Известия высших учебных заведений. Электроника home

Программный симулятор для оценки алгоритмов автоматизированной инсулинотерапии

Раздел находится в стадии актуализации

Новые системы и алгоритмы автоматизации управления введением лекарственных средств в организм человека требуют обязательной верификации до проведения испытаний непосредственно на пациентах. Для комплексной оценки эффективности раз-рабатываемых систем и алгоритмов автоматизированной инсулинотерапии требуется со-здание программного инструмента. В работе предложена методика программного обеспе-чения для оценки эффективности функционирования системы автоматизированной инсулинотерапии, имеющего три режима работы: проверка алгоритма управления инсу-линовым насосом, проверка математической модели метаболизма человека и идентифика-ция модели. В основе программного обеспечения использована математическая модель метаболизма человека, характеризующаяся высокой степенью полноты и точности. Пока-зано, что численное решение модели для заданных сценария внешних возмущений и алгоритма управления позволяет как графически, так и по набору статистических, технических и медицинских метрик оценить эффективность управления. Реализована имитация погрешностей технических элементов системы инсулинотерапии, таких как инсулиновый насос и монитор глюкозы, а также временных и амплитудных задержек введения данных о внешних возмущениях пользователем. Возможно сравнение пользовательских математических моделей, записанных в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений, со встроенной моделью. Программное обеспечение, реализованное на языке Python с открытым исходным кодом, позволяет создавать цифровой двойник реального пациента для дальнейшего использования в симуляциях путем идентификации встроенной математической модели по набору экспериментальных данных. Разработан графический интерфейс и подобраны методы решения дифференциальных уравнений и методы оптимизации. Применение предложенного программного обеспечения позволит ускорить и упростить процесс разработки новых методов, алгоритмов управления и математических моделей, используемых для автоматизации инсулинотерапии пациентов с сахарным диабетом 1-го типа.

Ключевые слова: персонализированная автоматизированная инсулинотерапия, математическое моделирование метаболизма человека, тестирование компонентов инсулинотерапии
Опубликовано в разделе: Биомедицинская электроника
Библиографическая ссылка: Для цитирования: Чупраков Д. А., Пожар К. В., Струкова Э. И., Кирюточкин Н. С. Программный симулятор для оценки алгоритмов автоматизированной инсулино- терапии. Изв. вузов. Электроника. 2025;30(3):334–343. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2025-30-3-334-343. EDN: EHTQFI.
Источник финансирования: Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (Соглашение № 23-24-00461 от 19.01.2023).

Чупраков Дмитрий Алексеевич
Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1)

Пожар Кирилл Витольдович
Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1)

Струкова Элина Игоревна
Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1)

Кирюточкин Никита Сергеевич
Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1)

1. Демидова Т. Ю., Титова В. В. Инсулинотерапия - персонализированный подход к управлению гликемией при сахарном диабете. Терапевтический архив. 2020;92(12):201-206. DOI: 10.26442/00403660.2020.12.200449 EDN: KMIXUV
Demidova T. Yu., Titova V. V. Insulin therapy is a personalized approach to glycemic management in diabetes. Terapevticheskii arkhiv. 2020;92(12):201-206. (In Russ.). DOI: 10.26442/00403660.2020.12.200449 EDN: KMIXUV

2. Шишин К. С., Климонтов В. В. Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: преимущества, ограничения и вызовы в лечении сахарного диабета. Сахарный диабет. 2023;26(4):352-362. DOI: 10.14341/DM13022 EDN: UQLBIX
Shishin K. S., Klimontov V. V. Open source automated insulin delivery systems: Benefits, limitations and challenges in diabetes care. Sakharnyy diabet = Diabetes Mellitus. 2023;26(4):352-362. (In Russ.). DOI: 10.14341/DM13022 EDN: UQLBIX

3. Visentin R., Cobelli C., Dalla Man C. The Padova type 2 diabetes simulator from triple-tracer single-meal studies: In silico trials also possible in rare but not-so-rare individuals. Diabetes Technol. Ther. 2020;22(12):892-903. DOI: 10.1089/dia.2020.0110 EDN: HRSGTT

4. Strukova É. I., Pozhar K. V. A structural model of glucose regulation for building prognostic algorithms for controlling insulin therapy. Biomed. Eng. 2024;58:62-67. DOI: 10.1007/s10527-024-10367-2 EDN: PNFMHB

5. Литинская Е. Л. Управление и поддержка принятия решений в системе персонализированной инсулинотерапии. Изв. вузов. Электроника. 2021;26(2):162-171. DOI: 10.24151/1561-5405-2021-26-2-162-171 EDN: TZTJRJ
Litinskaia E. L. Control and decision-making support in a personalized insulin therapy system. Izv. vuzov. Elektronika = Proc. Univ. Electronics. 2021;26(2):162-171. (In Russ.). DOI: 10.24151/1561-5405-2021-26-2-162-171

6. Карпельев В. А., Филиппов Ю. И., Тарасов Ю. В., Боярский М. Д., Майоров А. Ю., Шестакова М. В., Дедов И. И. Математическое моделирование системы регуляции гликемии у пациентов с сахарным диабетом. Вестник Российской академии медицинских наук. 2015;70(5):549-560. DOI: 10.15690/vramn.v70.i5.1441 EDN: UXLQAT
Karpel'ev V. A., Filippov Yu. I., Tarasov Yu. V., Boyarsky M. D., Maiorov A. Yu., Shestakova M. V., Dedov I. I. Mathematical modeling of the blood glucose regulation system in diabetes mellitus patients. Vestnik Rossiyskoy akademii meditsinskikh nauk = Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2015;70(5):549-560. (In Russ.). DOI: 10.15690/vramn.v70.i5.1441 EDN: UXLQAT

7. Dalla Man C., Micheletto F., Lv D., Breton M., Kovatchev B., Cobelli C. The UVA/Padova type 1 diabetes simulator: New features. J. Diabetes Sci. Technol. 2014;8(1):26-34. DOI: 10.1177/1932296813514502

8. Breton M., Kovatchev B. Analysis, modeling, and simulation of the accuracy of continuous glucose sensors. J. Diabetes Sci. Technol. 2008;2(5):853-862. DOI: 10.1177/193229680800200517

9. Шафиркин А. В. Компенсаторные резервы организма и здоровье населения в условиях хронических антропогенных воздействий и длительного психоэмоционального стресса. Физиология человека. 2003;29(6):12-22. EDN: OOKWAT
Shafirkin A. V.Compensatory reserves of the human body and population health under conditions of exposure to chronic anthropogenic factors and prolonged psychoemotional stress. Fiziologiya cheloveka. 2003;29(6):12-22. (In Russ.). EDN: OOKWAT

10. Chuprakov D. A., Pozhar K. V. Analysis of methods for calculating optimal parameters for insulin boluses in automated insulin therapy systems with control based on predictive models. Biomed. Eng. 2023;57(2):102-106. DOI: 10.1007/s10527-023-10278-8 EDN: SFYKUQ

11. Strukova E. I., Chuprakov D. A., Pozhar K. V., Litinskaia E. L. Design of the glucose metabolism simulator for personalized automated insulin therapy systems development. In: 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). Yekaterinburg: IEEE; 2024, pp. 188-191. DOI: 10.1109/USBEREIT61901.2024.10583972

Сведения о публикации

УДК: 519.876.5
Тип публикации: Научная статья
DOI: 10.24151/1561-5405-2025-30-3-334-343
Идентификатор статьи в РИНЦ: EHTQFI
Полнотекстовая версия: Перейти

JATS XML