,653；5,505,709；5,097,122；6,485,465；6,554,798；6,558,320；6,558,351；6,641,533；6,659,980；6,752,787；6,817,990；6,932,584；以及7,621,893；所述专利中的每一者以引用方式并入本文。

本文所述的主题的实施方案整体涉及流体输注设备，该流体输注设备具有马达或其他致动装置，该马达或其他致动装置可操作以使设置在该流体输注设备内的储液器的柱塞(或塞子)线性移位以向用户的身体输送一定剂量的流体(诸如胰岛素)。在一个或多个示例性实施方案中，控制马达操作的输送命令(或剂量命令)是基于用户身体的生理状况的测量值与目标值之间的差值使用闭环控制来确定的，以将测量值调节至目标值。如下面更详细描述的，在一个或多个实施方案中，检测或以其他方式识别可能影响用户对所施用的流体的响应(或敏感性)的进餐、运动或其他活动或事件，并且自动调整闭环控制用于生成输送命令并操作输注设备的控制信息中的至少一些，以考虑用户对流体的响应的预计变化。

出于解释的目的，本文中可以主要在为了通过以个性化方式施用考虑进餐的胰岛素剂量来调节用户的身体中的葡萄糖水平的目的而识别或检测进餐的背景下描述主题。也就是说，本文描述的主题不必限于葡萄糖调节、胰岛素输注或进餐，并且在实践中，可能相对于其他药物、生理状况、运动或其他活动等以相同的方式来实施。

如下面在图9的上下文中更详细描述的，在一个或多个实施方案中，在预计进餐、活动、或可能影响用户的葡萄糖水平或胰岛素响应的其他事件之前调整闭环控制信息。就这一点而言，通过以减少餐后高血糖症的方式调整进餐前的胰岛素输送，预测性闭环控制参数调整考虑了长效皮下施用胰岛素的相对缓慢的作用。基于与用户相关联的历史进餐数据，可以概率地确定在当前时间之前的特定时间段内的未来进餐事件的可能性。未来进餐事件的概率可以基于用户的所有过去进餐事件或基于与当前背景相对应的历史进餐事件的子集(例如，仅来自工作日的历史进餐、仅周末的历史进餐、一周中的特定日的历史进餐、一天中的时间、进餐成分等)。如果在当前时间之前的预测的时间段内(例如，在接下来的两个小时内)的未来进餐事件的概率大于阈值百分比，则以在开始进餐消耗之前可能降低用户的葡萄糖水平(或者增加尚未成为代谢的胰岛素)的方式自动调整一个或多个闭环控制参数。例如，可以减小由闭环控制算法使用的参考或目标葡萄糖值以增加胰岛素输送。通过在预计进餐时预测性地调整闭环控制，用户可能不一定需要在进餐之前主动和手动输送进餐推注或执行其他准备动作。

如下面在图10的上下文中更详细描述的，在一个或多个实施方案中，分析与用户相关联的历史数据(例如，历史测量数据、进餐数据、运动数据等)以识别表现出相应生理响应的行为模式。基于用户的当前或最近的测量数据与由与该特定事件或活动相关联的历史测量数据所表现处的事件模式之间的相关性，自动检测用户可能参与有可能影响用户的葡萄糖水平或胰岛素响应的特定事件或活动。响应于检测到用户的当前或最近测量数据中的事件模式，可以自动生成指示所检测的事件的用户通知。就这一点而言，用户通知可以指示所检测的事件的类型，并且可能指示与该事件相关联的其他特征。例如，在进餐事件的情况下，用户通知可以指示所检测的事件是进餐并且包括与所检测的事件模式相关联的所检测的进餐大小和/或进餐类型。响应于接收到速检测的事件的确认，自动调整输注设备的一个或多个操作方面以便以被事件类型和与事件相关联的其他特征影响的方式向用户输送胰岛素。

例如，可以利用与用户相关联的历史数据来将该特定用户的传感器葡萄糖测量模式与用户所消耗的进餐的特定大小和/或类型相关联。响应于检测到用户的最近测量数据的子集对应于与进餐的特定大小和类型相关联的历史测量数据模式，可以自动生成用户通知，该用户通知提示用户确认他或她正在或正在消耗该特定大小和类型的进餐。在一些实施方案中，响应于接收到用户确认，可以基于确认的进餐大小和进餐类型来自动确定进餐推注而不需要任何碳水化合物计数或用户的其他动作。

如下面在图11至图12的上下文中更详细描述的，在一个或多个示例性实施方案中，以个性化、患者专用的方式计算或以其他方式确定进餐推注剂量。用户可以输入定性进餐大小，诸如小型、中型、大型等，而不是计算碳水化合物或以其他方式量化进餐大小。基于用户的历史进餐数据和与特定进餐大小相关联的历史血糖测量数据，可以确定与该进餐大小相关联的患者专用的碳水化合物比率，其考虑了用户对具有该相关大小的进餐的生理响应的可变性。例如，餐后葡萄糖出现率可能受多种因素的影响，诸如一天中的进餐消耗时间、一周中的特定日期、以及非均质进餐的进餐成分的消耗顺序(例如，先蔬菜后肉，或反之亦然)。

在一个或多个实施方案中，分析历史进餐数据和同期历史测量数据，以便基于特定患者在该特定大小的进餐之后的餐后药效学来数学地模拟和优化特定进餐大小的患者专用的碳水化合物比率。就这一点而言，优化可以被配置成考虑进餐相关的葡萄糖出现率的观察的多样性，并且同时还对碳水化合物比率在用于闭环控制时的安全性和有效性建模。基于患者的历史进餐数据，还可以基于用户的历史进餐行为来确定与输入进餐大小相对应的估计的患者专用的碳水化合物量。然后，响应于输入进餐大小，可以利用针对该输入进餐大小的患者专用估计碳水化合物量和与该输入进餐大小相关联的患者专用的碳水化合物比率，以便在没有任何碳水化合物计数的情况下以个性化方式确定进餐推注剂量。

在一个或多个实施方案中，可以进一步调整或修改与闭环操作模式相关联的个性化进餐推注剂量或控制信息，以考虑到正在消耗的进餐的特定营养成分(或进餐类型)。为了促进进餐类型调整并减少用户负担，基于个人用户的进餐历史为个人用户创建个性化进餐库，并且可以基于与当前背景信息(例如，一天中的时间、一周中的日期、地理位置等)的相关性优先考虑推荐或建议的进餐。一旦存在足够的用户历史进餐数据，就可以创建可能进餐成分的个性化库，其中利用机器学习以便基于用户的历史进餐数据和当前背景情况(例如，一天中的当前时间、一周中的当前日期、当前地理位置等)预测当前时间进餐(或未来的预计进餐)的最可能进餐成分和份量。可以提供用户通知，其包括或以其他方式向用户指示预测的进餐成分和大小(或进餐成分和大小的最可能组合的有序列表)，由此允许用户快速且方便地确认进餐成分和大小，并且当预测正确时不需要任何碳水化合物计数或浏览进餐列表或库。基于预测的进餐成分的验证或修改，可能以允许预测的进餐成分的准确性随时间改善的方式动态更新用户的历史进餐数据或预测模型。

一旦识别出进餐成分，就可以修改或调整推注剂量、推注剂量计划或闭环控制信息以考虑进餐的营养特性。例如，对于当天早些时候的包括相对快速作用的碳水化合物的进餐(例如，高碳水化合物早餐)，可以增加推注剂量(例如，通过以大于一的值缩放碳水化合物量)并同时还自动修改闭环控制设置以至少在最小暂停阈值时间量内暂停胰岛素输送。相反，对于当天晚些时候的相对高脂肪的进餐(例如，高脂肪晚餐)，可以减小推注剂量并同时还修改闭环控制设置以增加餐后时间段内的胰岛素输送(例如，通过暂时降低闭环控制的葡萄糖目标)。

如下面在图13的上下文中更详细描述的，在一个或多个示例性实施方案中，还可以修改或调整推注剂量、推注剂量计划或闭环控制信息以考虑患者的同期或未来活动。例如，在用户确认进餐，施用进餐推注等时，可以提示用户提供与用户当前活动或未来可能活动有关的输入。就这一点而言，用户可以提供确认或指示他或她是否正在或将可能参与可影响用户血糖响应的运动、睡眠、工作或其他活动的输入。基于输入活动，可以使用用户的历史传感器葡萄糖测量数据来调整推注剂量或闭环控制，以基于用户对该特定类型的活动的历史生理响应来考虑用户对输入活动的预测生理响应。还可以结合附加的上下文信息(例如，一天中的时间、一周中的日期、地理位置等)以进一步细化用户的预测生理响应。然后可以调整推注剂量或闭环控制参数以考虑用户正在或可能参与的活动。

输注系统概述

现在转到图1，输注系统100的一个示例性实施方案包括但不限于流体输注设备(或输液泵)102、感测装置104、命令控制装置(ccd)106和计算机108。输注系统100的部件可使用不同的平台、设计和配置来实现，并且图1所示的实施方案并不是穷举性或限制性的。在实践中，输注设备102和感测装置104被固定在用户(或患者)身体上的期望位置处，如图1所示。就这一点而言，输注设备102和感测装置104在图1中被固定到用户身体上的位置仅作为代表性的非限制性的示例提供。输注系统100的元件可类似于美国专利8,674,288中所描述的那些，该专利的主题全文据此以引用方式并入。

在图1的例示实施方案中，输注设备102被设计成适于将流体、液体、凝胶或其他药剂输注到用户身体中的便携式医疗设备。在示例性实施方案中，输注的流体是胰岛素，但可通过输注施用许多其他流体，诸如但不限于hiv药物、治疗肺高血压的药物、铁螯合药物、止痛药、抗癌治疗药物、维生素、激素等。在一些实施方案中，流体可包括营养补充剂、染料、追踪介质、盐水介质、水合介质等。

感测装置104通常表示输注系统100的被配置为感测、检测、测量或以其他方式量化用户状况的部件，并且可包括传感器、监视器等，以用于提供指示被感测装置感测、检测、测量或以其他方式监测的该状况的数据。就这一点而言，感测装置104可包括对用户的生物状况诸如血糖水平等有反应的电子器件和酶，并且向输注设备102、ccd106和/或计算机108提供指示血糖水平的数据。例如，输注设备102、ccd106和/或计算机108可包括显示器，该显示器用于基于从感测装置104接收到的传感器数据来向用户呈现信息或数据，诸如，例如用户的当前葡萄糖水平、用户葡萄糖水平相对于时间的图形或图表、设备状态指示符、警报消息等。在其他实施方案中，输注设备102、ccd106和/或计算机108可包括被配置为分析传感器数据并且操作输注设备102以基于传感器数据和/或预编程的输送计划向用户身体输送流体的电子器件和软件。因此，在示例性实施方案中，输注设备102、感测装置104、ccd106和/或计算机108中的一者或多者包括发射器、接收器和/或允许与输注系统100的其他部件通信的其他收发电子器件，使得感测装置104可将传感器数据或监测器数据传输到输注设备102、ccd106和/或计算机108中的一者或多者。

仍然参考图1，在各种实施方案中，感测装置104可在远离输注设备102被固定到用户身体上的位置的位置处被固定到用户身体上或被嵌入在用户的身体中。在各种其他实施方案中，感测装置104可被并入输注设备102内。在其他实施方案中，感测装置104可与输注设备102分离且分开，并且可以是例如ccd106的一部分。在此类实施方案中，感测装置104可被配置为接收生物样本、分析物等以测量用户的状况。

在一些实施方案中，ccd106和/或计算机108可包括被配置为以被感测装置104所测量和/或从其接收的传感器数据的影响的方式执行处理、输送日常剂量以及控制输注设备102的电子器件和其他部件。通过将控制功能包括在ccd106和/或计算机108中，输注设备102可由更简化的电子器件制成。然而，在其他实施方案中，输注设备102可包括全部控制功能，并且可在没有ccd106和/或计算机108的情况下操作。在各种实施方案中，ccd106可以是便携式电子设备。另外，在各种实施方案中，输注设备102和/或感测装置104可被配置为将数据传输到ccd106和/或计算机108，以通过ccd106和/或计算机108显示或处理数据。

在一些实施方案中，ccd106和/或计算机108可向用户提供便于用户随后使用输注设备102的信息。例如，ccd106可向用户提供信息以允许用户确定待施用到用户身体中的药物的速率或剂量。在其他实施方案中，ccd106可向输注设备102提供信息以自主地控制施用到用户身体中的药物的速率或剂量。在一些实施方案中，感测装置104可被集成到ccd106中。此类实施方案可允许用户通过例如将他或她的血液样本提供给感测装置104来评估他或她的状况以监测状况。在一些实施方案中，可在不使用或不需要输注设备102与感测装置104和/或ccd106之间的有线或电缆连接的情况下，使用感测装置104和ccd106确定用户的血液和/或体液中的葡萄糖水平。

在一些实施方案中，感测装置104和/或输注设备102被协作地配置为利用闭环系统向患者输送流体。利用闭环系统的感测装置和/或输注泵的示例可见于但不限于以下美国专利中：no.6,088,608、no.6,119,028、no.6,589,229、no.6,740,072、no.6,827,702、no.7,323,142和7,402,153，或美国专利申请公开no.2014/0066889，所有这些专利全文以引用方式并入本文。在此类实施方案中，感测装置104被配置为感测或测量用户的状况诸如血糖水平等。输注设备102被配置为响应于由感测装置104感测到的状况而输送流体。继而，感测装置104继续感测或以其他方式量化用户的当前状况，由此允许输注设备102无限期地响应于感测装置104当前(或最近)感测到的状况而连续输送流体。在一些实施方案中，感测装置104和/或输注设备102可被配置为仅在一天中的一部分时间利用闭环系统，例如仅当用户睡着或醒着时。

图2至图4示出了适于在输注系统中使用的流体输注设备200(或另选地，输液泵)的一个示例性实施方案，例如图1的输注系统100中的输注设备102。流体输注设备200是被设计成由患者(或用户)携带或穿戴的便携式医疗设备，并且流体输注设备200可利用现有流体输注设备的任何数量的常规特征、部件、元件和特性，诸如，例如在美国专利no.6,485,465和no.7,621,893中描述的一些特征、部件、元件和/或特性。应当理解，图2至图4以简化的方式示出了输注设备200的一些方面；在实践中，输注设备200可包括在本文中未详细示出或描述的另外的元件、特征或部件。

如图2至图3所示，流体输注设备200的例示实施方案包括适于接纳包含流体的贮存器205的壳体202。壳体202中的开口220容纳用于储液器205的配件223(或盖)，其中配件223被配置成与输注套件225的管道221配合或以其他方式连接，以提供通向/来自用户身体的流体路径。这样，经由管道221建立从贮存器205的内部到用户的流体连通。例示的流体输注设备200包括人机界面(hmi)230(或用户界面)，该界面包括可由用户操纵以施用流体(例如胰岛素)的推注、改变治疗设置、改变用户偏好、选择显示特征等的元素232、234。输注设备还包括显示元件226诸如液晶显示器(lcd)或另一合适的显示元件，其可用于向用户呈现各种类型的信息或数据，诸如但不限于：患者的当前葡萄糖水平；时间；患者的葡萄糖水平相对于时间的图形或图表；装置状态指示符等。

壳体202由基本上刚性的材料形成，其具有适于允许除贮存器205之外的电子组件204、滑动构件(或滑动件)206、驱动系统208、传感器组件210和驱动系统封盖构件212设置在其中的中空内部空间214，其中壳体202的内容物被壳体封盖构件216包封。开口220、滑动件206和驱动系统208在轴向方向(由箭头218指示)上同轴对齐，由此驱动系统208便于使滑动件206在轴向方向218上线性位移，以从储存器205(在储存器205已插入开口220中之后)分配流体，其中传感器组件210被配置为响应于操作驱动系统208使滑块206位移而测量施加在传感器组件210上的轴向力(例如，与轴向方向218对齐的力)。在各种实施方案中，传感器组件210可被用于检测以下中的一者或多者：减缓、防止或以其他方式降低从贮存器205到用户身体的流体输送的流体路径中的阻塞；当贮存器205清空时；当滑动件206与贮存器205正确安置时；当已输送流体剂量时；当输液泵200受到冲击或振动时；当输液泵200需要维护时。

取决于实施方案，容纳流体的贮存器205可被实现为注射器、小瓶、药筒、袋等。在某些实施方案中，输注的流体是胰岛素，但可通过输注施用许多其他流体，诸如但不限于hiv药物、治疗肺高血压的药物、铁螯合药物、止痛药、抗癌治疗药物、维生素、激素等。如图3至图4充分示出，贮存器205通常包括贮存器筒219，该贮存器筒容纳流体并且当贮存器205被插入输液泵200中时与滑动件206同心和/或同轴地(例如在轴向方向218上)对齐。接近开口220的储液器205的端部可包括配件223或以其他方式与配件配合，该配件将储液器205固定在壳体202中并在储液器205被插入到壳体202中后防止储液器205相对于壳体202在轴向方向218上移位。如上所述，配件223从(或穿过)壳体202的开口220延伸并且与管道221配合以建立经由管道221和输注器225从贮存器205的内部(例如，贮存器筒219)到用户的流体连通。接近滑动件206的贮存器205的相对端部包括柱塞217(或塞子)，其被定位成沿流体路径穿过管道221将流体从贮存器205的筒219内部推至用户。滑动件206被配置为与柱塞217机械地耦接或以其他方式接合，从而变成与柱塞217和/或贮存器205安置在一起。当操作驱动系统208以使滑动件206在轴向方向218上朝向壳体202中的开口220位移时，流体被迫使经由管道221流出贮存器205。

在图3至图4所示的实施方案中，驱动系统208包括马达组件207和驱动螺杆209。马达组件207包括联接到驱动系统208的驱动系部件的马达，该驱动系部件被配置为将旋转的马达运动转换成滑动件206在轴向方向218的平移位移，从而在轴向方向218上接合和移位储液器205的柱塞217。在一些实施方案中，马达组件207可也被供电以使滑动件206在相反的方向(例如，与方向218相反的方向)上平移以从贮存器205回缩和/或拆下以允许更换贮存器205。在示例性实施方案中，马达组件207包括具有安装、附连或以其他方式设置在其转子上的一个或多个永磁体的无刷直流(bldc)马达。然而，本文所述的主题不一定限于与bldc马达一起使用，并且在另选的实施方案中，该马达可被实现为螺线管马达、交流马达、步进马达、压电履带驱动、形状记忆致动器驱动、电化学气体电池、热驱动气体电池、双金属致动器等。驱动系部件可包括一个或多个导螺杆、凸轮、棘爪、千斤顶、滑轮、制转杆、夹具、齿轮、螺母、滑动件、轴承、杠杆、梁、挡块、柱塞、滑块、托架、导轨、轴承、支承件、波纹管、盖、隔膜、袋、加热器等。就这一点而言，虽然输液泵的例示实施方案使用同轴对齐的驱动系，但马达可相对于贮存器205的纵向轴线偏移或以其他非同轴方式布置。

如图4充分示出，驱动螺杆209与滑动件206内部的螺纹402配合。当马达组件207被供电且被操作时，驱动螺杆209旋转，并且迫使滑动件206在轴向方向218上平移。在示例性实施方案中，输注泵200包括套筒211以当驱动系统208的驱动螺杆209旋转时防止滑动件206旋转。因此，驱动螺杆209的旋转使得滑动件206相对于驱动马达组件207延伸或回缩。当流体输注设备被组装且可操作时，滑动件206接触柱塞217以接合贮存器205并且控制来自输注泵200的流体的输送。在一个示例性实施方案中，滑动件206的肩部部分215接触或以其他方式接合柱塞217，以使柱塞217在轴向方向218上位移。在另选的实施方案中，滑动件206可包括能够与贮存器205的柱塞217上的内螺纹404可拆卸地接合的螺纹尖端213，如美国专利no.6,248,093和no.6,485,465中所详细描述，这些专利以引用方式并入本文。

如图3所示，电子组件204包括耦接到显示元件226的控制电子器件224，其中壳体202包括与显示元件226对齐的透明窗口部分228，以当电子组件204设置在壳体202的内部214内时允许用户查看显示器226。控制电子器件224通常表示被配置为控制马达组件207和/或驱动系统208的操作的硬件、固件、处理逻辑和/或软件(或其组合)，如下文在图5的上下文中更详细地描述。此类功能性是否被实现为硬件、固件、状态机或软件取决于施加在该实施方案上的特定应用和设计约束。与本文所述概念类似的那些概念可以适合于每个特定应用的方式实现此类功能性，但是此类具体实施决定不应被解释为是受限的或限制性的。在示例性实施方案中，控制电子器件224包括一个或多个可编程控制器，该一个或多个可编程控制器可被编程以控制输注泵200的操作。

马达组件207包括一个或多个电引线236，该一个或多个电引线适于电耦接到电子组件204以建立控制电子器件224和马达组件207之间的通信。响应于操作马达驱动器(例如，功率转换器)的来自控制电子器件224的命令信号以调节从电源供应给马达的功率量，马达致动驱动系统208的驱动系部件以使滑动件206在轴向方向218上位移，迫使流体沿流体路径(包括管道221和输液器)流出贮存器205，从而将容纳在贮存器205中的一定剂量的流体施用到用户身体中。优选地，电源被实现为容纳在壳体202内的一个或多个电池。另选地，电源可以是太阳能电池板、电容器、通过电源线供应的交流电或直流电等。在一些实施方案中，控制电子器件224可通常在间歇的基础上，以逐步的方式操作马达组件207和/或驱动系统208的马达；根据已编程的输送曲线向用户施用分开的精确剂量的流体。

参考图2至图4，如上所述，用户界面230包括形成在覆盖小键盘组件233的图形小键盘覆盖件231上的hmi元件诸如按钮232和方向键234，该小键盘组件包括与按钮232、方向键234或由图形小键盘覆盖件231指示的其他用户界面条目相对应的特征。当组装时，小键盘组件233耦接到控制电子器件224，由此允许用户操纵hmi元件232、234与控制电子器件224交互并且控制输液泵200的操作，例如以施用胰岛素的推注、改变治疗设置、改变用户偏好、选择显示特征、设置或禁用警报和提醒等。就这一点而言，控制电子器件224保持和/或向显示器226提供关于可使用hmi元件232、234进行调节的程序参数、输送曲线、泵操作、警报、警告、状态等的信息。在各种实施方案中，hmi元件232、234可被实现为物理对象(例如，按钮、旋钮、操纵杆等)或虚拟对象(例如，使用触摸感测和/或接近感测技术)。例如，在一些实施方案中，显示器226可被实现为触摸屏或触敏显示器，并且在此类实施方案中，hmi元件232、234的特征和/或功能性可被集成到显示器226中，并且可能不存在hmi230。在一些实施方案中，电子组件204可还包括警报生成元件，该警报生成元件耦接到控制电子器件224并且被适当地配置为生成一种或多种类型的反馈，诸如但不限于：听觉反馈、视觉反馈、触觉(物理)反馈等。

参考图3至图4，根据一个或多个实施方案，传感器组件210包括背板结构250和加载元件260。加载元件260设置在封盖构件212与梁结构270之间，该梁结构包括具有设置在其上的感测元件的一个或多个梁，这些感测元件受施加到传感器组件210上的使一个或多个梁偏转的压缩力的影响，如在美国专利8,474,332中更详细地描述，该专利以引用方式并入本文。在示例性实施方案中，背板结构250被附连、粘附、安装或以其他方式机械地耦接到驱动系统208的底表面238，使得背板结构250位于驱动系统208的底表面238和外壳盖216之间。驱动系统封盖构件212的轮廓被形成为适应并且匹配传感器组件210和驱动系统208的底部。驱动系统封盖构件212可附连到壳体202的内部，以防止传感器组件210在与驱动系统208所提供力的方向相反的方向(例如，与方向218相反的方向)上位移。因此，传感器组件210定位在马达组件207和封盖构件212之间并且由该封盖构件固定，这防止了传感器组件210在与箭头218的方向相反的向下方向上位移，使得当操作驱动系统208和/或马达组件207以使滑动件206在与贮存器205中的流体压力相反的轴向方向218上位移时，传感器组件210受到反作用压缩力。在正常操作条件下，施加到传感器组件210的压缩力与贮存器205中的流体压力相关。如图所示，电引线240适于将传感器组件210的感测元件电耦接到电子组件204以建立与控制电子器件224的通信，其中控制电子器件224被配置为测量、接收或以其他方式获得来自传感器组件210的感测元件的电信号，该电信号指示由驱动系统208施加在轴向方向218上的力。

图5示出了适于与输注设备502(诸如，上述的输注设备102、200中的任一者)一起使用的输注系统500的示例性实施方案。输注系统500能够以自动或自主的方式将用户的身体501内的生理状况控制或以其他方式调节到期望(或目标)值，或以其他方式将该状况保持在可接受值的范围内。在一个或多个示例性实施方案中，受调节的状况由通信地耦接到输注设备502的感测装置504(例如，感测装置504)感测、检测、测量或以其他方式量化。然而，应当注意，在另选的实施方案中，由输注系统500调节的状况可与感测装置504所获得的测量值相关。也就是说，出于清楚和说明目的，本文可在感测装置504被实现为感测、检测、测量或以其他方式量化用户葡萄糖水平的葡萄糖感测装置的上下文中描述本主题，该葡萄糖水平由输注系统500在用户的身体501中进行调节。

在示例性实施方案中，感测装置504包括生成或以其他方式输出电信号(在本文中另选地称为测量信号)的一个或多个间质葡萄糖感测元件，该电信号具有与用户身体501中的相对间质液葡萄糖水平相关、受其影响或以其他方式对其进行指示的信号特征。对输出的电信号进行过滤或以其他方式进行处理以获得指示用户间质液葡萄糖水平的测量值。在示例性实施方案中，利用血糖仪530诸如扎手指设备直接感测、检测、测量或以其他方式量化用户身体501中的血糖。就这一点而言，血糖仪530输出或以其他方式提供测量的血糖值，该血糖值可被用作参考测量结果，用于校准感测装置504并且将指示用户的间质液葡萄糖水平的测量值转换成对应的校准血糖值。出于说明目的，在本文中基于由感测装置504的一个或多个感测元件输出的电信号计算的校准血糖值可另选地被称为传感器葡萄糖值、感测葡萄糖值或其变型。

在示例性实施方案中，输注系统500还包括一个或多个附加感测装置506、508，所述附加感测装置被配置为感测、检测、测量或以其他方式量化指示用户身体501的状况的用户身体501的特性。就这一点而言，除了葡萄糖感测装置504之外，一个或多个辅助感测装置506可被穿戴、携带或以其他方式与用户的身体501相关联，以测量可影响用户的血糖水平或胰岛素敏感性的用户(或用户活动)特性或状况。例如，心率感测装置506可被穿戴在用户身体501上或以其他方式与用户身体相关联，以感测、检测、测量或以其他方式量化用户的心率，继而可指示可能影响用户身体501内的葡萄糖水平或胰岛素响应的运动(以及其强度)。在又一个实施方案中，可将另一个侵入、间质或皮下感测装置506插入到用户的身体501中，以获得可指示运动(以及其强度)的另一种生理状况的测量结果，诸如，例如乳酸传感器、酮传感器等。取决于该实施方案，辅助感测装置506可被实现为用户穿戴的独立部件，或者另选地，辅助感测装置506可与输注设备502或葡萄糖感测装置504集成。

例示的输注系统500还包括加速度感测装置508(或加速度计)，该加速度感测装置可被穿戴在用户身体501上或以其他方式与用户身体相关联，以感测、检测、测量或以其他方式量化用户身体501的加速度，继而可指示可能影响用户的胰岛素响应的身体501的运动或一些其他状况。虽然加速度感测装置508在图5中被示出为集成到输注设备502中，但在另选的实施方案中，加速度感测装置508可与用户身体501上的其他感测装置504、506集成，或者加速度感测装置508可被实现为由用户穿戴的单独的独立部件。

在例示的实施方案中，泵控制系统520通常表示输注设备502的根据期望的输注输送程序以被指示用户身体501中的当前葡萄糖水平的感测葡萄糖值影响的方式控制流体输注设备502的操作的电子器件和其他部件。例如，为了支持闭环操作模式，泵控制系统520保持、接收或以其他方式获得目标或命令的葡萄糖值，并且自动生成或以其他方式确定用于操作致动装置诸如马达532的剂量命令，以基于感测葡萄糖值和目标葡萄糖值之间的差值来使柱塞517位移并且向用户身体501输送胰岛素。在其他操作模式中，泵控制系统520可生成或以其他方式确定剂量命令，该剂量命令被配置为将感测的葡萄糖值保持在低于葡萄糖上限、高于葡萄糖下限或葡萄糖值期望范围内的其他值。在实践中，输注设备502可在泵控制系统520可访问的数据存储元件中存储或以其他方式保持目标值、一个或多个葡萄糖上限和/或下限、一个或多个胰岛素输送限值和/或一个或多个其他葡萄糖阈值。如更详细描述的，在一个或多个示例性实施方案中，泵控制系统520以考虑由进餐、运动或其他活动引起的用户的葡萄糖水平或胰岛素响应的可能变化的方式自动调整或适配用来生成用于操作电动机532的命令的一个或多个参数或其他控制信息。

仍然参考图5，可从外部部件(例如，ccd106和/或计算设备108)接收或者可由用户经由与输注设备502相关联的用户界面元素540输入由泵控制系统520利用的目标葡萄糖值和其他阈值葡萄糖值。在实践中，与输注设备502相关联的一个或多个用户界面元素540通常包括至少一个输入用户界面元素，诸如，例如按钮、小键盘、键盘、旋钮、操纵杆、鼠标、触摸面板、触摸屏、麦克风或其他音频输入设备等。另外，所述一个或多个用户界面元素540包括用于向用户提供通知或其他信息的至少一个输出用户界面元素，诸如，例如显示元件(例如，发光二极管等)、显示设备(例如，液晶显示器等)、扬声器或其他音频输出设备、触觉反馈设备等。应当注意，尽管图5将一个或多个用户界面元素540示出为与输注设备502分开，但在实践中，一个或多个用户界面元素540可与输注设备502集成。此外，在一些实施方案中，除了和/或替代一个或多个用户界面元素540与输注设备502集成，所述一个或多个用户界面元素540还与感测装置504集成。用户可根据需要操纵一个或多个用户界面元素540以操作输注设备502来输送校正推注、调节目标值和/或阈值、修改输送控制方案或操作模式等。

仍然参考图5，在例示的实施方案中，输注设备502包括耦接到马达532(例如，马达组件207)的马达控制模块512，该马达控制模块可操作以使柱塞517(例如柱塞217)在贮存器(例如，贮存器205)中位移并且向用户的身体501提供所需量的流体。就这一点而言，柱塞517的位移使得能够影响用户生理状况的流体(诸如胰岛素)经由流体输送路径(例如，经由输注器225的管道221)输送到用户身体501。马达驱动器模块514耦接在能量源518和马达532之间。马达控制模块512耦接到马达驱动器模块514，并且马达控制模块512生成或以其他方式提供操作马达驱动器模块514的命令信号，以响应于从泵控制系统520接收到指示待输送流体的所需量的剂量指令而从能量源518向马达532提供电流(或功率)来使柱塞517位移。

在示例性实施方案中，能量源518被实现为容纳在输注设备502内(例如，在壳体202内)提供直流(dc)电的电池。就这一点而言，马达驱动器模块514通常表示被配置为将由能量源518提供的直流电转换成或以其他方式变换成施加到马达532的定子绕组的各相的交流电信号的电路、硬件和/或其他电部件的组合，这导致电流流过定子绕组，从而生成定子磁场并且使得马达532的转子旋转。马达控制模块512被配置为从泵控制系统520接收或以其他方式获得命令剂量、将该命令剂量转换成柱塞517的命令平移位移以及命令、发信号或以其他方式操作马达驱动器模块514以使马达532的转子旋转一定量，该旋转量产生柱塞517的命令平移位移。例如，马达控制模块512可确定产生柱塞517的平移位移所需的转子的旋转量，该平移位移实现从泵控制系统520接收的命令剂量。基于与由转子感测装置516的输出指示的转子相对的定子的当前旋转位置(或取向)，马达控制模块512确定待施加到定子绕组的各相的交流电信号的适当顺序，其应使得转子相对于其当前位置(或取向)旋转所确定的旋转量。在马达532被实现为bldc马达的实施方案中，该交流电信号使定子绕组的各相在转子磁极相对于定子的适当取向处并且以适当的顺序换向，以提供使转子在所需方向上旋转的旋转定子磁场。然后，马达控制模块512操作马达驱动器模块514以将所确定的交流电信号(例如，命令信号)施加到马达532的定子绕组以向用户实现所需的流体输送。

当马达控制模块512正在操作马达驱动器模块514时，电流从能量源518流过马达532的定子绕组，以产生与转子磁场相互作用的定子磁场。在一些实施方案中，在马达控制模块512操作马达驱动器模块514和/或马达532以实现命令剂量之后，马达控制模块512停止操作马达驱动器模块514和/或马达532，直到接收到随后的剂量命令。就这一点而言，马达驱动器模块514和马达532进入空闲状态，在该空闲状态期间马达驱动器模块514有效地使马达532的定子绕组与能量源518断开连接或分离。换句话讲，当马达532空闲时，电流不会从能量源518流过马达532的定子绕组，因此马达532在空闲状态下不消耗来自能量源518的功率，由此改善效率。

取决于该实施方案，马达控制模块512可用被设计为执行本文所述的功能的通用处理器、微处理器、控制器、微控制器、状态机、内容可寻址存储器、专用集成电路、现场可编程门阵列、任何合适的可编程逻辑设备、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件或其任何组合来实施或实现。在示例性实施方案中，马达控制模块512包括或以其他方式访问数据存储元件或存储器，其包括任何种类的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、磁性或光学大容量存储器或任何其他短期或长期存储介质或其他能够存储由马达控制模块512执行的编程指令的非暂态计算机可读介质。当由马达控制模块512读取并且执行时，计算机可执行编程指令使得马达控制模块512执行或以其他方式支持本文所述的任务、操作、功能和过程。

应当理解，出于说明目的且并非意图以任何方式限制本文所述的主题，图5是输注设备502的简化表示。就这一点而言，取决于实施方案，感测装置504的一些特征和/或功能可由泵控制系统520实施或以其他方式集成到泵控制系统中，反之亦然。类似地，在实践中，马达控制模块512的特征和/或功能可由泵控制系统520来实施或者以其他方式集成到泵控制系统中，反之亦然。此外，泵控制系统520的特征和/或功能可通过位于流体输注设备502中的控制电子器件224来实施，而在另选的实施方案中，泵控制系统520可由与输注设备502(诸如，例如，ccd106或计算设备108)在物理上不同和/或分开的远程计算设备来实施。

图6示出了根据一个或多个实施方案适于用作图5中的泵控制系统520的泵控制系统600的示例性实施方案。例示的泵控制系统600包括但不限于泵控制模块602、通信接口604和数据存储元件(或存储器)606。泵控制模块602耦接到通信接口604和存储器606，并且泵控制模块602被适当地配置为支持本文所述的操作、任务和/或过程。在各种实施方案中，泵控制模块602还耦接到用于接收用户输入(例如，目标葡萄糖值或其他葡萄糖阈值)并且向用户提供通知、警报或其他治疗信息的一个或多个用户界面元素(例如，用户界面230、540)。

通信接口604通常表示泵控制系统600的耦接到泵控制模块602并且被配置为支持泵控制系统600与各种感测装置504、506、508之间的通信的硬件、电路、逻辑、固件和/或其他部件。就这一点而言，通信接口604可包括或以其他方式耦接到能够支持泵控制系统520、600与感测装置504、506、508之间的无线通信的一个或多个收发器模块。例如，通信接口604可用于从输注系统500中的每个感测装置504、506、508接收传感器测量值或其他测量数据。在其他实施方案中，通信接口604可被配置为支持去往/来自感测装置504、506、508的有线通信。在各种实施方案中，通信接口604可还支持与输注系统中的另一电子设备(例如，ccd106和/或计算机108)的通信(例如，以将传感器测量值上载到服务器或其他计算设备，从服务器或其他计算设备接收控制信息等)。

泵控制模块602通常表示泵控制系统600的耦接到通信接口604并且被配置为基于从感测装置504、506、508接收到的测量数据来确定用于操作马达532以向身体501输送流体的剂量命令并且执行本文所述的各种另外的任务、操作、功能和/或操作的硬件、电路、逻辑、固件和/或其他部件。例如，在示例性实施方案中，泵控制模块602实现或以其他方式执行命令生成应用程序610，该命令生成应用程序支持一个或多个自主操作模式并且至少部分地基于用户身体501的状况的当前测量值以自主操作模式计算或以其他方式确定用于操作输注设备502的马达532的剂量命令。例如，在闭环操作模式下，命令生成应用程序610可至少部分地基于最近从感测装置504接收到的当前葡萄糖测量值来确定用于操作马达532以向用户身体501输送胰岛素的剂量命令，以将用户的血糖水平调节到目标参考葡萄糖值。另外，命令生成应用程序610可生成用于由用户经由用户界面元素手动启动或以其他方式指导的推注的剂量命令。

在示例性实施方案中，泵控制模块602还实现或以其他方式执行个性化应用程序608，其协作地被配置成与命令生成应用程序610交互以支持调整剂量命令或控制信息，该控制命令指示以个性化、用户专用(或患者专用)的方式生成剂量命令的方式，如下面更详细地描述的。就这一点而言，在一些实施方案中，基于当前或最近测量数据和当前操作背景相对于与患者相关联的历史数据之间的相关性，个性化应用程序608可以在确定剂量命令时调整或以其他方式修改由命令生成应用程序610利用的一个或多个参数的值，例如，通过修改由命令生成应用程序610引用的寄存器或存储器606中的位置处的参数值。在其他实施方案中，个性化应用程序608可以预测用户可能参与的进餐或其他事件或活动，并且输出或以其他方式提供预测用户行为的指示以供用户确认或修改，该指示继而可以被利用来调整生成剂量命令的方式，以便以按照个性化方式考虑用户行为的方式调节葡萄糖。

仍然参考图6，取决于实施方案，泵控制模块602可被设计为执行本文所述的功能的通用处理器、微处理器、控制器、微控制器、状态机、内容可寻址存储器、专用集成电路、现场可编程门阵列、任何合适的可编程逻辑设备、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件或其任何组合来实施或实现。就这一点而言，结合本文所公开的实施方案描述的方法或算法的步骤可直接体现在硬件中、固件中、由泵控制模块602执行的软件模块中或其任何实际组合中。在示例性实施方案中，泵控制模块602包括或以其他方式访问数据存储元件或存储器606，该数据存储元件或存储器可使用能够存储由泵控制模块602执行的编程指令的任何种类的非暂态计算机可读介质来实现。计算机可执行编程指令在由泵控制模块602读取和执行时，使得泵控制模块602实施或以其他方式生成应用程序608、610并且执行本文所述的任务、操作、功能和过程。

应当理解，出于说明目的且并非意图以任何方式限制本文所述的主题，图6是泵控制系统600的简化表示。例如，在一些实施方案中，马达控制模块512的特征和/或功能可由泵控制系统600和/或泵控制模块602来实施或以其他方式集成到该泵控制系统和/或泵控制模块中，例如通过命令生成应用程序610将剂量命令转换成对应的马达命令，在这种情况下，在输注设备502的实施方案中可不存在单独的马达控制模块512。

图7示出了示例性闭环控制系统700，该闭环控制系统可由泵控制系统520、600来实施以提供自主地将用户身体中的状况调节为参考(或目标)值的闭环操作模式。应当理解，出于说明目的且并非意图以任何方式限制本文所述的主题，图7是控制系统700的简化表示。

在示例性实施方案中，控制系统700在输入702处接收或以其他方式获得目标葡萄糖值。在一些实施方案中，目标葡萄糖值可由(例如，存储器606中的)输注设备502存储或以其他方式保持，但在一些另选的实施方案中，可从外部部件(例如，ccd106和/或计算机108)接收该目标值。在一个或多个实施方案中，可基于一个或多个患者专用的控制参数在进入闭环操作模式之前计算或以其他方式确定目标葡萄糖值。例如，可至少部分地基于患者专用的参考基础速率和患者专用的每日胰岛素需求来计算目标血糖值，该患者专用的参考基础速率和患者专用的每日胰岛素需求是基于先前一段时间间隔内的历史输送信息(例如，在前24小时内输送的胰岛素的量)来确定的。控制系统700还在输入704处从感测装置504接收或以其他方式获得当前葡萄糖测量值(例如，最近获得的传感器葡萄糖值)。例示的控制系统700实施或以其他方式提供比例积分微分(pid)控制以至少部分地基于目标葡萄糖值和当前葡萄糖测量值之间的差值来确定或以其他方式生成用于操作马达510的输送命令。就这一点而言，pid控制试图使测量值和目标值之间的差值最小化，并且由此将测量值调节到期望值。将pid控制参数应用于输入702处的目标葡萄糖水平与输入704处测量到的葡萄糖水平之间的差值，以生成或以其他方式确定在输出730处提供的剂量(或输送)命令。基于该输送命令，马达控制模块512操作马达510以向用户身体输送胰岛素以影响用户的葡萄糖水平，并且由此减小随后测量的葡萄糖水平和目标葡萄糖水平之间的差值。

例示的控制系统700包括或以其他方式实施求和块706，该求和块被配置为确定在输入702处获得的目标值与从输入704处的感测装置504获得的测量值之间的差值，例如，通过从测量值中减去目标值。求和块706的输出表示测量值与目标值之间的差值，然后将该差值提供给比例项路径、积分项路径和微分项路径中的每一者。比例项路径包括将差值乘以比例增益系数kp以获得比例项的增益块720。积分项路径包括对差值进行积分的积分块708以及将积分后的差值乘以积分增益系数ki以获得积分项的增益块722。微分项路径包括确定差值的微分的微分块710以及将差值的微分乘以微分增益系数kd以获得微分项的增益块724。然后将比例项、积分项和微分项相加或以其他方式组合以在输出730处获得用于操作马达的输送命令。在美国专利no.7,402,153中更详细地描述了与闭环pid控制和确定增益系数有关的各种具体实施细节，该专利以引用方式并入本文。

在一个或多个示例性实施方案中，pid增益系数是用户专用(或患者专用)并且在进入闭环操作模式之前基于历史胰岛素输送信息(例如，先前剂量的量和/或定时、历史校正剂量信息等)、历史传感器测量值、历史参考血糖测量值、用户报告的或用户输入的事件(例如，进餐、运动等)等动态地计算或以其他方式确定。就这一点而言，一个或多个患者专用的控制参数(例如，胰岛素敏感系数、每日胰岛素需求量、胰岛素限度、参考基础率、参考空腹血糖、活性胰岛素作用持续时间、药效时间常数等)可用于补偿、校正或以其他方式调节pid增益系数以说明输注设备502所经历和/或表现的各种操作条件。pid增益系数可由泵控制模块602可访问的存储器606保持。就这一点而言，存储器606可包括与用于pid控制的控制参数相关联的多个寄存器。例如，第一参数寄存器可存储目标葡萄糖值，并且在输入702处由求和块706访问或以其他方式耦接到该求和块，类似地，由比例增益块720访问的第二参数寄存器可存储比例增益系数，由积分增益块722访问的第三参数寄存器可存储积分增益系数，并且由微分增益块724访问的第四参数寄存器可存储微分增益系数。

如下面更详细描述的，在一个或多个示例性实施方案中，以个性化方式自动调整或适配闭环控制系统700的一个或多个参数，以考虑由于进餐、运动或其他事件或活动引起的用户血糖水平或胰岛素敏感性的可能变化。例如，在一个或多个实施方案中，可以在预测进餐事件之前降低目标葡萄糖值702以实现胰岛素输注速率的增加，以便有效地预先推注进餐，并由此减少餐后高血糖症的可能性。另外地或另选地，可调整与闭环控制系统700的一条或多条路径相关联的时间常数或增益系数，以调谐对测量葡萄糖值704和目标葡萄糖值702之间的偏差的响应性。例如，基于正在消耗的进餐的特定类型或消耗进餐的一天中的特定时间，可以调整与微分块710或微分项路径相关联的时间常数以便基于用户对特定进餐类型的历史血糖响应，响应于用户的葡萄糖水平的增加而使闭环控制或多或少地具有侵略性。

图8示出了患者监测系统800的示例性实施方案。患者监测系统800包括可通信地耦接到感测元件804医疗设备802，该感测元件插入患者的身体中或由患者佩戴以获得指示患者的身体中生理状况的测量数据，诸如感测的葡萄糖水平。医疗设备802经由通信网络810通信地耦接到客户端设备806，其中客户端设备806经由另一个通信网络812通信地耦接到远程设备814。就这一点而言，客户端设备806可以用作用于将来自医疗设备802的测量数据上载或以其他方式提供给远程设备814的中间体。应当理解，出于说明的目的，图8示出了患者监测系统800的简化表示，并非意图以任何方式限制本文所述的主题。

在示例性实施方案中，客户端设备806被实现为移动电话、智能电话、平板计算机或其他类似的移动电子设备；然而，在其他实施方案中，客户端设备806可以被实现为能够经由网络810与医疗设备802通信的任何种类的电子设备，诸如膝上型或笔记本计算机、台式计算机等。在示例性实施方案中，网络810被实现为蓝牙网络、zigbee网络、或其他合适的个人局域网络。也就是说，在其他实施方案中，网络810可以被实现为无线自组织网络、无线局域网(wlan)或局域网(lan)。客户端设备806包括显示设备(诸如监视器、屏幕或另一个常规电子显示器)或耦接到显示设备，该显示设备能够以图形方式呈现与患者的生理状况有关的数据和/或信息。客户端设备806还包括用户输入设备(诸如键盘、鼠标、触摸屏等)或者以其他方式与用户输入设备相关联，该用户输入设备能够从客户端设备806的用户接收输入数据和/或其他信息。

在示例性实施方案中，用户(诸如患者、患者的医生或另一个医疗保健提供者)操纵客户端设备806以执行支持经由网络810与医疗设备802通信的客户端应用程序808。就这一点而言，客户端应用程序808支持在网络810上与医疗设备802建立通信会话，以及经由通信会话从医疗设备802接收数据和/或信息。医疗设备802可以类似地执行或以其他方式实现支持与客户端应用程序808建立通信会话的对应应用重新或过程。客户端应用程序808通常表示由客户端设备806生成或以其他方式实现以支持本文描述的过程的软件模块或另一个特征。因此，客户端设备806通常包括处理系统和能够存储供处理系统执行的编程指令的数据存储元件(或存储器)，该编程指令在被读取和执行时，致使处理系统创建、生成或以其他方式促进客户端应用程序808并且执行或以其他方式支持本文描述的过程、任务、操作和/或功能。取决于实施方案，该处理系统可使用任何合适的处理系统和/或设备实现，诸如一个或多个处理器、中央处理单元(cpu)、控制器、微处理器、微控制器、被配置为支持本文所述的处理系统的操作的处理核心和/或其他硬件计算资源。类似地，数据存储元件或存储器可被实现为随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存存储器、磁性或光学大容量存储器或者任何其他合适的非暂态短期或长期数据存储器或者其他计算机可读介质和/或它们的任何合适的组合。

在一个或多个实施方案中，客户端设备806和医疗设备802通过网络810建立彼此的关联(或配对)以支持随后经由网络810在医疗设备802与客户端设备806之间建立点对点或对等通信会话。例如，根据一个实施方案，网络810被实现为蓝牙网络，其中医疗设备802和客户端设备806通过执行发现过程或其他合适的配对过程彼此配对(例如，通过获得和存储彼此的网络标识信息)。在发现过程期间获得的配对信息允许医疗设备802或客户端设备806中的任一个经由网络810发起安全通信会话的建立。

在一个或多个示例性实施方案中，客户端应用程序808还被配置成在第二网络812上存储或以其他方式保持远程设备814的地址和/或其他标识信息。在这方面中，第二网络812可以在物理上和/或逻辑上与网络810不同，例如为因特网、蜂窝网络、广域网(wan)等。远程设备814通常表示被配置成接收和分析或以其他方式监测测量数据、事件日志数据、以及为与医疗设备802相关联的患者获得的可能其他信息的服务器或其他计算设备。在示例性实施方案中，远程设备814耦接到数据库816，该数据库被配置成存储或以其他方式保持与个体患者相关联的数据。在实践中，远程设备814可以驻留在物理上与医疗设备802和客户端设备806不同和/或分开的位置处，例如，位于由医疗设备802的制造商所有并且/或者操作或以其他方式附属于该制造商的设施处。出于说明的目的，但非限制性地，远程设备814在本文中可任选地称为服务器。

仍然图8，感测元件804通常表示被配置为生成、产生或以其他方式输出一个或多个电信号的患者监测系统800的部件，所述电信号指示由感测元件804感测、测量或以其他方式量化的生理状况。就这一点而言，用户的生理状况将影响由感测元件804输出的电信号的特征，使得输出信号的特征对应于感测元件804对其敏感的生理状况或以其他方式与所述生理状况相关。在示例性实施方案中，感测元件804被实现为插入患者身体上的位置的间质葡萄糖感测元件，其生成具有与其相关联的电流(或电压)的输出电信号，所述电流(或电压)与间质液体葡萄糖水平相关，所述间质液葡萄糖水平通过感测元件804在患者的身体中感测或以其他方式测得。

医疗设备802通常表示患者监测系统800的部件，该部件通信地耦接到感测元件804的输出以接收或以其他方式从感测元件804获得测量数据样本(例如，测量的葡萄糖和特征阻抗值)，存储或以其他方式保持测量数据样本，并且经由客户端设备806将测量数据上载或以其他方式传输到服务器814。在一个或多个实施方案中，医疗设备802被实现为输注设备102、200、502，其被配置成向患者身体输送诸如胰岛素的流体。也就是说，在其他实施方案中，医疗设备802可以是与输注设备(例如，感测装置104、504)分开且独立的独立感测或监测设备。应当注意，尽管图8将医疗设备802和感测元件804描述为单独部件，但在实践中，医疗设备802和感测元件804可以集成或以其他方式组合以提供可由患者佩戴的整体设备。

在示例性实施方案中，医疗设备802包括控制模块822、数据存储元件824(或存储器)和通信接口826。控制模块822通常表示医疗设备802的硬件、电路、逻辑、固件和/或一个或多个其他部件，其耦接到感测元件804以接收感测元件804所输出的电信号并执行或以其他方式支持本文所述的各种附加任务、操作、功能和/或过程。取决于实施方案，控制模块822可使用被设计为执行本文所述功能的通用处理器、微处理器、控制器、微控制器、状态机、内容可寻址存储器、专用集成电路、现场可编程门阵列、任何合适的可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件或其任何组合来实施或实现。在一些实施方案中，控制模块822包括模数转换器(adc)或另一类似采样构造，其将对从感测元件804接收的输出电信号进行采样或以其他方式将其转换成对应的数字测量数据值。在其他实施方案中，感测元件804可结合adc并输出数字测量值。

通信接口826通常表示医疗设备802的硬件、电路、逻辑、固件和/或其他部件，其耦接到控制模块822以用于从/向医疗设备802向/从客户端设备806输出数据和/或信息。例如，通信接口826可以包括或以其他方式耦接到能够支持医疗设备802与客户端设备806之间的无线通信的一个或多个收发器模块。在示例性实施方案中，通信接口826被实现为蓝牙收发器或适配器，其被配置成支持蓝牙低功耗(ble)通信。

在示例性实施方案中，远程设备814从客户端设备806接收使用感测元件804来获得的与特定患者相关联的测量数据值(例如，传感器葡萄糖测量结果、加速度测量结果等)，并且远程设备814将历史测量数据存储或以其他方式保持在与患者相关联的数据库816中(例如，使用一个或多个唯一患者标识符)。附加地，远程设备814还可以从客户端设备806或经由该客户端设备接收可由患者输入或以其他方式(例如，经由客户端应用程序808)提供的进餐数据或其他事件日志数据，并且在数据库816中存储或以其他方式保持与患者相关联的历史进餐数据和其他历史事件或活动数据。就这一点而言，进餐数据包括例如与特定进餐事件相关联的时间或时间戳、进餐类型或指示进餐的成分或营养特征的其他信息、以及与进餐相关联的大小的指示。在示例性实施方案中，远程设备814还接收历史流体输送数据，该历史流体输送数据对应于由输注设备102、200、502输送给患者的流体的基础或推注剂量。例如，客户端应用程序808可以与输注设备102、200、502通信以从输注设备102、200、502获得胰岛素输送剂量和对应时间戳，并且然后将胰岛素输送数据上载到远程设备814以用于与特定患者相关联的存储。远程设备814还可以从客户端设备806和/或客户端应用程序808接收与设备802/806相关联的地理定位数据和可能的其他背景数据，并且存储或以其他方式保持与特定患者相关联的历史操作背景数据。就这一点而言，设备802、806中的一个或多个可以包括全球定位系统(gps)接收器、或能够实时输出或以其他方式提供表征相应设备802、806的地理位置的数据的类似模块、部件或电路。

可以由远程设备814、客户端设备806和/或医疗设备802中的一个或多个分析历史患者数据以改变或调整输注设备102、200、502的操作，以便以个性化方式影响流体输送。例如，可以分析患者的历史进餐数据和对应的测量数据或其他背景数据，以预测患者可能消耗下一餐的未来时间、特定时间段内的未来进餐事件的可能性、与未来进餐相关联的碳水化合物的可能大小或数量、未来进餐的可能类型或营养成分等。此外，可以分析患者在历史进餐事件之后的餐后时段的历史测量数据，以建模或以其他方式表征患者对当前背景(例如，一天中的时间、一周中的一天、地理定位等)的进餐的预测大小和类型的血糖响应。控制或调节胰岛素输送的输注设备102、200、502的一个或多个方面然后可以被修改或调整，以主动地考虑患者的可能进餐活动和血糖响应。

在一个或多个示例性实施方案中，远程设备814利用机器学习来确定历史传感器葡萄糖测量数据、历史输送数据、历史辅助测量数据(例如，历史加速度测量数据、历史心率测量数据等)、历史事件日志数据、历史地理定位数据和其他历史或背景数据的哪种组合与特定患者的特定事件、活动或度量的发生相关或预测该发生，并且然后基于该输入变量集合来确定用于计算感兴趣参数值的对应方程、函数或模型。因此，该模型能够表征当前(或最近)传感器葡萄糖测量数据、辅助测量数据、输送数据、地理位置、患者行为或活动等中的一个或多个的特定组合，或将该特定组合映射到表示特定事件或活动的当前概率或可能性的值或感兴趣参数的当前值。应当注意，由于每个患者的生理响应可能与其他群体不同，因此预测或关联于特定患者的输入变量的子集可能与其他用户不同。此外，基于特定输入变量与该特定患者的历史数据之间的不同相关性，针对该预测子集的相应变量应用的相对权重还可以与可能具有共同预测子集的其他患者的不同。应当指出的是，远程设备814可利用任何数量的不同机器学习技术来确定哪些输入变量预测当前感兴趣的患者，例如人工神经网络、遗传编程、支持向量机、贝叶斯网络、概率机器学习模型或其他贝叶斯技术、模糊逻辑、启发式派生的组合等。

预测性进食调整

图9描述了示例性预测性闭环控制过程900，其适合于由输注设备(或与其相关联的控制系统)实施以在进餐或其他可能影响患者葡萄糖水平或胰岛素响应的未来事件或活动之前自动调整闭环控制信息。在这方面中，通过主动调整胰岛素输注速率以考虑患者对未来事件的可能血糖响应，预测性闭环控制过程900补偿了皮下输注胰岛素的相对缓慢作用。

结合控制过程900执行的各种任务可由硬件、固件、由处理电路执行的软件或其任何组合来执行。为了进行示意的说明，以下描述涉及上文结合图1至图8提及的元件。在实践中，控制过程900的部分可以由输注系统的不同元件执行，例如，输注设备102、200、502、802、客户端计算设备106、806、远程计算设备108、814和/或泵控制系统520、600。应当理解，控制过程900可包括任何数量的附加任务或另选任务，这些任务不需要以例示的顺序执行并且/或者这些任务可同时执行，并且/或者控制过程900可被并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的程序或过程中。此外，只要预期的总体功能保持不变，则可以从控制过程900的实际实施方案中省略在图9的上下文中示出和描述的一个或多个任务。

所示的预测性闭环控制过程900开始于接收或以其他方式获得患者的历史进餐数据，以及至少部分地基于当前操作背景和与过去进餐事件相关联的历史操作背景之间的相关性来计算或以其他方式确定未来进餐概率(任务902、904)。例如，输注设备102、200、502、802、客户端设备106、806或远程计算设备108、814中的一个可以从数据库816检索或以其他方式获得与患者相关联的历史进餐数据，并且分析历史进餐数据以识别由患者或客户端设备106、806的其他用户记录、输入或以其他方式输入的先前进餐事件。基于与那些先前进餐事件相关联的时间戳以及与输注设备102、200、502、802的操作有关的可能其他上下文信息(例如，地理定位数据等)，可以至少部分地基于当前操作背景(例如，一天中的当前时间、一周中的当前日期、输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806的当前地理定位等)来计算患者在未来或在当前时间之前的未来预测窗口(或视野)内的特定时间点消费进餐的概率。

例如，每天(或24小时的时段)可以被划分为多个较小的时间段，其中过去的进餐事件被分配给当天的特定个别段。在一个示例性实施方案中，每天被分成15分钟段(或每天总计有96段)。对于每个15分钟段，在预测范围内(例如，下一个60分钟)加上时间戳的任何进餐事件被分配给该段。通过将当前段的预测范围内存在进餐事件的天数除以存在的进餐历史的总天数，可以使用条件概率模型来确定在预测范围内存在进餐的概率。例如，如果当前段对应于8:00a.m.与8:15a.m.之间的时段，预测范围是60分钟，并且对于10天的进餐历史中7天，患者在8:00a.m.与9:00a.m.之间的时段内消耗进餐，则在8:00a.m.与8:15a.m之间的时间段或其内的未来进食概率可以被估计为70％。

附加地，对于每个段，还可以通过将分配给特定大小或类型的进餐数量除以该预测范围内的进餐总数来确定在预测范围内消费特定大小或类型的进餐的概率。例如，对于8：00a.m.与9：00a.m.之间的时段内消耗的7个进餐，4个进餐事件可能已被指示为具有小型，2个进餐事件可能已被指示为具有中型或正常型，并且1个进餐事件可能已被指示为具有大型。因此，小型进餐的概率可以被估计为57％，正常进餐的概率可以被估计为29％，并且大型进餐的概率可以被估计为14％。以类似方式，在进餐事件被记录或标记有特定类型的营养成分的情况下，预测性闭环控制过程900可以被配置成概率性地确定预测范围内的未来进餐的可能营养成分。

应当注意，可以过滤用于确定未来进餐概率的历史进餐数据以考虑一周中的当前日期、患者的当前地理位置或可能的其他因素。例如，继续上述示例，患者的历史进餐数据可能考虑70天的患者历史，但其中那些天中只有10天对应于一周中的当前日期。然后可以利用那10天的历史进餐数据来确定如上所述的一周中的当前日期的进餐概率。

在一个或多个示例性实施方案中，远程设备814可以确定患者的进餐概率或预测的未来进餐时间，并且向输注设备802或客户端设备806提供所计算的进餐概率的指示。然而，在替代性实施方案中，输注设备802处的个性化应程序608或客户端设备806处的客户端应用程序808可以经由远程设备814从数据库816请求或检索当前背景的历史进餐数据，并且在相应设备802、806处基本上实时地确定患者的进餐概率或预测的未来进餐时间。

在另一个实施方案中，利用机器学习来确定进餐概率(或进餐发生概率)和进餐大小的个性化模型，其继而可以用于根据当前测量数据和其他当前操作背景信息基本上实时地计算进餐概率和可能进餐大小。例如，远程设备814可以分析数据库816中的历史进餐数据、历史传感器葡萄糖测量数据、历史胰岛素输送数据、历史辅助测量数据、历史地理位置数据、以及与患者相关联的任何其他历史数据以识别或以其他方式确定患者的历史数据的子集，该子集预测进餐发生或与进餐发生相关。然后，远程设备814可以基于该输入变量子集确定用于计算进餐概率值的对应等式，由此将当前操作背景的值或属性的特定组合表征或映射到对应的进餐概率。在一个或多个实施方案中，针对以下确定不同的进餐概率模型：一天中的不同时间(例如，在6am与10am之间利用的早餐时段、在10am和2pm之间利用的午餐时段等)、一周中的不同日期(例如，早餐时段的工作日模型与早餐时段的周末模型)、不同的地理位置或其他操作背景。类似地，远程设备814可以分析数据库816中的历史进餐数据、历史传感器葡萄糖测量数据、历史胰岛素输送数据、历史辅助测量数据、历史地理位置数据、以及与患者相关联的任何其他历史数据以识别或以其他方式确定患者的历史数据的子集，该子集预测或关联特定进餐大小，并且然后基于输入变量子集确定用于计算可能碳水化合物值的对应等式。可以周期性地(例如，每天、每周、每月等)动态地确定或更新这种机器学习模型以反映患者行为的变化或趋势。在各种实施方案中，远程设备814自动将更新的模型推送到客户端应用程序808或个性化应用程序608，其继而当新传感器葡萄糖测量数据或其他辅助测量数据可用时，当相应设备802、806的地理位置改变、一天中的时间改变等时，利用模型来基本上实时地连续计算预测进餐概率和对应的进餐大小。

仍然参考图9，响应于确定预测的未来进餐概率大于阈值，预测性闭环控制过程900自动调整或修改与闭环控制方案相关联的控制信息，以便在接收来自患者的任何进餐指示之前在未来进餐的预计下主动增加胰岛素输送(任务906、908)。例如，在一个或多个实施方案中，当预测范围内的预测的未来进餐概率大于阈值(例如，大于50％)时，泵控制系统520、600可以在对应于预测范围的暂时持续时间内自动地减小目标葡萄糖值702。在一些实施方案中，目标葡萄糖值702减小的量取决于可能进餐大小或受其影响。例如，如果最可能进餐大小被分类或表征为小型进餐，则目标葡萄糖值702可以从120毫克/分升(mg/dl)减小至100mg/dl，而当正常或中型进餐最可能时，目标葡萄糖值702可以减小至85mg/dl，并且当最大可能是大型进餐时，该目标葡萄糖值可以减小70mg/dl。附加地或可替代地，泵控制系统520、600可以自动调整与控制方案相关联的一个或多个其他控制参数或设置，例如，增加最小或最大基础输送速率。在一个或多个实施方案中，泵控制系统520、600可以在接收任何进餐指示之前自动操作马达532以输送校正推注。

在一个或多个实施方案中，由泵控制系统520、600执行的自动化调整的类型或量值受到未来进餐概率和/或可能的未来进餐大小或成分的影响。例如，当预测范围内的可能未来进餐大小对应于具有相对高进餐概率的大型进餐(例如，大于预测范围内的大型进餐的75％概率)时，泵控制系统520、600可以自动减小目标葡萄糖值702并增加一个或多个最小或最大基础输送速率设置，同时还基于预测的进餐大小确定校正推注剂量以减轻餐后高血糖漂移的可能性。相反，对于与具有相对较低进餐概率(例如，在50％和75％之间的进餐概率)的小型进餐相对应的预测范围内的可能未来进餐大小，泵控制系统520、600可以自动减小目标葡萄糖值702而不修改基础输送速率设置或施用校正推注以减少在不消耗进餐的情况下发生低血糖漂移的可能性。

应当注意，在一些实施方案中，预测的进餐大小可以被确定为与不同进餐大小相关联的估计碳水化合物量的加权平均值。例如，继续上述示例，如果针对特定患者，小型进餐大小对应于15克碳水化合物，正常进餐大小对应于30克碳水化合物，并且大型进餐大小对应于50克，则预测或可能进餐大小可以被确定为患者专用的进餐大小与相应概率的加权和(例如，57％×15+29％×30+14％×50＝24.3碳水化合物)。因此，对闭环控制信息的调整量可以对应于患者专用的进餐大小的根据其可能概率的加权平均值。

在一个或多个实施方案中，在经过一定时间段而没有接收到进餐指示之后，预测性闭环控制进程900可以自动恢复到原始或正常闭环控制信息。例如，一旦自调整目标葡萄糖值702起经过了预测范围持续时间，泵控制系统520、600就可以自动将目标葡萄糖值702恢复到其原始参考值(例如，120mg/dl)。在其他实施方案中，预测性闭环控制过程900被配置成连续分析预测进餐概率并保持调整的闭环控制信息，直到在906处当前段的预测进餐概率低于触发调整的阈值。例如，每15分钟，预测性闭环控制过程900可以确定当前段的更新的预测进餐概率，并且保持调整的闭环控制信息，直到预测进餐概率回落到低于阈值(例如，低于50％)。

预测性闭环控制过程900的一些实施方案可以基于患者的历史进餐分布来确定未来进餐的预测的进餐时间。例如，当基于多个连续或相邻段的进餐概率大于阈值时，可以对与分配给当天的那些相关段的各个历史进餐事件相关联的时间戳进行平均或以其他方式进行分析以确定预测的未来进餐时间。就这一点而言，可以分析患者的历史进餐数据以识别具有最高进餐概率的时间段或窗口的子集，然后可以将其用于计算或以其他方式确定患者未来可能吃早餐、午餐或晚餐的预测的时间。随着患者行为的改变，更近期的进餐事件可能比较旧的进餐事件更加重要以随时间推移自适应地调整预测的进餐时间。然后，预测性闭环控制过程900可以基于预测的未来进餐时间自动调整或修改与闭环控制方案相关联的控制信息。例如，泵控制系统520、600可以识别当前时间何时在预测的未来进餐时间之前的阈值时间量(例如，在预测的进餐时间之前的一小时)内，并且然后在该时间自动启用对控制信息的调整。应当注意，有许多不同的方法来对患者进餐行为进行建模并以一定量的准确度或可靠性预测患者何时可能进餐，并且本文描述的主题不一定旨在限于用于预测患者是否或何时可能消耗未来进餐的任何特定方式或方法。

在一个或多个实施方案中，闭环控制系统700被修改为包括对应于与当前时刻相对应的进餐概率的附加输入，也就是说，在当前时间之前在预测窗口内消费进餐事件的概率。在此类实施方案中，未来进餐概率可以用于在未来进餐概率波动时动态调整目标葡萄糖值702(例如，通过根据目标葡萄糖值702和当前进餐概率计算输入求和块706的调整的目标值)。

作为又一示例，当利用个性化机器学习模型时，可以基于对测量数据或模型的其他输入的实时改变来实时动态地启动或终止自动化控制调整。例如，每次输注设备102、200、502、802从感测设备104、504、506、508、804接收新测量数据样本时，个性化应用程序608可以使用对应于一天中的当前时间、一周中的当前日期、以及输注设备102、200、502、802的当前地理位置的患者专用的进餐概率模型来自动确定更新的进餐概率值。一旦基于当前操作背景计算的进餐概率值大于调整阈值，个性化应用程序608可以自动启动对命令生成应用程序610实现的闭环控制系统700的调整。当继续接收新测量数据样本时，个性化应用程序608可以连续且动态地确定更新的进餐概率值，直到更新的进餐概率值下降低于恢复阈值(其可能与滞后的调整阈值相同或不同)，此时个性化应用程序608自动撤消对闭环控制系统700的调整以恢复到原始配置或先前配置。

在一些实施方案中，个性化应用程序608可以动态地改变对闭环控制系统700的调整以反映可能进餐大小的实时波动。例如，一旦进餐概率大于调整阈值，个性化应用程序608可以使用对应于一天中的当前时间、一周中的当前日期以及输注设备102、200、502、802的当前地理位置的患者专用的进餐大小模型来自动确定可能进餐大小，并且根据可能进餐大小自动调整闭环控制系统700。此后，当继续接收新测量数据样本时，个性化应用程序608可以动态地确定更新可能进餐大小，并且动态调整闭环控制系统700以反映可能进餐大小的变化。例如，随着可能进餐大小动态增加，个性化应用程序608可能以与可能进餐大小相称的方式逐渐减小目标葡萄糖值702。

应当注意，预测性闭环控制过程900可以通过在消耗进餐前有效地预推注或预加载胰岛素来改善餐后血糖管理以克服皮下使用胰岛素的相对缓慢的作用。碳水化合物计数或手动记住在进餐前施用推注或增加胰岛素输送的患者负担减轻，这在患者在醒来后相对较快地消耗进餐(例如，早餐)或从事其中手动准备进餐不方便或麻烦的一些其他活动时是特别有利的。

事件模式控制过程

图10描绘了示例性事件模式控制过程1000，该事件模式控制过程适用于由输注设备(或与其相关联的控制系统)实施以自动检测和响应可能影响个体的葡萄糖水平或胰岛素响应的事件或活动，例如，进餐事件、运动事件、压力事件等。就这一点而言，事件模式控制过程1000检测或以其他方式识别事件的可能发生并相应地提示患者，由此减轻手动记录事件和手动配置输注设备以响应事件的一些负担。

结合控制过程1000执行的各种任务可由硬件、固件、由处理电路执行的软件或其任何组合来执行。为了进行示意的说明，以下描述涉及上文结合图1至图8提及的元件。在实践中，控制过程1000的部分可以由输注系统的不同元件执行，例如，输注设备102、200、502、802、客户端计算设备106、806、远程计算设备108、814和/或泵控制系统520、600。应当理解，控制过程1000可包括任何数量的附加任务或另选任务，这些任务不需要以例示的顺序执行并且/或者这些任务可同时执行，并且/或者控制过程1000可被并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的程序或过程中。此外，只要预期的总体功能保持不变，则可以从控制过程1000的实际实施方案中省略在图10的上下文中示出和描述的一个或多个任务。

事件模式控制过程1000通过接收或以其他方式获得与患者相关联的历史事件数据以及对应于历史事件数据的与患者相关联的历史测量数据(任务10021004)来初始化或开始。然后，所示的事件模式控制过程1000基于历史事件数据与对应历史测量数据之间的关系(任务1006)创建或以其他方式生成患者专用的模型以用于根据患者的测量数据检测事件。就这一点而言，对于要建模的事件，输注设备102、200、502、802，客户端设备106、806，或远程计算设备108、814中的一者可以检索或以其他方式从数据库816获得与患者相关联的该事件的历史数据，并且分析历史事件数据以识别由患者或客户端设备106、806的其他用户记录、输入或以其他方式输入的先前事件。基于与那些先前事件相关联的时间戳，还从数据库816获得与患者相关联的历史测量数据，其与各个历史事件同时、同期或在历史事件附近。以上述类似方式，对于要检测的每个历史事件，获得患者的历史传感器葡萄糖测量数据和任何其他历史辅助测量数据(例如，加速计数据、心率测量数据、地理定位数据等)、历史输送数据和/或在该事件时或附近的其他历史患者数据，以用于分析历史事件数据与历史患者的测量数据之间的关系或相关性以便识别或以其他方式确定预测或与待检测事件的发生或其他属性相关的变量子集。然后可以创建对应的等式、函数或模型以用于基于输入变量的相关子集计算事件的发生概率或其他值或度量，由此将操作背景映射到事件的对应概率或属性。

例如，对于每个进餐事件，可以选择患者的餐前时段(例如，进餐前一小时)和餐后时段(例如，进餐后一小时)的传感器葡萄糖测量数据，以用于分析患者的传感器葡萄糖测量数据与消耗进餐的患者之间的关系。作为另一个示例，对于每个运动事件，可以选择患者在运动事件持续时间内的传感器葡萄糖测量数据和加速度计测量数据，以用于分析患者的测量数据与参与运动的患者之间的关系。附加地，还可以选择在运动事件之前或之后的传感器葡萄糖测量数据以用于对患者对运动的血糖响应进行建模。

基于患者的历史测量数据与患者的历史事件数据之间的关系或相关性，输注设备102、200、502、802，客户端设备106、806，或远程计算设备108、814可以创建、开发、或以其他方式生成用于根据患者的测量数据确定患者经历该事件的概率或可能性的模型。在一个或多个实施方案中，患者的历史测量数据可以用于训练神经网络或其他人工智能或机器学习模型，并且开发用于根据患者的测量数据预测特定事件发生的可能性的功能。例如，可以开发根据患者的传感器葡萄糖测量数据、患者的心率测量数据、患者的加速度测量数据和/或患者的地理定位数据来预测患者已经消耗进餐的可能性的模型。类似地，作为另一个示例，可以开发根据患者的传感器葡萄糖测量数据、患者的心率测量数据、患者的加速度测量数据和/或患者的地理定位数据来预测患者已经参与运动的可能性的模型。在各种实施方案中，可以开发模型以预测特定事件的属性，例如，进餐大小、进餐成分、运动强度等。

仍然参考图10，在示例性实施方案中，事件模式控制过程1000继续接收或以其他方式获得患者的当前测量数据，以及基于患者的当前测量数据与患者的与该类型事件发生相关联的历史测量数据之间的关系或相关性来检测或以其他方式识别事件的发生(任务1008、1010)。就这一点而言，以与上面关于图9的进餐概率模型的上下文中描述的类似方式，输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806可以从可用感测设备104、504、506、508、804获得当前测量数据值，并且将当前测量数据值输入到事件预测模型中以计算特定事件的概率或可能性。在一些实施方案中，取决于要输入到事件预测模型中的测量数据的量，输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806也可以缓冲当前测量数据值之前的最近测量数据值(例如，测量数据的前一小时)以有助于基于最近测量数据中的趋势或模式检测事件。事件模式控制过程1000可以使用相应模型来连续更新被监测事件的计算概率，并且当所计算的事件概率大于阈值百分比或概率(例如，大于75％)时，检测或以其他方式识别患者当前或最近测量数据中的事件模式的发生。

在一个或多个实施方案中，响应于检测到事件模式，输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806上的应用程序608、808被配置成自动调整输注设备102、200、502、802的操作以考虑所识别的事件。例如，响应于检测到进餐事件，应用程序608、808可以基于预测的进餐大小和/或预测的进餐成分自动计算进餐推注量，并且自动命令、发信号或以其他方式指示命令生成应用程序610操作马达532以自动输送基于预测的进餐大小和/或预测的进餐成分计算的推注量。作为另一个示例，响应于检测到运动事件，应用程序608、808可以基于运动的类型或强度以及患者对该类型运动事件的历史血糖响应来自动确定患者的调整目标葡萄糖值，并且然后自动命令、发信号或以其他方式指示命令生成应用程序610将目标葡萄糖值702暂时调整到调整值，该调整值考虑患者对该类型运动的历史血糖响应。

在所示的实施方案中，在调整输注设备的操作之前，所示的控制过程1000生成或以其他方式提供用户通知，该用户通知提示患者确认或以其他方式验证所识别事件的发生，之后基于用户响应调整或以其他方式修改输注设备的操作以考虑所识别的事件(任务1012、1014)。就这一点而言，输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806上的应用程序608、808可以生成或以其他方式提供指示检测到的事件模式的类型的gui显示。例如，gui显示可以指示基于患者的测量数据检测到进餐事件，并且在一些实施方案中，gui显示可以包括由应用程序608、808预测的预测的进餐大小、预测的进餐成分、以及进餐的可能其他属性的指示。就这一点而言，在一些实施方案中，gui显示还可以指示用于响应检测到的事件的推荐动作，例如由应用程序608、808基于预测的事件计算或以其他方式推荐的进餐推注量、调整的目标葡萄糖值或对患者治疗的其他调整。类似地，对于运动事件，gui显示可以包括检测的运动强度(例如，无氧、需氧等)或检测的运动类型的指示，以及应用程序608、808根据运动类型计算或推荐的对应治疗调整。

在示例性实施方案中，gui显示包括按钮或类似的可选gui元素，其可以由患者操纵以确认检测的事件的发生并且启动对输注设备102、200、502、802的操作的对应调整。当确认检测到的事件时，可以将新事件的对应指示上载或以其他方式提供给远程设备108、814以用于上载患者的历史数据，以便存储与事件相关联的数据以及患者的最近测量数据以用于与新事件相关联地存储。然后可以利用上载的事件和测量数据在事件模式控制过程1000的下一次迭代之前动态地更新事件预测模型。另选地，gui显示可以包括gui元素，其允许患者使检测的事件无效或覆盖或修改由应用程序608、808推荐的治疗调整。就这一点而言，当事件被确认但治疗调整被修改时，可以将患者的治疗修改上载到远程设备108、814，以及用于动态更新或再训练用于生成治疗建议的任何模型的新事件数据和对应测量数据。

应当注意，事件模式控制过程1000可以减少或减轻以下患者负担：考虑进餐或其他可能影响患者的葡萄糖水平或胰岛素响应的生活方式事件，同时还考虑患者可能以其他方式延迟或忘记调整输注设备102、200、502、802的操作以考虑该事件的情况。例如，当准确地检测到进餐事件模式时，可以向患者提供识别预测进餐属性和对应的进餐推注量的通知，患者可以确认该通知而无需执行碳水化合物计数或其他计算。类似地，当准确地检测到运动事件模式时，可以提示患者识别预测运动类型和对应的治疗调整的通知，患者可以在不必手动表征运动强度的情况下确认这些，或者分析应当如何改变输注设备102、200、502、802的操作以考虑患者对他或她的运动强度的估计。

此外，应当注意，事件模式控制过程1000可以与图9的预测性闭环控制过程900一致地执行以改善患者的血糖管理。例如，在进餐事件之前，可以执行预测性闭环控制过程900以在进餐之前自动增加胰岛素输送速率或机载胰岛素，其中事件模式控制过程1000随后检测到进餐的发生。取决于实施方案，事件模式控制过程1000然后可以自动使用用于预测的进餐大小和/或成分的进餐推注，或者可选地，提示患者确认进餐和对应推注。附加地，事件模式控制过程1000对进餐事件的识别也可以用于触发或发信号通知预测性闭环控制过程900一旦确认和施用进餐推注就恢复到原始闭环控制信息。因此，当准确预测进餐时，预测性闭环控制过程900和事件模式控制过程1000协作以改善对患者葡萄糖的调节，并且减轻患者计算碳水化合物或手动配置输注设备102、200、502、802以进行进餐推注或以其他方式调整操作的负担。以类似方式，可以一致地利用预测性闭环控制过程900和事件模式控制过程1000来考虑运动、工作、学校、压力，或其他可能影响患者的胰岛素响应或葡萄糖水平的活动或事件，同时也减轻患者的负担。

个性化推注过程

图11描绘了示例性个性化推注过程1100，该个性化推注过程适合于由输注设备(或与其相关联的控制系统)实施以便以减小与碳水化合物计数相关联的负担的个性化方式确定推注量。就这一点而言，个性化推注过程1100允许患者定性地限定进餐的大小、成分或其他方面，其中基于患者历史数据将定性用户输入转换为对应定量表示。然后利用定量表示来确定进餐推注剂量而不需要碳水化合物计数或其他手动计算或估计。

结合个性化推注过程1100执行的各种任务可由硬件、固件、由处理电路执行的软件或其任何组合来执行。为了进行示意的说明，以下描述涉及上文结合图1至图8提及的元件。在实践中，个性化推注过程1100的部分可以由输注系统的不同元件执行，例如，输注设备102、200、502、802、客户端计算设备106、806、远程计算设备108、814和/或泵控制系统520、600。应当理解，个性化推注过程1100可包括任何数量的附加任务或另选任务，这些任务不需要以例示的顺序执行并且/或者这些任务可同时执行，并且/或者个性化推注过程1100可被并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的程序或过程中。此外，只要预期的总体功能保持不变，则可以从个性化推注过程1100的实际实施方案中省略在图11的上下文中示出和描述的一个或多个任务。

所示的个性化推注过程1100允许患者定性地限定进餐大小，诸如小型、中型、大型、超大型等。在示例性实施方案中，一旦获得足够的历史进餐数据和对应的患者测量数据并将其存储在数据库816中，就实施个性化推注过程1100。例如，对于初始设置监测时段，患者可以在记录进餐事件时估计或输入进餐大小，同时还可以手动与输注设备102、200、502、802的推注向导或其他功能或客户端设备106、806上的客户端应用程序808进行交互以配置和施用针对同期进餐事件的推注。就这一点而言，在初始设置监测期间，患者可以定义或指定具有特定定性进餐大小的进餐，同时还执行碳水化合物计数并提供与那些进餐相关联的估计碳水化合物量的指示。一旦监测时段的经过持续时间大于阈值设置时段(例如，2周)或已经记录或以其他方式记载了足够数量的进餐事件，就可以启用个性化推注过程1100。

个性化推注过程1100开始于接收或以其他方式获得要进行推注的进餐的进餐大小的指示(任务1102)。在一个或多个示例性实施方案中，当患者与用于施用进餐推注的特定应用程序608、610、808的推注向导功能进行交互时，启动个性化推注过程1100。例如，客户端设备806处的客户端应用程序808可以生成或以其他方式提供推注向导gui显示，包括对应于不同定性进餐大小的可选gui元素，其中患者操纵客户设备806以选择要分配给当前进餐的进餐大小。在其他实施方案中，响应于检测到进餐事件模式(例如，任务1010)自动启动个性化推注进程1100以基于预测进餐来计算进餐推注剂量，其中输入进餐大小对应于基于患者历史进餐数据的预测的进餐大小，如上所述。

在示例性实施方案中，个性化推注过程1100接收或以其他方式获得已分配或历史进餐事件的与输入进餐大小相关联的患者历史进餐数据，以及与具有输入进餐大小的那些历史进餐事件同期或同时的历史测量数据和历史胰岛素输送数据(任务1104、1106)。基于与先前进餐事件相关联的历史进餐数据与对应的历史患者测量结果和胰岛素输送数据之间的关系，个性化推注过程1100计算或以其他方式确定与输入进餐大小相关联的患者专用的碳水化合物比率以及与输入进餐大小相关联的患者专用的碳水化合物量(任务1108、1110)。就这一点而言，患者专用的碳水化合物比率考虑了实际进餐大小和影响葡萄糖出现的其他因素(例如，一天中的时间、一周中的日期、营养成分和进餐的消耗顺序等)的变化。类似地，与输入进餐大小相关联的估计碳水化合物量可以基于一天中的时间、一周中的日期、地理定位和其他因素来考虑进餐大小的变化。

例如，在一个或多个实施方案中，使用以下来创建患者对具有输入进餐大小的进餐的餐后葡萄糖响应的数学模型：患者的针对相应进餐事件后的餐后时期的历史传感器葡萄糖测量值、与相应进餐事件相关联的历史进餐胰岛素剂量、以及围绕相应进餐事件的餐后和/或餐前时段期间的历史闭环或基础胰岛素输送。针对输入进餐大小的平均或标称葡萄糖出现率可以基于历史传感器葡萄糖测量值来确定，并且用于确定在进餐事件之后的患者传感器葡萄糖值中的估计餐后峰值。然后可以优化数学模型以识别针对输入进餐大小的估计碳水化合物比率，其导致在进餐事件之后估计的餐后峰值时间下的平均估计餐后峰值传感器葡萄糖值等于期望的目标餐后峰值传感器葡萄糖值(例如，180mg/dl)。在其他实施方案中，可以对患者的历史进餐、输送和测量数据执行启发式统计分析，以识别可能实现期望的餐后葡萄糖响应的输入进餐大小的碳水化合物比率。应当注意，在一些实施方案中，用于确定碳水化合物比率的历史数据集可以被进一步过滤或限制为特定于背景的，例如，特定于一天中的特定时段(例如，对应于6:00a.m.与12:00p.m.之间的早晨时段的进餐事件)、一周中的特定日期、特定地理位置和/或类似情况。

在一个或多个实施方案中，患者对具有输入进餐大小的进餐的餐后葡萄糖响应的数学模型可以通过一组常微分等式描述对胰岛素输送和进餐消耗的葡萄糖响应。这些等式可以基于作为胰岛素输送的结果的估计葡萄糖利用与作为将进餐转化为血糖的葡萄糖增加之间的质量平衡。数学模型还可以包括使其能够在禁食时预测血糖的特定参数。可以使用曲线拟合来调整患者的特定进餐响应的数学模型，例如，通过调整数学模型中的进餐吸收率以拟合测量的历史葡萄糖曲线并由此建立最合适的进餐吸收率。

在一个或多个实施方案中，为了确定与输入进餐大小相关联的患者专用碳水化合物量，机器学习或另一种人工智能技术用于根据一天中的时间、一周中的日期、以及可能的其他背景或因素(例如，当前地理位置、当前传感器葡萄糖测量值等)使用患者的历史进餐数据和对应的背景信息、历史测量数据和/或历史输送数据来概率地对与输入进餐大小相关联的估计碳水化合物建模。例如，可以确定和利用用于根据输入进餐大小和其他相关或预测变量的函数计算可能碳水化合物值的等式，以便在给定当前操作环境下将患者的输入进餐大小映射到可能的碳水化合物量。以此方式，个性化推注过程1100以患者定性评估进餐大小的方式考虑患者专用的变化。例如，基于初始设置监测时段期间收集的数据，如果患者倾向于取决于一天中的时间或一周中的日期将具有大致相同碳水化合物量的进餐表征为不同大小，则患者专用的定量进餐大小模型可以被配置成相应地增加或减小输出碳水化合物估计。

在又一些其他实施方案中，可以基于与具有输入进餐大小的历史进餐事件相关联的碳水化合物量的统计分析，启发式地确定与输入进餐大小相关联的患者专用的碳水化合物量。例如，与输入进餐大小相关联的估计碳水化合物量可以被确定为在初始设置监测时段期间的与输入进餐大小相关联的碳水化合物量的平均值。作为另一个示例，基于与输入进餐大小相关联的输入碳水化合物量在最小输入碳水化合物量与最大输入碳水化合物量之间的分布，可以概率地确定与输入进餐大小相关联的估计碳水化合物量。

仍然参考图11，一旦确定与当前操作环境的输入进餐大小相关联的碳水化合物比率和估计碳水化合物量，个性化推注过程1100就继续使用碳水化合物比率和估计碳水化合物量来计算或以其他方式确定进餐推注剂量，以及操作输注设备来施用进餐推注剂量(任务1112、1114)。就这一点而言，输入进餐大小的估计碳水化合物量乘以输入进餐大小的碳水化合物比率以获得待施用的对应推注剂量。然后命令、发信号或以其他方式指令命令生成应用程序610操作输注设备502的马达532以输送计算推注剂量的胰岛素。在一些实施方案中，可以自动施用计算进餐推注剂量；然而，在其他实施方案中，可以在gui显示器上生成或以其他方式提供计算进餐推注剂量的通知以供患者查看、修改和/或确认。这样的gui显示还可以包括由个性化推注过程1100确定的估计碳水化合物比率和估计碳水化合物量的指示以用于查看、修改和/或确认。就这一点而言，一些实施方案可以允许患者超控个性化推注过程1100，并且修改碳水化合物比率、碳水化合物量或推注剂量中的一者或多者。在此类场景中，可以利用患者修改来更新或以其他方式调整模型，以用于估计与输入进餐大小相关联的患者碳水化合物比率和/或碳水化合物量以供个性化推注过程1100的后续迭代。

凭借基于患者的历史进餐、输送和测量数据而被个性化和特定于背景的碳水化合物比率和估计碳水化合物量，进餐推注考虑了患者的葡萄糖出现率的变化以及实际定量进餐大小相对于输入定性进餐大小的变化。这允许患者仅输入定性进餐大小而不必恢复碳水化合物计数，并同时仍提供维持安全有效的餐后血糖管理的进餐推注剂量。

应当注意，可以与预测性闭环控制过程900和事件模式控制过程1000一致地执行个性化推注过程1100以改善患者的葡萄糖管理。就这一点而言，如上所述，预测性闭环控制过程900在进餐之前自动增加胰岛素输送速率或机载胰岛素。然后可以在预测的进餐时间或者响应于事件模式控制过程1000检测到进餐的发生而自动启动个性化推注过程1100。然后，个性化推注过程1100确定与自动识别、检测或预测的进餐大小相对应的个性化、特定于背景的进餐推注剂量。然后，患者可以简单地确认检测的进餐大小并且在没有任何碳水化合物计数或其他手动交互的情况下用少至单个用户输入触发进餐推注量的施用。此外，凭借被个性化并特定于当前进餐大小和操作背景的预测性闭环调整和碳水化合物比率，可以考虑或以其他方式减轻葡萄糖出现率的变化、进餐的不均匀性和其他因素以改善餐后葡萄糖管理的功效。

使用营养成分进行个性化推注

图12描绘了示例性营养推注过程1200，该营养推注过程适合于由输注设备(或与其相关联的控制系统)实施以便以减少与碳水化合物计数相关联的负担的个性化方式基于进餐的营养成分确定推注量。就这一点而言，营养推注过程1200允许患者限定所消耗的进餐的营养成分或类型，其中基于进餐的营养特征和患者的历史数据确定对应的推注量。结合营养推注过程1200执行的各种任务可由硬件、固件、由处理电路执行的软件或其任何组合来执行。为了进行示意的说明，以下描述涉及上文结合图1至图8提及的元件。在实践中，营养推注过程1200的部分可以由输注系统的不同元件执行，例如，输注设备102、200、502、802、客户端计算设备106、806、远程计算设备108、814和/或泵控制系统520、600。应当理解，营养推注过程1200可包括任何数量的附加任务或另选任务，这些任务不需要以例示的顺序执行并且/或者这些任务可同时执行，并且/或者营养推注过程1200可被并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的程序或过程中。此外，只要预期的总体功能保持不变，则可以从营养推注过程1200的实际实施方案中省略在图12的上下文中示出和描述的一个或多个任务。

与个性化推注过程1100类似，当患者与用于施用进餐推注的特定应用程序608、610、808的推注向导功能进行交互时，可以手动启动营养推注过程1200，或者响应于检测到进餐事件模式而自动启动该营养推注过程。所示的营养推注过程1200接收或以其他方式获得患者的历史进餐数据、以及与历史进餐事件同期或同时的历史测量数据和历史胰岛素输送数据(任务1202、1204)。基于与先前进餐事件相关联的历史进餐数据和与历史进餐事件相关联的对应背景之间的关系，营养推注过程1200计算或以其他方式确定给定当前操作背景下的可能进餐成分(任务1206)。就这一点而言，营养推注过程1200基于患者的历史进餐行为概率性地预测患者在给定的一天中的当前时间、一周中的当前日期、患者的当前血糖状态或活动状态等下可能消耗的内容。营养推注过程1200生成或以其他方式提供最可能进餐成分的指示以供患者确认或接受(任务1208、1210)。在一个或多个实施方案中，在gui显示上生成或以其他方式提供具有最高或最大概率的预测的进餐成分的通知以供患者查看、修改和/或确认。在其他实施方案中，在gui显示上呈现针对当前背景具有最高或最大概率的可能进餐成分的子集的列表以供患者阅读或选择。就这一点而言，可能进餐成分选项的列表是个性化的并且反映患者的历史进餐行为。

例如，对于初始设置监测时段，患者可以在记录进餐事件时选择或以其他方式指示进餐的营养成分、类型或组成，同时还可以手动与输注设备102、200、502、802的推注向导或其他功能或客户端设备106、806上的客户端应用程序808进行交互以配置和施用针对同期进餐事件的推注。在初始设置监测期间，患者还可以执行碳水化合物计数并提供与那些进餐相关联的估计碳水化合物量的指示。一旦监测时段的经过持续时间大于阈值设置时段或已经记录或以其他方式记载了足够数量的进餐事件，就可以启用营养推注过程1200。基于一天中的当前时间、一周中的当前日期、当前地理位置、当前或最近传感器葡萄糖测量值、当前或最近加速度测量值、当前或最近心率测量值、和可能其他背景信息中的一者或多者相对于与患者历史进餐事件相关联的背景信息之间的相关性，营养推注过程1200确定针对当前操作环境的最可能进餐成分。营养推注过程1200然后在输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806处生成或以其他方式提供gui显示，其包括在给定当前操作背景下具有最高概率或可能性的一个或多个预测进餐类型。

在所示的实施方案中，响应于对预测的进餐成分的选择或确认，营养推注过程1200继续计算或以其他方式确定与当前进餐营养成分相关联的估计碳水化合物量(任务1212)。就这一点而言，基于具有相同类型、组成或营养成分的患者历史进餐事件，可以对在初始设置监测时段期间由患者输入或以其他方式提供的任何碳水化合物量求平均或以其他方式进行分析，以便基于针对该类型进餐的患者历史进餐大小来确定与当前进餐成分相关联的可能碳水化合物量。在一些实施方案中，可能以特定于背景的方式进一步限制或分析当前进餐成分的历史进餐数据，以便取决于一天中的当前时间、一周中的当前日期、或其他操作背景来考虑该类型进餐的大小变化。在其他实施方案中，可以基于患者历史胰岛素输送数据与针对具有共同进餐成分的历史进餐事件的传感器葡萄糖测量数据之间的关系，计算或确定与当前进餐成分相关联的估计碳水化合物量。

营养推注过程1200还接收或以其他方式获得与当前进餐成分相关联的营养信息，并且基于当前进餐成分的营养特征和当前进餐的估计碳水化合物量来计算或以其他方式确定进餐推注输送配置(任务1214、1216)。就这一点而言，营养推注过程1200可能以考虑对进餐营养成分的餐后血糖响应的方式调整推注剂量或推注输送时间表。附加地，推注输送配置还可以包括与调整的推注剂量一致地修改闭环控制信息，以在给定进餐营养成分的情况下进一步改善餐后葡萄糖管理。在确定考虑进餐的营养特征的进餐推注输送配置之后，营养推注过程1200根据推注输送配置操作输注设备(任务1218)。

例如，远程设备814和/或数据库816可以存储与不同进餐类型或营养成分相关联的营养信息，例如，份量或单位、每份大小的碳水化合物量、每份大小的脂肪量、每份大小的蛋白质量、每份大小的卡路里量、每份大小的纤维量、每份大小的钠量等。在输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806中的一个处的应用程序608、808可以从远程设备814检索或以其他方式请求与当前进餐成分相关联的营养信息，并且然后利用营养信息和估计进餐大小来计算或确定正在消耗的进餐的完整营养概况。然后，应用程序608、808基于估计碳水化合物量计算或以其他方式确定进餐推注剂量，其还被调整以考虑碳水化合物、脂肪、蛋白质、纤维和/或当前进餐的其他营养属性的量之间的关系。应用程序608、808还可以识别或以其他方式确定对由命令生成应用610支持的闭环控制系统700所利用的闭环控制参数的一个或多个修改。然后，应用程序608、808命令，发信号或以其他方式指示命令生成应用610根据期望的推注时间表并取决于特定实施方案输送调整的进餐推注剂量，还针对餐后时段暂时修改由命令生成应用程序610支持的闭环控制系统700所利用的一个或多个控制参数。

例如，针对相对于脂肪、纤维等的量更多地由快速作用的碳水化合物组成的进餐成分(例如，含糖或高碳水化合物早餐)，应用程序608、808可以通过将估计碳水化合物量乘以碳水化合物比率乘以大于一的因子来确定推注剂量以增加进餐推注量，同时还命令、发信号或以其他方式指示命令生成应用程序610暂时停止由闭环控制系统700进行的输送。相反，针对相对于碳水化合物的量更多地由脂肪组成的进餐含量，应用程序608、808可以通过将估计碳水化合物量乘以碳水化合物比率乘以小于一的因子来确定推注剂量以减小进餐推注量，同时还命令、发信号或以其他方式指示命令生成应用程序610暂时利用较低目标葡萄糖值702和/或增加最小和/或最大基础速率设置，以便在餐后期间逐渐增加胰岛素输送以更好地考虑进餐成分。应当注意，推注剂量调整或餐后闭环控制调整的方式或量可以是个性化的或患者专用的，并且受患者的历史餐后传感器葡萄糖测量结果与具有共同营养成分的历史进餐事件相关联的胰岛素输送之间的关系的影响。

仍然参考图12，当可能进餐成分被否决或以其他方式不被患者接受时，所示的营养推注过程1200生成或以其他方式提供可由患者选择的一种或多种替代进餐的列表(任务1220)。就这一点而言，个性化的、患者专用的可能进餐成分库可以基于患者的历史进餐数据来创建并用于向患者呈现附加的进餐选项。例如，当最初由营养推注过程1200显示的最可能进餐成分未被患者确认时，营养推注过程1200可以根据患者历史进餐事件在给定当前操作背景(例如，一天中的时间、一周中的日期、当前传感器葡萄糖测量值、当前地理位置等)下的相应概率或可能性提供与按照降序排序的一个或多个患者历史进餐事件相对应的进餐成分的列表或库。因此，可以通过呈现已知已经由患者消耗的进餐成分选项来减小用户选择适当进餐成分所需的用户输入的数量。营养推注过程1200接收指示当前进餐成分的用户输入(任务1222)并且继续以与上述类似的方式确定输入进餐成分的进餐推注输送配置。例如，患者可以滚动个性化进餐成分列表并从列表中选择当前进餐成分，并且作为响应，分析与所选择的进餐成分相对应的历史进餐数据，以便以与上述类似的方式识别估计进餐大小或正在消耗的份数。

在一个或多个实施方案中，营养推注过程1200可以被配置成允许患者通过上载正在消费的进餐的照片或图像来输入或以其他方式指示进餐成分。就这一点而言，客户端设备806处的客户端应用程序808或远程设备814可以支持对象识别或允许将提交或上载的照片映射到进餐成分的特定类型的其他图像处理人工智能。在一个或多个实施方案中，客户端设备806处的客户端应用程序808或远程设备814可以支持使用与患者的历史进餐数据相对应的图像来训练的神经网络模型或类似的人工智能模型，使得对于先前由患者消耗的进餐成分的上传图像改善识别准确度。

类似于图11的个性化推注过程1100，营养推注过程1200允许患者仅仅确认最可能进餐成分或提供替代物的指示而不必恢复碳水化合物计数、进餐大小估计等。应当注意，可以与预测性闭环控制过程900和事件模式控制过程1000一致地执行营养推注过程1200以改善患者的葡萄糖管理。就这一点而言，如上所述，预测性闭环控制过程900在进餐之前自动增加胰岛素输送速率或机载胰岛素。然后可以在预测的进餐时间或者响应于事件模式控制过程1000检测到进餐的发生而自动启动营养推注过程1200。然后，营养推注过程1200确定与自动识别、检测或预测的进餐的营养成分相对应的个性化、特定于背景的进餐推注输送配置。然后，患者可以简单地确认预测的进餐成分并且在没有任何碳水化合物计数或其他手动交互的情况下用少至单个用户输入触发进餐推注的施用。附加地，在也根据进餐的营养成分进行闭环调整的实施方案中，可以考虑或以其他方式减轻取决于进餐成分的葡萄糖出现率的变化以改善餐后葡萄糖管理的功效。应当注意，营养推注过程1200也可以与个性化推注过程1100一致执行，例如，以进一步调整或改进当前进餐大小的个性化进餐推注量(例如，来自任务1112)，或调整餐后时段内的闭环控制信息以考虑进餐的营养成分或组成，并由此改善餐后血糖管理。

针对患者活动的个性化调整

图13描绘了示例性患者活动控制过程1300，该患者活动控制过程适于由输注设备(或与其相关联的控制系统)实施以便以考虑患者正在或将要参与的活动的个性化方式调整针对餐后时段的推注量或闭环控制信息。就这一点而言，患者活动控制过程1300允许患者指示患者正在或将要参与的哪些活动可能影响他或她的胰岛素响应，这继而可以用于基于该活动对患者血糖状态的历史影响以个性化方式增加或减小胰岛素输送。

结合患者活动控制过程1300执行的各种任务可由硬件、固件、由处理电路执行的软件或其任何组合来执行。为了进行示意的说明，以下描述涉及上文结合图1至图8提及的元件。在实践中，患者活动控制过程1300的部分可以由输注系统的不同元件执行，例如，输注设备102、200、502、802、客户端计算设备106、806、远程计算设备108、814和/或泵控制系统520、600。应当理解，患者活动控制过程1300可包括任何数量的附加任务或另选任务，这些任务不需要以例示的顺序执行并且/或者这些任务可同时执行，并且/或者患者活动控制过程1300可被并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的程序或过程中。此外，只要预期的总体功能保持不变，则可以从患者活动控制过程1300的实际实施方案中省略在图13的上下文中示出和描述的一个或多个任务。

患者活动控制过程1300开始于生成或以其他方式提示患者根据患者正在或将要参与的活动来限定推注的当前操作背景，以及接收或以其他方式获得患者正在或将要从患者参与的一项或多项活动的指示(任务1302、1304)。在一个或多个示例性实施方案中，患者活动控制过程1300在患者与推注向导特征或用于配置或管理进餐推注的其他gui显示的交互期间启动。例如，客户端设备806处的客户端应用程序808可以在输入或确认表征要进行推注的当前进餐的信息之后生成或以其他方式提供gui显示，其包括对应于患者可以参与的不同活动的可选择gui元素的列表。例如，患者活动控制过程1300可以在确认进餐大小以进行推注之后与个性化推注过程1100一致地执行，并且/或者在确认要进行推注的进餐营养成分之后与营养推注过程1200一致地执行。然后由客户端应用程序808在客户端设备806处呈现的gui显示可以包括对应于运动、睡眠、工作、压力、旅行或患者可能在不久的将来参与的其他类型的活动的可选择gui元素。此外，gui显示器可以被配置成允许患者选择或限定与那些活动相关联的属性或特征，例如，运动的强度或类型(例如，有氧运动、无氧运动、锻炼心肺运动、力量训练和/或类似运动)、患者打算睡觉的持续时间(例如，睡眠对应于过夜周期还是小睡)和/或类似特征。然后，患者可以操纵gui显示上的gui元素以指示和限定患者当前与进餐推注同期参与或将在其后参与的活动。

基于输入活动，患者活动控制过程1300检索或以其他方式获得与匹配该活动的历史事件相对应的历史患者数据，并且然后基于患者对活动的历史血糖响应调整或修改当前或未来的胰岛素输送(任务1306、1308)。就这一点而言，在输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806中的一个处的应用程序608、808可以检索或以其他方式请求与输入活动的过去发生同期或同时的历史传感器葡萄糖测量数据和历史胰岛素输送数据。例如，客户端应用程序808可以支持患者记录或记载各种活动或生活方式事件，并且将事件日志数据上载到远程设备814以存储在数据库816中。事件日志数据可以包括与特定活动或事件相关联的时间或时间戳、与活动或事件相关联的一周中的日期、其相关联的地理定位、活动的持续时间、以及活动的可能其他属性。在输注设备102、200、502、802或客户端设备106、806中的一个处的应用程序608、808可以请求与匹配输入活动的活动或事件相关联的事件日志数据，并且然后利用与那些历史事件(例如，时间戳和持续时间)相关联的时间信息来选择与那些历史事件同期或同时的患者历史测量数据和胰岛素输送数据的对应子集。可以对患者历史测量数据和对应于与输入活动的历史发生的胰岛素输送数据之间的关系进行建模或分析以确定患者对输入活动的平均或可能的血糖响应，例如，通常将患者的历史测量数据的子集与对应于历史发生的胰岛素输送数据之间的关系与患者的历史测量数据与胰岛素输送数据之间的关系进行比较。例如，当患者在进餐后的阈值时间段内参与特定类型的运动时的患者历史血糖响应可以与在进餐后的该时间段内未参与运动的患者历史血糖响应进行比较。

一旦患者对输入活动的历史血糖响应被量化或以其他方式表征，支持患者活动控制过程1300的应用程序608、808以与患者对输入活动的历史血糖响应相对应的方式自动调整推注输送配置。例如，如果患者的历史测量数据与对应于输入活动的历史发生的胰岛素输送数据之间的关系指示患者的血糖响应所需的胰岛素输送比患者未参与活动时大致少20％，则应用程序608、808可以自动将计算的进餐推注量减小20％或调整餐后时段的一个或多个闭环控制参数以使胰岛素输送大致减小20％。以此方式，可以降低餐后低血糖的可能性或随后消耗附加碳水化合物的需要。类似地，如果患者的历史血糖响应指示需要更多的胰岛素来避免餐后高血糖症，则可以调整推注量或闭环控制信息以增加胰岛素输送以便避免餐后高血糖症或随后的校正推注。

在一个或多个示例性实施方案中，利用机器学习或其他建模来预测患者未来活动的一个或多个特征，其继而可以用于确定可能的血糖响应和以被未来活动的预测的特征影响的方式进行的胰岛素输送调整的相应量或持续时间。例如，可以通过确定历史测量数据、历史事件日志数据和历史操作背景(例如，一天中的时间、一周中的日期、地理位置等)的哪些组合或子集关联或预测强度、持续时间、或特定活动的其他特征或属性来预测未来活动的预期持续时间、预期强度和/或其他属性。可以确定用于计算表示未来活动的持续时间、强度或其他特征的度量或值的对应等式、函数或模型，然后其可以应用于当前操作背景或与未来活动相关联的未来操作背景以便在给定当前操作背景或未来操作背景的情况下确定预期的持续时间、强度或其他特征。

例如，可以利用与历史运动事件相关联的持续时间或强度来构建模型，其允许支持患者活动控制过程1300的应用程序608、808根据一天中的时间、一周中的日期、地理位置、当前或最近的传感器葡萄糖测量结果、当前或最近记录的事件等预测预计未来运动事件的预期持续时间或强度。类似地，也可以构建模型，该模型根据一天中的当前时间(或与预计运动事件相关联的未来时间)、一周中的当前日期、当前地理位置、当前或最近的传感器葡萄糖测结果、当前或最近记录的事件等，基于历史操作背景和与具有相似持续时间或强度的历史运动事件相关联的历史传感器葡萄糖测量结果之间的相关性，将患者对特定持续时间或运动强度的血糖响应建模。因此，可以利用适合于未来运动事件的预测持续时间或强度的模型来确定可能的血糖响应，其继而用于以适当的方式调整推注剂量或时间表或闭环控制参数。还可以开发一种模型，其允许至少部分地基于与先前运动事件相关联的一天中的历史时间来计算当前时间之前的一天中的预测未来时间，其中然后将预测未来时间输入另一个模型以用于根据最有可能发生未来运动事件的时间来预测运动特征或血糖响应。

类似地，当患者的未来活动是睡眠时，可以利用与先前睡眠事件相关联的持续时间来构建模型，其允许应用程序608、808根据一天中的时间(例如，午睡与过夜)、一周中的日期、地理位置以及可能的其他背景因素来预测睡眠的预期持续时间。类似地，患者在睡眠期间的血糖响应可能以考虑睡眠持续时间、一天中的当前时间、一周中的当前日期、当前地理位置、当前或最近传感器葡萄糖测量结果、当前或最近记录的事件等的方式来建模。应当注意，在一些实施方案中，可以利用未来睡眠事件的预期持续时间来影响由患者活动控制过程1300实施的胰岛素输送调整的持续时间。例如，目标葡萄糖值或其他闭环控制参数可以在一定持续时间内保持在调整值，其被配置成与用户预期在恢复到原始、先前或未经调整的值之前睡眠的持续时间重叠或以其他方式相对应。以类似的方式，对运动事件的调整可以被配置成在恢复到其先前状态或值之前暂时与运动的预期持续时间对准。

应当注意，患者活动控制过程1300可以与上文在图9至图12的上下文中描述的任何或所有过程一致地执行，以调整推注量或闭环控制信息以预计随后的患者活动并协同改善葡萄糖管理。例如，预测性闭环控制过程900可以在进餐之前主动加载胰岛素，其随后由事件模式控制过程1000检测，这继而触发个性化推注过程1100和/或营养推注过程1200以确定进餐推注剂量和针对餐后时段的任何其他闭环控制调整。个性化推注过程然后可以执行患者活动控制过程1300，以便进一步修改由个性化推注过程1100和/或营养推注过程1200确定的进餐推注剂量或闭环控制参数以考虑到预计患者活动，由此改善餐后血糖管理。应当注意，事件模式控制过程1000可以随后检测预计患者活动的发生，并且此时进一步微调或调整闭环控制参数。在此类情况下，在可结合事件模式控制过程1000执行的任何实时调整之前，患者活动控制过程1300有效地对患者的胰岛素输送执行预测性调整以在整个活动持续时间期间进一步改善葡萄糖管理。

虽然可以在考虑未来事件或活动的修改的上下文中主要描述患者活动控制过程1300，但患者活动控制过程1300可能以等效方式实现以用于同期、同时或先前的事件或活动。因此，患者活动控制过程1300可以能够主动地考虑在任何潜在的葡萄糖偏移之前尚未表现出相应的血糖响应的过去或当前活动或事件。

参考图8并参考图9至图13，应当注意，在一个或多个实施方案中，图9至图13的过程的各个方面可以分布在患者监测系统800中的不同设备上。例如，传感器葡萄糖测量数据和与患者有关的其他测量数据可以周期性地从医疗设备802(诸如感测装置104、504、506或输注设备102、200、502)上载到远程设备814(直接或间接通过中间设备806)以用于存储在与患者相关联的数据库816中。类似地，包括进餐标记、运动标记和表征事件和生活方式活动的其他信息的事件日志数据可以从客户端设备806处的客户端应用程序808上载到远程设备814，以用于存储在与患者相关联的数据库816中。

然后，远程设备814可以周期性地(例如，每天、每周、每两周、每月等)分析患者的测量和事件日志数据之间的关系以生成个性化的患者专用模型。远程设备814可以针对不同的操作背景(例如，针对一天中的不同时间或周期、针对一周中的不同日期、针对不同的地理位置或区域等)生成各种患者专用的模型，并且使用机器学习或其他人工智能技术定期动态更新模型以考虑添加到数据库816的最新测量和事件日志数据，因为模型先前已生成并自适应地跟踪患者行为的变化。

取决于实施方案，远程设备814可以将模型存储或保持在与患者相关联的数据库816中以便随后由与患者相关联的设备802、806进行检索，或者可替代地，远程设备814可以自动将更新的模型推送到与患者相关联的一个或多个设备802、806。与患者相关联的输注设备802或客户端设备806可以然后选择或以其他方式识别远程设备814针对当前操作环境提供的适当的患者专用的模型，并且然后利用这些模型来支持上述图9至图13的过程。例如，响应于患者操纵客户端应用程序808以向他或她的事件日志添加进餐、运动或其他活动，客户端应用程序808可以选择适当的模型或功能以用于在给定当前操作背景的情况下并响应经由客户端应用程序808接收的用户输入(例如，进餐大小、进餐成分、餐后活动等的标记)而生成适当的推注剂量或控制调整。然后，客户端应用程序808可以向输注设备802传输或以其他方式提供对应的命令、信号或指令，其继而以如上所述的患者专用和背景敏感的方式改变胰岛素输送。在又一些其他实施方案中，远程设备814可以从设备802、806中的一个或多个设备接收当前或最近的测量和/或事件日志数据，将适当的患者专用的模型应用于远程设备814处的当前或最新数据以确定用于改变或调整输注设备802的操作的命令，并且然后将此类命令传输或以其他方式提供给输注设备802(例如，经由客户端设备806)。因此，取决于实施方案，与支持或以其他方式实现图9至图13的相应过程的输注设备802相关联的控制系统可以驻留在设备802、806、814中的任何一个设备上。

应当注意，在一个或多个实施方案中，可以使用更广泛的群体数据来标准化或扩充患者模型。例如，群体模型可以由远程设备814通过分析多个不同患者的测量数据、事件日志数据和操作背景之间的关系来开发。在一些实施方案中，可以基于与该患者相关联的人口统计信息将患者分配给或以其他方式与具有一个或多个共同特征的特定患者组相关联，其中基于该组的不同患者的汇总历史数据来确定该患者组的概率预测模型。就这一点而言，在数据库816中缺乏对特定患者的足够历史数据的情况下，可以利用与该患者的群体组相关联的模型来预测患者的行为和/或患者的可能血糖响应。随着与患者相关联的历史数据量的增加，远程设备814可以转换到确定患者专用的模型并将其推送到患者的相关设备802、806。就这一点而言，在一些实施方案中，使用患者专用的模型而产生的结果、成果或输出可以被逐渐加权或者与根据与该患者相关联的可用历史数据的量使用群体组模型而产生的对应结果、成果或输出组合，其方式反映患者专用模型的准确性、可靠性或置信水平，直到获得允许单独依赖患者专用的模型的阈值量的历史数据。

图14至15描绘了可以根据上述图9至图13的一个或多个过程在电子设备上呈现的gui显示的一个示例性序列。。例如，图14描绘了可以由计算设备806上的客户端应用程序808呈现以使得患者能够输入要对其进行推注的进餐的大小的进餐大小gui显示1400。在一些实施方案中，进餐大小gui显示1400在预测的进餐时间或在当前时间消耗进餐的概率大于阈值概率(例如，大于75％)时自动呈现。在其他实施方案中，进餐大小gui显示1400响应于检测到进餐事件模式而自动呈现。在又一些其他实施方案中，进餐大小gui显示1400可以被呈现为客户端应用程序808的推注向导特征的一部分，从而代替呈现用于输入碳水化合物计数的gui显示。进餐大小gui显示1400包括对应于不同定性进餐大小的gui元素列表1402，这些gui元素可以由用户选择以输入或以其他方式指示要进行推注的进餐的大小。如上所述，可以利用患者的历史进餐数据和可能的其他因素或数据(例如、一天中的时间、一周中的日期、地理位置、历史血糖响应、历史推注剂量等)以将患者指示的所选进餐大小转换为对其进行推注的可能碳水化合物量。

图15描绘了活动gui显示1500，其可以在结合图13的患者活动控制过程1300施用推注之后、在使用进餐尺寸gui显示1400来输入进餐大小之后由客户端应用程序808在计算设备806上呈现，以使得患者能够选择或以其他方式指示他或她可能在餐后时段内参与的活动。活动gui显示1500包括gui元素列表1502，这些gui元素对应于患者可能随后参与的、可能影响患者的血糖响应或胰岛素敏感性的不同活动。如上所述，可以分析患者与所选活动相关联的历史进餐、测量和输送数据以及可能的其他背景因素，以便在给定当前操作环境的情况下确定患者可能的血糖响应，其继而可以用于调整计算的进餐推注量或闭环控制参数以考虑患者的预测性餐后活动。应当注意，患者活动控制过程1300和活动gui显示1500的一些实施方案还可以被配置成以等效方式支持考虑餐前活动或与进餐同时或之前的其他活动。

图16描绘了可以根据图10的事件模式控制过程1000在与输注设备1602(诸如上述输注设备102、200、502、802中的任何一个输注设备)相关联的显示设备(例如，显示器226)上呈现的示例性gui显示1600。例如，响应于检测到患者传感器葡萄糖测量结果中的基于一天中的当前时间、一周中的当前日期和/或可能具有相对足够高的可能性的其他因素指示患者可能消耗早餐的模式，个性化应用程序608可以生成或以其他方式提供gui显示1600以提供已经检测到早餐模式的图形用户通知。gui显示1600包括通知区域，该通知区域包括表征或描述所检测的事件模式的文本信息，以及可由患者选择以确认检测到的活动或使检测到的活动无效的gui元素1604。当患者选择gui元素1604以确认或验证检测到的活动时，个性化应用程序608可以根据患者的历史数据和在给定当前操作背景的情况下对检测到的活动的历史响应来自动调整胰岛素输送，如上所述(例如，任务1014)

图17描绘了可以根据事件模式控制过程1000在与客户端设备1706(诸如上述客户端计算设备106、806中的任何一个客户端计算设备)相关联的显示设备上呈现的示例性gui显示1700。与上述示例类似，响应于客户端应用程序808检测到患者当前或最近的测量数据或其他操作背景信息中的指示患者可能以足够大的概率消耗早餐的模式，客户端应用程序808可以生成或以其他方式提供事件模式通知gui显示1700以便以图形方式通知患者已检测到早餐模式。所示的事件模式通知gui显示1700包括列表1702，其具有可由患者选择以确认检测到的活动或使检测到的活动无效的多个gui元素。列表1702还包括允许患者确认检测到的活动但相对于给定当前操作环境下的患者的典型或通常活动修改活动的一个或多个属性或特征的可选择gui元素。例如，在所示的实施方案中，gui显示器1700包括允许患者指示检测到的进餐事件模式是否对应于相对于患者在一天中的该时间、一周中的一天等的典型进餐的大小(或者可选地营养成分或类型)偏移的进餐的可选择gui元素。当患者选择gui元素以确认检测到的活动但修改其特征或属性时，客户端应用程序808可以根据患者的历史数据和在给定当前操作背景的情况下对检测到的活动的历史响应来自动调整胰岛素输送，其方式同样考虑患者的输入修改，例如，通过基于患者指示当前进餐比当前操作背景下的正常情况更大还是更小来进一步向上或向下调整胰岛素输送。

糖尿病数据管理系统概述

图18示出了适合用作糖尿病数据管理系统的一部分的计算设备1800，其结合以上在图9至图13的上下文中描述的一个或多个过程。在一些实施方案中，糖尿病数据管理系统(ddms)可称为medtronicminimedcarelink^tm系统或医疗数据管理系统(mdms)。ddms可以被建置在用户或医疗服务专业人员可以通过通信网络经由互连网或万维网访问的一个服务器或多个服务器上。被描述为mdms的ddms的一些型号在美国专利申请公布2006/0031094和2013/0338630中有所描述，该专利全文以引用方式并入本文。

虽然对于监测患有糖尿病的受试者的医疗或生物学状况进行了实施方案的描述，但本文的系统和过程适用于监视心脏病受试者、癌症受试者、hiv受试者、患有其他疾病、感染或可控病症的受试者或者其各种组合的医疗或生物学状况。

在本发明的实施方案中，ddms可以安装在医疗服务提供者办公室(例如，医生办公室、护士办公室、诊所、急诊室、急救室)的计算设备中。医疗服务提供者可能不愿意使用其机密患者数据将被存储在计算设备(例如，互联网上的服务器)中的系统。

ddms可以安装在计算设备1800上。计算设备1800可联接到显示器1833。在一些实施方案中，计算设备1800可以位于与显示器分开的物理设备中(例如，位于个人计算机、微型计算机等中)。在一些实施方案中，计算设备1800可以位于单个物理外壳或具有显示器1833的设备(例如，显示器1833被集成到计算设备中的膝上型电脑)中。在本发明的实施方案中，托管ddms的计算设备1800可以是但不限于台式计算机、膝上型计算机、服务器、网络计算机、个人数字助理(pda)、包括计算机功能的便携式电话、具有大可视显示器的寻呼机、包括显示器的胰岛素泵、包括显示器的葡萄糖传感器、包括显示器的葡萄糖计和/或具有显示器的组合胰岛素泵/葡萄糖传感器。计算设备还可以是联接到显示器的胰岛素泵、联接到显示器的葡萄糖计或联接到显示器的葡萄糖传感器。计算设备1800也可以是位于互联网上的服务器，其可以通过安装在膝上型计算机、台式计算机、网络计算机或pda上的浏览器访问。计算设备1800还可以是位于医生办公室中的服务器，其可以经由安装在便携式计算设备(例如，膝上型计算机、pda、网络计算机、便携式电话)上的浏览器访问，该便携式计算设备具有无线功能并且可以通过无线通信协议(例如，蓝牙和ieee802.11协议)进行通信。

在图18所示的实施方案中，数据管理系统1816包括专门处理不同任务的一组相关的软件模块或层。系统软件包括设备通信层1824、数据解析层1826、数据库层1828、数据库存储设备1829、报告层1830、图形显示层1831和用户界面层1832。糖尿病数据管理系统可以与多个受试者支持设备1812(图18中示出了其中两个)通信。虽然不同的附图标记指代多个层(例如，设备通信层、数据解析层、数据库层)，但每个层可包括单个软件模块或多个软件模块。例如，设备通信层1824可包括多个交互软件模块、库等。在本发明的实施方案中，数据管理系统1816可以安装到计算设备1800的非易失性存储区域(诸如闪存、硬盘、移动硬盘、dvd-rw、cd-rw的存储器)上。如果选择或启动数据管理系统1816，则系统1816可以加载到易失性存储装置(诸如dram、sram、ram、ddram的存储器)中以便执行。

设备通信层1824负责与至少一个，并且在另外的实施方案中与多个不同类型的受试者支持设备1812(例如，血糖仪、葡萄糖传感器/监视器或输注泵)交互。在一个实施方案中，设备通信层1824可被配置为与单个类型的受试者支持设备1812通信。然而，在更全面的实施方案中，设备通信层1824被配置为与多个不同类型的受试者支持设备1812(例如，由多个不同制造商制造的设备)、来自特定制造商的多个不同型号和/或提供不同功能(例如，输注功能、感测功能、计量功能、通信功能、用户界面功能或其组合)的多个不同设备进行通信。通过提供与多个不同类型的受试者支持设备1812交互的能力，糖尿病数据管理系统1816可以从显著更多数量的离散源收集数据。此类实施方案可通过以统计或可从更大量的样本数据和/或样本数据的更大多样性受益的其他分析形式包括更多数量的受试者和受试者组来提供扩展和改进的数据分析功能，从而提高确定适当治疗参数、诊断等的能力。

设备通信层1824允许ddms1816从系统1816中的每个受试者支持设备1812接收信息并且与其传输信息。取决于实施方案和使用背景，可在系统1816与设备1812之间传送的信息类型可包括但不限于数据、程序、更新软件、教育材料、警告消息、通知、设备设置、治疗参数等。设备通信层1824可包括用于检测与系统1816通信的受试者支持设备1812的类型并为该类型的设备1812实施适当的通信协议的合适例程。另选地或除此之外，受试者支持设备1812可以分组或其他数据布置方式来传送信息，其中通信包括导言或包括用于识别受试者支持设备类型的设备识别信息的其他部分。另选地或除此之外，受试者支持设备1812可包括合适的用户可操作界面，以允许用户对应于用户所用的受试者支持设备的类型的输入信息(例如，通过选择可选图标或文本或者其他设备标识符)。这类信息可通过网络连接传送到系统1816。在另外的实施方案中，系统1816可能以上述方式检测与其通信的受试者支持设备1812的类型，然后可以发送要求用户验证系统1816是否正确检测用户正在使用的受试者支持设备的类型的消息。对于能够与多个不同类型的受试者支持设备1812通信的系统1816，设备通信层1824能够实施多种不同的通信协议，并且选择适合于所检测到的受试者支持设备类型的协议。

数据解析层1826负责验证接收到的设备数据的完整性并将其正确地输入到数据库1829中。可使用用于检查所接收的数据的完整性的循环冗余校验crc过程。另选地或除此之外，数据可以分组或其他数据布置方式接收，其中数据的导言或其他部分包括设备类型识别信息。接收到的数据的这种导言或其他部分还可包括设备序列号或可用于验证所接收的信息的真实性的其他识别信息。在此类实施方案中，系统1816可以将接收到的识别信息与预先存储的信息进行比较，以评估接收到的信息是否来自有效源。

数据库层1828可包括集中式数据库存储库，其负责以有序的格式对存储的数据进行仓储和归档以便之后访问和检索。数据库层1828与一个或多个数据存储设备1829一起工作，该一个或多个数据存储设备适合于以本文所述的方式存储数据和提供对数据的访问。此类数据存储设备1829可包括例如一个或多个硬盘、光盘、磁带、数字库或其他合适的数字或模拟存储介质和相关联的驱动设备、驱动器阵列等。

数据可出于各种目的存储和存档，具体取决于实施方案和使用环境。关于特定受试者和患者支持设备的信息可存储和存档，并且可供这些特定受试者、其授权的医疗服务提供者和/或授权的医疗服务支付实体用于分析受试者的状况。另外，关于受试者组或受试者支持设备组的某些信息可以更一般地供医疗服务提供者、受试者、管理系统1816的实体的人员或其他实体用于分析组数据或其他形式的综合数据。

数据库层1828和系统1816其他部件的实施方案可以采用合适的数据安全措施来保护受试者的个人医疗信息，同时还允许非个人医疗信息更一般地用于分析。实施方案可被配置为符合适当的政府法规、行业标准、政策等，包括但不限于1996年健康保险携带和责任法案(hipaa)。

数据库层1828可被配置为将每个用户的访问限制为针对该用户预先授权的信息类型。例如，可允许受试者访问由数据库层1828存储的他或她的个人医疗信息(利用个人标识符)，但不允许访问其他受试者的个人医疗信息(利用个人标识符)。类似地，可向受试者的授权医疗服务提供者或支付实体提供对由数据库层1828存储的一些或所有受试者个人医疗信息(利用个体标识符)的访问权限，但不允许访问其他人的个人信息。而且，可向(与计算设备1800通信的独立计算机上的)操作者或管理员用户提供对一些或全部受试者信息的访问权限，这取决于操作者或管理员的角色。另一方面，受试者、医疗服务提供者、操作者、管理员或其他实体可以被授权访问数据库层1828存储在数据存储设备1829中的未识别个人、群组或联合企业(没有个人标识符)的一般信息。

在示例性实施方案中，数据库1829存储上载的患者测量数据(例如，传感器葡萄糖测量结果和特征阻抗值)以及事件日志数据，该事件日志数据包括在对应于测量数据的监测时段期间创建的事件记录。在本发明的实施方案中，数据库层1828还可以存储优选项简档。在数据库层1828中，例如，每个用户可以存储关于与用户对应的特定参数的信息。举例来讲，这些参数可包括目标血糖或传感器葡萄糖水平、用户使用的设备类型(胰岛素泵、葡萄糖传感器、血糖仪等)，并且可以存储在数据库层中的一个或多个数据存储设备1829中的记录、文件或存储器位置中。偏好配置文件可包括用于以个性化或患者专用的方式在显示器1833或支持设备1812上生成快照gui显示的参数的各种阈值、监测周期值、优先标准、筛选标准和/或其他用户专用的值。

ddms1816可以测量、分析和跟踪用户的血糖(bg)或传感器葡萄糖(sg)测量结果(或读数)。在本发明的实施方案中，医疗数据管理系统可以测量、跟踪或分析用户的bg和sg读数。因此，虽然某些报告可能仅提及或说明bg或sg，但报告可以监测并显示另一种葡萄糖读数或这两种葡萄糖读数的结果。

报告层1830可包括报告向导程序，其从数据库1829中的选定位置提取数据，并根据期望的感兴趣参数生成报告信息。报告层1830可被配置为生成多个不同类型的报告，每个报告具有不同的信息和/或以不同的格式(布置方式或样式)显示信息，其中报告的类型可以由用户选择。多个预设置类型的报告(具有预定义类型的内容和格式)可以是用户可用且可选择的。预设置类型的报告中的至少一些可能是许多医疗服务提供者应当熟悉的常见行业标准报告类型。在本文所述的示例性实施方案中，报告层1830还有利于生成包括快照gui显示的快照报告。

在本发明的实施方案中，数据库层1828可以计算将显示在由报告或报告层1830生成的报告上的各种医疗信息的值。例如，数据库层1828可以计算指定时间范围的平均血糖或传感器葡萄糖读数。在本发明的实施方案中，报告层1830可以计算将显示在报告上的医疗或物理信息的值。例如，用户可以选择报告层1830随后使用的参数，以生成对应于所选择参数的医疗信息值。在本发明的其他实施方案中，用户可以选择先前存在于数据库层1828中的参数配置文件。

另选地或除此之外，报告向导可以允许用户设计自定义类型的报告。例如，报告向导可以允许用户定义和输入参数(例如，指定内容数据类型、此类数据的时间段、报告格式等的参数)，并且可以从数据库中选择数据并基于用户定义的参数将数据布置成可打印或可显示的布置方式。在另外的实施方案中，报告向导可以与用户可用的其他程序(例如，常用报告生成、格式化或统计分析程序)交互或提供供其使用的数据。以这种方式，用户可以将来自系统1816的数据导入用户熟悉的其他报告工具中。报告层1830可以允许用户在标准显示设备上查看报告的可显示形式、允许用户在标准打印机上打印报告的可打印形式或者其他便于用户访问的合适形式生成报告。实施方案可以用常规文件格式方案来操作，以简化存储、打印和传输功能，包括但不限于pdf、jpeg等。举例来讲，用户可以选择报告类型和用于报告的参数，并且报告层1830可以pdf格式创建报告。可启动pdf插件，以帮助创建报告并允许用户查看报告。在这些操作条件下，用户可以使用pdf插件打印报告。在实施安全措施的某些实施方案中，例如，为了满足限制受试者的个人信息的通信的政府法规、行业标准或政策，可通过表格(或使用合适的软件控件)生成一些或全部报告以禁止打印或电子传输(例如，不可打印和/或不可用的格式)。在另外的实施方案中，系统1816可以允许用户生成报告以将报告指定为不可打印的和/或不可传输的，由此系统1816将以禁止打印和/或电子传输的形式提供报告。

报告层1830可以将所选报告传输到图形显示层1831。图形显示层1831接收关于所选报告的信息，并将数据转换成可以在显示器1833上显示或示出的格式。

在本发明的实施方案中，报告层1830可以存储多个用户参数。举例来讲，报告层1830可以存储用于特定类型的报告的碳水化合物单元类型、血糖运动或传感器葡萄糖读数、碳水化合物转换因子和时间范围。这些示例旨在例示而非限制。

所报告的信息的数据分析和呈现可用于开发和支持诊断和治疗参数。当报告中的信息与个体受试者有关时，可使用诊断和治疗参数评估受试者的健康状态和相对身心健康，评估受试者对治疗的依从性，以及开发或修改受试者的疗法，并评估受试者的影响他/她的治疗的行为。如果报告中的信息与受试者组或数据集合有关，则诊断和治疗参数可用于评估具有类似医疗状况的受试者组的健康状态和相对身心健康，例如但不限于糖尿病受试者、心脏病受试者、患有特定类型的糖尿病或心脏病症的糖尿病受试者、特定年龄、性别或其他人口统计学群组的受试者、具有影响治疗决策的症状(例如但不限于妊娠、肥胖、低血糖性意识障碍、学习障碍、自我照顾能力有限、各种水平的胰岛素耐受性、其组合等)的受试者。

用户界面层1832支持与最终用户的交互，例如以进行用户登录和数据访问、软件导航、数据输入、期望报告类型的用户选择以及所选信息的显示。用户还可以通过用户界面层1832输入要在所选报告中使用的参数。用户的示例包括但不限于：医疗服务提供者、医疗服务支付实体、系统操作者或管理员、研究人员、商业实体、医疗服务机构和组织等，具体取决于系统提供的服务并取决于本发明的实施方案。更全面的实施方案能够与上述类型的用户中的一些或全部交互，其中不同类型的用户可以访问不同的服务或数据或者不同级别的服务或数据。

在示例性实施方案中，用户界面层1832提供用户可通过互联网访问的一个或多个网站。用户界面层可包括至少一个(或多个)合适的网络服务器，或者与其一起操作以通过互联网提供网站并允许使用标准互联网浏览器软件从互联网连接的计算机进行全球访问。各种类型的用户均可访问一个或多个网站，包括但不限于受试者、医疗服务提供者、研究人员、商业实体、医疗服务机构和组织、支付实体、药物合作伙伴或者其他药物或医疗设备来源和/或运行系统1816的支持人员或其他人员，具体取决于使用的实施方案。

在另一个示例性实施方案中，在ddms1816位于一个计算设备1800上时，用户界面层1832为用户提供多个菜单以在ddms中进行导航。这些菜单可以使用任何菜单格式创建，包括但不限于html、xml或activeserver页面。用户可以访问ddms1816以执行各种任务中的一个或多个，诸如访问网站上可供所有受试者或受试者使用的一般信息。ddms1816的用户界面层1832可以允许用户访问特定信息或生成关于该受试者的医疗状况或该受试者的一个或多个医疗设备1812的报告，将数据或其他信息从该受试者的一个或多个支持设备1812传输到系统1816，将数据、程序、程序更新或其他信息从系统1816传输到受试者的一个或多个支持设备1812，将信息手动输入到系统1816中，参与和医疗服务提供者的远程咨询交流，或者修改受试者的支持设备和/或受试者的ddms/mdms数据文件中的自定义设置。

系统1816可以为不同的用户和不同的类型或群组的用户提供对不同的可选资源或活动的访问(包括访问不同的信息项和服务)，使得每个用户可具有定制化体验并且/或者每个类型或群组的用户(例如，所有用户、糖尿病用户、心脏病用户、医疗服务提供者用户或支付用户等)可具有在系统上可用的一组不同信息项或服务。系统1816可包括或采用一个或多个合适的资源配置程序或系统，用以基于预定义的授权计划为每个用户或用户类型分配适当的资源。资源配置系统众所周知与在办公环境(例如，办公室、公司或企业的局域网lan)中配置电子办公资源(电子邮件、受到许可的软件程序、敏感数据等)相关。在一个示例性实施方案中，此类资源配置系统适于基于用户的类型和/或用户的身份来控制对ddms1816上的医疗信息和服务的访问。

在输入成功验证的用户识别信息和密码时，可向用户提供对存储在ddms1816上的安全的个性化信息的访问。例如，可向用户提供对ddms1816中已分配给受试者的安全的个性化位置的访问。该个性化位置可被称为个性化屏幕、主屏幕、主菜单、个性化页面等。个性化位置可以为主体提供个性化主屏幕，包括用于选择可选活动的可选图标或菜单项，包括例如用于将设备数据从受试者的支持设备1812传输到系统1816、将附加数据手动输入到系统1816中，修改受试者的自定义设置和/或查看和打印报告的选项。报告可包括特定于受试者状况的数据，包括但不限于从受试者的一个或多个受试者支持设备1812获得的数据、手动输入的数据、来自医疗库或其他联网治疗管理系统的数据、来自受试者或受试者组的数据等。在报告包括特定于受试者的信息和受试者识别信息时，报告可以由存储在数据库层1828采用的安全存储区域(例如，存储设备1829)中的一些或全部受试者数据生成。

用户可以选择用于将设备数据传输(发送)到医疗数据管理系统1816的选项。如果系统1816接收到将设备数据传输到系统的用户请求，则系统1816可以为用户提供关于如何传输来自受试者的一个或多个支持设备1812的数据的逐步指令。例如，ddms1816可具有多个不同的存储指令集，用于指示用户如何从不同类型的受试者支持设备下载数据，其中每个指令集涉及特定类型的受试者支持设备(例如，泵、传感器、仪表等)、一种类型的受试者支持设备的特定制造商版本等。在注册期间从用户接收的注册信息可包括关于受试者使用的一个或多个受试者支持设备1812的类型的信息。系统1816使用该信息来选择与特定受试者的一个或多个支持设备1812相关联的一个或多个存储指令集以向用户显示。

系统1816上的用户可用的其他活动或资源可包括用于将信息手动输入到ddms/mdms1816中的选项。例如，从用户的个性化菜单或位置，用户可以选择用于将附加信息手动输入到系统1816中的选项。

另外的可选活动或资源可供ddms1816的用户使用。例如，从用户的个性化菜单，用户可以选择用于从受试者的一个或多个支持设备1812上的系统1816接收数据、软件、软件更新、治疗建议或其他信息的选项。如果系统1816接收到来自用户的接收数据、软件、软件更新、治疗建议或其他信息的请求，则系统1816可以为用户提供多个可选图标或表示可用数据、软件、软件更新或其他用户可用信息的其他标记的列表或其他布置方式。

在医疗数据管理系统1816上，用户可使用另外的可选活动或资源，包括例如用于用户定制或以其他方式进一步个性化用户的个性化位置或菜单的选项。具体地讲，从用户的个性化位置，用户可以选择用于为用户定制参数的选项。另外，用户可以创建可定制参数的配置文件。当系统1816接收到来自用户的这类请求时，系统1816可以为用户提供多个可选图标或表示可被修改以适应用户偏好的参数的其他标记的列表或其他布置方式。当用户选择一个或多个图标或其他标记时，系统1816可以接收用户的请求并进行所请求的修改。

在一个或多个示例性实施方案中，对于ddms中的个体患者，ddms的计算设备1800被配置成分析该患者的历史测量数据、历史输送数据、历史事件日志数据、以及保持在数据库层1828中的与患者相关联的任何其他历史或背景数据以支持图9至图13中的一个或多个过程。就这一点而言，可以在计算设备1800处执行机器学习、人工智能、或患者的生理行为或响应的类似数学建模以促进患者专用的相关性或预测。可以在ddms的计算设备1800或另一设备1812处使用所得模型来分析与患者相关联的当前测量数据、输送数据和事件日志数据以及当前背景数据，以便实时地确定患者的可能事件、行为或响应，并以被患者历史数据的相关子集影响的方式执行对应输送调整。因此，可以改善患者结果并同时减轻患者进行这种患者专用调整的负担。

为简洁起见，与葡萄糖感测和/或监测、传感器校准和/或补偿、推注、机器学习和/或人工智能、药物动力学建模、以及本主题的其他功能方面有关的常规技术在本文可不再详细描述。此外，本文中可也使用某些术语但仅供参考，因此并非旨在进行限制。例如，除非上下文明确指出，否则诸如“第一”、“第二”以及涉及结构的其他此类数字术语的术语并不意味着次序或顺序。以上描述可还指代被“连接”或“耦接”在一起的元件或节点或结构。如本文所用，除非另有明确说明，“耦接”是指一个元件/节点/结构直接或间接地与另一个元件/节点/结构结合(或直接或间接地连通)，并且不一定是机械地连接。

虽然在前面的详细描述中已经呈现了至少一个示例性实施方案，但是应当理解，还存在大量变型形式。还应当理解，本文所述的一个或多个示例性实施方案并非旨在以任何方式限制要求保护的主题的范围、适用性或配置。例如，本文所述的主题不限于本文所述的输注设备和相关的系统。此外，前面的详细描述将为本领域的技术人员提供用于实现所描述的一个或多个实施方案的便捷的路线图。应当理解，在不脱离由权利要求书限定的范围的情况下，可以对元件的功能和布置作出各种改变，包括在提交本专利申请时已知的等同物和可预见的等同物。因此，在没有明确的相反意图的情况下，上述示例性实施方案或其他限制的细节不应被解读为权利要求书。