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1、另外,对于 CGM 传感器及发射器佩戴的舒适性、长期性也提出要求,目前趋于小型化方向发展,佩戴时间也从 3 天延长至 7 天甚至 2 周。同时,基于人工智能、大数据及云端的发展要求,CGM 信息的无缝接入技术越来越成熟,如德康G6 产品葡萄糖监测数据可自动上传至云端或手机,极大方便了数据的查看与存储,并为基于大数据的个体化胰岛素智能决策奠定了基础。准确的控制算法由于葡萄糖检测和胰岛素输注方面的延迟和不准确,准稳态(如夜间)要求慢速调节,而当如进餐等行为触发葡萄糖快速升高时,葡萄糖水平升高速度比胰岛素输注及产生作用所需时间少得多,缓慢的响应速度不能提供餐后血糖的良好调节。可以通过添加前馈操作(如
2、餐前推注胰岛素),而算法不断改进实现了基于患者新陈代谢系统模型预测葡萄糖水平,并引入对胰岛素输注量和速度的控制。另外,与人工智能的结合赋予控制算法“学习”功能,通过患者信息(如进餐时间)优化对后续进餐的反应。由于人工胰腺的控制算法直接决定胰岛素输注量和速度,胰岛素输注过少或过慢不能较好进行血糖控制,输注过量或过快会导致低血糖,威胁患者生命安全,因此控制算法准确性极为重要。而控制算法设计受到过程的非稳态、人群的多样性、个体的时变性和不可测的外部感染等多重挑战,智能化、个性化、包容性和具备其他安全措施是设计闭环控制算法的核心,也是成功构建人工胰腺的最大壁垒之一。超速效胰岛素目前混合闭环人工胰腺的胰岛素泵主要采用的速效胰岛素,胰岛素输注及产生作用的时滞对控制算法提出了较高的要求,使得算法增加了基于患者新陈代谢系统模型预测葡萄糖的功能,减少胰岛素输注及产生作用的时滞可以降低算法的这部分设计难度,而超速效胰岛素在人工胰腺中的使用可以大幅降低产生作用所需的时间,同时缓解进餐后血糖大幅波动和响应速度之间的矛盾。超速效胰岛素在人工胰腺中的使用也将对控制算法计算胰岛素输注量和速度的准确度提出更高要求。