Способ, система и программный продукт для оценки контроля гликемии при диабете

Авторы патента:

КОВАТЧЕВ Борис П. (US)

КОКС Дэниел Дж. (US)

G01N33/50 - химический анализ биологических материалов, например крови, мочи; испытания, основанные на способах связывания биоспецифических лигандов; иммунологические испытания (способы измерения или испытания с использованием ферментов или микроорганизмов иные, чем иммунологические, составы или индикаторная бумага для них, способы образования подобных составов, управление режимами микробиологических и ферментативных процессов C12Q)

Владельцы патента RU 2283495:

ЮНИВЕРСИТИ ОФ ВИРДЖИНИЯ ПЭЙТЕНТ ФАУНДЕЙШН (US)

Изобретение относится к компьютерному способу оценки контроля гликемии при диабете. Сущность изобретения показана на фиг.7, представленной в описании. Измеритель (728) уровня глюкозы получает данные от оператора (712) и переносит их в (ПК) персональный компьютер (740) через модем (732) или другой канал передачи данных (714). После обработки информация может быть получена из ПК (740) с помощью компьютера (738) учреждения здравоохранения через канал (736) передачи данных. Представленные способ, система (710) и компьютерный продукт позволяют сделать прогнозы долговременного и кратковременного риска острой гликемии у больного диабетом на основании данных об уровне глюкозы и гликозилированного гемоглобина в крови. Технический результат - совершенствование существующих компьютерных способов мониторинга глюкозы в крови больных диабетом. 14 н. и 44 з.п. ф-лы, 4 табл., 9 ил.

Перекрестные ссылки на отсылочные заявки

Настоящее изобретение заявляет приоритет от Предварительной заявки на патент США, серийный №60/193037, поданной 29 марта 2000 года, озаглавленной "Алгоритм для оценки контроля гликемии при диабете с использованием данных самомониторинга", полное описание которой тем самым включается сюда в качестве ссылки.

Права правительства США

Настоящее изобретение сделано при поддержке правительства Соединенных Штатов Америки по грантам NIH/NIDDK: RO1 DK 28288 и NIH/NIDDK: RO 1 DK 51562, которые оба выданы Национальным Институтом Здравоохранения. Правительство Соединенных Штатов Америки имеет определенные права в настоящем изобретении.

Область техники

Настоящее изобретение относится к контролю гликемии у больных диабетом, а более конкретно к системе и компьютерному способу оценки предсказания уровня гликозилированного гемоглобина (HbA_1c и HbA₁) и риска возникновения гипогликемии.

Предшествующий уровень техники

Широкие исследования, включая Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) (cm. DCCT Research Group: The Effect Of Intensive Treatment Of Diabetes On The Development and Progression Of Long-Term Complications Of Insulin-Dependent Diabetes Mellitus. New England Journal of Medicine, 329: 978-986, 1993), the Stockholm Diabetes Intervention Study (cm. Reichard P, Phil M: Mortality and Treatment Side Effects During Long-Term Intensified Conventional Insulin Treatment в the Stockholm Diabetes Intervention Study. Diabetes, 43: 313-317, 1994), и the United Kingdom Prospective Diabetes Study (см. UK Prospective Diabetes Study Group: Effect of Intensive Blood Glucose Control With Metforrain On Complications In Patients With Type 2 Diabetes (UKPDS 34), Lancet, 352: 837-853, 1998) многократно продемонстрировали, что наиболее эффективным путем для предотвращения долговременных осложнений диабета является точное поддержание уровня глюкозы в крови (BG) в нормальном диапазоне значений с использованием терапевтического лечения инсулином.

Однако те же исследования также документировали некоторые отрицательные воздействия интенсивного лечения инсулином, наиболее острым из которых является повышение риска частой острой гипогликемии (SH), состояния, определяемого как приступ нейрогликопении, который исключает самолечение и требует помощи извне (см. DCCT Research Group: Epidemiology of Severe Hypoglycemia In The Diabetes Control and Complications Trial. American Journal of Medicine, 90: 450-459, 1991, и DCCT Research Group: Hypoglycemia in the Diabetes Control and Complications Trial. Diabetes, 46: 271-286, 1997). Поскольку острая гипогликемия (SH) может приводить к несчастным случаям, коме и даже смерти, необходимо проведение интенсивного терапевтического лечения. Как следствие, гипогликемия идентифицируется в качестве главного препятствия для усовершенствования контроля гликемии (Cryer РЕ: Hypoglycemia is the Limiting Factor in the Management Of Diabetes. Diabetes Metab Res Rev, 15, 42-46, 1999).

Таким образом, на протяжении всей жизни пациенты с диабетом сталкиваются с проблемой строгого контроля гликемии без увеличения риска возникновения гипогликемии. Главной проблемой является создание простых и надежных способов самостоятельной оценки и контроля гликемии пациентом и определение риска возникновения гипогликемии.

Хорошо известно в течение более чем двадцати лет, что гликозилированный гемоглобин представляет собой маркер для контроля гликемии пациентов с сахарным диабетом (тип I или тип II). Многочисленные исследования показали эту взаимосвязь и обнаружили, что гликозилированный гемоглобин, как правило, отражает средние уровни BG у пациента в течение предыдущих двух месяцев. Поскольку у большинства пациентов, страдающих диабетом, уровни BG заметно флуктуируют с течением времени, предлагалось, чтобы реальная связь между интегральным контролем глюкозы и HbA_1c наблюдалась только у пациентов, о которых известно, что они находятся в условиях со стабильным контролем глюкозы в течение длительного периода времени.

Исследования таких пациентов на ранней стадии дают почти детерминистическое взаимоотношение между средним уровнем BG в предыдущие 5 недель и HbA_1c. Эта нелинейная зависимость дает коэффициент корреляции 0,98 (см. Aaby Svendsen P, Lauritzen Т, Soegard U, Nerup J (1982). Glycosylated Hemoglobin and Steady-State-Mean Blood Glucose Concentration in Type 1 (Insulin-Dependent) Diabetes, Diabetologia. 23,403-405). В 1993 году исследовательская группа DCCT заключила, что HbA_1c является "логичным номинантом" для исследования гликозилированного гемоглобина с наивысшей степенью точности, и DCCT установила линейную взаимосвязь между предыдущим средним значением BG и HbA_1c (см. Santiago JV (1993). Lessons from the Diabetes Control and Complications Trial, Diabetes. 42, 1549-1554).

Были разработаны инструкции, указывающие, что уровень HbA_1c в 7% соответствует среднему значению BG 8,3 мМ (150 мг/дл), уровень HbA_1c 9% соответствует среднему значению BG 11,7 мМ (210 мг/дл) и 1% увеличения уровня HbA_1c соответствует увеличению среднего значения BG на 1,7 мМ (30 мг/дл, 2). DCCT также предложила, что, поскольку непосредственное измерение среднего значения BG является непрактичным, можно было бы оценивать контроль гликемии у пациента с помощью одного простого исследования, а именно измерения уровня HbA_1c. Однако исследования ясно продемонстрировали, что уровень HbA_1c не чувствителен к гипогликемии.

Не существует средства для надежного предсказания непосредственного риска возникновения SH у пациента по каким-либо показателям. DCCT пришла к выводу, что только около 8% будущих приступов SH могут быть предсказаны по известным переменным, таким как история приступов SH, низкие уровни HbA_1c и склонность к приступам гипогликемии. Один из последних обзоров подробно излагает текущее клиническое состояние этой проблемы и предлагает средства для предотвращения возникновения SH, которые являются доступными для пациентов и учреждений здравоохранения (см. Bolli, GB: How To Ameliorate The Problem of Hypoglycemia In Intensive As Well As Nonintensive Treatment Of Type I Diabetes. Diabetes Care, 22, Supplement 2: B43-B52, 1999).

Современные домашние мониторы уровня BG обеспечивают средства для частых измерений уровня BG во время самомониторинга уровня BG (SMBG). Однако проблема с SMBG заключается в том, что отсутствует взаимосвязь между данными уровня BG и HbA_1c, собранными с помощью мониторов, и гипогликемией. Другими словами, в настоящее время не существует надежных способов оценки уровней HbA_1с и распознавания начинающейся гипогликемии на основе SMBG (см. Bremer T and Gough DA: Is blood glucose predictable from previous values? A solicitation for data. Diabetes 48:445-451,1999).

Настоящее изобретение направлено на создание этой отсутствующей связи путем создания трех различных, но совместимых алгоритмов для оценки уровней HbA_1c и риска возникновения гипогликемии по данным SMBG, которые должны использоваться для предсказания кратковременных и долговременных рисков возникновения гипогликемии, и долговременного риска возникновения гипергликемии.

Одной из причин отсутствия связи между повсеместно доступными данными SMBG и оценками HbA_1c, и риском возникновения гипогликемии является то, что способы сбора данных и клинические исследования диабета нечасто сопровождаются специфичными для диабета и математически сложными статистическими процедурами.

В соответствии с потребностью в статических методах анализа, которые принимают во внимание специфическое распределение данных по уровню BG, было разработано симметризующее преобразование шкалы измерений уровня глюкозы в крови (см. Kovatchev ВР, Сох DJ, Gonder-Frederick LA and WL Clarke (1997). Symmetization of the Blood Glucose Measurement Scale и Its Applications, Diabetes Care, 20, 1655-1658), которое заключается в следующем. Уровни BG измеряются в мг/дл, в Соединенных Штатах Америки, и в ммоль/л (или мМ), в большинстве других стран. Обе шкалы взаимосвязаны непосредственно как 18 мг/дл = 1 мМ. Весь диапазон значений BG приведен в большинстве ссылок как находящийся в пределах от 1,1 до 33,3 мМ, и это, как считается, перекрывает практически все наблюдаемые значения. В соответствии с рекомендациями DCCT (см. DCCT Research Group (1993) The Effect Of Intensive Treatment of Diabetes On the Development and Progression of Long-Term Complications of Insulin-Dependent Diabetes Mellitus. New England Journal of Medicine, 329, pp 978-986) целевой диапазон значений BG, также известный как эугликемический диапазон, для лица, страдающего диабетом, составляет от 3,9 до 10 мМ. Гипогликемия происходит, когда уровень BG падает ниже 3,9 мМ, а гипергликемия происходит тогда, когда BG возрастает выше 10 мМ. К сожалению, шкала является численно асимметричной, гипергликемический диапазон (от 10 до 33,3 мМ) является более широким, чем гипогликемический диапазон (от 1,1 до 3,9 мМ), и эугликемический диапазон (от 3,9 до 10 мМ) не находится вблизи центра этой шкалы. Указанная асимметрия исправлена путем введения преобразования f(BG), которое представляет собой непрерывную функцию, определенную в диапазоне значений BG [1,1, 33,3], имеющую двухпараметрическую аналитическую форму

f(BG,α,β)=[(ln(BG))^α-β]α,β>0

и удовлетворяющую предположениям:

A1: f(33.3,α,β)=-f(1.1, α,β) и

А2: f(10.0,α,β)=-f(3.9, α,β).

Затем f(BG) умножается на третий масштабирующий параметр для фиксирования минимального и максимального значений диапазона преобразованных значений BG при и соответственно. Эти значения являются удобными, поскольку случайная переменная со стандартным нормальным распределением имеет 99,8% своих значений в пределах интервала . Если значение BG измеряется в ммоль/л, при численном решении с учетом условий A1 и А2, параметры функции f(BG,α,β) составляют α=1,026, β=1,861 и масштабирующий параметр составляет γ=1,794. Если BG измеряются вместо этого в мг/дл, параметры согласно вычислениям равны α=1,084, β=5,381 и γ=1,509.

Таким образом, когда значения BG измерены в ммоль/л, симметричное преобразование определяется уравнением

f(BG)=1,794[(ln(BG))^1,026-1,861],

а когда значения BG измерены в мг/дл, симметричное преобразование определяется уравнением

f(BG)=1,509[(ln(BG))^1,084-5,381].

На основе симметричного преобразования f(BG) введен индекс низкого уровня BG, новая мера для оценки риска возникновения гипогликемии согласно данным SMBG (см. Сох DJ, Kovatchev BP, Julian DM, Gonder-Frederick LA, Polonsky WH, Schlundt DG, Clarke WL: Frequency of Severe Hypoglycemia In IDDM Can Be Predicted From Self-Monitoring Blood Glucose Data. Journal of Clinical Endocrinology and. Metabolism, 79: 1659-1662, 1994, и Kovatchev BP, Cox DJ, Gonder-Frederick LA Young-Hyman D, Schlundt D, Clarke WL. Assessment of Risk for Severe Hypoglycemia Among Adults With IDDM: Validation of the Low Blood Glucose Index, Diabetes Care 21:1870-1875, 1998). Последовательность данных SMBG индексов низких уровней BG для данной серии вычисляется как среднее значение для 10 f(BG)², для значений f(BG)<0, и 0 - в противоположном случае. Также был предложен индекс высоких уровней BG, вычисляемый способом, симметричным способу для индекса низких уровней BG, однако этот индекс не нашел своего практического применения.

С использованием индекса низких уровней BG в регрессионной модели можно учесть 40% всех приступов SH в последующие 6 месяцев на основе истории SH и данных SMBG, а затем увеличить это предсказание до 46% (см. Kovatchev ВР, Straume M, Farhi LS, Сох DJ: Estimating the Speed of Blood Glucose Transitions and its Relationship With Severe Hypoglycemia. Diabetes, 48: Supplement 1, A363, 1999).

Кроме того, разработаны некоторые данные относительно HbA_1c и SMBG (см. Kovatchev ВР, Сох DJ, Straume M, Farhy LS. Association of Self-monitoring Blood Glucose Profiles with Glycosylated Hemoglobin. In: Methods в Enzvmology. vol.321: Numerical Computer Methods. Part C. Michael Johnson and Ludvig Brand, Eds., Academic Press, NY; 2000).

Эти разработки являются частью теоретического обоснования настоящего изобретения. В порядке внедрения этой теории в практику добавлено несколько ключевых теоретических компонентов, как описано ниже. В частности, разработаны три способа оценки уровня HbA_1c, долговременного и кратковременного риска возникновения гипогликемии. Разработка этих способов основывается на тщательном анализе данных для 867 пациентов, страдающих диабетом, которые включают в себя 300000 отсчетов SMBG, данных об острой гипогликемии и данных по определению HbA_1c.

Краткое изложение существа изобретения

В основу настоящего изобретения поставлена задача преодоления указанных выше ограничений и создания простого и надежного способа и системы контроля гликемии пациентов по данным самомониторинга, а также риска возникновения гипогликемии, которые могли бы применяться в повседневных условиях.

Согласно изобретению предложены компьютерный способ анализа данных и система для одновременной оценки по собираемым данным SMBG двух наиболее важных компонентов контроля гликемии при диабете: уровня HbA_1c и риска возникновения гипогликемии. Согласно изобретению самомониторинг уровня BG (SMBG) определяется как в известном способе определения уровня глюкозы в крови при условиях, естественных для пациентов, страдающих диабетом, и включает все способы, используемые в современных устройствах для SMBG, как правило, хранящими 200-250 отсчетов значений BG, а также способы, применяемые путем совместного использования технологий непрерывного мониторинга. Принимая во внимание это широкое определение SMBG, в настоящем изобретении решается задача усовершенствования устройства для домашнего мониторинга уровня глюкозы в крови путем введения элемента интерпретации данных с элементами искусственного интеллекта, способного предсказывать как уровни HbA_1c, так и периоды повышенного риска возникновения гипогликемии, а также усовершенствования будущих устройств для непрерывного мониторинга.

Согласно одному из аспектов настоящего изобретения предложен компьютеризированный способ, система и программный продукт, предназначенные для оценки уровня HbA_1c с помощью данных SMBG, собранных в течение заданного периода, например 4-6 недель. В одном из вариантов воплощения настоящее изобретение предусматривает компьютеризированный способ и систему для оценки уровня HbA_1c пациента на основе данных относительно уровня BG, собранных в течение заданного периода времени. Способ включает вычисление с использованием компьютера взвешенного отклонения в сторону высоких уровней глюкозы в крови (WR) и оценки скорости изменения уровня глюкозы в крови (Dr) на основе собранных данных относительно уровня BG; оценку уровня HbA_1c с использованием заданной математической формулы, основанной на вычисленных с помощью компьютера значениях WR и Dr; и получение заданного доверительного интервала для классификации указанного оцененного значения HbA_1c.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения предложены компьютеризированный способ, система и программный продукт, предназначенные для оценки долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH). Этот способ использует данные SMBG за заданный период времени, например 4-6 недель, и предсказывает риск возникновения SH в течение последующих 6 месяцев. В одном из вариантов воплощения изобретение предусматривает компьютеризированный способ и систему для оценки долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровне BG, собранных в течение заданного периода времени. Способ включает вычисление взвешенного отклонения в сторону низких уровней глюкозы в крови (WL) и оценку скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе собранных данных об уровне BG, оценку количества будущих приступов SH с использованием заданной математической формулы на основе вычисленных с помощью компьютера значений WL и DrDn и определение вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH в соответствии с указанными оценками приступов SH.

Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения предложены способ, система и программный продукт, предназначенные для идентификации 24-часовых периодов (или других заданных периодов) увеличения риска возникновения гипогликемии. Это достигается путем вычисления с помощью компьютера кратковременного риска возникновения гипогликемии, с использованием данных SMBG, собранных в течение предыдущих 24 часов. В одном из вариантов воплощения настоящее изобретение предусматривает компьютеризированный способ и систему для оценки кратковременного риска возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровне BG, собранных в течение заданного периода времени. Способ включает вычисление взвешенного отклонения в сторону низких уровней глюкозы в крови (WL), определение Max(wl) путем вычисления максимального значения wl(BG;2), определение оценки значения риска путем вычисления среднего геометрического значения из WL и Мах(wl) в течение заданного периода времени, получение заданного порогового оцененного значения риска и сравнение определенного оцененного значения риска с пороговым значением риска.

Эти три аспекта настоящего изобретения могут быть объединены вместе для получения непрерывной информации о контроле гликемии у индивидуума, страдающего диабетом, и для усовершенствования мониторинга риска возникновения гипогликемии.

Краткое описание чертежей

В дальнейшем изобретение поясняется нижеследующим описанием предпочтительных вариантов воплощения со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:

фиг.1 изображает блок-схему операций способа вычисления доверительных интервалов для оцененных уровней HbA_1c и предсказанных уровней HbA_1c согласно изобретению;

фиг.2 - блок-схему операций способа вычисления оцененного количества будущих приступов SH и связанной с ними вероятности их возникновения согласно изобретению;

фиг.3 - блок-схему операций способа вычисления оценки кратковременного риска возникновения внезапной SH согласно изобретению;

фиг.4 - диаграмму изменений уровней BG, наблюдаемых перед приступом острой гипогликемии и после него;

фиг.5 - диаграмму 10-недельных данных для субъекта А (верхний график) и субъекта В (нижний график) способа для предсказания кратковременной SH, причем приступы SH отмечены треугольниками, черной линией обозначен риск, когда порог риска превышается, указывается следующий далее период высокого риска (серый столбик), согласно изобретению;

фиг.6 - блок-схему компьютерной системы для осуществления заявленного способа согласно изобретению;

фигуры 7-9 - блок-схемы альтернативных вариантов процессоров, линий связи и систем согласно изобретению.

Подробное описание предпочтительных вариантов воплощения изобретения

Согласно изобретению предложен высокоточный способ оценки контроля гликемии у больных диабетом, а также программно-аппаратные средства и код программного обеспечения, которые должны быть использованы при компьютерном вычислении основных параметров способа. Способы согласно изобретению оценки уровня HbA_1c, долговременной вероятности возникновения SH и кратковременного риска возникновения гипогликемии также проверяются на собранных больших объемах данных.

Стационарные измерения отклонения уровня BG

Согласно предложенной теории симметризации уровней BG (см. Kovatchev BP, Straume М, Сох DJ, Farhi LS. Risk Analysis of Blood Glucose Data: A Quantitative Approach to Optimizing the Control of Insulin Dependent Diabetes. J. of Theoretical Medicine. 3:1-10, 2001), естественный клинический центр шкалы измерений уровня BG находится при уровне BG в 112,5 мг/дл (6,25 ммоль/л), при безопасном эугликемическом значении для больных диабетом.

Принимая этот центр шкалы клинических уровней BG, с помощью компьютера вычисляются взвешенные отклонения влево (в направлении гипогликемии) или вправо (в направлении гипергликемии). Степень взвешенности этих отклонений представляется параметрами а и b соответственно следующим образом:

wl(BG;a)=10f(BG)^a, если f(BG)<0, и 0 - в противоположном случае, и

wr(BG;b)=10f(BG)^b, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

где f(BG) представляет собой функцию симметризации BG (см. выше). Параметры взвешивания а и b для отклонений влево и вправо могут быть различными или одинаковыми. Данные анализов демонстрируют, что оптимальными для практического применения значениями параметров являются а=2 (которое представляет собой значение параметра, используемое для вычисления с помощью компьютера индекса низких уровней BG) и b=1. Если использовать последовательность данных об уровнях BG х₁, х₂,... x_n, средневзвешенные отклонения влево и вправо от клинического центра шкалы уровней BG определяются согласно уравнениям

и соответственно.

Эти две меры отклонения уровня BG не зависят от временного графика получения отсчетов уровней BG и поэтому являются стационарными. В порядке получения динамики изменений уровня BG меры скорости изменения уровня BG вводятся так, как указано ниже.

Вычисление скорости изменения риска возникновения BG

Пусть x₁, х₂,... x_n представляют собой n отсчетов SMBG для пациента, сделанные в моменты времени t₁, t₂,... t_n. Эти данные затем преобразуются путем вычислений f(x₁), f(x₂),..., f(x_n), и строится кривая S(t) путем аппроксимации кубическими сплайнами, проходящая через точки (t₁,f(х₁)), (t₂,f(х₂)),..., (t_n,f(x_n)). Таким образом, функция S(t) представляет собой непрерывную функцию, определенную на всем интервале [t₁,t_n], и такую, что S(t_j)=f(x_j), для j=1,..., n. Также вычисляется множество чисел s_k=10S(k+t₁)² для k=0, 1,..., t_n-t₁, таким путем получаются интерполяционные значения с приращениями в один час.

Затем рассмотрим все пары чисел s_k с последовательными индексами:

C₀=(s₀,s₁), C₁=(s₁,s₂), С₂=(s₂,s₃),..., и обозначим как М_upмножество всех пар С_k, таких, что s_k>S_k+1, и М_dn, множество всех пар C_k, таких что s_k<s_k+1.

Наконец, пусть DrDn представляет собой среднее значение по всем числам s_k+1-s_k при условии, что С_k∈М_dn, и Dr представляет собой среднее значение по всем числам s_k+1-s_k при условии, что C_k∈М_up+M_dn.

Числа DrDn и Dr обеспечивают меру для скорости изменения уровня BG в "пространстве риска", то есть скорости изменения риска, связанного с каким-либо изменением уровня BG. Кроме того, DrDn измеряет скорость изменения уровня BG только тогда, когда уровень BG уменьшается, то есть DrDn оценивает, насколько быстро может возрасти риск, когда уровень BG падает. Время Dr представляет собой меру общей уязвимости уровня BG по отношению к флуктуациям. Далее утверждается, что DrDn будет связан с риском возникновения гипогликемии (если у кого-то уровень глюкозы в крови может быстро падать, его/ее риск возникновения гипогликемии должен быть более высоким), в то время как Dr будет ассоциироваться с общей стабильностью уровня BG.

Программный код (представленный на языке программирования SPSS)

Первый случай - это когда отсчеты уровней BG представляются в ммоль/л, и в этом случае переменной является BGMM. Второй случай - это когда отсчеты уровней BG представлены в мг/дл, и в этом случае переменной является BGMG.

Если уровень BG измеряется в ммоль/л, каждый отсчет уровня BG сначала преобразовывается следующим образом:

SCALE1=(In(BGMM))**1,026-1,861

RISK1=32,185*SCALE1*SCALE1

Если уровни BG измеряются в мг/дл, каждый отсчет уровня BG сначала преобразовывается следующим образом:

SCALE2=(ln(BGMG))**1,08405-5,381

RISK2=22,765*SCALE2*SCALE2

Далее, взвешенные отклонения влево и вправо вычисляются с помощью компьютера следующим образом:

WL=0WL=0

Если (SCALE1 le 0,0) WL=RISK1

WR=0

Если (SCALE1 gt 0,0) WR=sqrt(RISK1)

При условии, что отсчеты уровней BG равномерно распределены по времени или интерполируются с одночасовыми приращениями, скорость изменения уровня BG вычисляется с помощью компьютера следующим образом:

Dr=RISK1(BG)-RISK1(BG-1)

DrDn=0

Если (SCALE le 0,0 и Dr gt 0) DrDn=Dr

Наконец, агрегация данных по всем отсчетам уровней BG для субъекта даст

WL = среднее значение (WL)

WR = среднее значение (WH)

Dr = среднее значение (Dr), и DrDn = среднее значение (DrDn)

Способ оценки уровней HbA_1с

Предпочтительный вариант воплощения способа оценки уровня HbA_1c 100 представлен на фиг.1. На первой стадии 102 данные SMBG собираются в течение заданного периода времени. Например, данные SMBG собираются в течение 4-6 недель, с частотой 3-5 измерений BG в день, затем эти данные преобразуются с помощью программы или формул, представленных в предыдущем разделе. Необходимо использовать различные формулы, если измеренные значения уровня BG сохраняются в мг/дл или в ммоль/л. Специалист в данной области заметит, что могут быть использованы различные уровни, длительности и частоты. На стадии 104 взвешенное отклонение в сторону высоких уровней глюкозы в крови (WR) и оценка скорости изменения уровня глюкозы в крови (Dr) вычисляются с помощью компьютера, с использованием формулы/программы, обсужденной выше. На стадии 106 компьютер вычисляет оценку HbA_1c по данным самомониторинга, используя линейную функцию

EstHBA_1c=0,9008*WR-0,8207*DR+6,7489.

Коэффициенты этой функции получены по данным для 867 пациентов, страдающих диабетом, и дополнительный сбор данных может изменить эти коэффициенты. На стадии 108 категории оценок уровня HbA_1c, представляющие диапазон значений для оценок уровней HbA_1c, определяются согласно табл.1.

Таблица 1 Определение категорий на основе оценок уровня EstHBA_1c
EstHBA_1c	<7,8	7,8-8,5	8,5-9,0	9,0-9,6	9,6-10,3	10,3-11,0	>11,0
Категория	1	2	3	4	5	6	7

На стадии 110 предсказанные доверительные интервалы для соответствующих уровней HbA_1c вычисляются согласно табл.2.

Таблица 2 Предсказанные 95% доверительные интервалы для классификации HbA_1c
Категория	1	2	3	4	5	6	7
НВА_1c	<8,0	8,0-8,5	8,5-9,0	9,0-9,5	9,5-10,1	10,1-11,0	>11,0

На стадии 112 оценка HbA_1c из стадии 106 соотносится с одной из категорий, приведенных в табл.1 и/или табл.2.

Эмпирическая проверка оценки значений HbA_1c

Интервалы для значений HbA_1c в табл.2 основываются на широких исследованиях. Для проверки этих интервалов были проанализированы данные SMBG и значения HbA_1c от 867 пациентов, страдающих диабетом. Все пациенты использовали измерители уровня BG с памятью в течение шести месяцев и измеряли свои уровни BG от двух до четырех раз в день. В тот же самый период производилось от 5 до 8 анализов уровня HbA_1c для каждого субъекта. Данные из памяти измерителя электронным способом выгружались и хранились в компьютере для дальнейшего анализа. Эта процедура создает базу данных, содержащую более чем 300000 отсчетов SMBG и 4180 анализов уровня HbA_1c, которые берутся в течение шести месяцев. Анализ всех данных производится для сравнения уровней HbA_1c для семи категорий, определенных в табл.1. Пять категорий в высшей степени различны со значениями F=91 и р<0,00001. Кроме того, среднее значение HbA_1c существенно отличается для каждой пары категорий, что демонстрируется с помощью ранжирования по Дункану, с р<0,01.

Также 95% доверительные интервалы для среднего значения HbA_1c вычисляли с помощью компьютера в каждой из семи категорий. Эти доверительные интервалы использовали в качестве основы для вычисления с помощью компьютера интервалов HbA_1c, представленных в табл.2. Последующий анализ способности данного способа к классификации демонстрирует, что этот способ хорошо защищен от экстремальных ошибок, таких как некорректная классификация HbA_1c в категориях 1, 2 или 3 на основе SMBG, в то время как действительное значение HbA_1c больше, чем 9,5%, или классификация значений HbA_1c в категориях 5, 6 или 7, в то время как действительное значение HbA_1c меньше, чем 9,0%.

После начальной регистрации данных SMBG в течение 4-6 недель компьютеризированный способ вычисляет оценку интервала для значений HbA_1c, которая может быть использована для отслеживания изменений у пациентов при контроле гликемии в диапазоне высоких значений уровней BG.

Способ оценки долговременной вероятности острой гипогликемии (SH)

Предпочтительный вариант воплощения способа оценки долговременной вероятности возникновения SH 200 согласно изобретению показан на фиг.2. На первой стадии 202 данные SMBG собираются в течение заданного периода времени. Например, данные SMBG собираются в течение 4-6 недель с частотой 3-5 измерений уровня BG в день, затем они преобразуются с помощью кода или формул, представленных выше. Должны использоваться различные формулы, если данные измерений уровня BG хранятся в мг/дл, или в ммоль/л. Специалисту в данной области техники ясно, что могут быть использованы различные уровни, длительности и частоты. На стадии 204 значения WL и DrDn вычисляют с помощью компьютера, используя формулу/код, как указано выше. На стадии 206 оценку количества будущих приступов SH вычисляют с использованием линейной функции

EstNSH=3,3613*WL-4,3427*DrDn-1,2716.

Отметим, что коэффициенты этой функции получены с помощью данных для 181 пациента, страдающего диабетом. Дальнейшая аккумуляция данных может изменить эти коэффициенты. Эта формула дает однозначную оценку для количества будущих приступов SH, и с помощью дополнительных методик, как обсуждается ниже, создаются категории с диапазонами и доверительными уровнями для усовершенствования клинических применений. На стадии 208 оцененное количество категорий для приступов SH (estNSH), представляющих диапазон значений для estNSH, определяется согласно табл.3.

Таблица 3 Классификация EstNSH
EstNSH	<0,775	0,775-3,750	3,750-7,000	>7,000
Категория	1	2	3	4

На стадии 210 в соответствии с категориями estNSH получают вероятность того, что в течение следующих шести месяцев произойдут 0, 1-2 или более чем 2 приступа SH, как представлено в табл.4.

Таблица 4 Вероятность того, что произойдет 0, 1-2 или более чем 2 приступа SH в следующие 6 месяцев
	Категория 1	Категория 2	Категория 3	Категория 4
0 SH	90%	50%	25%	<20%
1-2 SH	10%	25%	25%
>2 SH	25%	50%	> 80%

На стадии 212 значение EstNSH со стадии 206 соотносится с одной из категорий, представленных в табл.3 и/или табл.4.

Эмпирическая проверка оценки долговременной вероятности возникновения SH

Сто восемьдесят один взрослый с диабетом типа 1 (возраст людей 37 лет, продолжительность диабета 18 лет) использовали измерители с памятью, чтобы собрать более чем 34000 результатов SMBG за месяц. Затем в течение следующих шести месяцев они записывали в дневниках каждый случай SH. Данные SMBG математически преобразовывались в модель линейной регрессии, которая используется для предсказания острой гипогликемии в будущем, которая дает в результате модель с высоким уровнем значимости (F=36,3, p<0,0001) и множеством R в 55%.

Все субъекты классифицируются в 4 категории с использованием представленного способа оценки долговременной вероятности SH. Среднее количество приступов SH в будущем в категориях 1, 2, 3 и 4 составляет 0,3, 2,0, 5,0 и 9,75 соответственно. Анализ разброса демонстрирует различия между этими категориями, имеющие высокую степень значимости, F=19,0, р<0,0001.

В итоге линейная комбинация индекса низких значений BG и скорости падения уровня BG, измеренных в "пространстве риска", обеспечивает точную оценку долговременного риска возникновения SH. Поскольку эта оценка основывается на данных измерений SMBG, которые автоматически сохраняются множеством измерителей коэффициента отражения, это представляет собой эффективный и клинически полезный индикатор контроля гликемии у пациентов в диапазоне низких значений BG.

Способ оценки кратковременного (в пределах 24 часов) риска возникновения гипогликемии

Предпочтительный вариант воплощения способа оценки кратковременного риска возникновения SH 300 согласно изобретению показан на фиг.3. На первой стадии 302 данные SMBG собирают в течение заданного кратковременного периода. Например, данные SMBG собирают в течение 24-часового периода, с частотой 3-5 измерений уровня BG в день - 4 или более отсчета, в качестве номинального уровня в соответствии с анализом данных. Специалисту в данной области ясно, что могут быть использованы различные уровни, периоды (длительности) и частоты. На стадии 304 значения WL(24) и Max(wl) вычисляют с помощью компьютера с использованием всех отсчетов, собранных в пределах предыдущих 24 часов, где максимальное значение wl(BG;2) равно Max(wl). На стадии 306 значение риска определяется как геометрическое среднее WL и Max(wl) за 24-часовой период, где указанное значение риска математически определяется по формуле

На стадии 308 определяется пороговое значение риска. На стадии 310 оценка значение риска сравнивается с пороговым значением риска. Например, если пороговое значение риска установлено как 17 и если Risk(24)>17, тогда на основе данных SMBG, собранных в течение предыдущих 24 часов, полученное значение представляет собой высокий риск возникновения неожиданной гипогликемии у пациента. Другими словами, это представляет собой правило принятия решения, которое рассматривает 24-часовой период данных SMBG и определяет, какова вероятность того, что этот период предшествует неожиданному приступу гипогликемии. Пороговое значение 17 получают из большого множества данных, однако очевидно, что это значение может быть уточнено при дальнейшей аккумуляции данных или для дополнительных целей.

Эмпирическая проверка оценки кратковременного риска гипогликемии

Восемьдесят пять пациентов набирают через объявления в газетах и в клиниках, где лечат диабет. Критерии для включения: 1) возраст 21-60 лет; 2) диабет типа I, продолжительностью, по меньшей мере, два года, и использование инсулина со времени установления диагноза; 3) по меньшей мере 2 документированных приступа SH в последний год; 4) рутинное использование устройств для SMBG для мониторинга диабета. Участники инструктируются, чтобы использовать измеритель 3-5 раз в день и записывать в ежемесячные дневники любые приступы SH, включая точные даты и время их возникновения. SH определяется как острая нейрогликопения, которая приводит к ступору или потере сознания и не дает возможности самолечения. Для каждого пациента исследование продолжается 6-8 месяцев, и каждый месяц измеритель субъекта выгружается, и дневники SH собираются. Емкость памяти измерителей является достаточной, и выгрузка является достаточно частой, так что данные по значениям BG не теряются. Никаких изменений в повседневном поддерживающем лечении диабета у пациентов не происходит, а также во время исследования не назначается никакого дополнительного лечения.

Во время исследования в целом 75495 отсчетов SMBG (в среднем 4,0±1,5 на пациента в день) выгружают из памяти измерителей у участников и 399 (4,7±6,0 для субъекта) приступов SH отмечено в их дневниках. Важной новой информацией является то, что приступы умеренной или острой гипогликемии сопровождаются заметными возмущениями BG до или после них. В течение 24-часового периода перед приступом SH индекс низких значений BG (например, WL) возрастает (р<0,001), среднее значение BG понижается (р=0,001) и разброс значений BG возрастает (р=0,001). Через 24 часа после приступа SH индекс низких значений BG и разброс значений BG остаются повышенными (р<0,001), но среднее значение BG возвращается к фоновому значению.

На фиг.4 представлена диаграмма типичного возмущения уровня BG, наблюдаемого до и после приступа острой гипогликемии. В течение от 24 до 48 часов перед приступом SH средний уровень BG понижается и разброс значений BG увеличивается. Через 24-часовой период, непосредственно предшествующий приступу SH, средний уровень BG дополнительно падает, а разброс значений BG продолжает расти. В течение 24-часового периода после приступа SH средний уровень BG нормализуется, но разброс BG продолжает оставаться увеличенным. Как средний уровень BG, так и его разброс возвращаются к фоновым значениям в пределах 48 часов после приступа SH.

Возмущения, представленные на фиг.4, количественно характеризуются с использованием данных SMBG, чтобы сделать возможной оценку кратковременного риска гипогликемии. Пороговое значение Risk(24)=17 получают после оптимизации при следующих ограничениях: 1) способ должен предсказывать максимальный процент приступов SH, то есть определять максимальный процент риска для 24-часовых периодов, предшествующих SH, и 2) чтобы предотвратить переоценку риска, способ должен идентифицировать время риска не более чем 15% от общего времени исследования (в среднем один день в неделю). Пороговое значение 17 риска поддерживается постоянным для всех пациентов. Причиной выбора значения 15% является желание предотвратить раздражение пациентов избытком "ложных тревог", которые затем приводят к игнорированию "истинных тревог". На практике лечащий врач пациента может выбрать другое значение в зависимости от тяжести диабета у пациента и конкретных целей.

Следующий пример иллюстрирует воздействие блок-схемы на данные SMBG двух пациентов при исследовании. На фиг.5 представлены данные за десять недель для субъекта А (верхний график) и субъекта В (нижний график). Приступы SH отмечены треугольниками; черная кривая представляет значение риска. Когда порог риска (горизонтальная линия при Risk=17) превышается, блок-схема показывает следующий за этим период риска (серый столбик). Для субъекта А предсказаны 7 из 9 приступов SH и имеются 5 ложных тревог, то есть периодов высокого риска, которые не привели к SH. Для субъекта В имеются 3 ложные тревоги и предсказан единственный приступ SH. Очевидно, что значения риска для субъекта В, если сравнивать со значениями риска для субъекта А, включают больше отклонений и притом высоких. Для обоих субъектов все приступы SH сопровождаются сверхкритическими значениями риска и около половины всех больших отклонений сопровождаются одним или несколькими приступами SH.

У всех участников исследования 44% всех зарегистрированных приступов SH предваряются в пределах 24 часов периодом высокого риска и 50% предваряются периодом высокого риска в пределах 48 часов. Если рассматривать только периоды либо по меньшей мере с 3, либо по меньшей мере с 4 измерениями SMBG, точность предсказания в последнем случае возрастает до 53% и 57% соответственно. Последующий анализ уровней BG, существующих во время периодов высокого риска или непосредственно после них, после которых не следует приступ SH, то есть во время ложных тревог или непосредственно после них, демонстрирует, что средний минимум для субъекта таких уровней BG составляет 2,3±0,2 ммоль/л по сравнению с 5,9±1,7 ммоль/л (t=19,5, p<0,0001), для всех периодов без риска, включая все приступы SH, которые остались неучтенными. Это указывает на то, что, хотя симптоматически SH не возникает, уровни BG после периодов высокого риска заметно понижены.

Способ оценки кратковременного риска смоделирован на 6-месячных сериях отсчетов SMBG для 85 индивидуумов с диабетом типа I. При четырех или более отсчетах SMBG в день могут ожидаться по меньшей мере 50% всех приступов SH. Даже если SH не проявляется симптоматически, блок-схема предсказывает приступы умеренной гипогликемии.

Интеграция трех соскобов

Все три способа настоящего изобретения, как обсуждается выше и показано на фиг.1-3, используют одни и те же серии данных SMBG. Следовательно, с точки зрения устройства для SMBG, объединенная таблица или матрица результатов этих трех способов может быть получена подобно таблице выходных данных, представленных ниже:

	Категории EstHBA (блок-схема 1)
1	2	3	4	5	6	7
Категории EstNSH	1				Ss 1
	2
	3
4	Ss 2

Таким образом, например, выходные данные для пациента 1 (Ss 1), представленные выше в таблице, указывают, что это лицо, вероятно, имеет уровень HbA_1c между 9 и 9,5% и имеет 90% шансы не испытывать острой гипогликемии в следующие 6 месяцев. Выходные данные для субъекта 2 (Ss 2) указывают, что это лицо, вероятно, имеет уровень HbA_1c ниже 8% и имеет шанс, больший, чем 80%, испытать по меньшей мере 3 приступа SH в следующие 6 месяцев.

В дополнение к этой таблице выходных данных способ оценки кратковременного риска обеспечивает непрерывное отслеживание риска внезапной гипогликемии и может быть использован для включения звукового сигнала тревоги, когда этот риск становится высоким.

Способ согласно изобретению может быть осуществлен с использованием аппаратного обеспечения, программного обеспечения или их сочетания и может быть осуществлен в одной или нескольких компьютерных системах или в других системах обработки данных, таких как персональные цифровые вспомогательные устройства (PDA). В описываемом примере воплощения способ осуществляется с помощью программного обеспечения с помощью компьютерной системы 600 общего назначения (фиг.6). Компьютерная система 600 включает один или несколько процессоров 604. Процессор 604 соединен с инфраструктурой 606 передачи данных (например, с шиной передачи данных, с шиной или сетью перекрестных соединений). Компьютерная система 600 включает интерфейс 602 дисплея, который направляет графику текст и другие данные от инфраструктуры 606 передачи данных (или из буфера изображения, не показан) для изображения в узле дисплея 630.

Компьютерная система 600 также включает главную память 608, предпочтительно оперативную память (RAM), и может также включать внешнюю память 610. Внешняя память 610 может включать, например, жесткий диск 612 и/или переносное устройство 614 памяти, представляющее собой дисковод для гибкого диска, устройство с магнитной лентой, дисковод для оптических дисков. Переносное устройство 614 памяти считывает с переносного блока 618 хранения информации и/или записывает на него хорошо известным способом. Переносной блок 618 хранения информации представляет собой гибкий диск, магнитную ленту, оптический диск, на которые информация записывается или считывается с них, с помощью переносного устройства 614 для хранения информации. Переносной блок 618 хранения информации включает среду для хранения, используемую в компьютере, на которой хранятся компьютерное программное обеспечение и/или данные.

В альтернативных вариантах воплощения внешняя память 610 может включать другие средства, позволяющие компьютерным программам или другим инструкциям загружаться в компьютерную систему 600. Такие средства могут включать, например, переносной блок 622 хранения информации и интерфейс 620. Примеры таких переносных единиц/интерфейсов для хранения информации включают картридж с программой и интерфейс для картриджа (такой как тот, который находится в устройствах для видеоигр), микросхему внешней памяти (такую как ПЗУ, ППЗУ, СППЗУ или ЭСППЗУ), и соответствующий им разъем, и другие переносные блоки 622 хранения информации и интерфейсы 620, которые предоставляют возможность переноса программного обеспечения и данных от переносного блока 622 хранения информации к компьютерной системе 600.

Компьютерная система 600 может также включать интерфейс 624 передачи данных. Интерфейс 624 передачи данных обеспечивает возможность переноса программного обеспечения и данных между компьютерной системой 600 и внешними устройствами. Примеры интерфейса 624 передачи данных могут включать модем, сетевую карту (такую как карта Ethernet), порт передачи данных, разъем, и карту PCMCIA, и тому подобное. Программное обеспечение и данные, переносимые с помощью интерфейса 624 передачи данных, находятся в форме сигналов 628, которые могут быть электронными, электромагнитными, оптическими или другими сигналами, которые способны приниматься интерфейсом 624 передачи данных. Сигналы 628 поступают в интерфейс 624 передачи данных по пути передачи данных, то есть по каналу 626. Канал 626 переносит сигнал 628 и может быть реализован с использованием провода или кабеля, волоконной оптики, телефонной линии, канала связи сотового телефона, РЧ-связи и других каналов передачи данных.

В описании термины "среда компьютерных программ" и "среда, используемая в компьютере" используются для общего упоминания сред, таких как переносное устройство 614 для хранения информации, жесткий диск, установленный в устройстве 612 для жесткого диска, и сигналы 628. Эти программные продукты для компьютера представляют собой средства для создания программного обеспечения для компьютерной системы 600. Настоящее изобретение включает такие программные продукты для компьютера.

Компьютерные программы (также называемые программной логикой компьютера) хранятся в главной памяти 608 и/или во внешней памяти 610. Компьютерные программы могут также получаться с помощью интерфейса 624 передачи данных. Такие компьютерные программы, когда они исполняются, дают возможность компьютерной системе 600 осуществлять особенности настоящего изобретения, как здесь обсуждается. В частности, компьютерные программы дают возможность процессору 604 осуществлять требуемые функции. Соответственно, компьютерные программы представляют собой контроллеры компьютерной системы 600.

Программное обеспечение может храниться в программном продукте для компьютера и загружаться в компьютерную систему 600 с использованием переносного устройства 614 для хранения информации, устройства 612 жесткого диска или интерфейса 624 передачи данных. Программное обеспечение, когда оно выполняется процессором 604, заставляет процессор 604 осуществлять требуемые функции.

В другом варианте воплощения изобретение реализуется в аппаратном обеспечении с использованием таких элементов аппаратного обеспечения, как специализированные интегральные схемы (ASIC). Применение устройства с аппаратным обеспечением для осуществления указанных функций понятны специалистам.

В еще одном варианте воплощения изобретения используют сочетание аппаратного обеспечения и программного обеспечения.

В примере воплощения программного обеспечения способы, описанные выше, осуществляются с помощью управляющего языка SPSS, но могут быть осуществлены и с помощью других программ, таких как язык программирования С + +.

На фиг.7-9 представлены блок-схемы альтернативных вариантов воплощения изобретения. На фиг.7 представлена блок-схема системы 710, включающая измеритель 728 уровня глюкозы, используемый пациентом 712 для регистрации отсчетов доз инсулина и измеренных уровней глюкозы в крови ("BG"). Данные, получаемые с помощью измерителя 728 уровня глюкозы, переносятся для обработки через соответствующие линии 714 связи для передачи данных или модем 732 для передачи данных в устройство или микросхему, такую как персональный компьютер 740, PDA или сотовый телефон. Сохраняемые данные могут храниться в измерителе 728 уровня глюкозы и могут непосредственно выгружаться в персональный компьютер 740 через кабель соответствующего интерфейса. Примером является система мониторинга или измеритель ONE TOUCH от LifeScan, Inc., который совместим с программным обеспечением IN TOUCH, которое включает кабель интерфейса для выгрузки данных в персональный компьютер.

Используют измеритель уровня глюкозы, общепринятый в промышленности и включающий любое устройство, которое может служить в качестве механизма для получения данных об уровне BG. Измеритель BG или механизм, устройство, инструмент или система для получения данных включают всевозможные способы, позволяющие получить образец крови (например, с помощью перфорации пальца) для каждого исследования, и определение уровня глюкозы с использованием инструмента, который измеряет концентрацию глюкозы с помощью электромеханических или калориметрических способов. В последнее время были разработаны различные способы для определения концентрации анализируемых веществ в крови без извлечения крови, например неинвазивный способ измерения концентрации глюкозы в крови с использованием лазерной спектроскопии диффузного отражения излучения в ближнем ИК-диапазоне.

Из патента США №5139023 известно устройство для трансдермального мониторинга уровня глюкозы в крови, которое основано на усилителе проницаемости (например, соль желчной кислоты) для облегчения трансдермального движения глюкозы в градиенте концентрации, который устанавливается между внутренней жидкостью и принимающей средой. В патенте США №5036861 описан пассивный монитор уровня глюкозы, который собирает потоотделение через участок кожи, где холинэргический агент используется для стимуляции секреции потоотделения из экзокринной потовой железы. Подобные же устройства для сбора потоотделения описаны в патентах США №5076273 и №5140985.

Кроме того, из патента США №5279543 известно использование лекарственного электрофореза для неинвазивного отбора вещества через кожу в сборник на поверхности кожи. Эта процедура отбора может быть объединена с глюкоза-специфичным биосенсором или глюкоза-специфичными электродами, в порядке мониторинга уровня глюкозы в крови. В Международной публикации № WO 96/00110 описано устройство для лекарственного электрофореза, предназначенное для трансдермального мониторинга целевого вещества, где электрод для лекарственного электрофореза используется для перемещения анализируемого вещества в резервуар для сбора и биосенсор используется для детектирования целевого анализируемого вещества, присутствующего в резервуаре. Наконец, из патента США №6144869 известна система отбора для измерения концентрации присутствующего анализируемого вещества.

Кроме того, измеритель уровня BG или механизм сбора данных может включать петли-катетеры и отбор жидкости из подкожной ткани.

Компьютер или PDA 740 содержит программное обеспечение и аппаратное обеспечение, необходимое для обработки, анализа и интерпретации регистрируемых самим пациентом, страдающим диабетом, данных в соответствии с заданными временными графиками (как описывается подробно выше) и генерации соответствующего выходного сигнала с интерпретацией данных. Результаты анализа данных и интерпретация, производимая над сохраняемыми данными пациента с помощью компьютера 740, демонстрируются в форме сообщения на бумаге с помощью принтера, связанного с персональным компьютером 740. Альтернативно, результаты интерпретации данных могут быть непосредственно показаны на видеодисплее, связанном с компьютером 740.

На фиг.8 представлена блок-схема альтернативного варианта воплощения изобретения, содержащая систему поддержания состояния при диабете, которая представляет собой управляемое пациентом устройство 810, имеющее корпус, достаточно компактный для того, чтобы сделать устройство 810 переносным и носимым пациентом при себе. Направляющие для полосок, предназначенные для приема тест-полоски для измерения уровня глюкозы в крови (не показаны), располагаются на поверхности корпуса 816. Тест-полоска предназначена для приема образца крови от пациента 812. Устройство включает микропроцессор 822 и память 824, соединенную с микропроцессором 822. Микропроцессор 822 сконструирован для исполнения компьютерной программы, сохраняемой в памяти 824, для осуществления различных вычислений и управляющих функций. Клавиатура 816 соединена с микропроцессором 822 через стандартное декодирующее устройство клавиатуры 826. Дисплей 814 соединяется с микропроцессором 822 с помощью драйвера 830 дисплея. Микропроцессор 822 обменивается данными с драйвером 830 дисплея с помощью интерфейса, и драйвер 830 дисплея изменяет данные на дисплее 814 и обновляет их под управлением микропроцессора 822. Динамик 854 и часы 856 также соединены с микропроцессором 822. Динамик 854 работает под управлением микропроцессора 822 и выдает слышимый сигнал, извещающий пациента о возможном приступе гипогликемии в будущем. Часы 856 сообщают текущую дату и время микропроцессору 822.

Память 824 также сохраняет значения уровня глюкозы в крови пациента 812, значения доз инсулина, типы инсулина и значения параметров, используемые микропроцессором 822 для вычисления значений будущих уровней глюкозы в крови, необходимые дозы инсулина и количества углеводов. Каждое значение уровня глюкозы в крови и значение дозы инсулина сохраняются в памяти 824 вместе с соответствующими значениями даты и времени. Память 824 предпочтительно представляет собой энергонезависимую память, такую как электрически стираемое программируемое ПЗУ (ЭСППЗУ).

Устройство 810 также включает измеритель 828 уровня глюкозы в крови, соединенный с микропроцессором 822. Измеритель 828 уровня глюкозы в крови сконструирован для измерения образцов крови, полученных на тест-полосках для измерения уровня глюкозы в крови, и для получения значений уровня глюкозы в крови по измерениям образцов крови. Как указано ранее, такие измерители уровня глюкозы хорошо известны в данной области. Измеритель 828 уровня глюкозы в крови предпочтительно относится к типу, который выдает цифровые значения непосредственно на микропроцессор 822. Альтернативно, измеритель 828 уровня глюкозы в крови может выдавать аналоговые сигналы. Измеритель 828 уровня глюкозы в крови соединен с микропроцессором 822 посредством аналогово-цифрового преобразователя (не показан).

Устройство 810 дополнительно имеет последовательный ввод/вывод 834, который соединен с микропроцессором 822. Ввод/вывод 834 соединен с модемом 832 с помощью стандартного интерфейса RS232. Модем 832 предназначен для связи для передачи данных между устройством 810 и персональным компьютером 840 или компьютером учреждения здравоохранения 838 через линию 836 передачи данных. Конкретные методики для соединения электронных устройств с помощью соединительных проводов хорошо известны в данной области. Другим альтернативным примером является передача данных по технологии "bluetooth".

На фиг.9 представлена блок-схема альтернативного варианта, имеющего систему поддержания состояния при диабете, представляющую собой управляемое пациентом устройство 910, подобное тому, которое представлено на фиг.8, и имеющее компактный корпус, чтобы сделать устройство 910 переносным и носимым пациентом. Однако может быть отдельный или отделяемый измеритель 928 уровня глюкозы или механизм для получения данных об уровне BG.

Описанные варианты могут осуществляться по сетям для передачи данных, таким как Интернет, делая оценки, вычисления и информацию доступными для любого процессора или компьютера в любом отдаленном положении, как показано на фиг.6-9 и/или раскрыто в патенте США №5851186. Пациенты, находящиеся в отдаленных положениях, могут передавать данные об уровне BG в центральное учреждение здравоохранения или в другой отдаленный пункт.

Согласно изобретению предлагается компьютеризированный способ для анализа данных и система для одновременной оценки двух наиболее важных компонентов контроля гликемии у индивидуумов, страдающих диабетом: уровня HbA_1c и риска возникновения гипогликемии. Указанный способ обеспечивает три набора выходных данных.

Возможные осуществления способа, системы и программного продукта для компьютера состоят в том, что они обеспечивают следующие преимущества. Во-первых, настоящее изобретение усовершенствует существующие устройства для домашнего мониторинга уровня BG: 1) оценки категорий для уровня HbA_1c, 2) оценки вероятности возникновения SH в последующие шесть месяцев и 3) оценку кратковременного риска возникновения гипогликемии (то есть для следующих 24 часов). Последний параметр может включать предупреждения, такие как сигнал тревоги, которые указывают на внезапные приступы гипогликемии. Эти три компонента могут также интегрироваться для обеспечения непрерывной информации о контроле гликемии у индивидуумов, страдающих диабетом, и для усовершенствования мониторинга риска возникновения гипогликемии.

В качестве второго преимущества настоящее изобретение усовершенствует существующие программное обеспечение или аппаратное обеспечение, которое собирает данные SMBG. Такое программное обеспечение или аппаратное обеспечение может производиться любым производителем устройств для домашнего мониторинга уровня BG и самостоятельно использоваться пациентами и учреждениями здравоохранения для интерпретации данных SMBG. Способы и система по настоящему изобретению могут быть непосредственно включены в существующие домашние мониторы уровня глюкозы в крови или могут быть использованы для усовершенствования программного обеспечения, которое собирает данные SMBG, путем введения компонента интерпретации данных, способного предсказывать как уровни HbA_1c, так и периоды повышенного риска возникновения гипогликемии.

В качестве еще одного преимущества настоящее изобретение оценивает точность устройств для домашнего мониторинга уровней BG в диапазонах как низких, так и высоких уровней BG и по всей шкале уровней BG.

В качестве еще одного преимущества изобретения оценивается эффективность различных способов лечения диабета.

Кроме того, поскольку пациенты, страдающие диабетом, сталкиваются с проблемой оптимизации долговременного поддержания строгого контроля гликемии без повышения риска возникновения гипогликемии у них, настоящее изобретение облегчает эту проблему с помощью использования своих простых и надежных способов, обеспечивает оценку как контроля гликемии пациентов, так и риска возникновения гипогликемии.

Кроме того, настоящее изобретение обеспечивает несуществующий ранее канал передачи данных, предлагая три различных, но совместимых друг с другом алгоритма для оценки уровня HbA_1c и риска возникновения гипогликемии по данным SMBG, которые должны использоваться для предсказания кратковременных и долговременных рисков возникновения гипогликемии, и долговременного риска возникновения гипергликемии.

Наконец, в качестве еще одного преимущества настоящее изобретение оценивает эффективность нового инсулина или устройств для доставки инсулина. Любой производитель или исследователь инсулина или устройств для доставки инсулина может использовать все воплощения настоящего изобретения для исследования относительного успеха предлагаемых или исследуемых типов инсулина или конструкций устройств для его доставки.

1. Компьютеризированный способ оценки уровня HbA_1c пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), собранных в течение заданного периода времени, заключающийся в том, что вычисляют взвешенное отклонение (WR) в сторону высоких уровней глюкозы в крови и осуществляют оценку скорости изменения (Dr) уровня глюкозы в крови на основе собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), осуществляют оценку уровня гликозилированного гемоглобина (HbA_1c) с использованием заданной математической формулы на основании вычисленных значений WR и Dr.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что вычисленное значение WR математически определяют по последовательности данных уровней BG x₁, х₂,... x_n, полученных в моменты времени t₁, t₂,... t_n, согласно уравнению

где wr(BG;b)=10f(BG)^b, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

b=1 и представляет собой параметр взвешивания,

вычисленное значение Dr математически определяют согласно выражению

Dr = среднее значение от s_k+1-s_k,

где s_k=10S(k+t₁)² для k=0, 1,..., t_n-t₁,

S(t_j)=f(x_j) для j=1,..., n.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что оценку уровня HbA_1с из мониторинга данных по уровню глюкозы в крови (BG) математически определяют согласно выражению

Оценка уровня HbA_1с=0,9008(WR)-0,8207(Dr)+6,7489.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что определяют заданные категории для оценки уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1с, причем каждая из категорий уровня HbA_1с представляет собой диапазон оцененных значений уровня HbA_1с, присваивают оцененный уровень HbA_1с по меньшей мере одной из указанных оцененных категорий уровней HbA_1с.

5. Способ по п.4, отличающийся тем, что оцененные категории уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1с определяют следующим образом:

классифицируемая категория 1, в которой оцененный уровень HbA_1с меньше, чем около 7,8,

классифицируемая категория 2, в которой оцененный уровень HbA_1с находится в диапазоне от 7,8 до 8,5,

классифицируемая категория 3, в которой оцененный уровень HbA_1с находится в диапазоне от 8,5 до 9,0,

классифицируемая категория 4, в которой оцененный уровень HbA_1с находится в диапазоне от 9,0 до 9,6,

классифицируемая категория 5, в которой оцененный уровень HbA_1с находится в диапазоне от 9,6 до 10,3,

классифицируемая категория 6, в которой оцененный уровень HbA_1с находится в диапазоне от 10,3 до 11,0,

классифицируемая категория 7, в которой оцененный уровень HbA_1с больше 11,0.

6. Способ по п.5, отличающийся тем, что определяют предсказанные доверительные интервалы для соответствующих оцененных категорий уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1с, где указанные предсказанные доверительнее интервалы определяют следующим образом:

классифицируемая категория 1 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, меньшим 8,0,

классифицируемая категория 2 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, находящимся в диапазоне от 8,0 до 8,5,

классифицируемая категория 3 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, находящимся в диапазоне от 8,5 до 9,0,

классифицируемая категория 4 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, находящимся в диапазоне от 9,0 до 9,5,

классифицируемая категория 5 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, находящимся в диапазоне от 9,5 до 10,1,

классифицируемая категория 6 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, находящимся в диапазоне от 10,1 до 11,0,

классифицируемая категория 7 соответствует предсказанным уровням HbA_1с, большим 11,0.

7. Способ по п.4, отличающийся тем, что определяют предсказанные доверительные интервалы для соответствующих указанных уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1с, каждый из предсказанных доверительных интервалов представляет собой определенный диапазон уровней HbA_1с.

8. Способ по п.7, отличающийся тем, что доверительные интервалы для предсказанных уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1с имеют уровень доверительности около 95%.

9. Компьютеризированный способ оценки уровня HbA_1с пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), собранных в течение заданного периода времени, заключающийся в том, что вычисляют взвешенное отклонение (WR) в сторону высоких уровней глюкозы в крови и осуществляют оценку скорости изменения (Dr) уровня глюкозы в крови на основе собранных данных об уровнях BG, осуществляют оценку уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1с с использованием заданной математической формулы на основе вычисленных значений WR и Dr, для классификации оцененных уровней HbA_1с используют заданный доверительный интервал.

10. Способ по п.9, отличающийся тем, что используют доверительный интервал, который находится в пределах от 85 до 95%.

11. Система оценки уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1с пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), собранных в течение заданного периода времени, содержащая элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные уровней глюкозы в крови (BG), процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения (WR) в сторону высоких уровней глюкозы в крови и оцененного значения скорости изменения (Dr) уровня глюкозы в крови на основе указанных собранных данных уровней глюкозы в крови (BG), и для оценки уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1с с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных значений WR и Dr.

12. Система по п.11, отличающаяся тем, что вычисленное значение WR математически определяется по последовательности данных уровней BG x₁, х₂,..., x_n, полученных в моменты времени t₁, t₂,..., t_n согласно уравнению

где wr(BG;b)=10f(BG)^b, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

b=1 и представляет собой параметр взвешивания,

вычисленное значение Dr, которое математически определяется согласно выражению

Dr=среднее значение от s_k+1-s_k,

где s_k=10S(k+t₁)² для k=0, 1,..., t_n-t₁,

S(t_j)=f(x_j) для j=1,..., n.

13. Система по п.11, отличающаяся тем, что оценка уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1c по данным мониторинга уровня BG математически определяется согласно выражению

Оценка уровня HbA_1c=0,9008(WR)-0,8207(Dr)+6,7489.

14. Система по п.11, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение заданной категории для оценки уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1c, причем каждая из оцененных категорий уровня HbA_1c представляет собой диапазон оцененных значений уровня HbA_1c, и присвоение оцененного уровня HbA_1c по меньшей мере одной из указанных оцененных категорий уровней HbA_1c.

15. Система по п.14, отличающаяся тем, что указанныеоцененные категории уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1c определяются следующим образом:

классифицируемая категория 1, в которой оцененный уровень HbA_1c меньше около 7,8,

классифицируемая категория 2, в которой оцененный уровень HbA_1c находится в диапазоне от 7,8 до 8,5,

классифицируемая категория 3, в которой оцененный уровень HbA_1c находится в диапазоне от 8,5 до 9,0,

классифицируемая категория 4, в которой оцененный уровень HbA_1c находится в диапазоне от 9,0 до 9,6,

классифицируемая категория 5, в которой оцененный уровень HbA_1c находится в диапазоне от 9,6 до 10,3,

классифицируемая категория 6, в которой оцененный уровень HbA_1c находится в диапазоне от 10,3 до 11,0,

и классифицируемая категория 7, в которой оцененный уровень HbA_1c больше, чем 11,0.

16. Система по п.15, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение предсказанных доверительных интервалов для соответствующих оцененных категорий уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1c, где указанные предсказанные доверительные интервалы определяются следующим образом:

классифицируемая категория 1 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, меньшим 8,0,

классифицируемая категория 2 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, находящимся в диапазоне от 8,0 до 8,5,

классифицируемая категория 3 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, находящимся в диапазоне от 8,5 до 9,0,

классифицируемая категория 4 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, находящимся в диапазоне от 9,0 до 9,5,

классифицируемая категория 5 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, находящимся в диапазоне от 9,5 до 10,1,

классифицируемая категория 6 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, находящимся в диапазоне от 10,1 до 11,0,

классифицируемая категория 7 соответствует предсказанным уровням HbA_1c, большим 11,0.

17. Система по п.14, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение предсказанных доверительных интервалов для соответствующих уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1c, каждый из предсказанных доверительных интервалов представляет собой определенный диапазон уровней HbA_1c.

18. Система по п.17, отличающаяся тем, что предсказанные доверительные интервалы уровней гликозилированного гемоглобина HbA_1c имеют уровень доверительности около 95%.

19. Система контроля гликемии для оценки уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1c пациента, содержащая механизм для получения данных об уровне глюкозы в крови (BG) у пациента, элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные об уровне BG, процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения (WR) в сторону высоких уровней глюкозы в крови и оцененного значения скорости изменения (Dr) уровня глюкозы в крови на основе указанных собранных данных об уровне глюкозы в крови BG, и для оценки уровня HbA_1c с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных значений WR и Dr.

20. Программный продукт для компьютера, содержащий пригодную для использования в компьютере среду, имеющую программную логику для компьютера, позволяющую по меньшей мере одному процессору в компьютерной системе осуществлять оценку уровня гликозилированного гемоглобина HbA_1c у пациента на основе данных уровня глюкозы в крови (BG), указанная программная логика для компьютера содержит вычисление взвешенного отклонения (WR) в сторону высоких уровней глюкозы в крови и оцененного значения скорости изменения (Dr) уровня глюкозы в крови на основе указанных собранных данных уровней глюкозы в крови BG, оценку уровня HbA_1c с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных значений WR и Dr.

21. Программный продукт по п.20, отличающийся тем, что указанная программная логика для компьютера дополнительно содержит получение заданного доверительного интервала для классификации указанного оцененного уровня HbA_1c, причем указанный доверительный интервал представляет собой единственное значение или определенный диапазон значений.

22. Компьютеризированный способ оценки долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), собранных в течение заданного периода времени, заключающийся в том, что вычисляют взвешенное отклонение (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови и осуществляют оценку скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе указанных собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), осуществляют оценку количества будущих приступов острой гипогликемии SH с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных с помощью компьютера значений WL и DrDn.

23. Способ по п.22, отличающийся тем, что указанное вычисленное с помощью компьютера значение WL математически определяют по последовательности данных об уровнях BG x₁, х₂,... x_n, полученных в моменты времени t₁, t₂,..., t_n согласно уравнению

где wl(BG;a)=10f(BG)^a, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

а=2 представляет собой параметр взвешивания,

указанное вычисленное с помощью компьютера значение Dr математически определяется следующим образом согласно выражению

DrDn = среднее значение по s_k+1-s_k, при условии, что s_k<s_k+1,

где s_k=10S(k+t₁)² для k=0, 1,..., t_n-t₁,

S(t_j)=f(x_j) для j=1,..., n.

24. Способ по п.22, отличающийся тем, что указанное оцененное значение будущих приступов SH (EstNSH) математически определяется согласно уравнению

EstNSH=3,3613(WL)-4,3427(DrDn)-1,2716.

25. Способ по п.22, отличающийся тем, что дополнительно определяют заданную категорию EstNSH, каждая из которых представляет собой определенный диапазон значений EstNSH, присваивают значения EstNSH по меньшей мере одной из указанных категорий EstNSH.

26. Способ по п.25, отличающийся тем, что указанные категории значений EstNSH определяют следующим образом:

категория 1, где указанная категория EstNSH меньше 0,775,

категория 2, где указанная категория EstNSH находится в диапазоне от 0,775 до 3,750,

категория 3, где указанная категория EstNSH находится в диапазоне от 3,750 до 7,000,

категория 4, где указанная категория EstNSH больше 7,0.

27. Способ по п.26, отличающийся тем, что дополнительно определяют вероятность того, что произойдет заданное количество приступов SH соответственно для каждой из указанных категорий EstNSH, при этом указанную вероятность и указанное заданное количество приступов SH определяют следующим образом: указанная классифицируемая категория 1 соответствует около 90% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, и около 10% вероятности того, что произойдет 1 или более приступов SH в течение заданного периода времени, указанная классифицируемая категория 2 соответствует около 50% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, около 25% вероятности того, что произойдет от 1 до 2 приступов SH, и около 25% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение заданного периода времени, указанная классифицируемая категория 3 соответствует около 25% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, около 25% вероятности того, что произойдет от 1 примерно до 2 приступов SH, и около 50% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение заданного периода времени, и указанная классифицируемая категория 4 соответствует около 20% вероятности того, что произойдет от 0 до 2 приступов SH, и около 80% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение заданного периода времени.

28. Способ по п.25, отличающийся тем, что дополнительно определяют вероятность того, что произойдет заданное количество приступов SH соответственно для каждой из присвоенных категорий EstNSH, получают по меньшей мере одно значение вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH в соответствии с указанной категорией EstNSH, которой присвоено указанное значение EstNSH.

29. Компьютеризированный способ оценки долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе собранных данных об уровне BG в течение заданного периода времени, заключающийся в том, что вычисляют взвешенное отклонение (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови и осуществляют оценку скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе указанных собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), осуществляют оценку количества будущих приступов острой гипогликемии SH с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных с помощью компьютера значений WL и DrDn, определяют вероятность того, что произойдет заданное количество приступов SH в соответствии с оценкой количества приступов SH.

30. Система оценки долговременной вероятности острой гипогликемии (SH) у пациента на основе собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG) в течение заданного периода времени, содержащая элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные уровней глюкозы в крови (BG), процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения в сторону низких уровней глюкозы в крови (WL) и оценки скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), и для оценки количества будущих приступов SH с использованием заданной математической формулы на основе вычисленных значений WL и DrDn.

31. Система по п.30, отличающаяся тем, что вычисленное значение WL математически определяется по последовательности данных уровней глюкозы в крови (BG) х₁, x₂,... x_n, полученных в моменты времени t₁, t₂,..., t_n согласно уравнению

где wl(BG;a)=10f(BG)^a, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

а=2 и представляет собой параметр взвешивания,

вычисленное значение Dr, которое математически определяется согласно выражению

DrDn = среднее значение по s_k+1-s_k, при условии, что s_k<s_k+1,

где s_k=10S(k+t₁)² для k=0, 1,..., t_n-t₁,

S(t_j)=f(x_j) для j=1,..., n.

32. Система по п.30, отличающаяся тем, что оценка значения количества будущих приступов SH (EstNSH) математически определяется согласно выражению

EstNSH=3,3613(WL)-4,3427(DrDn)-1,2716.

33. Система по п.30, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение заданной категории значений EstNSH, каждая из указанных категорий EstNSH представляет собой определенный диапазон значений EstNSH, и соотнесение указанных значений EstNSH по меньшей мере с одной из указанных категорий EstNSH.

34. Система по п.33, отличающаяся тем, что указанные категории EstNSH определяются следующим образом:

категория 1, где указанная категория EstNSH меньше 0,775,

категория 2, где указанная категория EstNSH находится в диапазоне от 0,775 до 3,750,

категория 3, где указанная категория EstNSH находится в диапазоне от 3,750 до 7,000,

категория 4, где указанная категория EstNSH больше 7,0.

35. Способ по п.34, отличающийся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH соответственно для каждой из указанных категорий присвоенных значений EstNSH, где указанная вероятность и указанное заданное количество приступов SH определяется следующим образом: указанная классифицируемая категория 1 соответствует около 90% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, и около 10% вероятности того, что произойдет 1 или более приступов SH в течение всего заданного периода времени, указанная классифицируемая категория 2 соответствует около 50% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, около 25% вероятности того, что произойдет от 1 до 2 приступов SH, и около 25% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение всего заданного периода времени, указанная классифицируемая категория 3 соответствует около 25% вероятности того, что произойдет 0 приступов SH, около 25% вероятности того, что произойдет от 1 до 2 приступов SH, и около 50% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение всего заданного периода времени, указанная классифицируемая категория 4 соответствует около 20% вероятности того, что произойдет от 0 до 2 приступов SH, и около 80% вероятности того, что произойдет более, чем 2 приступа SH в течение всего заданного периода времени.

36. Система по п.33, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется определение вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH соответственно для каждой из указанных категорий для присвоенных значений EstNSH, и получение по меньшей мере одного значения вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH в соответствии с указанной категорией EstNSH, которой присвоено указанное значение EstNSH.

37. Система контроля гликемии для оценки долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента, содержащая механизм для получения данных об уровне глюкозы в крови (BG) у пациента, элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные уровней глюкозы в крови (BG), процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови и оценки скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), и для оценки количества будущих приступов SH с использованием заданной математической формулы на основе вычисленных значений WL и DrDn.

38. Программный продукт для компьютера, содержащий пригодную для использования в компьютере среду, имеющую программную логику для компьютера, позволяющую по меньшей мере одному процессору в компьютерной системе осуществлять оценку долговременной вероятности возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), при этом указанная программная логика для компьютера содержит вычисление взвешенного отклонения (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови и оценки скорости падения уровня глюкозы в крови в диапазоне низких уровней BG (DrDn) на основе указанных собранных данных об уровне глюкозы в крови (BG), оценку количества будущих приступов SH с использованием заданной математической формулы на основе указанных вычисленных компьютером значений WL и DrDn.

39. Программный продукт по п.38, отличающийся тем, что указанная программная логика для компьютера дополнительно содержит определение вероятности того, что произойдет заданное количество приступов SH в соответствии с указанным оцененным значением количества приступов SH.

40. Компьютеризированный способ оценки кратковременного риска возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровне глюкозы в крови (BG), собранных в течение заданного периода времени, заключающийся в том, что вычисляют взвешенное отклонение (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови, определяют значение Max(wl) путем вычисления максимального значения wl(BG;2), определяют значение риска путем получения среднего геометрического значения WL и Мах(wl) в течение заданного периода времени согласно выражению

41. Способ по п.40, отличающийся тем, что указанное вычисленное с помощью компьютера значение WL математически определяют по последовательности данных об уровнях BG x₁, x₂,... x_n, полученных в течение заданного периода времени согласно уравнению

где wl(BG;a)=10f(BG)^a, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

где а=2 и представляет собой параметр взвешивания.

42. Способ по п.40, отличающийся тем, что дополнительно получают заданное пороговое значение риска, сравнивают указанное определенное значение риска с пороговым значением риска.

43. Способ по п.42, отличающийся тем, что, если указанное определенное значение риска больше, чем пороговое значение, кратковременный риск возникновения приступа гипогликемии является высоким, и, если указанное определенное значение риска меньше, чем пороговое значение, кратковременный риск возникновения приступа гипогликемии является низким.

44. Способ по п.43, отличающийся тем, что указанный короткий интервал составляет около 24 ч.

45. Способ по п.43, отличающийся тем, что указанный короткий интервал находится в пределах от 12 до 72 ч.

46. Способ по п.43, отличающийся тем, что указанное пороговое значение составляет около 17.

47. Способ по п.43, отличающийся тем, что указанное пороговое значение находится в диапазоне от 12 до 25.

48. Система оценки кратковременного риска возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе собранных данных об уровне BG в течение заданного периода времени, содержащая элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные об уровне глюкозы в крови (BG), процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови, для определения Max(wl) путем вычисления максимального значения (wl)(BG;2), и для определения значения риска путем получения среднего геометрического значения WL и Max(wl) в течение указанного заданного периода времени, причем значение риска математически определяется согласно выражению

49. Система по п.48, отличающаяся тем, что вычисленное значение WL математически определяется по последовательности данных об уровнях BG x₁, х₂,... x_n, в течение заданного периода времени согласно уравнению

где wl(BG;a)=10f(BG)^a, если f(BG)>0, и 0 - в противоположном случае,

а=2 и представляет собой параметр взвешивания.

50. Система по п.48, отличающаяся тем, что в процессоре дополнительно осуществляется получение заданного порогового значения риска и сравнение указанного определенного значения риска с указанным пороговым значением риска.

51. Система по п.50, отличающаяся тем, что, если указанное определенное значение риска больше, чем пороговое значение, кратковременный риск возникновения приступа гипогликемии является высоким, и, если указанное определенное значение риска меньше, чем пороговое значение, кратковременный риск возникновения приступа гипогликемии является низким.

52. Система по п.51, отличающаяся тем, что указанный короткий интервал составляет около 24 ч.

53. Способ по п.51, отличающийся тем, что указанный короткий интервал находится в диапазоне от 12 до 72 ч.

54. Система по п.51, отличающаяся тем, что пороговое значение составляет около 17.

55. Способ по п.51, отличающийся тем, что пороговое значение находится в диапазоне от 12 до 25.

56. Система контроля гликемии для оценки кратковременного риска возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента, содержащая механизм для получения данных об уровне BG у пациента, элемент базы данных для обслуживания базы данных, идентифицирующих данные об уровне глюкозы в крови (BG), процессор, предназначенный для вычисления взвешенного отклонения в сторону низких уровней глюкозы в крови (WL), для определения Max(wl) путем вычисления максимального значения wl(BG;2), для определения значения риска путем получения среднего геометрического значения WL и Max(wl) в течение заданного периода времени, причем значение риска определяется согласно выражению

57. Программный продукт для компьютера, содержащий пригодную для использования в компьютере среду, имеющую программную логику для компьютера, позволяющую по меньшей мере одному процессору в компьютерной системе осуществлять оценку кратковременного риска возникновения острой гипогликемии (SH) у пациента на основе данных об уровнях BG, собранных в течение заданного периода времени, при этом программная логика для компьютера включает вычисление взвешенного отклонения (WL) в сторону низких уровней глюкозы в крови, определение Max(wl) путем вычисления максимального значения wl(BG;2), определение значение риска путем получения среднего геометрического значения WL и Max(wl) в течение указанного заданного периода времени, указанное значение риска определяется согласно выражению

58. Программный продукт для компьютера по п.57, отличающийся тем, что программная логика для компьютера дополнительно включает получение заданного порогового значения риска и сравнение определенного значения риска с пороговым значением риска.

Изобретение относится к области лабораторной диагностики и может быть использовано для оценки тяжести течения сочетанных форм атопического дерматита. .

Способ прогнозирования течения рецидивирующего бронхита у детей // 2281697

Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, в частности к пульмонологии, и может быть использовано для прогнозирования течения рецидивирующего бронхита (РБ) у детей.

Способ прогнозирования течения сенсоневральной тугоухости // 2281509

Изобретение относится к области медицины и найдет применение в оториноларингологической практике при прогнозировании сенсоневральной тугоухости (СНТ). .

Способ оценки микроэлементного статуса региона // 2280869

Изобретение относится к способам выявления загрязненности объектов окружающей среды микроэлементами. .

Рецептор edb-домена фибронектина // 2280254

Изобретение относится к биотехнологии и может быть использовано в медицине. .

Способ оценки устойчивости лактирующих коров к кетозу // 2279083

Изобретение относится к ветеринарии. .

Способ определения степени тяжести язвенного колита // 2276789

Изобретение относится к области медицины, а именно к гастроэнтерологии. .

Прокладка для предотвращения перекрестного загрязнения реагентом или раствором, герметизированная фольгой кассета // 2276358

Изобретение относится к области количественного определения агглютинации. .

Способ определения дифференцированного назначения оральных антикоагулянтов больным с острым коронарным синдромом без подъема сегмента st // 2275639

Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии. .

Способ прогнозирования исхода комплексного лечения больных распространенным гнойным перитонитом при интраабдоминальном введении имозимазы // 2275632

Изобретение относится к медицине, а именно к методам исследования системы гомеостаза. .

Способ диагностики карциноидов легких // 2284036

Изобретение относится к диагностике и может быть использовано для диагностики карциноидов легких

Способ оценки антигипоксической резистентности клеток органов системы мать-плацента-плод // 2286571

Изобретение относится к медицине, к акушерству и может быть использовано для антигипоксической оценки резистентности клеток органов системы мать-плацента-плод

Способ прогнозирования течения неврологических расстройств у детей раннего возраста с перинатальным поражением цнс // 2286575

Изобретение относится к области медицины, а именно к педиатрии

Способ определения индивидуальной чувствительности больных язвенным колитом к препаратам 5-аминосалициловой кислоты (5-аск) // 2287819

Изобретение относится к области медицины, а именно к гастроэнтерологии

Способ дифференциальной диагностики хронической обструктивной болезни легких и бронхиальной астмы // 2289135

Изобретение относится к области медицины, в частности пульмонологии, и касается дифференциальной диагностики хронической обструктивной болезни легких и бронхиальной астмы

Способ определения распространенности злокачественного процесса // 2289815

Изобретение относится к медицине, а именно к биохимическим исследованиям в онкологии

Способ диагностики тяжести течения язвенного колита // 2289819

Изобретение относится к области медицины, а именно к гастроэнтерологии

Способ оценки течения дистракционного остеосинтеза // 2291432

Изобретение относится к области медицины, в частности к ортопедии

Способ прогнозирования развития респираторного дистресс-синдрома у недоношенных новорожденных // 2291445

Изобретение относится к медицине, а именно к перинатологии

Способ ранней диагностики развития некрозов миокарда у больных острым коронарным синдромом // 2293328

Изобретение относится к медицине, в частности к кардиологии