微型神经网络用于部署完全闭环胰岛素输送系统:一项试点研究,包括灵活的餐点预告选项

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 内分泌学 在内分泌学.
• 糖尿病 技术 技术

背景情况:

• 自动化胰岛素输送 (AID) 系统正在向完全闭环 (FCL) 控制迈进,以最大限度地减少用户干预.
• 下一代AID系统旨在通过增强的自动化来降低餐时间剂量负担.
• 评估新型FCL控制策略的安全性和可行性对于糖尿病管理至关重要.

研究的目的:

• 评估使用小型神经网络的下一代FCL AID系统 (AIDANET) 的安全性和可行性.
• 评估在自由生活条件下的血糖控制和用户输入减少.
• 测试混合闭环模式,包括碳水化合物计数和简单的玻尿酸策略.

主要方法:

• 一个随机交叉试验,涉及6名1型糖尿病成年人.
• 参与者完成了7天的通常护理和7天使用AIDANET系统.
• 在FCL模式下测试了AIDANET,可选的碳水化合物计数和简单的bolus策略用于混合闭环评估.

主要成果:

• 艾达尼特系统的平均葡萄糖水平 (161.3 ± 16.7 mg/dL) 与通常的护理水平 (168 ± 24.3 mg/dL) 是可比的.
• 使用AIDANET (66.4%±8.3%) 的时间在范围 (TIR) 70-180 mg/dL略有改善,而不是通常的护理 (63.3%±14.9%).
• 混合栓塞选项证明了安全的血糖控制,Easy Bolus达到70.5%的TIR.

结论:

• 在一项试点可行性研究中,AIDANET系统证明了安全的血糖控制.
• 突出了该系统在自动化胰岛素输送中减少用户投入的潜力.
• 需要进行更大规模的统计试验来验证这些初步发现并评估可通用性.