[发明专利]用于处理从具有糖尿病的人测量的葡萄糖数据的方法和系统

权利要求书

1.一种用于估计具有糖尿病的人的葡萄糖水平(60)的方法，该方法包括：

从被耦合到人的葡萄糖传感器(16)向计算设备中接收(102)多个测量的葡萄糖结果；

用被配置成基于所述多个测量的葡萄糖结果(40)来确定葡萄糖传感器准确的概率P_A(58)的概率分析工具(54)，使用(104)计算设备来分析所述多个测量的葡萄糖结果(40)，

其特征在于

所述概率分析工具(54)包括状态机，其中葡萄糖传感器准确的概率P_A(58)始终在集合{0,1}中，使得P_A(58)为0％或者为100％；以及

所述方法进一步包括用被配置成基于用葡萄糖传感器准确的概率P_A(58)加权的所述多个测量的葡萄糖结果(40)来估计葡萄糖水平(60)的递归滤波器(52)，使用(106)计算设备来估计人的葡萄糖水平(60)，

其中，如果当前测量的葡萄糖结果与前一测量的葡萄糖结果相比的变化ΔCG小于某个负阈值，τ₁，则转移到传感器不准确的状态T_A→I，并且其中如果ΔCG大于某个正阈值，τ₂，或者如果当前测量的葡萄糖结果CG在生理可能的葡萄糖值g₀和g_max之间，即g₀＜CG＜g_max，且自从到传感器不准确的状态的转换起已逝去一定量的时间Δt_A→I＞τ₃，τ₃是某个正阈值，则转移回到传感器准确的状态，T_I→A。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，如果这些转移条件中的任何一个都未被满足，则保持在当前状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，计算设备包括血糖计、胰岛素泵、被耦合到葡萄糖传感器的微处理器、蜂窝式电话、智能电话、个人数字助理、个人计算机或计算机服务器，其中，所述葡萄糖传感器包括适合于被物理地耦合到具有糖尿病的人并被配置成自动地测量人的葡萄糖水平的连续葡萄糖监视系统(10)。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述递归滤波器(52)是卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器。

5.根据权利要求3所述的方法，还包括使用计算设备用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器来预测人的未来葡萄糖水平，其中：

卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器包括预测步骤和测量步骤；以及

执行预测步骤一次或多次以便预测人的未来葡萄糖水平，其中，卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器包括状态向量其中，k表示状态向量的第k个样本，g表示人的估计的葡萄糖水平(60)，表示g的一阶导数，并且表示g的二阶导数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器包括状态向量，并且其中，使用计算设备来估计人的葡萄糖水平(60)包括确定状态向量

其中，z_k＝[CG ΔCG]^T、k表示第k个样本，K_k是卡尔曼增益，P_A是葡萄糖传感器准确的概率(58)，并且β₁和β₂是与葡萄糖传感器(16)的特性有关的常数，卡尔曼增益K_k基于测量不确定度R_k，使得测量不确定度R_k是可变的并基于传感器准确的概率，并且其中，测量不确定度R_k特别地是：

其中，C_k-i＝CG_k-i-Hx_k-i、τ表示时间历史，σ_max表示用于具有控制不佳的糖尿病的人体内的葡萄糖的最大生理变化，σ_CG表示用于准确时的葡萄糖传感器(16)的最小不确定度、并且P_I是葡萄糖传感器不准确的概率。