[发明专利]个性化治疗工具

说明书

本发明涉及一种用于辅助指导患有糖尿病的个体的糖尿病药物疗法的计算机实现的方法。所述方法基于在处理单元处接收的来自所述个体的葡萄糖数据，其中所述葡萄糖数据包括来自所述个体的至少三个空腹葡萄糖测量值，和/或来自所述个体的至少三个匹配的餐前葡萄糖测量值和同一餐餐后葡萄糖测量值。本发明还设想了一种用于辅助指导患有糖尿病的个体的糖尿病药物疗法的装置，所述装置包括处理单元以及含有计算机可执行指令的计算机程序，其中所述指令在由所述处理单元执行时，将使所述处理单元执行本发明的所述计算机实现的方法。

技术领域

本发明涉及葡萄糖水平评估和疗法管理领域。更具体地讲，本发明涉及用于辅助指导患有糖尿病的个体的糖尿病药物疗法的计算机实现的方法。所述方法基于在处理单元处接收的来自所述个体的葡萄糖数据，其中所述葡萄糖数据包括来自所述个体的至少三个空腹葡萄糖测量值，和/或来自所述个体的至少三个匹配的餐前葡萄糖测量值和餐后葡萄糖测量值。本发明还设想了一种用于辅助指导患有糖尿病的个体的糖尿病药物疗法的装置，所述装置包括处理单元以及含有计算机可执行指令的计算机程序，其中所述指令在由所述处理单元执行时，将使所述处理单元执行本发明的所述计算机实现的方法。

背景技术

现代医学的目的是提供个性化或个体化的治疗方案。这些是考虑到患者的个体需求和风险的治疗方案。一个特别重大的风险是存在糖尿病及其并存病。

糖尿病患者的人数已从1980年的1.08亿增加到2014年的4.22亿。2015年，估计160万人的死亡直接由糖尿病引起。2012年，另有220万人死于高血糖。世界上最常见的糖尿病原因（类型）（约90%）是由具有多因素发病机制的2型糖尿病引起的。它是失明、肾衰竭、心脏病发作、中风和下肢截肢的主要原因。

患有糖尿病的个体需要获得系统性的和有组织的医疗护理。糖尿病的结局可以通过涉及药物治疗、生活方式改变和持续随访的基本干预措施而显著改善。许多患有糖尿病的个体在很大程度上由全科医师治疗。显然，需要一些手段和方法来辅助全科医师以及糖尿病专科医师治疗这些个体并且支持糖尿病疗法方面的决策。

Karlsburg糖尿病管理系统KADIS®使用来自患者的基线数据（诸如年龄、性别、糖尿病类型、BMI、食物摄入量和体育锻炼），以及血糖数据、胰岛素和其他抗糖尿病药物的剂量，并且由此计算理论性葡萄糖分布（参见Salzsieder等人，Kadis-Programm, Diabetesaktuell 2012; 10{4):183-187，或Salzsieder等人，J Diabetes Sci Technol 2007;1(4):511-521）。将其与患者测得的CGM分布（实验性葡萄糖分布）进行比较。然后，经验丰富的糖尿病医师对可用数据进行弱点分析，寻找可以解释理论性葡萄糖分布与实验性葡萄糖分布之间的差异的原因。然后，通过改变和调节个体代谢数据，生成在很大程度上处于正常血糖范围内的葡萄糖曲线。报告中总结了必要的变化，例如，胰岛素或其他抗糖尿病药物的剂量中的必要变化。因此，Kadis系统的使用在相当大的程度上依赖于用来提供治疗指导的人类因素。

Simonson等人（Diabetes Management (2011) 1(2), 175-189）和Nathan等人（Diabetes Care，第29卷，第8期，2006年8月，1963-72）描述了用于管理2型糖尿病的算法。这些用来提供治疗意见的算法主要基于血红蛋白A1C数据。没有对结构化SMBG（自我监测血糖）数据进行定量分析，也没有对患者数据与汇总药物作用的数据库进行比较。

WO 2010/072386建议将疗法优化（疗法的类型、单一疗法、口服联合疗法等）作为结构化测试方法的使用案例。还描述了GLP-1受体激动剂（GLP-1 RA）结构化测试规程，该规程提出在一餐或多餐之后的一段时间期间对血糖（bG）值进行密集测量。这使得可以借助于观察到降低的餐后bG值来显示疗法功效。基于这些观察到的值，可以确定GLP-1 RA药物的推荐剂量和/或特定GLP-1 RA对于患者是否是完全正确的药物。然而，没有更具体地描述用于提出疗法建议的算法。