CN119487576A - 位置辅助血糖控制 - Google Patents

Abstract

描述了位置辅助血糖控制。一种血糖控制系统从一个或多个传感器获得传感器数据，并且基于传感器数据检测用户的位置。血糖控制系统基于用户的位置预测用户将在该位置处执行的活动，并且生成控制用户对预测活动的血糖反应的建议。在一个或多个具体实施中，血糖控制系统使控制用户的血糖反应的建议得以显示。在一个或多个具体实施中，该建议对应于向用户施用一定量的药物以控制对预测活动的血糖反应，并且血糖控制系统向药物递送系统传送指令，这使药物递送系统向用户施用该一定量的药物。

Description

位置辅助血糖控制

相关申请

本申请要求2022年7月15日提交的并且名称为″位置辅助血糖控制″的美国临时专利申请63/389,491号的优先权，该申请的全部公开内容据此以引用方式并入。

背景技术

糖尿病是一种影响数亿人的代谢性疾病。对于这些人来说，监测血液葡萄糖水平并将这些水平调节到在可接受范围内不仅对于缓解诸如心脏病和视力障碍的长期问题非常重要，而且对于避免高血糖症和低血糖症的影响也非常重要。将血液葡萄糖水平维持在可接受范围内可能是具有挑战性的，因为这一水平几乎会随着时间的推移以及对诸如进食、锻炼、睡眠或压力的日常事件和活动的反应而不断变化。

发明内容

为了克服这些问题，利用了位置辅助血糖控制。一种血糖控制系统从一个或多个传感器获得传感器数据，并且基于传感器数据检测用户的位置。血糖控制系统基于用户的位置预测用户将执行的活动，并且生成控制用户对预测活动的血糖反应的建议。在一个或多个具体实施中，血糖控制系统使控制用户的血糖反应的建议得以显示。在一个或多个具体实施中，该建议对应于向用户施用一定量的药物以控制对预测活动的血糖反应，并且血糖控制系统向药物递送系统传送指令，这使药物递送系统向用户施用该一定量的药物。

这一发明内容以简化的形式介绍一些概念，这些概念将在下面的具体实施方式中进一步描述。因此，这一发明内容不旨在识别要求保护的主题的必要特征，也不旨在用于帮助确定要求保护的主题的范围。

附图说明

参考附图描述具体实施方式。

图1是可操作以采用基于位置的血糖控制的一个示例具体实施中的环境的图示。

图2更详细地描绘了图1的分析物监测装置的一个示例具体实施。

图3更详细地描绘了图1的药物递送系统的一个示例具体实施。

图4描绘了接收和处理来自各种来源的传感器数据以基于用户的位置生成血糖控制建议的系统的一个示例。

图5描绘了用于位置辅助血糖控制的映射的一个示例。

图6描绘了显示活动通知的用户界面的一个示例。

图7描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例。

图8描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例。

图9描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例。

图10描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第一组合的一个示例。

图11描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第二组合的一个示例。

图12描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第三组合的一个示例。

图13描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第四组合的一个示例。

图14描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第五组合的一个示例。

图15描绘了位置辅助血糖控制的一个示例具体实施中的程序。

图16示出了包括计算装置的一个示例的系统的一个示例，该计算装置表示可实现本文所述的各种技术的一个或多个计算系统和/或装置。

具体实施方式

概述

描述了位置辅助血糖控制。根据所述技术，一种用于位置辅助血糖控制的系统被配置为基于传感器数据检测人的位置，然后基于人的位置预测人将在该位置处执行的活动。在一些情况下，可基于至少两种不同类型的传感器数据来检测人的位置。举例来说，从用户的智能电话获得的全球定位系统(GPS)数据可用于检测用户处于对应于″健身房″的位置，而与健身房位置相关联的无线网络连接的信号强度可用于确认用户处于健身房。作为另一示例，至少两种不同类型的传感器数据可用于区分至少两个候选位置。例如，考虑对应于健身房的位置是对应于餐馆的不同位置的″隔壁″。在该示例中，第一传感器数据(例如，GPS数据)可用于检测用户是处于健身房还是处于餐馆，而第二传感器数据(例如，无线网络信号强度)可用于选择这两个位置中的一个位置，以便确定用户的当前位置。

基于检测到的位置，血糖控制系统预测用户将在该位置处执行的活动。在一些情况下，该预测是基于指示用户先前在该位置处执行该活动的历史数据或指示其他用户先前在该位置处执行该活动的历史数据的。另选地或附加地，血糖控制系统基于与该位置相关联的位置类型(或标签)来预测用户将在该位置处执行的活动，例如，不同的健身房可与健身房位置类型(或标签)相关联，并且不同的餐馆可与餐馆位置类型(或标签)相关联。继续上面的示例，如果系统检测到人处于健身房，则系统可预测人将在健身房位置处执行与锻炼相关联的活动。相反，如果系统检测到用户处于餐馆，则系统可预测用户将在餐馆位置处执行与进食相关联的活动。

值得注意的是，不同的活动的执行可能会改变人体内的分析物水平。例如，锻炼可降低人的葡萄糖水平，而进食可提高人的葡萄糖水平。对于某些用户，诸如患有II型糖尿病的用户，这种活动可能使人的葡萄糖水平超过与危险医学状况相关联的目标范围。作为一个示例，进食含太多碳水化合物的餐食可能使人的葡萄糖水平增加到目标范围以上，从而导致人经历高血糖事件，而高强度锻炼可能使人的葡萄糖水平降低到目标范围以下，从而导致人经历低血糖事件。

因此，为了基于在检测到的位置处的活动执行将用户的葡萄糖水平维持在目标范围内，系统生成控制用户对预测活动的血糖反应的建议。在一些情况下，建议被输出给用户。例如，基于用户将在健身房位置处执行各种锻炼相关活动的预测，系统可以在人的智能电话上输出通知或警报，指示人在健身房锻炼之前摄入碳水化合物。在锻炼前摄入碳水化合物可使人的葡萄糖水平在锻炼前升高，使得人的血液葡萄糖水平在随后的锻炼导致的葡萄糖水平下降后仍将保持在目标范围内。

在一个或多个具体实施中，建议可对应于药物递送。在该场景中，系统可基于建议控制药物递送系统(例如，胰岛素笔或泵)向人递送药物。例如，基于人将在餐馆处用餐的预测，系统可确定要向人递送的胰岛素的推注剂量以防止人的葡萄糖水平超过高血糖症的目标范围，然后向药物递送系统传送控制信号，该控制信号使药物递送系统自动向人递送推注剂量的胰岛素。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法包括：从一个或多个传感器获得传感器数据；基于传感器数据，检测用户的位置；基于用户的位置，预测用户将在该位置处执行的活动；以及生成控制用户对预测活动的血糖反应的建议。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中生成建议还包括：预测用户对预测活动的血糖反应；确定用户对预测活动的血糖反应是否将导致不良健康事件；以及响应于确定用户对预测活动的血糖反应将导致不良健康事件，确定缓解治疗以防止不良健康事件，其中建议包括缓解治疗。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中检测用户的位置是基于至少两种不同类型的传感器数据的。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中检测用户的位置包括基于第一传感器数据检测用户的位置，以及基于第二传感器数据确认用户的位置。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中检测用户的位置包括：基于第一传感器数据检测用户的至少两个候选位置；以及基于第二传感器数据选择至少两个候选位置中的一个候选位置作为用户的位置。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中建议包括向用户施用一定量的药物，以控制用户对预测活动的血糖反应。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法还包括向药物递送系统传送指令，这些指令使药物递送系统向用户施用该一定量的药物。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中药物包括胰岛素。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中预测活动包括基于位置预测活动的状态，该状态包括活动前状态、活动状态或活动后状态，并且其中建议是基于活动的状态的。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法还包括：接收附加传感器数据；基于附加传感器数据，确定用户的附加位置；基于用户的附加位置，预测用户处于不同的活动状态；以及基于不同的活动状态生成附加建议。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法还包括在计算装置上显示控制用户的血糖反应的建议。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中预测活动包括锻炼、进食或睡眠。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种系统，该系统包括：一个或多个传感器，该一个或多个传感器用于获得与用户相关联的传感器数据；药物递送系统，该药物递送系统用于向用户施用药物；以及至少一个存储器和处理器，该处理器用于执行包括以下的操作：基于传感器数据，检测用户的位置；基于用户的位置，预测用户将在该位置处执行的活动；确定向用户施用的药物的量，以控制用户对预测活动的血糖反应；以及向药物递送系统传送指令，这些指令使药物递送系统向用户递送该一定量的药物。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种系统，该系统还包括用于获得用户的分析物数据的分析物监测装置，其中分析物监测装置和药物递送系统闭环连接。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种系统，其中至少部分地基于从分析物监测装置获得的用户的分析物数据确定药物的量。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种系统，其中指令使药物递送系统在没有用户输入的情况下向用户递送该一定量的药物。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种系统，其中药物包括胰岛素，并且其中药物递送系统包括胰岛素泵。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法包括：基于至少两种不同类型的传感器数据，检测用户的位置；基于用户的位置，预测用户将在该位置处执行的活动；预测用户对预测活动的血糖反应；确定用户对预测活动的血糖反应是否将导致不良健康事件；以及响应于确定用户对预测活动的血糖反应将导致不良健康事件，向胰岛素泵传送指令，以使胰岛素泵通过向用户施用胰岛素来控制用户的血糖反应。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，该方法还包括从用户穿戴的葡萄糖监测装置获得用户的葡萄糖测量结果，其中预测血糖反应还包括至少部分地基于葡萄糖测量结果预测用户对预测活动的血糖反应。

在一些方面，本文所述的技术涉及一种方法，其中葡萄糖监测装置和胰岛素泵闭环连接。

在以下讨论中，首先描述可采用本文所述的技术的示例性环境。然后描述可在示例性环境以及其他环境中执行的具体实施细节和程序的示例。示例性程序的执行不限于示例性环境，并且示例性环境不限于示例性程序的执行。

环境的示例

图1是可操作以采用基于位置的血糖控制的一个示例具体实施中的环境100的图示。所示环境100包括人102，其被描绘为穿戴分析物监测装置104和药物递送系统106。所示环境100还包括示例计算装置108、血糖控制系统110、健康监测平台112和物联网(IoT114)。分析物监测装置104、药物递送系统106、示例计算装置108、血糖控制系统110、健康监测平台112和IoT 114可通信地联接，包括经由网络116。

分析物监测装置104、药物递送系统106和一个或多个计算装置108(与人102相关联)可以各种方式可通信地联接，诸如通过使用一个或多个无线通信协议或技术。举例来说，分析物监测装置104、药物递送系统106和一个或多个计算装置108可使用无线电、蜂窝、Wi-Fi、蓝牙(例如，蓝牙低能量链路)、近场通信(NFC)和5G(仅举几例)中的一者或多者来相互通信。

通过这种通信联接，在一个或多个具体实施中，分析物监测装置104、药物递送系统106和计算装置108中的一个或多个计算装置可形成闭环系统。当被实现为闭环系统时，装置的组合被配置为以消除或减少涉及缓解不良健康事件(例如，血糖事件)的用户交互的方式提供基于位置的血糖控制。相反，装置处理各种信息并做出各种预测和确定，诸如关于用户的位置、用户基于该位置正在执行或将执行的活动、对这些活动的血糖反应以及缓解这些血糖反应所需的治疗(如果有的话)。在闭环系统中，装置然后可在没有用户交互的情况下提供所确定的治疗，例如，药物递送系统106被控制来向人102施用药物。

在一个或多个具体实施中，分析物监测装置104是可穿戴装置，使得其在装置执行各种操作时由人102穿戴。附加地或另选地，分析物监测装置104在被人102穿戴之前或之后执行一个或多个操作。广义地，分析物监测装置104被配置为提供人102的分析物(例如，人102的葡萄糖)的测量结果。例如，分析物监测装置104可被配置有分析物传感器，该分析物传感器检测指示人102体内的分析物的一个或多个信号并且使得能够生成分析物测量结果或估计(例如，估计葡萄糖值)。这些分析物测量结果(例如，葡萄糖测量结果)可对应于计算装置108中的一个或多个计算装置或药物递送系统106或以其他方式经打包以作为分析物数据(其为传感器数据118的一个示例)传送到计算装置中的一个或多个计算装置或药物递送系统。

在至少一个具体实施中，分析物监测装置104是葡萄糖监测系统。作为示例，分析物监测装置104可以被配置为连续葡萄糖监测(CGM)系统，例如，可穿戴CGM系统。如本文所用，术语″连续″在与分析物监测结合使用时可指装置基本上连续地产生测量结果的能力，使得装置可被配置为以规律或不规律的时间间隔(例如，大约每小时、大约每30分钟、大约每5分钟等)，响应于与不同装置建立通信联接(例如，当计算装置108与分析物监测装置104建立无线连接以检索这些测量结果中的一个或多个测量结果时)等产生分析物测量结果。然而，在其他具体实施中，葡萄糖监测装置可能不是″连续的″，而是在被请求时提供葡萄糖测量结果。关于图2更详细地讨论该功能以及分析物监测装置104的配置的另外方面。

除了产生传感器数据118(包括指示人102体内的分析物的测量结果的分析物数据)之外，分析物监测装置104还将所产生的传感器数据118传输到例如计算装置108。分析物监测装置104可使用分析物传感器或其他传感器实时传送数据，例如当产生数据时。另选地或除此之外，分析物监测装置104可以预定时间间隔将数据传达到计算装置108。例如，分析物监测装置104可被配置为大约每五分钟将传感器数据118传送到计算装置108。当然，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，分析物监测装置104传送传感器数据118的间隔可与上述示例不同。根据所述技术，数据可由分析物监测装置104根据其他基础传达到计算装置108。

附加地，计算装置108可至少暂时地在例如计算装置108的存储装置(未示出)中维护传感器数据118。也可在计算装置108的此类存储装置或不同装置的存储装置中将传感器数据118与其他相关联数据一起维护，诸如与在其中传送的数据分组的相对应时间戳和/或标识符一起维护，仅举几例。

如所描绘，所述系统可包括根据所述技术的一个或多个计算装置108。例如，在一个或多个场景中，所述技术可使用诸如移动电话的计算装置108来实现。另选地，所述技术可使用多个计算装置108实现，在至少一个变型中，这些计算装置可包括可穿戴装置(例如，智能手表、护牙托、隐形眼镜、智能眼镜、胸带、耳塞或耳机，仅举几例)和移动电话两者。在这种场景中，两个装置都能够执行相同操作中的至少一些操作，诸如从分析物监测装置104(和从其他来源)接收传感器数据118，使用机载或相关联传感器生成传感器数据118，经由网络116将数据传送到血糖控制系统110和/或健康监测平台112，显示与数据相关的信息，显示与由血糖控制系统110和/或健康监测平台112产生的建议相关的信息，帮助控制其他装置(例如，控制药物递送系统106)等等。另选地或除此之外，不同装置可具有其他装置不具有的或通过计算指令限于指定装置的不同能力。

血糖控制系统110基于通过处理传感器数据118和通过提供指令120(诸如通过向药物递送系统106、计算装置108和/或另一装置(例如，附加药物递送系统)提供指令120)而做出的确定来施用或建议治疗。根据所述技术，血糖控制系统110至少部分地通过利用计算装置108、分析物监测装置104、药物递送系统106、血糖控制系统110和IoT 114中的一者或多者来做出这些确定并施用或建议治疗。

在所示示例中，血糖控制系统110被描绘为包括位置预测引擎122和建议引擎124。应当理解，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，血糖控制系统110可包括更多、更少或不同的部件。尽管被描绘为与分析物监测装置104、药物递送系统106、计算装置108和健康监测平台112分离，但是在一个或多个具体实施中，血糖控制系统110的至少一部分在这些实体中的一个或多个实体处实现。附加地，根据所述技术，血糖控制系统110的各个部分可在分析物监测装置104、药物递送系统106、计算装置108和健康监测平台112的不同组合处实现，或者使用这些不同组合来实现。

如上文和下文所讨论，血糖控制系统110从各种来源获得传感器数据118。例如，血糖控制系统110从分析物监测装置104、药物递送系统106、计算装置108、健康监测平台112或IoT 114中的一者或多者获得传感器数据118。传感器数据118的示例包括但不限于全球定位系统(GPS)数据、Wi-Fi信息(例如，可用网络的服务集标识符(SSID)、计算装置108连接到的网络和/或计算装置108先前连接到的网络)、蓝牙低能量(BLE)信息、使用蜂窝天线(例如，长期演进(LTE))产生的数据、麦克风数据(例如，声音数据)、加速度计数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据、环境或内部温度数据(例如，使用温度传感器产生)、光数据(例如，使用装置的相机捕捉)、心率数据(例如，由智能电话和/或智能手表产生)、邻近数据(例如，装置之间)、湿度数据、分析物数据和药物数据，仅举几例。应当理解，该列表不是穷尽的，并且在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，血糖控制系统110可接收各种其他数据(其中一些数据在上文和下文讨论)。

基于传感器数据118，位置预测引擎122检测用户，例如穿戴分析物监测装置104的人102的位置。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122基于至少两种不同类型的传感器数据118来检测用户的位置。例如，位置预测引擎122基于GPS数据和Wi-Fi信息(例如，用户的计算装置108连接到的S SID)或者基于Wi-Fi信息和声音数据来检测用户的位置。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122使用第一传感器数据来检测用户的位置，并且使用第二传感器数据来确认用户的位置。另选地或除此之外，位置预测引擎122使用两种类型的传感器数据来区分多个候选位置中的哪个候选位置对应于用户的实际物理位置。例如，位置预测引擎122基于第一传感器数据检测用户的至少两个候选位置。基于第二传感器数据，位置预测引擎122选择至少两个候选位置中的一个候选位置作为用户的位置(或者消除除一个候选位置之外的所有候选位置)。

建议引擎124预测用户将在该位置处执行的活动。活动的示例包括进食、锻炼和睡眠。当然，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，系统可预测其他活动。系统然后使用所预测的用户执行的活动来生成用于控制用户的血糖反应，例如人102对预测活动的血糖反应的一个或多个建议。例如，建议引擎124生成一种或多种治疗的建议，以缓解由于预测活动而导致的潜在不良影响。不良影响的示例至少包括葡萄糖偏离安全葡萄糖范围，诸如高血糖症或低血糖症。

如上文和下文所讨论，建议引擎124也可使用″活动状态″来生成这种建议。这是因为活动前建议的治疗可能不同于活动期间或活动后建议的治疗。举例来说，进餐前建议的治疗可能不同于进餐时和进餐后建议的治疗。在至少一个具体实施中，活动状态可包括活动前状态、活动状态(例如，在活动期间)和活动后状态。在变型中，活动状态可以其他方式定义，例如基于在分析物数据中识别的模式。

在一个或多个具体实施中，血糖控制系统110提供指令120以向用户通知建议治疗。例如，血糖控制系统110向计算装置108提供指令120，以使计算装置108显示或以其他方式输出建议(或指示建议的信息)。另选地或附加地，血糖控制系统110提供指令120来控制装置(例如，药物递送系统106)以提供建议治疗。例如，血糖控制系统110向药物递送系统106提供指令120，并且指令使药物递送系统106向人102施用一定量的药物。

在一个或多个具体实施中，指令使药物递送系统106自动向人102施用药物(例如，剂量)，而无需用户输入。在这种具体实施中，装置可操作地闭环连接。在其他具体实施中，指令指示药物递送系统106向人102施用药物(例如，剂量)，但是在从用户接收到确认输入，例如指示用户允许药物递送的输入之前，系统会阻止药物的递送。另选地或附加地，指令指示药物递送系统106施用一定剂量的药物，并且药物递送系统106需要用户交互以将剂量转移到人102的身体中，例如，需要用户将药物递送系统106靠着人102的身体定位并开启系统(例如，按下按钮)以施用药物。下文关于图4更详细地讨论血糖控制系统110的一个示例。

如上所述，在一个或多个具体实施中，血糖控制系统110使用经由IoT114获得的传感器数据118。应当理解，IoT 114表示能够提供描述人102和/或人102的活动的数据的各种来源，这些活动诸如人102作为一个或多个服务提供商的用户的活动，或人102在真实世界中的活动，例如在家里、在汽车中、在工作中、在健身房中、在餐馆中或在其他店铺中，仅举几例。举例来说，IoT 114可包括用户的各种装置，例如移动电话、可穿戴装置、相机、笔记本计算机等。为此，IoT 114可提供关于用户与这些各种装置的交互的信息，例如这些装置的位置、放置装置的位置处的环境和/或物理条件、与装置支持的基于网络的应用的交互、与装置支持的健康应用的交互、拍摄的照片、与其他用户的通信、在线行为等。IoT 114还可包括被配置有传感器的各种其他真实世界物品(例如，鞋子、衣服、运动装备、电器、智能家用装置、汽车等)以提供描述行为的信息，诸如所走的步数、脚踩地面的力、步幅、用户的温度(和其他生理测量结果)、用户周围环境的温度、冰箱中储存的食物类型、从冰箱中取出的食物类型、驾驶习惯、用户在一天中不同时间的图像等。这种其他真实世界物品也可提供传感器数据118，该传感器数据描述这些物品的位置、用户与这些物品的交互、放置物品的位置处的环境和/或物理条件以及各种其他条件。

在变型中，IoT 114还可包括健康监测平台112的第三方，诸如医疗提供者(例如，人102的医疗提供者)和能够分别提供可由血糖控制系统110利用的医疗和制造数据的制造商(例如，分析物监测装置104、药物递送系统106或计算装置108中的一个或多个计算装置的制造商)。当然，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，IoT 114可包括能够提供用于确定人102的位置和/或活动的大量数据的装置和传感器。

在一个或多个具体实施中，血糖控制系统110还结合位置辅助血糖控制来利用健康监测平台112的资源。例如，健康监测平台112可被配置为存储数据，诸如传感器数据118(例如，分析物测量结果、由其他传感器产生的数据、以及基于使用分析物测量结果做出的确定而产生的数据和/或由其他传感器产生的数据)、指令120、与用户(例如，人102)相关联的用户简档数据、和/或与用户群体中的一个或多个其他用户(未示出)相关联的用户简档数据。环境100包括用户数据126，该用户数据表示由健康监测平台112获得并存储的关于这些用户中的一个或多个用户的各种数据。尽管存储了关于一个或多个用户的数据，但是用户数据126可使用一种或多种技术来模糊，使得与该数据相关联的用户的个人标识信息可在使用该数据的各个场景中保持匿名。在所示环境100中，用户数据126被示出为存储在存储装置128中。存储装置128可表示一个或多个数据库或其他存储装置，作为健康监测平台112的一部分或可由健康监测平台访问。根据所述技术，存储装置128能够存储用户数据126和各种其他数据。

举例来说，用户数据126可包括上面刚刚讨论的数据以及上面和下面讨论的其他数据的任何组合。例如，用户数据126可包括与一个或多个用户相关联的历史数据，诸如历史传感器数据118、基于历史传感器数据118做出的确定、接收到的用户输入等。在至少一个具体实施中，这种历史数据可描述用户的状况和/或用户的行为，包括例如用户先前在一个位置处执行的活动、其他用户先前在该位置处执行的活动以及所执行活动的属性，例如活动时间、位置类型、活动期间的生理测量结果等。

在一个或多个具体实施中，健康监测平台112包括监测服务130。监测服务130可单独使用或者与血糖控制系统110结合使用。举例来说，监测服务130可经由网络116和用户的计算装置108(例如，移动应用)向用户提供一个或多个基于网络的健康相关服务。健康监测平台112可包括或访问各种计算资源，诸如处理、存储和虚拟资源。这些资源可用于例如训练、维护和/或部署算法(例如，机器学习算法)，这些算法可通过使用收集的关于人102和用户群体中的用户的大量数据来生成与健康监测相关联的预测。因此，监测服务130可利用这些资源来执行算法和实现其他功能，以便经由用户的装置向用户递送基于网络的服务。值得注意的是，一个或多个此类算法或功能可能需要超过典型的个人计算装置(例如，移动电话、笔记本计算机、平板装置和可穿戴装置，仅举几例)的资源的大量计算资源。尽管如此，健康监测平台112可包括或以其他方式访问操作此类算法和提供此类功能所需的阈值资源量，例如云存储、服务器装置、虚拟化资源等。健康监测平台112可包括计算装置108可经由监测服务130利用的各种资源，以便提供用户界面或生成用于位置辅助血糖控制的数据。在连续测量分析物例如葡萄糖并获得描述此类测量结果的分析物数据的背景下，考虑图2的以下讨论。

图2更详细地描绘了图1的分析物监测装置104的具体实施的示例200。具体地，所示示例200包括分析物监测装置104的顶视图和对应的侧视图。应当理解，在不脱离所描述的技术的精神或范围的情况下，分析物监测装置104可以各种方式根据以下讨论在具体实施中变化。

在该示例200中，分析物监测装置104被示出为包括分析物传感器202(例如，葡萄糖传感器)和传感器模块204。这里，分析物传感器202在侧视图中被描绘成已皮下地插入到(例如，人102的)皮肤206中。传感器模块204在顶视图中近似为虚线矩形。在所示示例200中，分析物监测装置104还包括发射器208。传感器模块204的虚线矩形的使用指示其可被容纳在发射器208中或以其他方式在该发射器的壳体内实现。用于使得发射器208能够产生用于例如通过到药物递送系统106或/或计算装置108的无线连接传送数据的信号的天线和/或其他硬件也可容纳在发射器208的壳体内或以其他方式在该发射器的壳体内实现。在该示例200中，分析物监测装置104还包括粘结垫210。

在操作中，分析物传感器202、粘结垫210可被组装以形成施加组件，其中施加组件被配置为被施加至皮肤206，使得分析物传感器202如所描绘的那样皮下插入。在此类场景中，发射器208可在该组件施加至皮肤206之后经由附接机构(未示出)附接到该组件。另选地，发射器208可作为施加组件的一部分并入，使得分析物传感器202、粘结垫210、和发射器208(具有传感器模块204)可全部同时施加至皮肤206。在一个或多个具体实施中，使用单独的传感器施加器(未示出)将该施加组件施加至皮肤206。与常规血液葡萄糖仪所需的手指针刺不同，具有传感器施加器的分析物监测装置104的用户启动施加几乎是无痛的并且无需抽血。此外，自动传感器施加器通常使得人102能够将分析物传感器202皮下嵌入到皮肤206中，而无需临床医生或保健提供者的协助。

也可通过将粘结垫210从皮肤206剥离来移除分析物监测装置104。应当理解，分析物监测装置104及其如图所示的各种部件仅仅是一个示例形状因数，并且分析物监测装置104及其部件可具有不同的形状因数而不脱离所描述的技术的精神或范围。

在操作中，分析物传感器202经由可以是无线连接或有线连接的至少一个通信信道可通信地耦接到传感器模块204。可主动地或被动地实现从分析物传感器202到传感器模块204或从传感器模块204到分析物传感器202的通信，并且这些通信可以是连续的(例如，模拟的)或离散的(例如，数字的)。

分析物传感器202可以是响应于至少部分地独立于分析物传感器202的事件而改变或引起改变的装置、分子和/或化学物质。传感器模块204被实现来接收分析物传感器202的改变或由分析物传感器202引起的改变的指示。例如，分析物传感器202可包括葡萄糖氧化酶，该葡萄糖氧化酶与葡萄糖和氧反应以形成能够由可包括电极的传感器模块204以电化学方式检测到的过氧化氢。在该示例中，分析物传感器202可被配置为或包括被配置为使用一种或多种测量技术来检测血液或间质液中指示葡萄糖水平的分析物的葡萄糖传感器。在一个或多个具体实施中，分析物传感器202也可被配置为检测血液或间质液中指示其他标记物(诸如乳酸水平、酮、钾离子)的分析物，这可提高识别或预测基于葡萄糖的事件(例如，高血糖症或低血糖症)的准确性。附加地或另选地，分析物监测装置104可包括分析物传感器202的附加传感器和/或架构以检测指示其他标记物的那些分析物。

在另一示例中，分析物传感器202(或分析物监测装置104的附加传感器——未示出)可包括第一电导体和第二电导体，并且传感器模块204可以电的方式检测跨分析物传感器202的第一电导体和第二电导体的电位的改变。在该示例中，传感器模块204和分析物传感器202被配置为热电偶，使得电位的改变对应于温度改变。在一些示例中，传感器模块204和分析物传感器202被配置为检测单一分析物，例如葡萄糖。在其他示例中，传感器模块204和分析物传感器202被配置为使用各种不同的感测模式来检测多种分析物，例如，钠离子、钾离子、二氧化碳和葡萄糖。另选地或附加地，分析物监测装置104包括多个传感器以不仅检测一种或多种分析物(例如，钠离子、钾离子、二氧化碳、葡萄糖和胰岛素)，而且检测一种或多种环境条件(例如，温度、湿气、移动)。因此，传感器模块204和分析物传感器202(以及任何附加传感器)可检测一种或多种分析物的存在、一种或多种分析物的不存在和/或一种或多种环境条件的改变。如上所述，分析物监测装置104可被配置为产生描述单个分析物(例如，葡萄糖)或多个分析物的数据。

在一个或多个具体实施中，传感器模块204可以包括处理器和存储器(未示出)。通过利用处理器，传感器模块204可基于与分析物传感器202的指示上文所讨论的改变的通信来生成分析物测量结果212。基于来自分析物传感器202的上述通信，传感器模块204被进一步配置为生成包括至少一个分析物测量结果212的可通信数据包。在该示例200中，传感器数据118表示这些数据包。附加地或另选地，传感器模块204可将传感器数据118配置为包括附加数据，以举例的方式，该附加数据包括补充传感器信息214。补充传感器信息214可包括传感器标识符、传感器状态、对应于分析物测量结果212的温度、对应于分析物测量结果212的其他分析物的测量结果等。应当理解，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，补充传感器信息214可包括补充至少一个分析物测量结果212的多种数据。

在分析物监测装置104被配置用于无线传输的具体实施中，发射器208可将传感器数据118以数据流形式传输到计算装置。另选地或附加地，传感器模块204可(例如，在传感器模块204的存储器和/或分析物监测装置104的其他物理计算机可读存储介质中)缓冲分析物测量结果212和/或补充传感器信息214，并且使发射器208稍后以各种规律或不规律的间隔(例如，时间间隔(大约每秒、大约每三十秒、大约每分钟、大约每五分钟、大约每小时等)、存储间隔(当所缓冲的分析物测量结果212和/或补充传感器信息214达到阈值数据量或测量结果数量时)等)传输所缓冲的传感器数据118。应当理解，在一些具体实施中，分析物监测装置104可以多种方式与上述示例不同，而不脱离所述技术的精神或范围。

已经讨论了分析物监测装置的一个示例，现在考虑一个示例药物递送系统的以下讨论。

图3更详细地描绘了图1的药物递送系统106的一个示例具体实施300。

在示例具体实施300中，药物递送系统106包括药物泵302和输液器304。尽管输液器304被描绘为具有连接到药物泵302的管306，但是在一个或多个具体实施中，输液器304可以是无管的。例如，药物递送系统106可被配置为笔。广义地讲，输液器304是一种设备，其被配置为——将由药物泵302泵送到输液器304的——药物皮下递送到人102体内以供人102的血流吸收。以这种方式，人102的身体可使用所递送的药物来维持平衡的分析物水平，例如维持在分析物测量结果的目标范围内。在一个或多个具体实施中，输液器304包括皮下插入皮肤中，诸如在示例具体实施300中的人102的输液部位308处的插管。因此，输液器304可以例如连续方式和可编程速率通过人102的皮肤施用药物剂量。如本文所讨论的，例如，基础剂量和/或推注剂量的胰岛素可以经由输液器304通过人102的皮肤来施用。另选地或除此之外，药物递送系统106可基于用户输入，例如经由用户界面接收的要递送的一个或多个药物剂量的输入和/或经由计算装置108接收的输入，向人102施用药物。

如图所示，输液器304包括将装置粘贴到人102一段时间的粘合垫。在一种或更多种实施方式中，使用单独的施加器(未示出)将输液器304施加到输液部位308。在操作中，该施加器可以将输液器304的插管在输液部位308处插入到人102的皮肤中，并且还将粘合垫粘贴到输液部位308以在使用期间将输液器304粘贴到人102上。在至少一些具体实施中，例如，输液器可以是一次性的，使得它们被设计用于在规定和/或建议的时间段之后移除并且用于更换为应用于人102并附接到药物泵302的新器件。在任何情况下，药物泵302被配置为经由输液器(诸如所示输液器304)向人102递送药物剂量。

在示例具体实施300中，药物泵302包括通信模块310、药物递送控件312、药物储药器314、显示模块316、安全模块318和电池320。在具体实施中，药物泵302可以各种方式配置，诸如被配置有这些部件中的一些部件，而其他部件被容纳或以其他方式实现在单独的装置中。替代地或附加地，在不脱离本文所述的技术的精神或范围的情况下，药物泵302可包括附加或替代部件。

通信模块310被配置为将数据传输到其他设备以及从其他设备接收数据，诸如计算设备108。在一种或更多种实施方式中，通信模块310与此类其他设备建立通信耦合以实现数据的传输和接收。举例来说，通信模块310可以建立或以其他方式促进建立与那些其他设备的通信链路或信道。链路或信道可以各种方式配置，包括但不限于蓝牙(例如，蓝牙低能量链路)、近场通信(NFC)、5G或其他蜂窝以及Wi-Fi，仅举几例。这种通信联接使得药物泵302能够通过不同的网络(诸如网络116)通信和/或安全地在闭环系统内通信，该闭环系统包括例如分析物监测装置104和至少一个计算装置108。

一旦建立了通信耦合，通信模块310可以使数据通过建立的耦合传输和/或可以通过建立的耦合从其他设备接收数据。附加地或替代地，通信模块310可被配置为通过有线通信信道建立连接——诸如经由连接到药物泵302和另一装置的USB线——并且还被配置为通过这种有线联接传输和/或接收数据。通信模块310可以各种方式配置以使得药物泵302能够与其他装置通信。

作为一个示例，通信模块310使得药物泵302能够从计算装置108和/或血糖控制系统110接收指令120和/或其他指令以控制向人102递送药物。例如，通信模块310使得药物泵302能够接收指令，这些指令指示药物泵302关于向人102递送胰岛素的基础速率、更新胰岛素的基础速率、向人102递送胰岛素的推注剂量(例如，在有限时间内的推注量)等。在不脱离本文所述的技术的精神或范围的情况下，计算装置108可向药物递送系统106发送各种通信信息用于控制药物递送。

药物递送控件312表示药物泵302的任何硬件、软件和/或机械部件，其使药物从药物储药器314泵送(或以其他方式提取)，使得其流过输液器304并进入人102体内。此外，药物递送控件312被进一步配置为根据药物剂量指令(例如，来自指定药物的一次或多次递送的血糖控制系统110的指令120)使药物从药物储药器314泵送或以其他方式提取。药物储药器314被配置为容纳一定量的药物，通过利用药物泵302的功能，该药物可经由输液器304皮下递送。药物储药器314可以是可更换的或以其他方式配置，使得药物的量可补充到药物储药器314中。在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，药物储药器314可以各种方式(例如，不同形状、不同材料、不同地可移除等)配置。

显示模块316被配置为经由药物泵302的显示装置322显示信息。显示模块316可以生成用于通过显示设备322显示的一个或更多个用户界面。举例来说，显示模块316可以通过显示设备显示用户界面，用于建立与计算设备108的无线连接。附加地或替代地，显示模块316可使显示装置322显示分析物测量结果(例如，以与它们经由计算装置108的健康监测应用显示的类似方式)、趋势箭头(例如，关于分析物测量结果中识别的趋势)、警报(例如，关于分析物测量结果、其他生理条件、药物递送系统106的可操作性、血糖控制系统110的部件的可操作性、与计算装置108的无线连接的状态等)、泵设置接口、超出来自不同装置(例如，计算装置108或分析物监测装置104)的通信范围的指示等。显示模块316因此可使各种信息经由药物泵302的显示装置322显示。

安全模块318被配置为提供一种或多种保护措施来控制药物的递送，从而使递送无害；换句话说，以便安全地递送药物。举例来说，安全模块318可以包含或以其他方式强制实施递送限制，诸如不同时间段内的最大和最小递送速率。诸如当传输指令的错误影响其内容时或者当一个或更多个机器学习模型做出的预测中的错误危险地影响这些指令时，这些限制有效地防止来自血糖控制系统110的错误递送指令伤害人102。例如，即使从血糖控制系统110接收的指令指示药物泵302递送多于阈值量，安全模块318也可将药物泵302递送的药物的量或速率限制为阈值量或阈值速率。类似地，即使从计算装置108接收的指令指示药物泵302递送少于阈值量，安全模块318也还可防止药物泵302递送少于阈值量的药物或以低于阈值速率递送药物。

除此之外，安全模块318被配置为在没有来自血糖控制系统110或计算装置108的指令的情况下，例如在没有描述要递送多少药物以及何时递送的指令的情况下，继续操作药物泵302。例如，安全模块318可被配置为当血糖控制系统110超出通信范围时继续操作药物泵302以向人102递送药物。安全模块318可访问逻辑、默认设置或作为设置过程的一部分输入的设置，仅举几例，其控制当没有从血糖控制系统110接收到指令时药物泵302要递送多少药物。安全模块318可执行各种附加或不同保护措施以确保所递送的药物量对人102无害。

电池320被配置为提供用于操作药物泵302的电力，诸如为通信模块310供电以发送和接收数据、为药物递送控件312供电以使药物从药物储药器314经由输液器304递送到人102、为显示模块316供电以经由显示装置322显示信息等。电池320可以是可充电的(例如，经由USB充电端口或无线地)或可更换的。应当理解，电池320可以以各种方式配置。

尽管未描绘，但药物递送系统106或另一装置(例如，分析物监测装置104)可被配置有药物传感器(例如，胰岛素传感器)。这种药物传感器可应用于皮肤或皮下插入以测量例如人102体内的药物的全身水平。因此，药物传感器可作为输液器304、分析物监测装置104的一部分包括在内，或者可以单独应用。在任何情况下，这种传感器可与安全模块318和/或血糖控制系统110的剂量预测功能结合使用。以这种方式，使用药物传感器产生的药物测量结果可用于防止或检测药物过量，例如防止接受胰岛素的人经历低血糖症发作。举例来说，例如，如果安全模块318检测到药物水平超过预定阈值，则安全模块318可基于药物测量结果关闭通过药物泵302的药物递送。基于药物测量结果，血糖控制系统110还可以或替代地向药物递送系统106发送指令，指示其停止药物递送。在一个或多个具体实施中，如果药物水平超过预定阈值，则安全模块318和/或计算装置108也可触发警报。在生理上，可基于不同人的药物敏感性(例如，胰岛素敏感性)为不同的人确定不同的阈值，从而可对于不同的人的不同药物水平，触发上文讨论的药物递送的关闭、警报或停止。

已考虑环境的一个示例和示例装置，现考虑讨论根据一个或多个具体实施的用于位置辅助血糖控制的技术的细节的一些示例。

位置辅助血糖控制

图4描绘了系统400的一个示例，该系统接收和处理来自各种来源的传感器数据，以根据一个或多个算法的步骤基于用户的位置生成血糖控制建议，并因此实现专用机器。所示系统400包括来自图1的血糖控制系统110，其具有位置预测引擎122和建议引擎124。

在该示例中，血糖控制系统110被描绘为获得传感器数据118。根据所述技术，血糖控制系统110从各种来源402接收传感器数据118，传感器数据的示例包括全球定位系统(GPS)数据、Wi-Fi信息(例如，服务集标识符(SSID))、蓝牙低能量(BLE)信息、使用蜂窝天线(例如，长期演进(LTE))产生的数据、麦克风数据(例如，声音数据)、加速度计数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据、环境或内部温度数据(例如，使用温度传感器产生)、光数据(例如，使用装置的相机捕捉)、心率数据(例如，由智能电话和/或智能手表产生)、邻近数据(例如，装置之间)、湿度数据、分析物数据(一种或多种不同的分析物或关于来自不同来源的相同分析物的不同数据)和药物数据，仅举几例。来自各种来源402的传感器数据118的附加示例包括但不限于各种检测信号的测量结果(例如，诸如心电图(ECG)、肌电图(EMG)或脑电图(EEG)的生物电位测量结果)；人在分析物增强可穿戴设备被佩戴的位置处所经历的加速度；和光学信号，诸如检测血容量变化的光电容积描记图(PPG)、各种生理状况的测量结果(例如，排汗、温度、心率、氧饱和度(SpO₂)或检测到的事件的指示(例如，超过或下降到低于阈值，检测特定化合物的存在或不存在)，仅举几个例子。如上所述，分析物监测装置104、药物递送系统106、计算装置108和IoT 114可以是这种数据的来源402。另选地或除此之外，血糖控制系统110从其他来源402接收传感器数据118，其他来源可包括一种或多种不同类型的传感器或与一种或多种不同类型的传感器相关联。

在所示示例中，传感器数据118包括第一传感器数据404和第二传感器数据406。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122基于至少两种类型的传感器数据(例如，第一传感器数据404和第二传感器数据406)来预测用户的位置408。例如，位置预测引擎122基于GPS数据和Wi-Fi信息(例如，计算装置108可访问的网络的SSID)、基于Wi-Fi信息和声音数据、基于Wi-Fi信息和光数据、基于Wi-Fi信息和心率数据(仅举几例)来预测用户的位置408。应当理解，位置预测引擎122可被配置为接收上文和下文描述的至少两种类型的数据的各种组合作为输入并对其进行处理，以预测用户的位置408。当然，在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122可使用多于两种类型的数据(例如，不止第一传感器数据404和第二传感器数据406)来预测用户的位置408。

在至少一个具体实施中，位置预测引擎122基于与用户相关联的计算装置108的位置来预测用户(例如，人102)的位置408。例如，位置预测引擎122基于用户的移动电话或智能手表的位置来预测用户的位置408。在这种具体实施中，这是基于以下假设的，即用户在相关联的计算装置附近，例如计算装置由用户穿戴或者携带于用户的衣服或配饰中。换句话说，位置预测引擎122预测(或检测)用户的计算装置108(例如，用户的移动电话或智能手表)的位置，然后将该装置的位置归属于用户。另选地或除此之外，位置预测引擎122预测(或检测)用户的计算装置108(例如，用户的移动电话或智能手表)的位置，然后使用从计算装置108获得的传感器数据118(例如，邻近数据、红外数据、温度数据等)来进一步细化位置和/或确定用户相对于计算装置108的位置。这可能是当计算装置108没有被用户穿戴或者没有″在″用户身上时的情况，诸如当用户正在睡眠或淋浴时。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122使用第一传感器数据404生成用户的位置408的″粗略″预测，并且位置预测引擎122使用第二传感器数据406(并且基于粗略位置预测)生成位置408的″精细″预测。

在所示示例中，位置预测引擎122包括位置预测器410和位置确认引擎412。位置确认引擎412用虚线示出，指示其逻辑任选地用于一个或多个具体实施中。根据所述技术，位置预测器410对应于位置预测引擎122用来根据一个或多个算法基于传感器数据118预测用户的位置408的逻辑，并因此实现专用机器。在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，位置预测器410可以多种方式配置。例如，位置预测器410可被配置为或包括一个或多个机器学习模型。另选地或除此之外，位置预测器410包括或可访问位置(例如，餐馆、健身房、房屋、店铺、道路和其他商业)到地理坐标的映射，使得给定精确的地理坐标，位置预测器410可根据映射将用户的存在归属于位置。

在至少一个具体实施中，第一传感器数据404可能不适于使得位置预测器410能够足够精确地预测用户的地理坐标，以在至少两个邻近位置之间进行区分。相反，第一传感器数据404可能适于预测用户可能位于的区域(例如，围绕某一点的半径范围)，使得该区域包括至少两个候选位置。因此，在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122(例如，位置预测器410)至少使用第二传感器数据406来在候选位置之间进行区分，并从多个候选位置选择位置408。例如，在餐馆和健身房彼此相邻的场景中，位置预测器410使用第二传感器数据406来缩减候选位置以选择餐馆或健身房。这是值得注意的，因为用户在不同位置处参与的活动可能对用户的分析物水平具有完全不同的影响，例如，吃披萨对一个人的葡萄糖具有的影响可能与锻炼完全不同。

位置确认引擎412被配置为确认由位置预测器410预测的位置。在一个或多个具体实施中，位置预测器410基于第一传感器数据404预测位置408，并且位置确认引擎412尝试基于第二传感器数据406确认位置408的预测。例如，基于第二传感器数据406，位置确认引擎412或者确认位置408的预测，或者拒绝该预测。在拒绝预测的场景中，位置预测引擎122可提示用户选择位置，诸如从多个候选位置选择或确认预测位置。在一个或多个其他场景中，也可能请求用户参与，诸如第一次为用户预测特定位置时。另选地或除此之外，位置预测器410基于第一传感器数据404和第二传感器数据406预测位置408，并且位置确认引擎412尝试基于第一传感器数据404和第二传感器数据406确认位置408的预测。另选地或除此之外，位置预测器410基于第一传感器数据404和第二传感器数据406预测位置408，并且位置确认引擎412尝试基于第三传感器数据(未示出)确认位置408的预测。另选地或除此之外，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，位置预测器410和位置确认引擎412可基于数据的不同组合分别预测位置和尝试确认预测位置。此外，应当理解，位置预测引擎122可包括或以其他方式访问各种类型的逻辑，以根据所述技术基于传感器数据118来预测用户(例如，人102)的位置408。在该示例中，位置预测引擎122输出位置408。

给定位置408，系统400预测用户的活动414，使得可基于预测活动414生成血糖控制建议。这里，建议引擎124被描绘为获得位置408。在所示示例中，建议引擎124包括活动预测器416和活动转建议模块418。应当理解，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，建议引擎124可包括更多、不同或更少的模块。

活动预测器416被描绘为输出活动414。根据所述技术，活动预测器416根据一个或多个算法基于位置408确定并输出用户正在参与或可能正在参与的活动414，并因此实现专用机器。在一个或多个变型中，活动预测器416基于预测位置408预测活动414，而不使用其他传感器数据118(例如，分析物数据)或用户交互来确认活动。在至少一个其他变型中，活动预测器416基于预测位置408和至少一种其他类型的数据(例如，传感器数据118)和/或基于描述用户与装置的交互的数据来预测活动414。这种传感器数据118的示例包括声音数据(例如，指示确认用户正在睡眠的声音)、光数据(例如，指示与用户正在睡眠的较高可能性相关联的昏暗位置)、加速度计数据(例如，指示与用户正在睡眠的较高可能性相关联的装置在床头柜上的定位)等。这种用户交互的示例包括确认预测活动414、输入活动等的用户交互。如上文和下文所述，人们参与的不同活动可能对葡萄糖具有截然不同的影响。换句话说，人对他们参加的不同活动的血糖反应是不同的。因此，建议引擎124基于活动414建议不同的缓解治疗。

活动的示例包括但不限于进食、睡眠、锻炼(例如，有氧、无氧、部分有氧和部分无氧、高强度间歇训练、跑步、划船、徒步旅行、骑自行车、举重、瑜伽、普拉提、运动等)、工作(例如，潜在地引起压力)、淋浴、看电影、看电视、参加活动(例如，运动型活动或音乐会)、跳舞、阅读、清洁、照顾孩子或驾驶，仅举几例。

在所示示例中，活动预测器416还被描绘为输出活动状态420。在一个或多个具体实施中，活动状态420用虚线示出，以指示它任选地由活动预测器416预测。活动状态420是有用的，因为在相对于活动的不同时间(例如，之前、期间和之后)建议的治疗可能不同。例如，进餐前建议的治疗可能不同于进餐时或进餐后建议的治疗。类似地，锻炼前建议的治疗可能不同于锻炼时或锻炼后建议的治疗。因此，在一个或多个具体实施中，活动预测器416预测活动前状态、活动期间状态或活动后状态以及预测活动414。

举例来说，用户的位置408可被预测为在汽车中(例如，驾驶)，并且基于附加用户数据，活动预测器416可预测用户正在去健身房的路上。这种附加数据的示例可包括但不限于描述用户的历史行为的数据、日历数据、流(例如，音乐)数据、来自地图应用的数据(例如，输出或确定到健身房的路线、检测到用户正行驶在可通往健身房的路线上等)、来自与位置相关联的应用的数据(例如，应用上的预订或安排的约会)等。因此，在该示例中，活动预测器416可预测活动414是锻炼，并且活动状态420是″活动前″或锻炼前。当接收到附加数据时，活动预测器416可更新活动状态420或活动414。例如，在继续的示例中，当接收和处理附加数据，诸如描述用户已经在健身房处停好车、用户已经登记进入健身房、用户已经在智能手表上选择开始锻炼、用户的计算装置已经连接到另一装置(例如，与健身房的无线网络建立Wi-Fi连接，与胸带心脏监测器建立蓝牙连接)或用户已经选择启动锻炼播放列表的回放(仅举几例)的数据时，活动预测器416可将活动状态420更新到″活动期间状态″或锻炼。

基于活动414，并且在至少一个具体实施中，基于活动状态420，活动转建议模块418生成建议422。在一个或多个具体实施中，活动转建议模块418预测用户对预测活动414的血糖反应424，确定用户对预测活动的血糖反应424将导致不良健康事件，并且确定缓解治疗426以防止或缓解对应于血糖反应424的不良健康事件。例如，不良健康事件可包括低血糖事件、高血糖事件以及与用户的葡萄糖水平相关联的任何其他潜在有害事件。活动转建议模块418然后生成建议422以向用户(例如，人102)提供缓解治疗426和/或缓解治疗426的通知。在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，活动转建议模块418可以多种方式配置。

因此，应当理解，在一些配置中，血糖控制系统110连续地检测用户的位置408，并且预测与该位置相关联的活动414。然而，不是所有的活动都引起可能导致不良健康事件的血糖反应424。因此，在一个或多个具体实施中，控制血糖反应424的建议422仅在血糖控制系统110确定活动将导致血糖反应424而该血糖反应将导致不良健康事件的情况下生成。例如，血糖控制系统110可确定用户处于她的办公室，并且预测用户将执行与用户办公室相关联的活动，诸如写电子邮件。然而，在这种情况下，血糖控制系统110可确定该活动不会引起导致不良健康事件的血糖反应424。因此，在这种情况下，即使预测到活动，但血糖控制系统也不会生成建议422。

在一个或多个具体实施中，例如，活动转建议模块418被配置为机器学习模型，其接收活动414(以及在一些具体实施中的活动状态420)作为输入并输出建议422。在这种具体实施中，可使用将活动(以及在一些具体实施中的活动状态)与临床建议的治疗配对的训练数据来训练活动转建议模块418。举例来说，机器学习模型可暴露于活动(例如，接收它作为输入)并且尝试输出缓解治疗建议。然后，系统可以将输出与训练数据中的与输入配对的建议治疗进行比较。基于该比较，可调整机器学习模型的内部权重。例如，如果输出与训练数据中配对的治疗相匹配，则可调整(例如，加强)权重以在未来迭代期间鼓励输出。然而，如果输出与训练数据中配对的治疗不匹配，或者在给定活动的情况下被识别为对用户的健康有害，则可调整权重以在未来迭代期间阻止输出。因此，机器学习模型可通过多次迭代来训练。

另选地或除此之外，活动转建议模块418可诸如从活动(以及在一些具体实施中的状态)到对这些活动的血糖反应424和缓解治疗426的映射获得血糖反应424和缓解治疗426。举例来说，库可包括将不同活动映射到相应血糖反应424和一种或多种相应缓解治疗的映射。例如，该信息可存储在数据库中。在一个或多个具体实施中，映射可由一个或多个临床医生批准。例如，一个或多个临床医生可为活动414批准或以其他方式提供建议的缓解治疗426，因为该活动可能引起特定的血糖反应424，并且建议的缓解治疗426在临床上被建议以缓解血糖反应。

该信息可被输入到系统(例如，输入到数据库中)并被维护。在一个或多个具体实施中，这种映射可被维护在用户的计算装置108(例如，用户的移动电话)的计算机可读存储介质中。另选地或除此之外，映射可远离计算装置108维护，诸如在与血糖控制系统110和/或健康监测平台112相关联的数据库中。当添加新的治疗和活动和/或更新映射到各种活动的治疗时，例如当临床医生为活动建议与先前在临床上所建议不同的治疗时，可更新远程和本地映射中的任一者或两者。在一个或多个具体实施中，映射可针对用户个性化，例如将活动映射到先前对用户有效以控制用户对活动的血糖反应的治疗。在这种具体实施中，映射可由用户(例如，经由用户对用户的计算装置的输入)、健康护理提供者(例如，经由健康护理提供者门户)提供，或者由系统基于传感器数据118(例如，描述用户的分析物水平保持在范围内和/或没有发生有害偏离的分析物数据)来确定。

因此，建议422被配置为向用户提供或向用户通知缓解治疗426，以缓解对基于用户的位置408预测的活动414的血糖反应424。建议422可包括多种治疗中的一种或多种治疗，以控制用户对预测活动414的血糖反应424。举例来说而非限制，建议422可包括一种或多种药物的剂量和/或定时、要执行的活动(例如，锻炼、联系健康护理专家、中断活动、休息)和/或这些活动的定时、要摄入的一种或多种食物的量和/或定时(例如，喝几盎司果汁或吃一片药片)等。在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，建议可建议各种治疗。

基于建议422，控制器428输出指令120。例如，控制器428向药物递送系统106、计算装置108和/或另一装置(例如，附加药物递送系统)提供指令120。在一个或多个具体实施中，控制器428提供指令120来向用户通知建议的缓解治疗426。例如，控制器428向计算装置108提供指令120，以使计算装置108显示或以其他方式输出建议422(或指示建议422的信息)。可由计算装置108输出的通知的示例将参考图6至图9更详细地讨论。

另选地或附加地，控制器428提供指令120来控制装置(例如，药物递送系统106)以提供建议的缓解治疗426。例如，控制器428向药物递送系统106提供指令120，并且指令使药物递送系统106向人102施用一定量的药物。

在一个或多个具体实施中，指令120使药物递送系统106自动向人102施用药物(例如，剂量)，而无需用户输入。在这种具体实施中，装置可操作地闭环连接。在其他具体实施中，指令120指示药物递送系统106向人102施用药物(例如，剂量)，但是在从用户接收到确认输入，例如指示用户允许药物递送的输入之前，系统会阻止药物的递送。另选地或附加地，指令120指示药物递送系统106施用一定剂量的药物，并且药物递送系统106需要用户交互以将剂量转移到人102的身体中，例如，需要用户将药物递送系统106靠着人102的身体定位并开启系统(例如，按下按钮)以施用药物。

图5描绘了用于位置辅助血糖控制的映射的一个示例500。特别地，所示示例500包括健康事件映射502和建议映射504。在一个或多个具体实施中，健康事件映射502和建议映射504存储在血糖控制系统110(或其部件)可访问的存储装置中，诸如存储在计算装置108、血糖控制系统110和/或健康监测平台112的计算机可读存储介质中。例如，在一个或多个具体实施中，健康事件映射502和/或建议映射504可被配置为文件和/或数据库。在所示示例中，健康事件映射502将位置映射到活动和血糖反应，并且建议映射504将活动映射到建议。应当理解，结合所述技术使用的映射可映射与所描绘不同的信息，而不脱离它们的精神或范围。

在该示例中，健康事件映射502包括位置506、活动508和血糖反应510的字段。因此，健康事件映射502包括条目，其中每个条目指定位置506以及针对条目的位置506的活动508和对活动508的血糖反应510。应当理解，映射中的位置可与多个条目相关联，例如因为可在该位置处执行多个不同的活动。此类位置的一个示例是用户可睡眠、进食和锻炼的家。因此，位置可以是更具体的，例如厨房、卧室或车库。举例来说，活动预测器416可利用健康事件映射502来基于预测位置408确定活动414。

这里，建议映射504包括活动512、活动状态514、血糖反应516和建议518的字段。因此，建议映射504包括条目，其中每个条目指定活动512和活动状态514。对于活动512的活动状态514，映射包括可能的血糖反应516和控制血糖反应(例如，缓解血糖反应的任何有害影响)的建议518。在一个或多个具体实施中，活动转建议模块418可利用建议映射504来基于活动414和活动状态420生成建议422。在输出对应于建议422的信息的通知的上下文中，考虑以下示例。

图6描绘了显示活动通知的用户界面的一个示例。所示示例600包括来自图1的计算装置108的一个示例，其经由显示装置(例如，触摸屏)显示示例用户界面602。这里，用户界面602包括指示活动预测器416检测到活动414的活动通知604。

在该示例中，活动对应于基于传感器数据118预测的锻炼，该传感器数据指示用户正前往健身房锻炼，例如用户正开车或步行去健身房。活动通知604还包括建议422，该建议指示用户摄入50克碳水化合物，以缓解用户经历由锻炼引起的低血糖事件的可能性。例如，锻炼会降低用户的葡萄糖水平，因此在锻炼前摄入50克碳水化合物可提高用户的葡萄糖水平，使得用户的葡萄糖水平在锻炼后不会低于低血糖阈值。

图7描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例。类似于所示示例600，所示示例700包括来自图1的计算装置108的一个示例，其经由显示装置(例如，触摸屏)显示示例用户界面702。这里，用户界面702包括指示活动预测器416检测到活动414的活动通知704。通知704对应于在图6的通知604之后显示的第二通知，其再次包括用户需摄入50克碳水化合物以缓解用户经历由锻炼引起的低血糖事件的可能性的建议422。

通知704可基于附加传感器数据118来显示，该附加传感器数据指示用户现在已经到达健身房位置或者比显示通知604时更接近健身房位置。与通知604相比，通知704更积极地建议用户摄入50克碳水化合物以防止低血糖事件。例如，通知704包括标题″紧急″，并且还建议用户″尽可能快地摄入50克碳水化合物以防止锻炼后低血糖症″。值得注意的是，血糖控制系统增加了建议422的积极性，因为用户现在更接近开始活动的时间。

图8描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例。类似于所示示例600和700，所示示例800包括来自图1的计算装置108的一个示例，其经由显示装置(例如，触摸屏)显示示例用户界面802。这里，用户界面802包括指示活动414已经完成的活动通知804。在这种情况下，活动预测器416已经检测到用户已经完成锻炼活动并且现在处于锻炼后状态。活动预测器416可例如基于指示用户不再处于健身房位置的传感器数据118来检测用户已经完成活动。替代地或附加地，活动预测器可使用其他传感器数据118，诸如指示用户的心率已经降低的心率数据和/或指示用户不再锻炼的加速度计数据，来确定用户已经完成锻炼。在这种情况下，通知804指示血糖控制系统110减少在接下来的两个小时内向用户施用的胰岛素量。这样做是因为锻炼可能导致用户的葡萄糖水平降低，并且因此减少胰岛素以防止用户经历由胰岛素和锻炼的组合引起的低血糖事件。

图9描绘了显示活动通知的用户界面的一个附加示例900。类似于所示示例600、700和800，所示示例900包括来自图1的计算装置108的一个示例，其经由显示装置(例如，触摸屏)显示示例用户界面902。这里，用户界面902包括指示检测到活动414的活动通知904。

在该示例中，活动对应于用户在餐馆处进食，并且由活动预测器416基于指示用户处于餐馆位置的传感器数据118来确定。在这种情况下，通知904指示血糖控制系统110正在增加向用户施用的胰岛素的推注剂量。这样做是因为在餐馆处进食可能导致用户的葡萄糖水平增加，并且因此增加胰岛素以防止用户经历由胰岛素和在餐馆处进食的组合引起的高血糖事件。

值得注意的是，通知604、704、804和904被描绘为显示在用户的智能电话的主屏幕上。然而，应当理解，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，通知可以各种不同的方式并在各种不同类型的装置上显示。

图10描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第一组合的一个示例1000。所示示例1000包括分析物监测装置104、药物递送系统106和具有血糖控制系统110的计算装置108。

根据所述技术，分析物监测装置104、药物递送系统106和计算装置108可例如通过网络116或经由一些其他无线连接(例如，BLE)可通信地联接，以实现上文和下文描述的基于位置的血糖控制技术中的任一种技术。在变型中，分析物监测装置104、药物递送系统106和计算装置108可操作地连接，以作为闭环系统、开环系统或部分开环系统实现位置辅助血糖控制。在该示例中，药物递送系统106被描绘为具有输液器的可穿戴泵(例如，胰岛素泵)，该可穿戴泵被应用到人102并且经由插入部位处的输液器递送药物。

作为闭环系统，分析物监测装置104、药物递送系统106和计算装置108被配置为监测穿戴分析物监测装置104的人102的分析物，基于所预测的人102在预测位置处参与的活动来建议治疗，并且在没有用户交互的情况下施用建议治疗(例如，经由药物递送系统106)。

作为对比，在部分开放系统中，可能需要用户在系统施用治疗之前确认治疗，例如，在由药物递送系统106自动施用之前，可能需要用户经由药物递送系统106或计算装置108的显示器提供建议药物剂量的批准。一旦确认，药物递送系统106可施用由血糖控制系统110建议的药物剂量。在开放系统中，血糖控制系统110可简单地经由计算装置108(例如，计算装置108的显示器)输出(例如，显示)建议治疗。为了在开放系统中施用建议剂量的药物，用户可向药物递送系统106提供指定建议药物剂量的输入，并且选择控件(例如，显示的控件)来使药物递送系统106施用该剂量。作为与可连接以在消除用户交互的闭环配置中操作的示例1000中的系统的对比，考虑以下示例，其中药物递送系统106被配置为笔。

图11描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第二组合的一个示例1100。所示示例1100包括分析物监测装置104、药物递送系统106和具有血糖控制系统110的计算装置108。然而，与示例1000对比，在所示示例1100中，药物递送系统106被配置为笔(例如，胰岛素笔)而不是可穿戴泵。

因为药物递送系统106被配置为笔，所以所示示例1100中的系统必然涉及用户交互。此类交互可包括例如将笔定位在可将储存在笔中的药物施用于人的位置的交互以及启动药物施用的交互(例如，按下按钮)。因此，当分析物监测装置104、药物递送系统106和计算装置108如示例1100中那样配置时，这些装置可以可操作地连接以作为开环系统或部分开环系统实现位置辅助血糖控制。

图12描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第三组合的一个示例1200。所示示例1200包括分析物监测装置104和具有血糖控制系统110的计算装置108。

然而，所示示例1200不包括药物递送系统106。这表示分析物监测装置104和计算装置108未可操作地连接到药物递送系统106的配置。在此类配置中，血糖控制系统110不向药物递送系统106传送指令120。相反，血糖控制系统110将关于建议治疗的指令120传送给计算装置108，诸如输出(例如，显示)药物剂量和/或其他建议行为。在这种具体实施中，用户可与药物递送系统106交互以指定和/或施用药物剂量，诸如当药物递送系统106是用户(从单独的容器)填充药物并将药物注射到他或她的身体中的注射器时。在示例1200配置的至少一个变型中，传感器数据118可包括分析物数据。血糖控制系统110可使用此类分析物数据以及使用预测位置和该位置处的活动来生成缓解治疗建议。与该示例对比，考虑图13和图14的以下示例，其不包括分析物监测装置104。

图13描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第四组合的一个示例1300。所示示例1200包括药物递送系统106和具有血糖控制系统110的计算装置108。

然而，所示示例1300不包括分析物监测装置104。这表示药物递送系统106和计算装置108未可操作地连接到分析物监测装置104的场景。在此类配置中，血糖控制系统110能够在不使用分析物数据的情况下生成治疗建议。相反，血糖控制系统110预测与计算装置108相关联并穿戴药物递送系统106(例如，泵)的用户的位置，并且血糖控制系统110使用其他数据预测用户在该位置处的活动。此类其他数据的示例在以上进行了讨论，但是也可包括例如GPS数据和由计算装置的其他传感器产生的数据。基于由血糖控制系统110使用该其他数据生成的位置和活动预测，血糖控制系统110可进一步生成缓解治疗426的建议。

类似于图10所示的示例，药物递送系统106和计算装置108可以可操作地连接以作为闭环系统、开环系统或部分开环系统实现位置辅助血糖控制。作为闭环系统，例如，药物递送系统106和计算装置108被配置为使得能够基于所预测的穿戴药物递送系统106的人102在预测位置处参与的活动来建议治疗，并且在没有用户交互的情况下施用建议治疗(例如，经由药物递送系统106)。

作为对比，在部分开放的系统中，可能需要用户在系统施用治疗之前确认治疗，例如，在由药物递送系统106自动施用之前，可能需要用户经由药物递送系统106或计算装置108的显示器提供建议药物剂量的确认。一旦确认，药物递送系统106可施用由血糖控制系统110建议的药物剂量。

在开放系统中，血糖控制系统110可简单地经由计算装置108(例如，计算装置108的显示器)输出(例如，显示)建议治疗。为了在开放系统中施用建议剂量的药物，用户可向药物递送系统106提供指定建议药物剂量的输入，并且选择控件(例如，显示的控件)来使药物递送系统106施用该剂量。作为与可连接以在消除用户交互的闭环配置中操作的示例1300中的系统的对比，考虑以下示例，其中药物递送系统106被配置为笔。

图14描绘了用于实现基于位置的血糖控制的装置的第五组合的一个示例1400。所示示例1200包括药物递送系统106和具有血糖控制系统110的计算装置108。与示例1300对比，在示例1400中，药物递送系统106被配置为笔(例如，胰岛素笔)而不是可穿戴泵。

然而，类似于所示示例1300，示例1400不包括分析物监测装置104。这表示药物递送系统106(例如，笔)和计算装置108未可操作地连接到分析物监测装置104的场景。在此类配置中，血糖控制系统110能够在不使用分析物数据的情况下生成治疗建议。相反，血糖控制系统110预测与计算装置108和药物递送系统106(例如，笔)相关联的用户的位置，并且使用其他数据预测用户在该位置处的活动。上面讨论了此类其他数据的示例。

基于由血糖控制系统110使用该其他数据生成的位置和活动预测，血糖控制系统110可进一步生成缓解治疗426的建议。尽管用于施用此类治疗的指令120可被传送到被配置为笔的药物递送系统106(例如，要递送的剂量)，但是在某些时候，需要用户交互，以便向用户施用药物。如上所述，此类用户交互可能仅涉及将笔定位在要递送药物的人的身体上，并选择控件来施用药物。另选地，此类用户交互可能涉及确认建议剂量，然后将笔定位在要递送药物的人的身体上，并选择控件来施用药物。

已讨论用于位置辅助血糖控制的技术的示例性细节，现考虑示出本技术的附加方面的程序的一些示例。

示例程序

本节描述了用于位置辅助血糖控制的程序的示例。程序的各方面可在硬件、固件、或软件、或其组合中实现。程序被示为指定由一个或多个装置执行的操作的一组块并且不一定限于所示的用于由各个块执行操作的次序。在至少一些具体实施中，程序由血糖控制系统(诸如血糖控制系统110)执行。

图15是描绘了作为逐步程序1500的算法的流程图，该程序可由血糖控制系统执行以提供用于控制血糖反应的位置辅助建议。

从一个或多个传感器获得传感器数据(框1502)。举例来说，血糖控制系统110从一个或多个传感器获得传感器数据118。根据所述技术，血糖控制系统110可从各种来源402接收传感器数据118，传感器数据的示例包括全球定位系统(GPS)数据、Wi-Fi信息(例如，服务集标识符(SSID))、蓝牙低能量(BLE)信息、使用蜂窝天线(例如，长期演进(LTE))产生的数据、麦克风数据(例如，声音数据)、加速度计数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据、环境或内部温度数据(例如，使用温度传感器产生)、光数据(例如，使用装置的相机捕捉)、心率数据(例如，由智能电话和/或智能手表产生)、邻近数据(例如，装置之间)、湿度数据、分析物数据(一种或多种不同的分析物或关于来自不同来源的相同分析物的不同数据)和药物数据，仅举几例。

基于传感器数据检测用户的位置(框1504)。举例来说，基于传感器数据118，位置预测引擎122检测用户，例如穿戴分析物监测装置104的人102的位置408。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122基于至少两种不同类型的传感器数据118来检测用户的位置408。例如，位置预测引擎122基于GPS数据和Wi-Fi信息(例如，用户的计算装置108连接到的SSID)或者基于Wi-Fi信息和声音数据来检测用户的位置408。在一个或多个具体实施中，位置预测引擎122使用第一传感器数据来检测用户的位置，并且使用第二传感器数据来确认用户的位置。另选地或除此之外，位置预测引擎122使用两种类型的传感器数据来区分多个候选位置中的哪个候选位置对应于用户的实际物理位置。例如，位置预测引擎122基于第一传感器数据检测用户的至少两个候选位置。基于第二传感器数据，位置预测引擎122选择至少两个候选位置中的一个候选位置作为用户的位置(或者消除除一个候选位置之外的所有候选位置)。

基于用户的位置预测用户将在该位置处执行的活动(框1506)。举例来说，建议引擎124预测用户将在位置408处执行的活动414。活动的示例包括进食、锻炼和睡眠。当然，在不脱离所述技术的精神或范围的情况下，系统可预测其他活动。

生成控制用户对预测活动的血糖反应的建议(框1508)。举例来说，血糖控制系统110的建议引擎124生成控制用户对预测活动414的血糖反应424的建议422。换句话说，血糖控制系统110使用所预测的用户执行的活动414来生成用于控制用户的血糖反应424，例如人102对预测活动的血糖反应的一个或多个建议422。例如，建议引擎124生成一种或多种治疗的建议422，以缓解由于预测活动414而导致的潜在不良影响。不良影响的示例至少包括葡萄糖偏离安全葡萄糖范围，诸如高血糖症或低血糖症。

在描述了根据一个或多个具体实施的过程的示例后，现在考虑可用于实现本文所述的各种技术的系统和装置的示例。

示例系统和装置

图16示出了通常以1600表示的系统的一个示例，该系统包括计算装置1602的一个示例，该计算装置表示可实现本文所述的各种技术的一个或多个计算系统和/或装置。这通过包括血糖控制系统110来示出。例如，计算装置1602可以是服务提供商的服务器、与客户端相关联的装置(例如，客户端装置)、片上系统和/或任何其他合适的计算装置或计算系统。

如图所示的示例计算装置1602包括处理系统1604、一个或多个计算机可读介质1606和彼此可通信地联接的一个或多个I/O接口1608。尽管未示出，但计算装置1602还可包括将各种部件彼此联接的系统总线或其他数据和命令转移系统。系统总线可包括不同总线结构中的任一总线结构或它们的组合，诸如存储器总线或存储器控制器、外围总线、通用串行总线和/或利用多种总线架构中的任一总线架构的处理器或本地总线。还可以设想多种其他示例，诸如控制线和数据线。

处理系统1604表示使用硬件执行一个或多个操作的功能。因此，处理系统1604被示出为包括可被配置为处理器、功能块等的硬件元件1610。这可包括在硬件中实现为专用集成电路或使用一个或多个半导体形成的其他逻辑装置。硬件元件1610不受形成它们的材料或其中所采用的处理机制的限制。例如，处理器可由半导体和/或晶体管(例如，电子集成电路(IC))组成。在这种上下文中，处理器可执行指令可以是电子可执行指令。

计算机可读介质1606被示出为包括存储器/存储装置1612。存储器/存储装置1612表示与一个或多个计算机可读介质相关联的存储器/存储装置容量。存储器/存储装置1612可包括易失性介质(诸如随机存取存储器(RAM))和/或非易失性介质(诸如只读存储器(ROM)、闪存存储器、光盘、磁盘等)。存储器/存储装置1612可包括固定介质(例如，RAM、ROM、固定硬盘驱动器等)以及可移动介质(例如，闪存存储器、可移动硬盘驱动器、光盘等)。计算机可读介质1606可以如下文进一步描述的多种其他方式配置。

输入/输出接口1608表示允许用户向计算装置1602输入命令和信息并且还允许使用各种输入/输出装置向用户和/或其他部件或装置呈现信息的功能。输入装置的示例包括键盘、光标控制装置(例如，鼠标)、麦克风、扫描仪、触摸功能(例如，电容传感器或被配置成检测物理触摸的其他传感器)、相机(例如，其可采用可见波长或不可见波长(诸如红外频率)来将移动识别为不涉及触摸的手势)等。输出装置的示例包括显示装置(例如，监测器或投影仪)、扬声器、打印机、网卡、触觉响应装置等。因此，计算装置1602可以如下文进一步描述的多种方式配置以支持用户交互。

本文可在软件、硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。一般来讲，此类模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、部件、数据结构等。本文使用的术语″模块″、″功能″和″部件″通常表示软件、固件、硬件或其组合。本文所述的技术的特征是平台无关的，这意味着这些技术可在具有多种处理器的多种商业计算平台上实现。

所描述的模块和技术的具体实施可存储在某种形式的计算机可读介质上或跨某种形式的计算机可读介质传输。计算机可读介质可包括可由计算装置1602访问的多种介质。以举例而非限制的方式，计算机可读介质可包括″计算机可读存储介质″和″计算机可读信号介质″。

″计算机可读存储介质″可指能够持久地和/或非暂态地存储信息的介质和/或装置，而不仅仅是信号传输、载波或信号本身。因此，计算机可读存储介质是指非信号承载介质。计算机可读存储介质包括诸如易失性和非易失性、可移动和不可移动介质和/或存储装置的硬件，该硬件以适合于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块、逻辑元件/电路或其他数据的信息的方法或技术实现。计算机可读存储介质的示例可包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存存储器或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光学存储设备、硬盘、盒式磁带、磁带、磁盘存储设备或其他磁存储装置、或其他存储装置、有形介质、或适于存储所需信息并可由计算机访问的制品。

″计算机可读信号介质″可指被配置为诸如经由网络向计算装置1602的硬件传输指令的信号承载介质。信号介质通常可在调制数据信号(诸如载波、数据信号或其他传送机制)中体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。信号介质还包括任何信息递送介质。术语″调制数据信号″是指其特性中的一个或多个特性以编码信号中信息的方式设置或改变的信号。以举例而非限制的方式，通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接的有线介质，以及诸如声介质、RF介质、红外介质和其他无线介质的无线介质。

如先前所述，硬件元件1610和计算机可读介质1606表示可在一些实施方案中用以实现本文所述的技术的至少一些方面(诸如执行一个或多个指令)的以硬件形式实现的模块、可编程装置逻辑和/或固定装置逻辑。硬件可包括集成电路或片上系统、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)以及硅或其他硬件中的其他具体实施的部件。在此上下文中，硬件可作为执行由硬件体现的指令和/或逻辑定义的程序任务的处理装置，以及用于存储用于执行的指令的硬件(例如，先前描述的计算机可读存储介质)来操作。

也可采用前述的组合来实现本文所述的各种技术。因此，软件、硬件或可执行模块可被实现为在某种形式的计算机可读存储介质上和/或由一个或多个硬件元件1610体现的一个或多个指令和/或逻辑。计算装置1602可被配置为实现对应于软件和/或硬件模块的特定指令和/或功能。因此，可由计算装置1602作为软件来执行的模块的具体实施可例如通过使用计算机可读存储介质和/或处理系统1604的硬件元件1610至少部分地在硬件中实现。指令和/或功能可由一个或多个制品(例如，一个或多个计算装置1602和/或处理系统1604)执行/操作，以实现本文所述的技术、模块和示例。

本文所述的技术可由计算装置1602的各种配置来支持，并且不限于本文所述的技术的具体示例。该功能还可全部或部分地通过使用分布式系统诸如经由如下所述的平台1616通过″云″1614来实现。

云1614包括和/或表示用于资源1618的平台1616。平台1616抽象化云1614的硬件(例如，服务器)和软件资源的底层功能。资源1618可包括在远离计算装置1602的服务器上执行计算机处理时可利用的应用和/或数据。资源1618还可包括经由互联网和/或通过用户网络(诸如蜂窝或Wi-Fi网络)提供的服务。

平台1616可抽象化资源和功能以将计算装置1602与其他计算装置连接。平台1616还可用于抽象化资源的缩放以提供相对应的缩放级别，以满足对经由平台1616实现的资源1618的需求。因此，在互连的装置实施方案中，本文所述的功能的具体实施可分布在整个系统1600中。例如，该功能可部分地在计算装置1602上实现以及经由抽象化云1614的功能的平台1616来实现。

条款1.一种方法，所述方法包括：从一个或多个传感器获得传感器数据；基于所述传感器数据，检测用户的位置；基于所述用户的所述位置，预测所述用户将在所述位置处执行的活动；以及生成控制所述用户对所预测活动的血糖反应的建议。

条款2.根据条款1所述的方法，其中生成所述建议还包括：预测所述用户对所预测活动的所述血糖反应；确定所述用户对所预测活动的所述血糖反应是否将导致不良健康事件；以及响应于确定所述用户对所预测活动的所述血糖反应将导致所述不良健康事件，确定缓解治疗以防止所述不良健康事件，其中所述建议包括所述缓解治疗。

条款3.根据条款1或2所述的方法，其中检测所述用户的所述位置是基于至少两种不同类型的传感器数据的。

条款4.根据条款1至3中任一项所述的方法，其中检测所述用户的所述位置包括基于第一传感器数据检测所述用户的所述位置，以及基于第二传感器数据确认所述用户的所述位置。

条款5.根据条款1至4中任一项所述的方法，其中检测所述用户的所述位置包括：基于第一传感器数据检测所述用户的至少两个候选位置；以及基于第二传感器数据选择所述至少两个候选位置中的一个候选位置作为所述用户的所述位置。

条款6.根据条款1至5中任一项所述的方法，其中预测所述活动包括基于所述位置预测所述活动的状态，所述状态包括活动前状态、活动状态或活动后状态，并且其中所述建议是基于所述活动的所述状态的。

条款7.根据条款1至6中任一项所述的方法，所述方法还包括在计算装置上显示控制所述用户的所述血糖反应的所述建议。

条款8.一种系统，所述系统包括：一个或多个传感器，所述传感器用于获得与用户相关联的传感器数据；药物递送系统，所述药物递送系统用于向所述用户施用药物；以及至少一个存储器和处理器，所述处理器用于执行包括以下的操作：基于所述传感器数据，检测所述用户的位置；基于所述用户的所述位置，预测所述用户将在所述位置处执行的活动；确定向所述用户施用的所述药物的量，以控制所述用户对所预测活动的血糖反应；以及向所述药物递送系统传送指令，所述指令使所述药物递送系统向所述用户递送所述量的所述药物。

条款9.根据条款8所述的系统，所述系统还包括用于获得所述用户的分析物数据的分析物监测装置，其中所述分析物监测装置和所述药物递送系统闭环连接。

条款10.根据条款8或9所述的系统，其中所述指令使所述药物递送系统在没有用户输入的情况下向所述用户递送所述量的所述药物。

结论

尽管已经以结构特征和/或方法动作专用的语言描述了系统和技术，但应当理解，所附权利要求中定义的系统和技术不一定限于所描述的特定特征或动作。相反，特定特征或动作被公开为实现要求保护的主题的示例形式。

Claims (10)

1.一种方法，所述方法包括：

从一个或多个传感器获得传感器数据；

基于所述传感器数据，检测用户的位置；

基于所述用户的所述位置，预测所述用户将在所述位置处执行的活动；以及

生成控制所述用户对所预测活动的血糖反应的建议。

2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述建议还包括：

预测所述用户对所预测活动的所述血糖反应；

确定所述用户对所预测活动的所述血糖反应是否将导致不良健康事件；以及

响应于确定所述用户对所预测活动的所述血糖反应将导致所述不良健康事件，确定缓解治疗以防止所述不良健康事件，其中所述建议包括所述缓解治疗。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中检测所述用户的所述位置是基于至少两种不同类型的传感器数据的。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中检测所述用户的所述位置包括基于第一传感器数据检测所述用户的所述位置，以及基于第二传感器数据确认所述用户的所述位置。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中检测所述用户的所述位置包括：

基于第一传感器数据检测所述用户的至少两个候选位置；以及基于第二传感器数据选择所述至少两个候选位置中的一个候选位置作为所述用户的所述位置。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中预测所述活动包括基于所述位置预测所述活动的状态，所述状态包括活动前状态、活动状态或活动后状态，并且其中所述建议是基于所述活动的所述状态的。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，所述方法还包括在计算装置上显示控制所述用户的所述血糖反应的所述建议。

8.一种系统，所述系统包括：

一个或多个传感器，所述传感器用于获得与用户相关联的传感器数据；

药物递送系统，所述药物递送系统用于向所述用户施用药物；以及

至少一个内存和一个处理器，所述一个处理器用于执行操作，所述操作包括：

基于所述传感器数据，检测所述用户的位置；

基于所述用户的所述位置，预测所述用户将在所述位置处执行的活动；

确定向所述用户施用的所述药物的量，以控制所述用户对所预测活动的血糖反应；以及

向所述药物递送系统传送指令，所述指令使所述药物递送系统向所述用户递送所述量的所述药物。

9.根据权利要求8所述的系统，所述系统还包括用于获得所述用户的分析物数据的分析物监测装置，其中所述分析物监测装置和所述药物递送系统闭环连接。

10.根据权利要求8或9所述的系统，其中所述指令使所述药物递送系统在没有用户输入的情况下向所述用户递送所述量的所述药物。