人工胰腺系统与自抗扰控制:基于胰岛素基础率估计的研究
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"基于胰岛素基础率估计的人工胰腺系统自抗扰控制" 人工胰腺系统是糖尿病管理的一种创新技术,它通过整合连续葡萄糖监测(CGM)、胰岛素泵和智能控制算法,自动调节糖尿病患者的血糖水平。这种系统旨在模仿健康胰腺的功能,以减少高血糖和低血糖事件,从而降低并发症的风险。在中国,糖尿病患者数量庞大,因此,发展适合中国人群的高效人工胰腺技术具有显著的公共卫生价值。 人工胰腺的核心组成部分包括三个:动态葡萄糖监测传感器用于实时测量血糖浓度,胰岛素泵则根据控制器的指令提供胰岛素,而控制器是整个系统的智慧大脑,它根据血糖数据调整胰岛素的输注速率。控制器的设计是人工胰腺性能的关键,其有效性直接影响血糖控制的精确性和安全性。 目前,临床试验中常见的控制策略主要有比例积分微分(PID)控制和模型预测控制(MPC)。PID算法因其简单实用,在早期的人工胰腺控制中得到了应用,如文献[17]所提出的鲁棒PID控制器,结合了胰岛素反馈和抗积分饱和策略。MPC则通过预测未来血糖趋势并进行优化决策,适用于处理约束条件下的控制问题,如文献[21]和[22]中分别采用非对称代价函数和积分项改进的MPC算法。 然而,大多数现有的控制算法都依赖于胰岛素基础率(Basal Insulin Rate, BIR),这是指在没有食物摄入时维持血糖稳定所需的胰岛素量。由于患者BIR会随时间变化且难以准确估计,估计误差可能导致血糖控制性能下降。因此,研究人员提出了一系列自适应方法来解决这个问题。例如,文献[24]使用Run-to-Run方法,根据稀疏的血糖数据自适应调整BIR和餐前大剂量胰岛素;文献[25]进一步结合CGM数据,利用自适应MPC算法优化参数;文献[26]采用两阶段贝叶斯优化学习算法,通过长时间的数据学习来调整人工胰腺参数,包括BIR,以提升血糖管理水平。 尽管这些自适应方法取得了一定的进步,但人工胰腺系统的挑战仍然存在,包括如何更准确地估计和补偿胰岛素基础率的变化,如何处理饮食和运动等复杂因素的影响,以及如何在确保安全性的前提下提高控制性能。未来的研究需要继续探索更高级的控制策略,如深度学习或强化学习,以及更精确的生理模型,以实现更加个性化和智能化的糖尿病管理。
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