[发明专利]一种智能控制的闭环式人工胰腺系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种人工胰腺系统，尤其是一种智能控制的闭环式人工胰腺系统，属于糖尿病治疗设备领域。

背景技术

闭环式人工胰腺(Artificial Pancreas，AP)一般包括三个部分：连续血糖监测系统(Continuous Glucose Monitoring System，CGMS)、控制算法(Control Algorithm，CA)和可进行精确胰岛素输注的胰岛素泵(Insulin Pump，IP)。

40多年来，各国专家在人工胰腺的三个方面(CGMS、IP和CA)取得了很多重要的进展，目前已经有较成熟的CGMS和IP产品上市。控制算法是人工胰腺的大脑，21世纪以来，国外AP控制算法的研究，部分已进入临床实验阶段。在这些算法中，研究比较深入的主要有三类：比例微积分(PID)算法，模糊逻辑(FL)算法和模型预测控制(MPC)算法。

1)PID算法。PID算法是传统控制理论中的经典算法，广泛应用于工业控制领域，其在AP中的研究思路是用比例、微分、积分三个分量来尽可能地模拟人体β细胞分泌胰岛素的生理传输过程；PID算法简单直观，参数较少，便于计算，比例、积分和微分三个分量较好地跟踪了血糖的快速、慢速变化，但随着时间的延长，会出现积分饱和现象，需要进行校正，而且由于人体存在胰岛素残留效应的影响，也需要加入胰岛素反馈模块进行校正。

2)FL算法。FL算法是智能控制的主要研究领域之一。其在AP中应用的原理是首先对临床糖尿病治疗长期实践积累的经验进行较为全面的总结，建立专家知识库，然后运用模糊数学的基本理论和方法，把临床治疗经验规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息(如临床评价指标等)作为知识存入专家知识库中，然后根据实时监测的血糖数据，运用模糊推理，得出相适应的胰岛素输注剂量参数。该FL算法依托临床专家将临床糖尿病治疗长期实践积累的经验知识建立为专家知识库，转化为模糊逻辑控制规则，符合临床治疗的常规经验，易于为临床医生所理解。

3)MPC算法。MPC算法是一种基于模型的控制算法，其基本的工作思路如图1所示。首先对人体糖代谢生理过程进行初步的数学建模，作为初始的预测模型；然后根据在时间t_k之前已知的测量血糖y和胰岛素输注速率u，对该模型参数进行优化，再计算此时的胰岛素输注速率及未来的预测血糖，以缩小预测血糖与目标血糖间的差距；在时间t_k+1又会获得新的测量血糖y_k+1，如果y_k+1与前一步预测的时间t_k+1处的血糖值不同，该模型就会再次优化，如此循环往复，直至测量血糖值稳定在目标血糖，计算模型也随之稳定下来。

MPC算法基于病人糖代谢生理模型，每一步均基于当前测量血糖值进行重新计算，优点是计算结果能更好跟踪血糖变化，但缺点是病人代谢模型非常复杂，计算量很大，需要在实时性和准确性之间取得较好的平衡。

据调查与了解，目前公开的现有技术如下：

申请公开号为CN103889317A的发明专利申请，公开了一种用于监测和控制糖尿病患者的血糖水平的统一平台，它描述了一种能够利用来自不同监测技术的数据并且能够在若干可扩缩水平向患有糖尿病的患者提供帮助，范围从关于长期趋势和预后的建议到实时自动闭环控制(人工胰腺)的灵活系统；这些可扩缩监测和治疗策略由被称为糖尿病辅助(DiAs)平台的统一系统递送；该系统提供用于实现各种监测、咨询和自动糖尿病治疗算法或方法的基础；针对各个患者的细节，并且在任何给定时刻针对患者风险评估定制DiAs推荐。然而该专利申请仅仅提供了一种监测和控制糖尿病的技术平台的构想，对如何进行糖尿病患者的血糖监测、如何闭环控制患者的血糖水平和如何对患者的预后提出建议等关键技术问题都未能明确，无法对专利技术做出清晰、有效的界定。