Insulin therapy automation is an actual research line in the glycemic control of diabetes mellitus type 1 patients. Development of closed-loop systems and methods will allow blood glucose maintaining in the physiological range. The work proposes the personalized insulin therapy system considered as a closed-loop control system based on feedback and external disturbances compensation principles. Automatic feedback-based glycemic control includes proportional regulation of basal insulin infusion rate in relation to optimized thresholds inside the target range. To achieve bidirectional glycemic regulation the author proposes model predictive control for calculation of not only optimal profile of bolus infusion but also recommended corrective dose of carbohydrates. Besides, the comparative analysis of trends in measured and predicted profiles of blood glucose allows detecting and compensation of its unpredicted deviations. In silico testing of developed algorithms on nine virtual adults for 72 hours shows an ability for glucose maintaining in the target range for whole system operation time.
Разработка безопасного и эффективного алгоритма управления замкнутой системой, позволяющей поддерживать концентрацию глюкозы в крови в нормальном диапазоне, - основная цель исследователей и разработчиков таких систем. Для решения данной задачи разрабатываются методы и системы управления с обратной связью. В работе система персонализированной инсулинотерапии рассмотрена как замкнутая система управления, основанная на принципах обратной связи и компенсации внешних возмущений. Автоматическое управление гликемией по обратной связи основано на пропорциональном регулировании скорости введения базального инсулина относительно оптимизированного набора пороговых значений в пределах целевого диапазона. При двустороннем регулировании гликемии предложено использовать методы управления на основе прогнозирующих моделей для расчета не только оптимального профиля введения болюса, но и рекомендуемой корректирующей дозы углеводов. Реализован сравнительный анализ трендов, наблюдаемых в профилях измеренных и прогнозируемых значений концентрации глюкозы в крови для детектирования и компенсации ее непредвиденных отклонений. Результаты испытаний разработанных алгоритмов in silico на девяти виртуальных пациентах в течение 72 ч показали возможность поддержания гликемии в целевом диапазоне в течение всего времени работы системы.