(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-11-06
(54)【発明の名称】糖尿病管理を改善するためのフィードバック
(51)【国際特許分類】
G16H 20/00 20180101AFI20241029BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20241029BHJP
A61B 5/1486 20060101ALI20241029BHJP
A61B 5/1473 20060101ALI20241029BHJP
【ＦＩ】
G16H20/00
A61B5/00 102A
A61B5/1486
A61B5/1473
A61B5/00 N
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024506761
(86)(22)【出願日】2022-10-26
(85)【翻訳文提出日】2024-02-02
(86)【国際出願番号】 US2022047873
(87)【国際公開番号】W WO2023076376
(87)【国際公開日】2023-05-04
(31)【優先権主張番号】63/263,188
(32)【優先日】2021-10-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/292,929
(32)【優先日】2021-12-22
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】504016422
【氏名又は名称】デックスコム・インコーポレーテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【弁理士】
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100110364
【弁理士】
【氏名又は名称】実広 信哉
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 達彦
(72)【発明者】
【氏名】ローレン・エイチ・ジェプソン
(72)【発明者】
【氏名】マーガレット・エー・クロフォード
(72)【発明者】
【氏名】マーク・デルジンスキー
(72)【発明者】
【氏名】ロバート・ジェイ・ダウド
(72)【発明者】
【氏名】ジャーダ・アッチャロリ
(72)【発明者】
【氏名】サラ・ケイト・ピッカス
(72)【発明者】
【氏名】アプルヴ・ユー・カマス
【テーマコード（参考）】
4C038
4C117
5L099
【Ｆターム（参考）】
4C038KK07
4C038KK10
4C038KL01
4C038KL09
4C038KX01
4C117XB01
4C117XB04
4C117XB15
4C117XC11
4C117XE04
4C117XE13
4C117XE18
4C117XE23
4C117XE24
4C117XE26
4C117XE38
4C117XJ11
4C117XJ52
4C117XP03
5L099AA25
(57)【要約】
ユーザに関するグルコースレベル測定値又は他のデータは、ユーザが装着する装着型グルコースモニタリングデバイスなどから経時的に取得される。これらのグルコースレベル測定値又は他のデータは、例えば、ユーザによる良好な糖尿病管理の１日の間の期間を決定し、そのように示すフィードバックをユーザに提供するために様々な規則に基づいて分析される。良好な糖尿病管理は、例えば、過去１日以上にわたる所与の期間についてグルコース測定値の改善を識別すること、グルコース測定値が最良であった、１日のうちの期間を識別すること、正の持続パターン（例えば、複数日のそれぞれの同一期間についての良好な糖尿病管理）を識別することなどによって様々な方法で識別される。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて実施される方法であって、前記方法は、前記連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから、当日の複数期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１のグルコース測定値を取得する（７０２）ことであって、前記グルコースセンサは、前記ユーザの挿入部位において挿入されている、ことと、
前記第１のグルコース測定値から、前記当日の前記第１の期間について１つ以上の特徴を生成する（７０４）ことと、
前記当日の前記第１の期間について１つ以上の規則を満たす、少なくとも１つの特徴を決定するために前記１つ以上の特徴を分析する（７０６）ことと、
満たされた前記１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別する（７０８）ことと、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバック及び前記第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースを生成する（７１０）ことと、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させる（７１２）ことと、を含む、方法。
【請求項2】
前記当日の前記複数の期間のそれぞれは、前記当日中の異なる複数時間の期間を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記分析することは、前記第１のグルコース測定値を、前記当日の１つ以上の追加期間中に前記ユーザについて測定されたグルコース測定値と比較して、前記第１のグルコース測定値が、前記１つ以上の追加期間中に前記ユーザについて測定された前記グルコース測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったか否かを判定することと、
前記第１のグルコース測定値が、前記１つ以上の追加期間中に前記ユーザについて測定された前記グルコース測定値よりも長い期間にわたって前記特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったと判定することに応答して、前記第１のグルコース測定値が前記１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、前記当日中の前記ユーザのグルコースレベルが前記第１の期間中に最良であったというインジケーションを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項4】
前記分析することは、前記第１のグルコース測定値を、過去１日以上の期間中に前記ユーザについて測定されたグルコース測定値と比較して、前記第１のグルコース測定値が、前記過去１日以上の前記期間中に前記ユーザについて測定された前記グルコース測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったか否かを判定することと、
前記第１のグルコース測定値が、前記過去１日以上の前記期間中に前記ユーザについて測定された前記グルコース測定値よりも少なくとも長い前記閾値期間にわたって前記特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったと判定することに応答して、前記第１のグルコース測定値が前記１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、前記当日の前記期間について前記ユーザのグルコースレベルが、前記過去１日以上の前記期間中の前記ユーザのグルコースレベルよりも良好であったというインジケーションを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記分析することは、前記第１のグルコース測定値及び過去１日以上の期間中に前記ユーザについて測定されたグルコース測定値が、前記当日及び前記過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったか否かを判定することと、
前記第１のグルコース測定値及び過去１日以上の前記期間中に前記ユーザについて測定されたグルコース測定値が、前記当日及び前記過去１日以上のそれぞれについて前記特定範囲内にあったか、又は特定グルコースレベル未満であったと判定することに応答して、前記第１のグルコース測定値が前記１つ以上の規則を満たすと判定することと、
前記当日及び前記過去１日以上のそれぞれをカウントすることによって総日数を決定することと、を含み、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、前記期間についての前記ユーザのグルコースレベルが前記総日数について前記特定範囲内にあったというインジケーションを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記取得することは、前記ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することを含み、前記生成することは、前記第１のグルコース測定値及び前記第１の活動データの両方から前記第１の期間について前記１つ以上の特徴を生成することを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
コンピューティングデバイス（１０６）であって、プロセッサ（９０４）と、
複数の糖尿病管理フィードバックを記憶するライブラリ（１２２）と、
ディスプレイデバイスと、
アプリケーションの複数の命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体（９０６）と、を備え、
前記アプリケーションの前記複数の命令は、前記プロセッサによる実行に応答して、前記プロセッサに、
センサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１の糖尿病管理測定値を取得する（８０２）ことと、
前記第１の糖尿病管理測定値から、前記当日の前記第１の期間について１つ以上の特徴を生成する（８０４）ことと、
少なくとも１つの特徴が、前記当日の前記第１の期間について１つ以上の規則を満たすか否かを判定するために前記１つ以上の特徴を分析する（８０６）ことと、
前記当日の前記期間に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別する（８０８）ことと、
識別した前記少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させる（８１０）ことと、を行わせる、コンピューティングデバイス。
【請求項8】
前記当日の前記複数の期間のそれぞれは、２４時間間隔中の異なる複数時間の期間を含む、請求項７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項9】
前記当日の前記複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、運動期間、及び夕食期間を含む、請求項７又は８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項10】
前記第１の糖尿病管理測定値を取得することは更に、前記ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することであり、前記１つ以上の特徴を生成することは、前記第１の糖尿病管理測定値及び前記第１の活動データの両方から前記第１の期間について前記１つ以上の特徴を生成することである、請求項７から９のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（関連出願）
本出願は、２０２１年１２月２２日に出願された「Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２９２，９２９号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれ、また、２０２１年１０月２８日に出願された「Ｒａｎｋｉｎｇ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２６３，１８８号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２１年１２月２２日に出願された「Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２９２，９２９号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれ、また、２０２１年１０月２８日に出願された「Ｒａｎｋｉｎｇ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２６３，１８８号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【0002】
糖尿病は、数億人の人々に悪影響を及ぼす代謝状態であり、世界的に突出する死因のうちの１つである。Ｉ型糖尿病を患って生活する人々の場合、治療へのアクセスは、人々の生存にとって必要不可欠であり、それは、ＩＩ型糖尿病を患う人々の間の有害転帰を減少させることができる。適切な治療を行えば、糖尿病に起因する心臓、血管、眼、腎臓、及び神経への重大な損傷を回避することができる。糖尿病の型（例えば、Ｉ型又はＩＩ型）のいかんにかかわらず、糖尿病をうまく管理することには、食物及び活動をモニタリングし、何度も調整して、人の血糖を制御すること、例えば、人のグルコースの深刻な変動を低減すること、及び／又は人のグルコースを総体的に低下させることが含まれる。
【0003】
しかしながら、多くの従来のグルコースモニタリングアプリケーションは、ユーザ、特に自身のグルコースのモニタリングを最近開始したばかりのユーザにとっては解釈しづらい方式で未処理のグルコース情報を表示するユーザインタフェースを用いる。結果として、ユーザは、データから洞察を引き出すことができない場合があり、したがって、ユーザのグルコースを改善するために、ユーザの行動に有意な方法で変更することができない。時間が経つにつれ、これらのユーザは、これらの従来のグルコースモニタリングアプリケーションによる情報の提示のされ方に圧倒され、苛立つことが多く、したがって、グルコース及び全体的な健康の改善が実現できる前に、これらのアプリケーションの使用を中断してしまう。更に、ユーザが、モバイルデバイス（例えば、スマートウォッチ及びスマートフォン）を利用してグルコースモニタリング情報にアクセスすることが多くなるにつれて、これらのモバイルデバイスの小型画面によって課される制約によって、従来のシステムでは、ユーザが理解できるように有意なグルコース情報を提供できないことが、更に深刻化する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
これらの問題を克服するために、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックのための技法が論じられる。１つ以上の実装形態では、連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて、第１のグルコース測定値は、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから取得される。第１のグルコース測定値は、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定され、グルコースセンサは、ユーザの挿入部位において挿入される。当日の第１の期間の第１のグルコース測定値から１つ以上の特徴が生成される。１つ以上の特徴が分析されて、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす少なくとも１つの特徴が決定される。満たされた１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックが識別される。識別された糖尿病管理フィードバック及び第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースが生成され、識別された糖尿病管理フィードバックが表示される。
【0005】
この発明の概要は、以下の発明を実施するための形態で更に記載される概念の選択を簡略化された形態で紹介している。したがって、この発明の概要は、特許請求される主題の本質的な特徴を識別することを意図しておらず、特許請求される主題の範囲を決定する際の補助として使用されることも意図していない。
【図面の簡単な説明】
【0006】
詳細な説明は、添付の図を参照して記載されている。
【図1】本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境の図である。
【図2】装着型グルコースモニタリングデバイスの実装形態の例をより詳細に示す。
【図3】糖尿病管理フィードバック生成システムの例示的なアーキテクチャの図である。
【図4】ある期間について少なくとも１つの特徴の改善を示すフィードバックを提供する例を示す。
【図5】１日の間の最良の期間を示すフィードバックを提供する例を示す。
【図6】正の持続パターンを示すフィードバックを提供する例を示す。
【図7】糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施する例における手順を示す。
【図8】糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施する別の例における手順を示す。
【図9】本明細書で説明される様々な技法を実施し得る１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表現するコンピューティングデバイスの例を含む、システムの例の概要を示す。
【発明を実施するための形態】
【0007】
概要
糖尿病管理を改善するためのフィードバックのための技法が、本明細書で論じられる。概して、ユーザの血糖値測定値は経時的に取得される。これらのグルコースレベル測定値は、通常、ユーザが装着する装着型グルコースモニタリングデバイスによって取得される。これらのグルコースレベル測定値は、デバイスが、異なるデバイスとの通信結合の確立（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースレベルモニタリングデバイスとの無線接続を確立するとき）などに応答して、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、約１時間ごと、約３０分ごと、約５分ごとなど）でグルコースレベル測定値を生成するように構成され得るように、実質的に連続的に生成され得る。これらのグルコースレベル測定値は、ユーザによる良好な（又は任意選択的に不良な）糖尿病管理の期間を決定するための様々な規則に基づいて分析され、そのように示すフィードバックがユーザに提供される。
糖尿病管理を改善するためのフィードバックのための技法が、本明細書で論じられる。概して、ユーザの血糖値測定値は経時的に取得される。これらのグルコースレベル測定値は、通常、ユーザが装着する装着型グルコースモニタリングデバイスによって取得される。これらのグルコースレベル測定値は、デバイスが、異なるデバイスとの通信結合の確立（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースレベルモニタリングデバイスとの無線接続を確立するとき）などに応答して、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、約１時間ごと、約３０分ごと、約５分ごとなど）でグルコースレベル測定値を生成するように構成され得るように、実質的に連続的に生成され得る。これらのグルコースレベル測定値は、ユーザによる良好な（又は任意選択的に不良な）糖尿病管理の期間を決定するための様々な規則に基づいて分析され、そのように示すフィードバックがユーザに提供される。
【0008】
１つ以上の実装形態では、グルコース測定値のデータストリームが受信される。活動データ（例えば、ユーザの歩数）など種々の他のデータストリームは、任意選択的に受信され得る。特定期間について１つ以上の特徴が生成され、記憶される。各特徴は、データストリーム内のデータから計算され得、ユーザが有益な糖尿病管理行動又はライフスタイル選択に関与しているか否かを示す値である。特徴は、特定期間についてのデータストリーム内のデータの表現又は要約であり、生成され、記憶されるメトリックを含み得る。これらの期間は、例えば、１日のうちの時間の異なる複数時間ブロックである。例えば、１日は、真夜中から午前６時までの第１の期間（睡眠に対応する）、午前６時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後６時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後６時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含み得る。これらの期間は、固定され得るか、又は別のデータストリームにおいて識別される特徴に基づいて適応的に識別され得る（例えば、睡眠開始は、活動モニタによって検出され得、当該日の「睡眠」期間の開始を決定するために使用され得る）。
【0009】
良好な糖尿病管理は、例えば、過去１日以上にわたる所与の期間についてグルコース測定値の改善を識別すること、グルコース測定値が最良であった（例えば、最適範囲内であった又は最適値に最も近かった）、１日のうちの期間を識別すること、正の持続パターン（例えば、複数日のそれぞれの同一期間についての良好な糖尿病管理）を識別することなどによって識別される。識別されると、グルコース測定値のこれらの改善、１日のうちの最良の期間、正の持続パターン、それらの組み合わせなどをユーザに通知するフィードバックが生成される。このフィードバックは遡及的であり得、例えば、前日又は当日の終わりに糖尿病管理に関するユーザの評価をユーザに通知することができる。
【0010】
本明細書で論じられる技法は、不良な糖尿病管理を識別するために同様に適用される。不十分な糖尿病管理を識別し、フィードバック（例えば、警告又は悪影響）をユーザに表示するか、又は別様に提示して、ユーザによるより良好な糖尿病管理を促すことができる。このフィードバックは、対応が必要とされる問題領域、将来回避されるべきアクション又は選択などを識別するために使用され得る。
【0011】
本明細書で論じられる技法は、ユーザが行った良好な糖尿病管理の選択（又は不良な糖尿病管理の選択）をユーザに通知する、ユーザについてのフィードバックを生成する。このフィードバックは、ユーザによる反省及び動機付けのために提供され、多くの場合、良好な糖尿病管理を継続してユーザの健康を改善し、寿命を延ばすなどのために、心に響く洞察をユーザに提供する。このフィードバックはまた、例えば、改善（例えば、摂取した野菜の量の増加）を示したある期間から他の期間へのユーザの変化を自身が模倣することを可能にすることによって、良好な糖尿病管理の選択に関してユーザを教育する。
【0012】
いくつかの状況では、複数の異なるフィードバック項目がユーザに提供され得る。そのような状況では、複数の異なるフィードバック項目に優先度を付け、ユーザに提供されるべき１つ又は２つを選択するために、優先度付け技法が任意選択的に使用される。この優先度付け技法は、ユーザに提供されるフィードバックの量（一度に又は経時的にフィードバック項目の数）を低減すること、ユーザに提供されるフィードバックにおける反復性を低減することによって、最大の又は最も有意な血糖改善又は比較を強調する、糖尿病型、共存症、薬剤、患者若しくは臨床医の選好、以前に提供された洞察に関するユーザフィードバック、又は製品の使用期間などコンテキスト情報に基づいて、ある時点においてユーザに最も関連する血糖改善又は比較を強調するなどで、ユーザに提示されるユーザインタフェースを改善する。
【0013】
以下の説明では、最初に、本明細書で説明される技法を使用することができる例示的な環境が説明される。次いで、例示的な環境及び他の環境で実行され得る実装形態の例の詳細及び手順が説明される。例示的な手順の実行は、例示的な環境に限定されず、例示的な環境は、例示的な手順の実行に限定されない。
【0014】
環境の例
図１は、本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するためのフィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境１００の図である。この例示された環境１００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を装着して描かれている人１０２を含む。図示された環境１００はまた、コンピューティングデバイス１０６、グルコースモニタリングデバイス１０４を装着するユーザ母集団１０８内の他のユーザ、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６、ユーザ母集団１０８、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ネットワーク１１２を介することを含めて、通信可能に結合される。
図１は、本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するためのフィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境１００の図である。この例示された環境１００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を装着して描かれている人１０２を含む。図示された環境１００はまた、コンピューティングデバイス１０６、グルコースモニタリングデバイス１０４を装着するユーザ母集団１０８内の他のユーザ、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６、ユーザ母集団１０８、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ネットワーク１１２を介することを含めて、通信可能に結合される。
【0015】
代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及び計算デバイス１０６は、１つ以上の無線通信プロトコル又は技法を使用するなど、他の方法で通信可能に接続することができる。例として、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びコンピューティングデバイス１０６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙリンク）、近距離無線通信（near-field communication、ＮＦＣ）、５Ｇなどのうちの１つ以上を使用して、互いに通信することができる。
【0016】
記載される技法によれば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、人１０２のグルコースの測定値を提供するように構成されている。本明細書では、装着型グルコースモニタリングデバイスを議論するが、グルコースモニタリングのためのユーザインタフェースは、グルコース測定値を提供することが可能な他のデバイス、例えば、フィンガースティック、パッチなどを必要とする血糖測定器などの非装着型グルコースデバイスと関連して生成及び提示できることを理解されたい。しかしながら、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を含む実装形態では、例えば、人１０２のグルコースを示す分析物を連続的に検出し、かつグルコース測定値の生成を可能にするグルコースセンサで構成することができる。例示された環境１００において、また詳細な説明全体にわたって、これらの測定値は、グルコース測定値１１４として表される。
【0017】
１つ以上の実装形態では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、連続グルコースモニタリング（continuous glucose monitoring、ＣＧＭ）システムである。本明細書で使用される場合、グルコースモニタリングに関連して使用される「連続的」という用語は、デバイスが、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、１時間ごと、３０分ごと、５分ごとなど）で、異なるデバイスと通信結合を確立すること（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースモニタリングデバイス１０４との無線接続を確立するとき）などに応答して、グルコース測定値１１４を生成するように構成され得るように、実質的に連続して測定値を生成するデバイスの能力を指し得る。この機能は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の構成の更なる態様とともに、図２に関連してより詳細に説明される。
【0018】
更に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、無線接続などを介して、グルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に送信する。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、例えば、これらの測定値がグルコースセンサを使用して生成されたときに、それらの測定値をリアルタイムで通信することができる。代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、設定された時間間隔でグルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に伝達することができる。例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、グルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に（それらの測定値が生成されているときに）５分ごとに伝達するように構成することができる。
【0019】
確実に、グルコース測定値１１４が伝達される時間間隔は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、上記の例とは異なってもよい。それらの測定値は、コンピューティングデバイス１０６からの要求に基づくなど、本記載の技法による他の基礎に従って、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４によってコンピューティングデバイス１０６に通信することができる。いずれにしても、コンピューティングデバイス１０６は、人１０２のグルコース測定値１１４を少なくとも一時的に、例えば、コンピューティングデバイス１０６のコンピュータ可読記憶媒体内に維持することができる。
【0020】
コンピューティングデバイス１０６は、モバイルデバイス（例えば、携帯電話）として例示されているが、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、様々な方法で構成され得る。限定ではなく例として、コンピューティングデバイス１０６は、モバイルデバイス（例えば、装着型デバイス、タブレットデバイス、又はラップトップコンピュータ）、固定デバイス（例えば、デスクトップコンピュータ）、自動車用コンピュータなど、異なるタイプのデバイスとして構成され得る。１つ以上の実装形態では、コンピューティングデバイス１０６は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０に関連付けられた専用デバイスとして構成され得、その専用デバイスは、例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４からグルコース測定値１１４を取得し、グルコース測定値１１４に関連する様々な計算を実行し、グルコース測定値１１４及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に関連する情報を表示し、グルコース測定値１１４をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に伝達するなどのための機能を有する。
【0021】
更に、コンピューティングデバイス１０６は、本記載の技法による２つ以上のデバイスを表すことができる。１つ以上のシナリオでは、例えば、コンピューティングデバイス１０６は、装着型デバイス（例えば、スマートウォッチ）と携帯電話との両方に対応することができる。そのようなシナリオでは、これらのデバイスの両方は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４からグルコース測定値１１４を取り出し、ネットワーク１１２を介してそれらの測定値をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に伝達し、グルコース測定値１１４に関連する情報を表示するなどのために、同じ動作のうちの少なくともいくつかを実行することが可能であり得る。代替的には追加的に、異なるデバイスは、他のデバイスが有さない、又は計算命令を通して指定されたデバイスに制限される、異なる能力を有していてもよい。
【0022】
コンピューティングデバイス１０６が別個のスマートウォッチ及び携帯電話に対応するシナリオでは、例えば、スマートウォッチは、人１０２の様々な生理学的マーカ（例えば、心拍数、心拍数変動性、呼吸、血流速度など）及び活動（例えば、歩行又は他の運動）を測定するための様々なセンサ及び機能を備えて構成され得る。このシナリオでは、携帯電話は、これらのセンサ及び機能を備えて構成されなくてもよいか、又はその機能の限定された量を含むことができる－ただし、他のシナリオでは、携帯電話は、同じ機能を提供することが可能である場合がある。この特定のシナリオを用いて続けると、携帯電話は、グルコースモニタリングに関連付けられた画像を取り込むためのカメラ、及びその携帯電話がグルコース測定値１１４に関連する計算をより効率的に実行することを可能にするコンピューティングリソース（例えば、バッテリ及び処理速度）の量など、スマートウォッチが有しない能力を有することができる。スマートウォッチがそのような計算を実行することができるシナリオにおいても、コンピューティング命令は、それらの計算の実行を携帯電話に限定して、両方のデバイスに負担をかけず、利用可能なリソースを効率的に利用することができる。この程度まで、コンピューティングデバイス１０６は、本記載の技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく、本明細書で説明されたものとは異なる方法で構成され、かつ異なる数のデバイスを表すことができる。
【0023】
論じられる技法によると、コンピューティングデバイス１０６は、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施するように構成されている。環境１００において、計算デバイス１０６は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６及び記憶デバイス１１８を含む。ここで、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０を含む。コンピューティングデバイス１０６に含まれるものとして示されているが、追加的に又は代替的に、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０の少なくとも一部の機能は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０など他の場所に位置する。更に、グルコース測定値１１４及びフィードバックライブラリ１２２は、記憶デバイス１１８に記憶されて示されている。記憶デバイス１１８は、１つ以上のデータベース、並びにグルコース測定値１１４及びフィードバックライブラリ１２２を記憶することが可能な他のタイプの記憶装置も表し得る。フィードバックライブラリ１２２は、例えば、ユーザ１０２による反省及び動機付けのために最近の糖尿病管理選択の正の影響を強調するためにユーザ１０２に提供され得る複数のフィードバック項目（例えば、メッセージ又はメッセージテンプレート）を記憶する。このフィードバックは、洞察又は心に響く洞察とも呼ばれる。
【0024】
１つ以上の実装形態では、グルコース測定値１１４及び／又はフィードバックライブラリ１２２は、少なくとも部分的にコンピューティングデバイス１０６から遠隔に、例えば、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０の記憶装置に記憶されて、糖尿病管理フィードバックを提示するためのユーザインタフェースを構成し、出力する（例えば、表示する）ことに関連して取り出されるか、又は別様にアクセスされ得る。例として、グルコース測定値１１４及び／又はフィードバックライブラリ１２２は、概して、ユーザ母集団のグルコース測定値１０８及び／又はユーザ母集団のフィードバックライブラリ１２２とともにグルコースモニタリングプラットフォーム１１０の記憶装置に記憶され得、当該データの一部は、糖尿病管理フィードバックを提示するためのユーザインタフェースを表示するために、必要に応じて取り出され得るか、又は別様にアクセスされ得る。
【0025】
大まかに言えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、ユーザのグルコースに関するフィードバックが提示できるようにする、ユーザとの対話をサポートするように構成されている。これは、例えば、処理のために（例えば、適切なフィードバックを決定するために）グルコース測定値１１４を取得すること、（例えば、オンボーディング処理及び／又はユーザフィードバックを通して）ユーザに関する情報を受信すること、情報を医療提供者に通信させること、情報をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に通信させることなどを含み得る。
【0026】
１つ以上の実装形態では、グルコースモニタリングアプリケーション１１６はまた、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックに関連してグルコースモニタリングプラットフォーム１１０のリソースを活用する。上述したように、例として、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ユーザ（例えば、人１０２）及び／又はユーザ母集団１０８のユーザに関連付けられたグルコース測定値１１４などのデータ、並びにフィードバックライブラリ１２２を記憶するように構成され得る。グルコースモニタリングプラットフォーム１１０はまた、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に対する更新及び／又は追加を提供することができる。更にまた、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、アルゴリズム（例えば、機械学習アルゴリズム）を訓練、維持、及び／又は展開して、人１０２及びユーザ母集団１０８のユーザから収集された豊富なデータを使用することなどによって、フィードバックを生成するか、若しくは選択する、又はフィードバックが提供される期間を識別することができる。１つ以上のそのようなアルゴリズムは、典型的なパーソナル計算デバイス、例えば、ほんの数例を挙げると、携帯電話、ラップトップ、タブレットデバイス、及び装着型のリソースを超える計算リソースの量を必要とする場合がある。それでもなお、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、そのようなアルゴリズムを動作させるために必要とされるリソース、例えば、クラウドストレージ、サーバデバイス、仮想化リソースなどを含むか、又は別様にそれらへアクセスすることができる。グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ユーザインタフェースを介した糖尿病管理フィードバックの提示を可能にすることに関連してグルコースモニタリングアプリケーション１１６が活用する様々なリソースを提供し得る。
【0027】
説明される技法によると、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、グルコース測定値１１４を使用してフィードバックライブラリ１２２内の１つ以上のフィードバック項目を識別するように構成されており、識別した糖尿病管理フィードバックを提示する１つ以上のユーザインタフェースを出力させる。グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、コンピューティングデバイス１０６のディスプレイデバイス又は他のディスプレイデバイスを介して、構成されたユーザインタフェース１２４を表示させ得る。
【0028】
上記及び下記で論じられるように、記載の技法に従って、ユーザのグルコース測定値１１４に基づいて、様々な管理フィードバック（例えば、メッセージ）が選択され得るか、又は生成され得る。グルコースを、例えば、連続して測定して、そのような測定値を記述するデータを取得するという文脈において、図２の以下の説明を検討する。
【0029】
図２は、図１の装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の実装形態のより詳細な例２００を示している。特に、図示された例２００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の上面図及び対応する側面図を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、以下の説明から、実装形態において、様々な方法で変更を行うことができることを理解されたい。上述したように、例として、糖尿病管理フィードバックの提示を含むユーザインタフェースは、非装着型デバイス（例えば、フィンガースティックを必要とする血糖測定器）、パッチなどグルコースモニタリングのための他のタイプのデバイスに関連して構成及び表示（又は別様に出力）され得る。
【0030】
この例２００では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、センサ２０２及びセンサモジュール２０４を含むように図示されている。ここでは、センサ２０２は、例えば、人１０２の皮膚２０６中の皮下に挿入されている側面図に示してある。センサモジュール２０４は、上面図に破線長方形として図示してある。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４はまた、図示された例２００において送信機２０８も含む。センサモジュール２０４について破線長方形を使用することにより、そのセンサモジュールが送信機２０８のハウジング内に収容されるか、又はそうでなければ実装され得ることが示されている。この例２００では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、接着パッド２１０及び取り付け機構２１２を更に含む。
【0031】
動作中、センサ２０２、接着パッド２１０、及び取り付け機構２１２は、アプリケーションアセンブリを形成するように組み立てられ得、アプリケーションアセンブリは、描写されているようにセンサ２０２が皮下挿入されるように皮膚２０６に適用されるように構成されている。そのようなシナリオでは、送信機２０８は、取り付け機構２１２を介して皮膚２０６に貼り付けた後、アセンブリに取り付けられ得る。あるいは、送信機２０８は、貼り付けアセンブリの一部として組み込まれ得、その結果、センサ２０２、接着パッド２１０、取り付け機構２１２、及び送信機２０８（センサモジュール２０４を有する）は、皮膚２０６に一度に全て貼り付けることができる。１つ以上の実装形態では、この貼り付けアセンブリは、別個のセンサ貼り付け具（図示せず）を使用して皮膚２０６に貼り付けられる。従来の血糖測定器によって必要とされる指穿刺とは異なり、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の、ユーザが開始する貼り付けは、ほぼ無痛であり、血液の回収を必要としない。更に、自動センサ貼り付け具により、一般に、臨床医又は医療サービス提供者の支援なしに、人１０２がセンサ２０２を皮膚２０６中の皮下に埋め込むことが可能になる。
【0032】
この貼り付けアセンブリはまた、接着パッド２１０を皮膚２０６から剥離することによって取り外すこともできる。図示されているように、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びその様々な構成要素は、単純に、１つの例示的なフォームファクタであり、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びその構成要素は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、異なるフォームファクタを有することができることを理解されたい。
【0033】
動作中、センサ２０２は、無線接続又は有線接続であり得る少なくとも１つの通信チャネルを介してセンサモジュール２０４に通信可能に結合される。センサ２０２からセンサモジュール２０４への通信、又はセンサモジュール２０４からセンサ２０２への通信は、能動的又は受動的に実施され得、これらの通信は、連続的（例えば、アナログ式）又は離散的（例えば、デジタル式）であり得る。
【0034】
センサ２０２は、デバイス、分子、及び／又は化学物質であってもよく、それらは、センサ２０２とは少なくとも部分的に独立している事象に応答して変化するか又は変化を引き起こす。センサモジュール２０４は、センサ２０２に対する変化のインジケーション、又はセンサ２０２によって引き起こされた変化のインジケーションを受信するように実装されている。例えば、センサ２０２は、グルコース及び酸素と反応して、電極を含み得るセンサモジュール２０４によって電気化学的に検出可能である過酸化水素を形成するグルコースオキシダーゼを含むことができる。この例では、センサ２０２は、１つ以上の測定技法を使用して糖尿病管理を示す、血液又は間質液中の分析物を検出するように構成されたグルコースセンサとして構成され得るか、又はグルコースセンサを含み得る。１つ以上の実装形態では、センサ２０２はまた、乳酸レベルなど他のマーカを示す血液又は間質液中の分析物も検出するように構成され得、これは、様々な糖尿病管理フィードバックを生成する際の精度を向上することができる。追加的又は代替的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、他のマーカを示す分析物を検出するために、センサ２０２に追加のセンサを含むことができる。
【0035】
別の例では、センサ２０２（又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の追加の図示されていないセンサ）は、第１及び第２の導体を含むことができ、センサモジュール２０４は、センサ２０２のその第１及び第２の導体の両端の電位の変化を電気的に検出することができる。この例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、電位変化が温度変化に対応するように、熱電対として構成されている。いくつかの例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、単一の分析物、例えば、グルコースを検出するように構成されている。他の例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、複数の分析物、例えば、ナトリウム、カリウム、二酸化炭素、及びグルコースを検出するように構成されている。代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、１つ以上の分析物（例えば、ナトリウム、カリウム、二酸化炭素、グルコース、及びインスリン）だけでなく、１つ以上の環境条件（例えば、温度）も検出するための複数のセンサを含む。したがって、センサモジュール２０４及びセンサ２０２（及び任意の追加のセンサ）は、１つ以上の分析物の存在、１つ以上の分析物の不在、及び／又は１つ以上の環境条件の変化を検出し得る。
【0036】
１つ以上の実装形態では、センサモジュール２０４は、プロセッサ及びメモリ（図示せず）を含むことができる。このセンサモジュール２０４は、プロセッサを活用することによって、上述した変化を示すセンサ２０２との通信に基づいて、グルコース測定値１１４を生成することができる。センサ２０２からのこれらの通信に基づいて、センサモジュール２０４は、少なくとも１つのグルコース測定値１１４を含む通信可能なデータパッケージを生成するように更に構成されている。１つ以上の実装形態では、センサモジュール２０４は、限定ではなく例として、センサ識別子、センサの状態、グルコース測定値１１４に対応する温度、グルコース測定値１１４に対応する他の分析物の測定値などを含む追加のデータを含むようにこれらのパッケージを構成することができる。このようなパケットは、記載される技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、少なくとも１つのグルコース測定値１１４に加えて、様々なデータを含むことができることを理解されたい。
【0037】
装着型グルコースモニタリングデバイス１０４が無線送信用に構成される実装形態では、送信機２０８は、グルコース測定値１１４をデータストリームとして計算デバイスに無線で送信することができる。代替的に又は追加的に、センサモジュール２０４は、グルコース測定値１１４を（例えば、センサモジュール２０４のメモリ及び／又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の他の物理的コンピュータ可読記憶媒体に）バッファリングし、後ほど様々な間隔、例えば、時間間隔（１秒ごと、３０秒ごと、１分ごと、５分ごと、１時間ごとなど）、記憶間隔（バッファリングされたグルコース測定値１１４がデータの閾値量又は測定値の数に達するとき）などにおいて、バッファリングされたグルコース測定値１１４を送信機２０８に送信させてもよい。
【0038】
環境の例、及び装着型グルコースモニタリングデバイスの例を検討してきたが、ここで、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックのための技法の詳細のいくつかの例に関する説明について検討する。
【0039】
システムアーキテクチャ
図３は、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０の例示的なアーキテクチャの図である。糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２と、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４と、正規化モジュール３０６（任意選択）と、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８と、ＵＩモジュール３１０と、ユーザ固有糖尿病管理特徴閾値決定モジュール３１２と、を含む。概して、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、ユーザ１０２のグルコース測定値１１４を分析し、ユーザによる良好な糖尿病管理を示すグルコース測定値１１４内のパターンを探す。良好な糖尿病管理は、グルコース測定値１１４が特定範囲内に留まること、グルコース測定値１１４が特定量を超えて変動しないことなど、様々な方法で定量化され得る。１つ以上の実装形態では、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、過去１日以上にわたる所与の期間についてグルコース測定値１１４の改善を識別すること、グルコース測定値１１４が最良であった（例えば、最適範囲内であった又は最適値に最も近かった）、１日のうちの期間を識別すること、正の持続パターン（例えば、複数の日のそれぞれの同一期間についての良好な糖尿病管理）を識別すること、又はそれらの組み合わせによって、良好な糖尿病管理を識別する。
図３は、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０の例示的なアーキテクチャの図である。糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２と、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４と、正規化モジュール３０６（任意選択）と、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８と、ＵＩモジュール３１０と、ユーザ固有糖尿病管理特徴閾値決定モジュール３１２と、を含む。概して、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、ユーザ１０２のグルコース測定値１１４を分析し、ユーザによる良好な糖尿病管理を示すグルコース測定値１１４内のパターンを探す。良好な糖尿病管理は、グルコース測定値１１４が特定範囲内に留まること、グルコース測定値１１４が特定量を超えて変動しないことなど、様々な方法で定量化され得る。１つ以上の実装形態では、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、過去１日以上にわたる所与の期間についてグルコース測定値１１４の改善を識別すること、グルコース測定値１１４が最良であった（例えば、最適範囲内であった又は最適値に最も近かった）、１日のうちの期間を識別すること、正の持続パターン（例えば、複数の日のそれぞれの同一期間についての良好な糖尿病管理）を識別すること、又はそれらの組み合わせによって、良好な糖尿病管理を識別する。
【0040】
糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、データストリーム３２０を受信する。１つ以上の実装形態では、データストリーム３２０は、グルコース測定値１１４と、グルコース測定値１１４のそれぞれを取得した（例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４によって）又は受信した（例えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６によって）時刻を示すタイムスタンプと、を含む。タイムスタンプは、例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４又はグルコースモニタリングアプリケーション１１６によって提供され得る。追加的に又は代替的に、データストリーム３２０は、良好な糖尿病管理を識別するために使用され得る追加データ（例えば、ユーザ１０２のグルコースレベルに影響を及ぼす他のデータ）を含む。この追加データは、追加データストリームと呼ばれ得る（例えば、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、異なるソース又はセンサからのデータをそれぞれ含む、複数のデータストリーム３２０を受信する）。
【0041】
例えば、データストリーム３２０は、特定の時間範囲（例えば、１０秒ごと、１分ごと）にわたる歩数、特定の時間範囲（例えば、１５秒ごとなど規則的又は不規則な間隔）にわたる心拍数とタイムスタンプ、移動速度とタイムスタンプ（例えば、１５秒ごとなど規則的又は不規則な間隔）など活動データを含み得る。活動データは、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６上で実行される活動追跡アプリケーション、ユーザ１０２が装着する活動又はフィットネストラッカなど様々なソースから受信され得る。
【0042】
別の例として、データストリーム３２０は、ユーザの睡眠パターンに関するデータを含み得る。例えば、データストリーム３２０は、ユーザの睡眠時間、特定の時間におけるユーザの睡眠状態（例えば、ステージ１、ステージ２、ステージ３、又は急速眼球運動（rapid eye movement、ＲＥＭ）睡眠）などを示すデータを含み得る。
【0043】
別の例として、データストリーム３２０は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６へのユーザの関与に関するデータを含み得る。例えば、このアプリケーション関与データは、ユーザ１０２がアプリケーションを閲覧した時刻のタイムスタンプ並びに閲覧した画面又はＵＩの部分、ユーザ１０２がアプリケーション１１６に入力を提供した（又は別様に対話した）時刻のタイムスタンプ並びにその入力内容、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０によって提供されたフィードバックをユーザが閲覧又は承認した時刻のタイムスタンプなどを含み得る。
【0044】
別の例として、データストリーム３２０は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０などを介してユーザ母集団１０８の他人へのユーザの関与に関するデータを含み得る。例えば、この他ユーザ関与データは、ユーザ１０２が別のユーザと通信した時刻のタイムスタンプ、並びに当該他ユーザが誰であったか、別のユーザと通信した情報の説明などを含み得る。
【0045】
別の例として、データストリーム３２０は食事データを含み得る。例えば、この食事データは、ユーザ１０２が食事した時刻のタイムスタンプ及び消費された食物、特定の種類又はクラスの食物（例えば、野菜、穀物、肉、菓子、炭酸飲料）が消費された時刻のタイムスタンプ、食物の消費量などを含み得る。
【0046】
別の例として、データストリーム３２０は、ユーザの１日の睡眠分数を示すデータなど睡眠データを含み得る。睡眠データは、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６上で実行される睡眠追跡アプリケーション、ユーザ１０２が装着する活動又はフィットネストラッカなど様々なソースから受信され得る。
【0047】
別の例として、データストリーム３２０は、薬剤データを含み得る。例えば、この薬剤データは、ユーザ１０２が薬剤を服用した時刻のタイムスタンプ、及び服用した薬剤（ユーザ１０２が所定の時間に、又は所定の間隔で自身の薬を服用したか否かを判定するために使用され得る）、薬剤の変更のインジケーション（例えば、服用した薬剤の種類又は用量の変更）などを含み得る。
【0048】
別の例として、データストリーム３２０は、心拍変動（heart rate variability、ＨＲＶ）、皮膚伝導度及び温度、呼吸速度測定値、脳波（electroencephalogram、ＥＥＧ）からのデータ、生体液中のコルチゾール、皮膚から放出される揮発性有機成分（volatile organic component、ＶＯＣ）などストレス管理を反映するデータを含み得る。
【0049】
別の例として、データストリーム３２０は、コンピューティングデバイス１０６、コンピューティングデバイス１０６のディスプレイ、又は糖尿病管理への関与レベルを示す他のシステム構成要素とのユーザ対話に関係するデータを含み得る。そのようなデータの例は、アプリケーション（例えば、グルコースモニタリングアプリケーション）が開かれた回数、グルコースデータ又は以前の洞察若しくは教材の再検討に費やされた時間、コーチ又は臨床医との対話頻度などを含む。
【0050】
１つ以上の実施形態では、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、グルコース測定値１１４を含むデータストリーム３２０を受信し、糖尿病管理を改善するためのフィードバックを提供する。更に、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、グルコース測定値１１４が存在しない場合に、正の糖尿病管理行動又はこれらの行動の影響を識別するために使用され得るデータストリーム３２０内の追加のデータを任意選択的に受信する。例えば、ユーザ１０２がＣＧＭのみを定期的に使用するが、グルコースモニタリングアプリケーション１１６又は別の糖尿病管理アプリケーションを使用し続ける（又は追加データを収集する他のデバイスを装着する）場合、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、ＣＧＭが使用されていない時間中に、この他のデータから導出されるフィードバックを提供し続ける。
【0051】
糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、１つ以上の特徴３２２を生成する。特徴３２２は、１つ以上のデータストリーム内のデータから計算され得、ユーザが有益な糖尿病管理行動又はライフスタイル選択に関与しているか否かを示す任意の値を指す。特徴３２２は、特定期間についてのデータストリーム３２０内のデータの表現又は要約であるメトリックであり得る。１つ以上の実装形態では、各特徴３２２は、特定期間についてデータストリーム３２０内のデータを表すか又は要約する、１つ又は２つの値であり、データストリーム３２０から取得した未処理データを、有益な糖尿病管理及びライフスタイル選択を厳守する数値インジケータに変換する。糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、生成した特徴３２２をデータストア３２４（例えば、記憶デバイス１１８上に維持される）に記憶する。生成された特徴３２２は、実施形態によって異なり得る期間にわたって維持される。例えば、生成された特徴３２２は、２週間、１か月、１年などにわたって維持され得る。
【0052】
１つ以上の実装形態では、各期間は、１日の一部（又は他の２４時間間隔）である。これらの期間は、特定の糖尿病管理の決定及びライフスタイルの選択の影響を捉えるように選択される。１つ以上の実装形態では、各日は、ユーザが食事する時刻及びユーザが就寝する時刻に基づいて複数の期間に分割される。例えば、１日は、真夜中から午前６時までの第１の期間（睡眠に対応する）、午前６時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後６時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後６時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含み得る。追加的に又は代替的に、追加期間は、ユーザが運動するときなどグルコースレベルに影響を及ぼす他のユーザアクションに対応し得る。
【0053】
グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、任意選択的に、ユーザ１０２が自身の典型的なスケジュールに合わせて期間をカスタマイズすることができるユーザインタフェースを提供する。例えば、ユーザ１０２が通常、午後１０時に就寝し、午前７時に朝食を食べ、正午に昼食を食べ、午後５時に夕食を食べると仮定する。これらの時間は、（例えば、ユーザによって）グルコースモニタリングアプリケーション１１６に提供され得、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、午後１０時から午前７時までの第１の期間（睡眠に対応する）、午前７時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後５時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後５時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含むように１日の期間を決定する。１日は、４以外の数の期間に分割されてもよい。例えば、ユーザ１０２が通常、午後１０時に就寝し、午前５時に運動し、午前７時に朝食を食べ、午前１１時に昼食を食べ、午後２時におやつを食べ、午後６時に夕食を食べると仮定する。これらの時間は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に提供され得、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、午後１０時から午前５時までの第１の期間（睡眠に対応する）、午前５時から午前７時までの第２の期間（運動に対応する）、午前７時から午前１１時までの第３の期間（朝食後に対応する）、午前１１時から午後２時までの第４の期間（昼食後に対応する）、午後２時から午後６時までの第４の期間（おやつに対応する）、及び午後６時から午後１０時までの第６の期間（夕食後に対応する）を含むように１日の期間を決定する。
【0054】
追加的に又は代替的に、ユーザ１０２の異なる期間は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に利用可能な種々のデータ（例えば、活動トラッカからの運動又は睡眠パターン、食物又はカロリー追跡アプリケーションからの食事パターン）をモニタリングすることによって、グルコースモニタリングアプリケーション１１６によって自動的に学習されるか、又は直接検出される（例えば、活動トラッカによって検出される睡眠開始）ことができる。活動トラッカから睡眠開始及び睡眠停止を検出し、睡眠開始時刻及び睡眠停止時刻を使用して睡眠に対応する期間を決定するなど、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に利用可能な様々なデータに基づいて期間を決定するために様々な規則又は基準を使用することができる。
【0055】
１つ以上の実装形態では、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、機械学習システムを使用して、ユーザ１０２の異なる期間を決定する。機械学習システムは、未知の関数を近似するために、入力に基づいて調整（例えば、トレーニング）され得るコンピュータ表現を指す。特に、機械学習システムは、既知のデータのパターン及び属性を反映する出力を生成するように学習するために、既知のデータを分析することによって、既知のデータから学習し、既知のデータに対して予測を行うアルゴリズムを利用するシステムを含むことができる。例えば、機械学習システムは、決定木、サポートベクトルマシン、線形回帰、ロジスティック回帰、ベイジアンネットワーク、ランダムフォレスト学習、次元削減アルゴリズム、ブースティングアルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、深層学習などを含むことができる。
【0056】
機械学習システムは、例えば、複数のデータ（例えば、１日の間の運動、睡眠、又は食事の回数）と、運動、睡眠、又は食事が行われた時刻を示すタイムスタンプとのセットである訓練データを使用することによって訓練される。既知のラベルは、データが対応する期間を示す複数のデータのセットに関連付けられている。機械学習システムは、訓練データについて機械学習システムによって生成された期間と訓練データの対応する既知のラベルとの間の損失を最小限に抑えるように、機械学習システム内の層の重み又は値を更新することによって訓練される。機械学習システムをトレーニングする際に、クロスエントロピー損失、平均二乗誤差損失などの様々な異なる損失関数を使用することができる。
【0057】
１つ以上の実装形態では、機械学習システムは、グルコースモニタリングアプリケーション１１６が経時的に使用されるにつれて経時的に訓練される。例えば、ユーザは、特定の期間が正しいか否かのインジケーションを提供することができ、このインジケーションは、現在の期間に対する既知のラベルとして使用され、機械学習システムを更に訓練するために使用され得る。
【0058】
したがって、異なるユーザに対して異なる期間を確立することができる。更に、異なる日に対して異なる期間を確立することができる。例えば、ユーザ１０２は、異なる種類の日に異なるスケジュールを有し得る（例えば、週末及び休日に、平日とは異なるスケジュール）。したがって、異なる種類の日の期間は、ユーザ１０２によって提供され得るか、又はグルコースモニタリングアプリケーション１１６の機械学習システムによって決定され得る。
【0059】
１つ以上の実施形態では、異なる期間の時間のブロックは、異なる日にわたってユーザに対して異なり得る。例えば、あるユーザは、通常、午後１１時～真夜中の間に就寝し、午前５時３０分～午前６時３０分の間に起床し得る。任意の所与の日について、ユーザの就寝時間及びユーザの起床時間は、ユーザが装着する活動トラッカからのデータなど種々のデータストリームを使用して検出され得る。したがって、ユーザの睡眠に対応する期間が、ある日は午後１１：１３～午前６：００、その翌日は午後１１：２７～午前５：４８、その翌日は午後１１：４５～午前６：１２などであり得る。
【0060】
１つ以上の実施形態では、期間は、異なるデータストリームに対して異なり得る。異なるデータストリームに対する期間は、行動自体（例えば、食事の選択）の発生若しくは特徴、行動に対して遅延し得る生理機能に対する行動の影響（例えば、グルコース、睡眠の質など）、又は行動とその影響との組み合わせに関連するデータを最良に捕捉する時間窓を選定する目的で選択され得るか、又は識別され得る。
【0061】
糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、期間ごとに、データストリーム３２０について様々な特徴３２２のうちのいずれかを生成することができ、データストリーム３２０内の異なるタイプのデータについて異なる特徴３２２（例えば、活動についての特徴とは異なるグルコース測定値についての特徴３２２）を生成することができる。例えば、グルコース測定値について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、グルコース測定値がグルコースレベルの許容範囲内又は所望の範囲内、例えば、７０ミリグラム／デシリットル（ｍｇ／ｄＬ）～１８０ｍｇ／ｄＬ、又は７０ｍｇ／ｄＬ～１４０ｍｇ／ｄＬの狭い範囲内であった期間中の時間など範囲内時間特徴を生成することができる。この許容範囲又は所望の範囲は、デフォルト範囲であり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されるカスタム範囲であり得る。別の例として、グルコース測定値について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、グルコース測定値が特定のグルコースレベル（例えば、２５０ｍｇ／ｄＬ又は７０ｍｇ／ｄＬ）未満であった期間中の時間など閾値未満時間特徴を生成することができる。この特定のグルコースレベルは、デフォルトレベルであり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されたカスタムレベルであり得る。別の例として、グルコース測定値について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、グルコース測定値が特定のグルコースレベル（例えば、２５０ｍｇ／ｄＬ）超であった期間中の時間など閾値超時間特徴を生成することができる。この特定のグルコースレベルは、デフォルトレベルであり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されたカスタムレベルであり得る。別の例として、グルコース測定値について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、期間内のグルコース測定値の変動係数（標準偏差対期間内のグルコース測定値の平均の比率）、期間内の平均グルコース測定値、期間内のグルコース測定値の標準偏差など様々な統計値のいずれかを生成することができる。別の例として、グルコース測定値について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、期間内の最大グルコース測定値、期間内の最大グルコース測定値変化率、期間内の最大グルコース測定値の上昇、期間内の低血糖指数（low blood glucose index、ＬＢＧＩ）、期間内の高血糖指数（high blood glucose index、ＨＢＧＩ）など様々な追加の値のいずれかを生成し得る。別の例として、グルコース測定について、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、グルコースレベルの増加又は減少の速度を示す値を生成することができる（例えば、予測食事時間前後の急速な上昇により、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、患者が高血糖指数の食物を消費したことを推測することが可能になり得るか、又は検出された身体活動に関連付けられた高グルコースレベルからの急速な低下により、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、ユーザが運動によってグルコースを低減するためのアクションを行ったことを推測することが可能になり得る）。
【0062】
別の例として、活動データについて、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、期間中の歩数である歩数特徴、期間中の予備心拍数の平均又は範囲、期間中に費やされた代謝当量（metabolic equivalent、ＭＥＴ）などを生成することができる。別の例として、活動データについて、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、ユーザの心拍数が、例えば、１２０拍／分（beats per minute、ＢＰＭ）～１７０ＢＰＭの心拍数の許容可能又は所望の範囲内にあった期間中の時間など、範囲内時間特徴を生成することができる。この許容範囲又は所望の範囲は、デフォルト範囲であり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されるカスタム範囲であり得る。別の例として、活動データについて、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、ユーザの心拍数が特定レベル（例えば、１２０ＢＰＭ）を上回っていた期間中の時間など、閾値超時間特徴を生成することができる。この特定レベルは、デフォルトレベルあり得る、ユーザ又は医療専門家などによって設定されるカスタム設定であり得る。
【0063】
別の例として、睡眠データについて、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、睡眠持続時間、睡眠障害又は睡眠中断の回数、特定の睡眠状態で費やされた時間などを示す値を生成することができる。
【0064】
糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、データストア３２４から異なる特徴３２２を受信し（追加的に又は代替的に、特徴３２２は、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２から直接受信され得る）、期間スコア３２６を生成する。期間スコア３２６は、異なる期間について生成された異なる特徴３２２間の差を示す。糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、上述したように、１日の期間ごとに異なる特徴３２２を生成する。期間スコア３２６により、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２が、同日内の異なる期間について、異なる日にわたる又は異なる種類の日にわたる同一期間についてなどの特徴３２２を比較できるようになる。
【0065】
１つ以上の実装形態では、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、１日の期間ごとに特徴３２２を互いに比較する。追加的に又は代替的に、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、当日の１つ以上の期間の特徴３２２を、過去１日以上の対応する期間（例えば、直前の１週間又は２週間）と比較する。「当日」は、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０が分析している日（又は他の２４時間間隔）を指す。当日は、例えば、ユーザ１０２が現在生きている日、ユーザ１０２が現在生きている日の直前の日、又はユーザの過去の別の日であり得る。複数種類の日（例えば、ある種類として週末及び休日、別の種類として平日）が存在する状況では、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、当日（例えば、ユーザ１０２が現在生きている日、又は直前の日）の１つ以上の期間の特徴３２２を、同一種類の過去１日以上の対応する期間（例えば、平日の場合は直前の１週間又は２週間、週末及び休日の場合は直前の３週間又は４週間）と比較する。
【0066】
追加的に又は代替的に、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、ある過去数日のセットの対応する期間から計算された特徴３２２の要約統計値を比較する。例えば、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、ある過去数日のセットの対応する期間から計算された特徴３２２の平均、中央値、四分位範囲（interquartile range、ＩＱＲ）、ＸＸ位数、標準偏差などを比較することができる。
【0067】
追加的に又は代替的に、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４は、１週間の複数日における１つ以上の期間の特徴３２２を、過去１週間以上の複数日における対応する期間と比較する。例えば、特定の糖尿病管理特徴又は特徴（例えば、範囲内時間）について、全週のデータ（当該週からの朝食後時間窓の集合）からの特定の日中時間窓に対応する特徴値は、過去の日付範囲（例えば、前週又は前月）にわたって計算された、対応する日中時間窓の同一の特徴値と比較され得る。
【0068】
１つ以上の実装形態では、期間のスコアは、期間のエフェクトサイズ、期間の有意性、期間について生成されたフィードバックの新規性、又はそれらの組み合わせに基づいている。追加的に又は代替的に、フィードバックに関与する可変期間枠（例えば、正の血糖コントロールの一貫したパターンが検出される日数）が存在し、時間枠の持続時間がフィードバックの相対的な「注目度」を示す場合、この持続時間（又はこの持続時間の正規化バージョン）は、スコアとして、又は期間の複合スコアの１つの構成要素として機能することができる。
【0069】
ある期間のエフェクトサイズは、ある期間と、この期間が比較される他の期間との差を指す。エフェクトサイズは、ある期間の特徴を他の期間の特徴から減算すること、又はある期間の特徴を他の期間セットにわたって計算された要約統計値と比較すること（例えば、当日の朝食後の範囲内時間を、過去１４日のそれぞれの朝食後期間について計算された範囲値内の時間の９０位数と比較すること）など、様々な方法で計算される。例えば、グルコース測定値の範囲内時間特徴について、エフェクトサイズは、ある期間の範囲内時間を他の期間の範囲内時間から減算することによって計算することができる。例えば、前日のある期間の範囲内時間が１２０分であり、当日の対応する期間の範囲内時間が１５０分である場合、エフェクトサイズは３０分である。追加的に又は代替的に、エフェクトサイズは、パーセンテージ改善として計算することができる。例えば、前日のある期間の範囲内時間が１２０分であり、当日の対応する期間の範囲内時間が１５０分である場合、１５０分は１２０分よりも２５％大きいため、エフェクトサイズは２５％である。追加的に又は代替的に、範囲内時間は、分数ではなく、期間のパーセンテージとして識別され得る。例えば、前日の期間の範囲内時間は６０％であり得、当日の対応する期間の範囲内時間は７０％であり得、したがって、エフェクトサイズは１０％である。
【0070】
期間の有意性は、ある期間と、その期間が比較されている他の期間との差を指し、ユーザ１０２の典型的な日々の変動性を説明する。これにより、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０が、ユーザ全体に共通の閾値又は規則を適用するのではなく、ユーザ１０２の典型的な行動、並びに経時的なユーザ１０２の典型的な行動の変化に対するフィードバックをカスタマイズすることが可能になる。例えば、あるユーザは行動がかなり一貫していて相当に一貫したグルコースレベルをもたらし得るが、別のユーザは行動がそれほど一貫しておらず、グルコースレベルに大幅な変動をもたらし得る。したがって、特徴のより小さい変化は、ユーザの行動が一貫していないユーザよりも、ユーザの行動が一貫しているユーザにより顕著であるだろう。比較の有意性は、これらの異なる行動を説明する。
【0071】
比較の有意性は、様々な方法のいずれかで生成され得る。例えば、比較の有意性は、ある期間に生成された特徴について、生成された特徴である特徴平均（例えば、平均は、２週間など複数日にわたる期間の特徴に基づいて計算される）から離れた標準偏差の数を示す値であり得る、又はそれを含み得る。したがって、標準偏差のサイズは、ユーザごとに異なり得る、又は所与のユーザについて経時的に変化し得る（例えば変動窓にわたって計算される）。平均から離れた標準偏差の数が大きいほど、より有意な差異を示す。
【0072】
期間について生成されたフィードバックの新規性は、特定のフィードバックが当該期間についてどの程度頻繁に、すなわちどの程度の頻度で生成されるかを指す。例えば、朝食期間に対応する期間がその日の最良のグルコースレベル（例えば、最適範囲内又は最適値に最も近いグルコースレベルを有する期間）であることを示すフィードバックが頻繁に提供される場合、当日の朝食期間の新規性スコアを低くすることにより、同一フィードバック（ユーザがあまり興味を示さないと予想される）を繰り返し提供することを回避することができる。期間について生成されたフィードバックの新規性は、フィードバックが生成された回数のカウント（例えば、過去２週間又は前月にわたって）、他のフィードバックに対してフィードバックが生成された頻度を示す値など、様々な異なる方法のいずれかで測定される。
【0073】
期間スコア３２６は、様々な異なる値のいずれかとして出力され得る。１つ以上の実装形態では、ある期間の期間スコア３２６は、糖尿病管理特徴比較モジュール３０４によって決定されたエフェクトサイズである。追加的に又は代替的に、ある期間の期間スコア３２６は、エフェクトサイズ、有意性、新規性（可能なフィードバックごとの）、異なる特徴間の差異の他のインジケーションなどのうちの１つ以上を含むタプルであり得る。追加的に又は代替的に、ある期間の期間スコア３２６は、エフェクトサイズ、有意性、新規性、異なる特徴間の差異の他のインジケーションなどのうちの１つ以上を組み合わせる（例えば、加重平均）ことによって決定される値であり得る。そのような状況では、（例えば、異なるフィードバックが異なる新規性を有し得るので）可能なフィードバックごとに異なる期間スコア３２６が生成され得る。
【0074】
１つ以上の実装形態では、期間スコア３２６は正規化モジュール３０６に提供され、正規化モジュール３０６は、異なるスコア（例えば、エフェクトサイズ、有意性、及び新規性）から発生する期間スコア３２６を共通スケール又は共通単位（例えば、０と１との間の範囲の値）に調整する。正規化モジュール３０６は、正規化データを正規化期間スコア３２８として出力する。この正規化は、様々な周知の技法又は独自の技法のいずれかを使用して実行され得る。正規化モジュール３０６は任意選択であり、特定の状況では正規化を実行する必要がないことに留意されたい。例えば、単一種類のスコア（例えば、エフェクトサイズ、有意性、又は新規性のうちの１つ）のみが糖尿病管理フィードバック生成システム１２０によって使用されるいくつかの状況では、期間スコア３２６を共通スケール又は単位に調整する必要はない（ただし、エフェクトサイズがいくつかの可能な糖尿病管理特徴のうちの１つに関して計算され、各特徴が潜在的に異なる単位を有する場合、期間スコア３２６は依然として共通スケール又は単位に調整され得る）。別の例として、複数種類のスコア（例えば、エフェクトサイズ、有意性、又は新規性のうちの２つ以上）が糖尿病管理フィードバック生成システム１２０によって使用されるが、既に共通スケール又は単位を有する場合、期間スコア３２６を共通スケール又は単位に調整する必要はない。
【0075】
糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、期間スコア３２６又は正規化期間スコア３２８である期間スコアを受信し、ＵＩモジュール３１０に提供されるフィードバック３３０を選択する。糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、規則ライブラリ３３４からの様々な異なる規則３３２のいずれかを適用して、フィードバックライブラリ１２２から取り出して、ＵＩモジュール３１０に提供する複数のフィードバック項目を決定する。規則ライブラリは、記憶デバイス１１８に記憶されるなど、様々な場所に記憶され得る。
【0076】
様々な異なるフィードバック項目がフィードバックライブラリ１２２に含まれて、フィードバック３３０として提供され得、それぞれがユーザ１０２にフィードバックを提供する。そのようなフィードバックの例としては、過去数日に対する当日の期間のグルコースレベルの改善を示すこと、１日のうちの最良の期間（例えば、グルコースレベルが最適範囲内にあったか、又は最適値に最も近かった当該日の期間（例えば、上述の特徴のいずれか１つ以上に基づいて））、正の持続パターン（例えば、複数日にわたる同一期間について満たされている特徴）を識別するフィードバックなどが挙げられる。
【0077】
１つ以上の実装形態では、フィードバックライブラリ１２２内のフィードバックは、ユーザの特定の特徴又はグルコース値に基づいて変更される必要がない一般的なフィードバックである（例えば、「今日は、朝食後のグルコースレベルが最良でした！」などのメッセージ）。追加的に又は代替的に、フィードバックライブラリ１２２内のフィードバックは、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８が特徴又はグルコース値を追加するテンプレートを含む。例えば、フィードバックライブラリ１２２は、「＿＿＿夜連続で範囲内です！」（下線は、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８が入力する）などのメッセージを含み得る。例えば、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、ユーザが睡眠に対応する３期間について所望の範囲内にあったと判定した場合、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、空白スペースを「３」に置き換える。
【0078】
フィードバックの更なる例としては、「夜間グルコースは、５日間連続して＞４０％の時間で７０～１４０ｍｇ／ｄＬでした」、「昼食後のピークグルコースは、３日間連続して＜１３０ｍｇ／ｄＬでした」、「昼食後のピークグルコースは、過去７日間のどの日よりも２２ｍｇ／ｄＬ低かったです」、「夕食後に７０～１４０ｍｇ／ｄＬであった時間は、最近７日間のどの日よりも１８％多かったです」、「夕食後に７０～１８０ｍｇ／ｄＬであった時間は、本日のどの期間よりも５％多かったです」、「昼食後のピークグルコースは、本日のどの期間よりも１４ｍｇ／ｄＬ低かったです」、「本日の夕食後平均グルコースは、最近７日間のどの日よりも２１ｍｇ／ｄＬ低かったです」、「夕食後に７０～１４０ｍｇ／ｄＬであった時間は、本日のどの期間よりも４％多かったです」、及び「昼食後の７０～１４０ｍｇ／ｄＬの時間は、過去７日間のどの日よりも３％高かったです」が挙げられる。
【0079】
様々な異なる規則３３２を規則ライブラリ３３４に含めることができ、各規則３３２は、フィードバックライブラリ１２２内のフィードバックの項目のうちの１つに対応する。規則は、１日内又は複数日にわたる対応する期間内の異なる特徴及び異なる期間を対象とし得る。例えば、ある規則は、１日のうちの最高スコアを有する期間（例えば、１日の特定期間のグルコース測定値が、１日の他の期間中のグルコース測定値よりも長い期間に特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか）であり得る。別の規則は、１日の特定期間のグルコース測定値が、過去１日以上の対応する期間のグルコース測定値よりも閾値量を改善したか否か（例えば、グルコース測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも長い期間に、少なくとも１つの閾値について特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否か）であり得る。別の規則は、１日の特定期間のグルコース測定値が、良好なグルコース測定値の持続パターンの一部であったか否か（例えば、当日のグルコース測定値、並びに過去１日以上の期間（例えば、２～４週間）に測定されたグルコース測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否か）であり得る。
【0080】
規則３３２は、閾値を超えている、又は超えていないなど、様々な閾値への参照を含み得る。１つ以上の実装形態では、ユーザ固有糖尿病管理特徴閾値決定モジュール３１２は、特徴３２２に基づいて閾値３３６を生成する。これは、ユーザ１０２の履歴時間窓にわたって観察された糖尿病管理特徴の分布に基づいたユーザ固有糖尿病管理特徴閾値である（例えば、閾値は、前月にわたる所与の１日以内の期間において観察された糖尿病管理特徴の７５位数に設定され得る）。次いで、この閾値３３６は、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８によって、様々な規則３３２で閾値として使用される（例えば、当該閾値（例えば、正の持続パターン）を満たすか又は超える連続日数を識別するために）。ユーザ自身の履歴データから閾値３３６を導出することにより、閾値３３６が、当該ユーザについて観察される典型的なレベルに対して「良好」であるが、依然として達成可能である血糖コントロールを表す血糖コントロールのレベルを表すことを可能にする。閾値（例えば、６０位数対８０位数）を設定するために使用する要約統計値の選択は、正の持続パターンの「注目度」と当該特定患者の達成可能性との間のバランスの制御を可能にするパラメータである。閾値を設定するために使用する要約統計値の選択は、ユーザ１０２、医療専門家、グルコースモニタリングアプリケーション１１６又はグルコースモニタリングプラットフォーム１１０の管理者又は設計者などによって行われ得る。閾値３３６はまた、閾値３３６を導出するために使用される履歴時間窓が時間的に進むにつれて更新され得るので、長期間にわたる血糖コントロールのユーザ内変化に適応することができる。
【0081】
１つ以上の実装形態では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、ある期間の特徴に対応するスコアが閾値を超える場合に規則が満たされたことを示す規則３３２を使用し、当該規則に対応するフィードバックがフィードバック３３０として選択される。これにより、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８が、ＵＩモジュール３１０によって表示されるか、若しくは別様に提示されるフィードバック３３０の複数項目を選択することになる。
【0082】
追加的に又は代替的に、複数規則が満たされる状況では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、満たされた規則のうちの１つを選択し、選択した規則に対応するフィードバックをフィードバック３３０として選択する。糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、満たされた複数の規則のうちの１つをランダム又は擬似ランダムに選択するなど、様々な方法で複数の規則のうちの１つを選択することができる。追加的に又は代替的に、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、複数の規則に優先度を付け、最も高い優先度を有する、複数の規則のうちの１つを選択することができる。例えば、最も高い優先度を有する規則が選択される。
【0083】
糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、任意選択的に、様々な基準を使用して、満たされた複数の規則のうちの選択する規則を決定する。これらの基準は、どの程度最近に規則を満たしたか、規則のランク又は優先度、規則のカテゴリ、規則を満たした連続日数など、様々な要因に基づき得る。例えば、より最近に満たされた規則よりも、それほど最近ではなく満たされた規則が選択される。例えば、これにより、（異なる規則に対応する）異なるフィードバックがフィードバック３３０として選択されることが可能になり、あまり頻繁にフィードバックが繰り返されないようにする。
【0084】
別の例として、規則は、改善カテゴリ（例えば、過去１日以上にわたる期間のグルコース測定値の改善に対応する規則）、最良カテゴリ（例えば、グルコース測定値が最良であった（例えば、最適範囲内又は最適値に最も近い）、１日のうちの期間を識別する規則）、持続パターンカテゴリ（例えば、正の持続パターンを識別する規則）など異なるカテゴリに対応し得る。特定のカテゴリに対応する規則は、他のカテゴリに対応する規則よりも優先して選択され得る。例えば、持続パターンカテゴリに対応する規則は、例えば、同じ改善をあまりにも頻繁に繰り返すフィードバックを表示することを回避するために、改善カテゴリに対応する規則よりも優先して選択され得る。
【0085】
別の例として、（例えば、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８の開発者又は設計者によって）緊急性又は安全性への関連が高いと指定された規則は、緊急性又は安全性への関連が低い規則よりも優先して選択される。例えば、これにより、緊急性又は安全性関連の特徴（例えば、範囲内に留まらない、又は閾値グルコースレベルを超える）に対応するフィードバックが、他の非緊急性又は非安全性関連の特徴よりも優先して選択され、より重要な糖尿病管理フィードバックをユーザに表示するか、又は別様に提示することが可能になる。
【0086】
別の例として、（例えば、ユーザ１０２によって）より高い優先度であると指定された規則は、（例えば、ユーザ１０２によって）より低い優先度であると指定された規則よりも優先して選択される。例えば、これにより、ユーザにとって関心の低い規則に対応するフィードバックではなく、ユーザにとって関心の高い規則に対応するフィードバックを表示するか、又は別様に提示することが可能になる。
【0087】
別の例として、少なくとも閾値連続日数を満たした規則は、少なくとも閾値連続日数を満たさなかった規則よりも優先して選択される。例えば、これにより、何日もの間、良好な傾向又は良好なパターン（例えば、昼食後期間中にピークグルコースが２００ｍｇ／ｄＬ未満に留まる）がユーザに表示されるか、又は別様に提示されることが可能になり、ユーザにこの傾向又はパターンを継続するように促す。
【0088】
１つ以上の実装形態では、フィードバック３３０は、本質的に一般的であり、改善の量を示す特定の値を指定することなく、グルコース管理が良好であった特定期間をユーザ１０２に通知する（例えば、「今日の夕食後のグルコースは、いつもより低かったです」ではなく、「夕食後のグルコースは、素晴らしいです！」を示す）。そのような状況では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、複数の規則が満たされた期間に対応するフィードバック３３０を選択する。例えば、当日について、第１の期間及び第２の期間の両方が範囲内時間規則を満たし、第１の期間は、期間内のグルコース測定値について変動係数規則を満たさなかったが、第２の期間は、期間内のグルコース測定値について変動係数規則を満たしたと仮定する。この状況では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、第１の期間ではなく第２の期間に対応するフィードバック３３０を選択する。これは、第３の期間よりも第２の期間の方が多くの規則を満たしているためである。別の例として、当日について、第１の期間及び第２の期間の両方が範囲内時間規則を満たし、第１の期間は期間中に歩数規則を満たさなかったが、第２の期間は期間中に歩数規則を満たしたと仮定する。この状況では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、第１の期間ではなく第２の期間に対応するフィードバック３３０を選択する。これは、第３の期間よりも第２の期間の方が多くの規則を満たしているためである。
【0089】
ＵＩモジュール３１０は、フィードバック３３０を受信し、フィードバック３３０を（例えば、コンピューティングデバイス１０６において）表示させるか、又は別様に提示させる。この表示又は他の提示は、静的テキスト表示、グラフィック又はビデオ表示、オーディオ提示、それらの組み合わせなど、様々な形態を取り得る。１つ以上の実装形態では、異なる種類又はカテゴリのフィードバックが、異なる方法で表示されるか、又は別様に提示される。例えば、フィードバックカテゴリとしては、過去１日以上にわたる所与の期間についてのグルコース測定値の改善のカテゴリ、最良のグルコース測定値を有していた、１日のうちの期間（例えば、最適範囲内又は最適値に最も近いグルコース測定値を有していた期間）のカテゴリ、及び正の持続パターンのカテゴリが挙げられ得る。これらの異なるカテゴリに対応するフィードバックは、異なる色、異なるアイコンなどを使用して表示され得る。
【0090】
１つ以上の実装形態では、フィードバック３３０は、優先度に基づいて順序付けされる。例えば、複数の規則が満たされた場合、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、最も高い優先度のフィードバックをフィードバック３３０として最初に選択する。ユーザ１０２が所望する、より低い優先度の追加のフィードバックを要求するユーザ入力を受信することができ、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、ユーザが要求する、より低い優先度のフィードバックを提供する。例えば、これにより、最も高い優先度のフィードバックの提示が可能になり、次いで、追加フィードバックに対するユーザ要求に応答して、２番目に高い優先度のフィードバックの提示が可能になり、次いで、追加フィードバックに対する追加のユーザ要求に応答して、３番目に高い優先度のフィードバックの提示が可能になるなど、以下同様である。
【0091】
１つ以上の実装形態では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、少なくとも１つの特徴に基づいて、直前の週又は２週間前など過去１日以上（これらの過去の複数日は任意選択的に同じ種類の日である）に対して当日の期間ごとにユーザのグルコースレベルの改善があるか否かを判定する。糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８が、ある規則は、ある期間の改善が閾値（例えば、少なくとも特定のパーセンテージの改善）を満たすことを示していると判定する場合、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、規則に対応するフィードバック３３０を選択する。
【0092】
図４は、ある期間について少なくとも１つの特徴の改善を示すフィードバックを提供する例４００を示す。例４００における改善は、直前の複数日のそれぞれの対応する期間に対する当日の期間における改善である。例４００は、複数日（２０２１年６月２３日～２０２１年６月２９日として示される）を示し、各日は、夜間（例えば、ユーザの睡眠中）、朝食（例えば、朝食中及び朝食後）、昼食（例えば、昼食中及び昼食後）、及び夕食（例えば、夕食中及び夕食後）の期間を有する。期間スコアは、当日（６月２９日）の期間４０２（夕食）について生成され、期間４０２の１つ以上の特徴と、過去複数日の６月２３日～６月２８日の対応する期間（夕食）の同一の１つ以上の特徴との差異を示す。図示された例では、これらの期間及び生成されたスコアの比較は、期間４０２中のユーザのグルコースレベルが、過去複数日の６月２３日～６月２８日の間のユーザの典型的な量よりも低く、規則３３２を満たすことを示す。この決定は、６月２９日の期間４０２のグルコースレベルが６月２３日～６月２８日の対応する期間について生成された平均からどれだけの標準偏差で離れていたかを決定するなど、様々な方法で行われ得る。
【0093】
糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８はフィードバック４０４を識別し、ＵＩモジュール３１０はフィードバック４０４を表示させる。図示された例では、フィードバック４０４は、今日の夕食後のグルコースが通常よりも低かったことをユーザに通知する、心に響く洞察である。これは、ある期間の改善されたグルコースレベルにユーザの注意を向けさせ、ユーザが、過去数日に対して６月２９日に自身の夕食に対して行った変更を検討し、より良好な糖尿病管理のためにそれらの変更を継続することを可能にする。
【0094】
図５は、１日の間で最良の期間を示すフィードバックを提供する例５００を示す。例５００は、単一の日（２０２１年６月２９日として示される）を示し、この日は、夜間（例えば、ユーザの睡眠中）、朝食（例えば、朝食中及び朝食後）、昼食（例えば、昼食中及び昼食後）、及び夕食（例えば、夕食中及び夕食後）の期間を有する。期間スコアは、当日（６月２９日）の期間５０２（朝食）について生成され、期間５０２の１つ以上の特徴と、６月２９日の他の３期間の１つ以上の特徴との差異を示す。図示された例では、これらの期間及び生成されたスコアの比較は、期間５０２中のユーザのグルコースレベルが、６月２９日の任意の他の期間よりも良好であり、規則３３２を満たすことを示す。この判定は、ユーザのグルコースレベルが６月２９日の任意の他の期間中よりも長く特定範囲内にあったと判定すること、ユーザのグルコースレベルが、６月２９日の他の期間中ではなく、期間５０２中に閾値レベル未満のままであったと判定することなど、様々な方法で行うことができる。
【0095】
糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８はフィードバック５０４を識別し、ＵＩモジュール３１０はフィードバック５０４を表示させる。図示された例では、フィードバック５０４は、夕食後のグルコースが本日の他のいずれの期間よりも良好であったことをユーザに通知する、心に響く洞察である。これにより、ある期間の改善されたグルコースレベルにユーザの注意を向けさせ、ユーザが、６月２９日の他の期間中に摂取した食物に対して朝食中に摂取した食物を検討することを可能にし、当該知識を使用して、より良好な糖尿病管理のために他の期間中に摂取した食物を変更する。
【0096】
図６は、正の持続パターンを示すフィードバックを提供する例６００を示す。例６００における正の持続パターンは、同一種類（例えば、平日）の連続する複数日にわたる対応期間のパターンである。例６００は、複数の日（２０２１年６月２１日～２０２１年６月２５日、２０２１年６月２８日及び２０２１年６月２９日として示される）を示し、各日は、夜間（例えば、ユーザの睡眠中）、朝食（例えば、朝食中及び朝食後）、昼食（例えば、昼食中及び昼食後）、及び夕食（例えば、夕食中及び夕食後）の期間を有する。期間スコアは、当日（６月２９日）の期間６０２（昼食）について生成され、期間６０２の１つ以上の特徴と、過去数日の６月２１日～６月２５日及び６月２８日のそれぞれの対応する期間（昼食）の同一の１つ以上の特徴との差異を示す。図示された例では、これらの期間及び生成されたスコアの比較は、期間６０２、並びに６月２４日、６月２５日、及び６月２８日の対応する期間中のユーザのグルコースレベルが特定の範囲内にあり、規則を満たすことを示す。
【0097】
糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８はフィードバック６０４を識別し、ＵＩモジュール３１０はフィードバック６０４を表示させる。図示された例では、フィードバック６０４は、ユーザの夜間グルコースが平日の４日間連続して昼食後に所望の範囲内にあったことをユーザに通知する、心に響く洞察である。これにより、所望の範囲内に留まる持続パターンにユーザの注意を向けさせ、ユーザが過去数日の平日にわたって昼食に摂取した食物の種類を検討し、より良好な糖尿病管理のために同様の種類の食物を摂取し続けることを可能にする。
【0098】
図３に戻ると、ここでは、１日である時間範囲内の複数の期間を参照して説明が行われる。追加的に又は代替的に、異なる期間又は時間範囲を使用することができる。例えば、各期間は丸１日であり得、時間範囲は１週間、１か月、複数か月、１年などであり得る。別の例として、各期間は丸１週間であり得、時間範囲は１か月、複数か月、又は丸１年であり得る。
【0099】
本明細書ではまた、良好な糖尿病管理を示し、フィードバック（例えば、心に響く洞察）を表示するか、又は別様に提示してユーザを動機付ける、肯定的な比較に関しても議論が行われる。同様に、不十分な糖尿病管理を示す否定的な比較が行われ得、フィードバック（例えば、警告又は悪影響）をユーザに表示するか、又は別様に提示して、ユーザによるより良好な糖尿病管理を促す。否定的な比較は、本明細書で論じられる技法に類似しているが、特徴に適用される規則は異なる。例えば、１日の最良グルコースレベルを有する期間（例えば、最適範囲内又は最適値に最も近いグルコースレベルを有する期間）ではなく、１日の最悪グルコースレベルを有する期間（例えば、最適範囲外又は最適値から最も遠いグルコースレベルを有する期間）を示すフィードバックが表示され得る。別の例として、フィードバックは、所与の期間の範囲内時間が、過去数日の対応する期間よりも２５％短かったことを示す。否定的比較のために、追加の特徴も含めることもできる。例えば、グルコース測定値の場合、糖尿病管理特徴決定モジュール３０２は、期間中に特定のグルコースレベル（例えば、４００ｍｇ／ｄＬ）を超過したか否かなど閾値超過特徴を生成し得る。
【0100】
１つ以上の実装形態では、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、警告又は悪影響など否定的なフィードバックを表示するか、又は別様に提示するときを決定するために、追加基準を適用する。この追加基準は、例えば、特定期間が、連続複数日について１日の最悪グルコースレベルであること、又は所与の期間の範囲内時間が、連続２日間について過去数日の対応する期間よりも２５％短いことなど、複数回の発生で満たされる特徴のパターンを識別することを含み得る。この追加基準は、警告又は否定的な影響が、単一の不良な日にユーザに表示されないか、又は別様に提示されないようにして、ユーザに不必要に警告するか、又は単一の異常に対する否定的な影響をユーザに通知することを回避する。
【0101】
上述したように、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８が様々な基準を使用して、満たされた複数の規則のうちの選択する規則を決定する状況が発生する。１つ以上の実装形態では、否定的な比較は、これらの基準のうちの１つであり、否定的な比較を満たさなかった期間に対応する規則が、否定的比較を満たした期間にわたって選択されるように動作する。例えば、当日について、第１の期間及び第２の期間の両方が範囲内時間規則を満たし、第１の期間は閾値超過規則の否定的な比較を満たさなかった（例えば、期間中に閾値グルコースレベルを超えなかった）が、第２の期間は閾値超過規則の否定的な比較を満たした（例えば、期間中に閾値グルコースレベルを超えた）と仮定する。この状況では、糖尿病管理フィードバック識別モジュール３０８は、第２の期間ではなく第１の期間の規則を選択する。これは、第１の期間について満たされた否定的な比較が存在しないためである。
【0102】
糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、任意選択的に、フィードバック３３０に基づいて追加のアクションを行う。１つ以上の実装形態では、これらのアクションは、グルコース測定値１１４の生成頻度が低減され得ることをグルコースモニタリングアプリケーション１１６又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４に通知することを含む。例えば、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０が、少なくとも閾値日数の特定期間について正の持続パターン（例えば、特定範囲内のグルコース）を識別する場合、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、グルコース測定値１１４の生成頻度を低減して（例えば、５分ごとから１０分ごとに）、グルコース測定値１１４の生成に消費される電力を低減させ得ることをグルコースモニタリングアプリケーション１１６又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４に通知する。
【0103】
追加的に又は代替的に、これらのアクションは、現在進行中のＣＧＭの使用を推奨するか否か（例えば、現在のセンサが使用期限切れになった直後に新しいセンサを開始する）、又はＣＧＭの使用を中断し、数日後日に新しいセンサを開始することが適切であり得るか否かを判定することを含む。例えば、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０が、少なくとも閾値日数の特定期間について正の持続パターン（例えば、特定範囲内のグルコース）を識別しない場合、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０は、（例えば、ユーザへの表示又は他の提示を介して）現在進行中のＣＧＭの使用を推奨する。
【0104】
本明細書ではまた、フィードバックがユーザ１０２に表示されるか、又は別様に提示されることに関して説明される。追加的に又は代替的に、フィードバックは、臨床医（例えば、ユーザの主治医又は看護師）、薬剤師など他人に通信されるか、又は別様に送達される。これは、生成されたフィードバックがない場合に臨床医が自身で行う必要があり得る、未処理のグルコース又は他の糖尿病管理データを再検討する手動作業の一部を部分的に自動化するのに役立つことができる。追加的に又は代替的に、期間スコア３２６又は正規化期間スコア３２８は、臨床医、薬剤師、又は他人に提供され得、臨床医、薬剤師、又は他人が、ユーザに伝えるべきフィードバックを決定する際に、自身の推奨する規則セットを適用することを可能にする。
【0105】
グルコースの洞察を提示するユーザインタフェースに関する技法の例示的な詳細を論じてきたが、次に、手順のいくつかの例を考察してこれら技法の追加の態様を示す。
【0106】
例示的な手順
本節では、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施するための手順の例を説明する。手順の態様は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組合せにおいて実装され得る。手順は、１つ以上のデバイスによって実行される動作を指定するブロックのセットとして示され、必ずしもそれぞれのブロックによって動作を実行するために示される順序に限定されない。
本節では、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施するための手順の例を説明する。手順の態様は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組合せにおいて実装され得る。手順は、１つ以上のデバイスによって実行される動作を指定するブロックのセットとして示され、必ずしもそれぞれのブロックによって動作を実行するために示される順序に限定されない。
【0107】
図７は、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施する例における手順７００を示す。手順７００は、例えば、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０など糖尿病管理フィードバック生成システムによって実行される。
【0108】
複数の期間のうちの第１の期間についてのユーザの第１のグルコース測定値を取得する（ブロック７０２）。これらの第１のグルコース測定値は、例えば、グルコースセンサがユーザの挿入部位において挿入されている、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから取得する。
【0109】
第１の期間について１つ以上の特徴を生成する（ブロック７０４）。これらの１つ以上の特徴は、第１のグルコース測定値から生成する。
【0110】
１つ以上の特徴を分析して、第１の期間について１つ以上の規則を満たす少なくとも１つの特徴を決定する（ブロック７０６）。分析は、第１の期間と同じ２４時間間隔の異なる期間、又は複数の２４時間間隔にわたる対応する期間を含み得る。
【0111】
１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別する（ブロック７０８）。異なる規則は異なるフィードバックに対応し得、当該フィードバックはブロック７０８で識別する。追加的に又は代替的に、異なる期間は異なるフィードバックに対応し得、ブロック７０８において、第１の期間に対応するフィードバックを識別する。
【0112】
識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバック及び第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースを生成する（ブロック７１０）。識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させる（ブロック７１２）か、又は別様に提示させる。
【0113】
図８は、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施する別の例における手順８００を示す。手順８００は、例えば、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０など糖尿病管理フィードバック生成システムによって実行される。
【0114】
複数の期間のうちの第１の期間についてのユーザの第１の糖尿病管理測定値を取得する（ブロック８０２）。これらの第１の糖尿病管理測定値は、上述したような様々な他のセンサ（例えば、データストリーム３２０にデータを提供する任意のセンサ）のいずれかのグルコースセンサから取得することができる。
【0115】
第１の期間について１つ以上の特徴を生成する（ブロック８０４）。これらの１つ以上の特徴は、第１の糖尿病管理測定値から生成する。
【0116】
１つ以上の特徴を分析して、第１の期間について１つ以上の規則を満たす少なくとも１つの特徴を決定する（ブロック８０６）。分析は、第１の期間と同じ２４時間間隔の異なる期間、又は複数の２４時間間隔にわたる対応する期間を含み得る。
【0117】
１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別する（ブロック８０８）。異なる規則は異なるフィードバックに対応し得、当該フィードバックはブロック８０８で識別する。追加的に又は代替的に、異なる期間は異なるフィードバックに対応し得、ブロック８０８において、第１の期間に対応するフィードバックを識別する。
【0118】
識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させる（ブロック８１０）か、又は別様に提示させる。追加的に又は代替的に、識別した糖尿病管理フィードバックを、臨床医、薬剤師、又は他の医療提供者に通信し得るか、又は別様に提示し得る。
【0119】
例示的なシステム及びデバイス
図９は、概して９００において、システムの例を示しており、このシステムには、本明細書に説明される様々な技術を実施することができる１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表すコンピューティングデバイス９０２の例が含まれる。これは、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０を含めることを通じて図示されている。コンピューティングデバイス９０２は、例えば、サービスプロバイダのサーバ、クライアントに関連付けられたデバイス（例えば、クライアントデバイス）、オンチップシステム、及び／又は任意の他の好適なコンピューティングデバイス若しくはコンピューティングシステムであり得る。
図９は、概して９００において、システムの例を示しており、このシステムには、本明細書に説明される様々な技術を実施することができる１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表すコンピューティングデバイス９０２の例が含まれる。これは、糖尿病管理フィードバック生成システム１２０を含めることを通じて図示されている。コンピューティングデバイス９０２は、例えば、サービスプロバイダのサーバ、クライアントに関連付けられたデバイス（例えば、クライアントデバイス）、オンチップシステム、及び／又は任意の他の好適なコンピューティングデバイス若しくはコンピューティングシステムであり得る。
【0120】
図示されているような例示的なコンピューティングデバイス９０２は、処理システム９０４、１つ以上のコンピュータ可読媒体９０６、及び互いに通信可能に結合されている１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース９０８を含む。図示されていないが、コンピューティングデバイス９０２は、様々な構成要素を互いに結合するシステムバス又は他のデータ及びコマンド転送システムを更に含み得る。システムバスは、メモリバス若しくはメモリコントローラ、ペリフェラルバス、ユニバーサルシリアルバス、及び／又は多様なバスアーキテクチャのいずれかを利用するプロセッサ若しくはローカルバスなどの異なるバス構造のうちの任意の１つ又は組合せを含み得る。制御ライン及びデータラインなど、多様な他の例も企図されている。
【0121】
処理システム９０４は、ハードウェアを使用して１つ以上の動作を実行するための機能を表す。したがって、処理システム９０４は、プロセッサ、機能ブロックなどとして構成され得るハードウェア要素９１０を含むものとして例示されている。これは、１つ以上の半導体を使用して形成された特定用途向け集積回路又は他のロジックデバイスとして、ハードウェア内の実装形態を含み得る。ハードウェア要素９１０は、それらが形成される材料、又はその中に採用される処理機構によって限定されない。例えば、プロセッサは、半導体及び／又はトランジスタ（例えば、電子集積回路（electronic integrated circuits、ＩＣ））で構成され得る。このような文脈では、プロセッサ実行可能な命令は、電子的に実行可能な命令であり得る。
【0122】
コンピュータ可読媒体９０６は、メモリ／記憶構成装置要素９１２を含むものとして例示されている。メモリ／記憶装置構成要素９１２は、１つ以上のコンピュータ可読媒体に関連付けられたメモリ／記憶容量を表す。メモリ／記憶装置構成要素９１２は、揮発性媒体（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）及び／又は不揮発性媒体（読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気ディスクなど）を含み得る。メモリ／記憶装置構成要素９１２は、固定媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、固定ハードドライブなど）、並びに取り外し可能媒体（例えば、フラッシュメモリ、取り外し可能ハードドライブ、光ディスクなど）を含み得る。コンピュータ可読媒体９０６は、以下で更に説明されているように、様々な他の方法で構成され得る。
【0123】
入力／出力インタフェース９０８は、ユーザが、コマンド及び情報をコンピューティングデバイス９０２に入力することを可能にし、また、様々な入力／出力デバイスを使用して情報がユーザ及び／又は他の構成要素若しくはデバイスに提示されることを可能にする機能を表す。入力デバイスの例としては、キーボード、カーソル制御デバイス（例えば、マウス）、マイクロフォン、スキャナ、タッチ機能（例えば、物理的接触を検出するように構成されている容量型センサ又は他のセンサ）、カメラ（例えば、可視波長、又は赤外線周波数などの非可視波長を採用して、非接触ジェスチャとして動きを認識することができる）などが挙げられる。出力デバイスの例は、ディスプレイデバイス（例えば、モニタ又はプロジェクタ）、スピーカ、プリンタ、ネットワークカード、触覚応答デバイスなどを含む。したがって、コンピューティングデバイス９０２は、以下に更に説明されているように、様々な方法で構成されて、ユーザ対話をサポートすることができる。
【0124】
本明細書では、ソフトウェア、ハードウェア要素、又はプログラムモジュールの一般的なコンテキストで様々な技法が記載され得る。一般に、そのようなモジュールは、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実装するルーティン、プログラム、オブジェクト、エレメント、コンポーネント、データ構造などを含む。本明細書で使用される場合、「モジュール」、「機能」、及び「構成要素」という用語は、一般に、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組合せを表す。本明細書に記載の技法の特徴は、プラットフォームに依存せず、つまり、この技法は、多様なプロセッサを有する多様な商用計算プラットフォームに実装され得ることを意味する。
【0125】
記載されるモジュール及び技法の実装形態は、何らかの形式のコンピュータ可読媒体に記憶されるか、又はそれを介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイス９０２によってアクセスされ得る様々な媒体を含み得る。例として、コンピュータ可読媒体は、「コンピュータ可読記憶媒体」及び「コンピュータ可読信号媒体」を含み得る。
【0126】
「コンピュータ可読記憶媒体」とは、単なる信号送信、搬送波、又は信号それ自体とは対照的に、情報の永続的及び／又は非一時的記憶を可能にする媒体及び／又はデバイスを指し得る。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、非信号担持媒体を指す。コンピュータ可読記憶媒体は、揮発性及び非揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体などのハードウェア、並びに／又はコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、論理要素／回路、若しくは他のデータなどの情報の記憶に好適な方法若しくは技術で実装された記憶デバイスを含む。コンピュータ可読記憶媒体の例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）若しくは他の光記憶装置、ハードディスク、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、若しくは他の記憶デバイス、有形媒体、又は所望の情報を記憶するのに好適であり、コンピュータによってアクセスされ得る製品を含み得るが、これらに限定されない。
【0127】
「コンピュータ可読信号媒体」とは、ネットワークなどを介して、コンピューティングデバイス９０２のハードウェアに命令を送信するように構成されている信号担持媒体を指し得る。信号媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は搬送波、データ信号、若しくは他の輸送機構などの変調されたデータ信号における他のデータを具体化し得る。信号媒体は、任意の情報送達媒体も含む。「変調されたデータ信号」という用語は、信号における情報を符号化するような様式で設定又は変更されたその特性のうちの１つ以上を有する信号を意味する。例として、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続などの有線媒体、及び音響、ＲＦ、赤外線、及び他の無線媒体などの無線媒体を含む。
【0128】
以前に説明されているように、ハードウェア要素９１０及びコンピュータ可読媒体９０６は、いくつかの実施形態において採用されて、１つ以上の命令を実行するためなどの、本明細書で説明される技法の少なくともいくつかの態様を実施することができる、ハードウェア形態で実装されるモジュール、プログラマブルデバイスロジック、及び／又は固定デバイスロジックを表す。ハードウェアは、集積回路又はオンチップシステムの構成要素、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array、ＦＰＧＡ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（complex programmable logic device、ＣＰＬＤ）、及びシリコン又は他のハードウェアにおける他の実装形態を含み得る。この文脈において、ハードウェアは、ハードウェアによって具現化された命令及び／又はロジックによって定義されるプログラムタスク、並びに、実行のための命令を格納するために利用されるハードウェア、例えば、以前説明されたコンピュータ可読記憶媒体、を実行する処理デバイスとして動作することができる。
【0129】
前述の組合せを用いて、本明細書に記載の様々な技法を実装し得る。したがって、ソフトウェア、ハードウェア、又は実行可能モジュールは、何らかの形態のコンピュータ可読記憶媒体上に、かつ／又は１つ以上のハードウェア要素９１０によって具現化された１つ以上の命令及び／又はロジックとして実装され得る。コンピューティングデバイス９０２は、ソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールに対応する特定の命令及び／又は機能を実装するように構成され得る。したがって、コンピューティングデバイス９０２によって、ソフトウェアとして実行可能であるモジュールの実装形態は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体、及び／又は処理システム９０４のハードウェア要素９１０の使用を介して、少なくとも部分的にハードウェア内で達成され得る。命令及び／又は機能は、本明細書で説明される技法、モジュール、及び例を実施するための１つ以上の製造物品（例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス９０２及び／又は処理システム９０４）によって実行可能／動作可能であり得る。
【0130】
本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイス９０２の様々な構成によってサポートされ得、本明細書で説明される技法の特定の例に限定されない。この機能はまた、以下に説明されるように、プラットフォーム９１６を介した「クラウド」９１４上などでの分散システムの使用を通じて、全て又は部分的に実装され得る。
【0131】
クラウド９１４は、リソース９１８のためのプラットフォーム９１６を含み、かつ／又は表す。プラットフォーム９１６は、クラウド９１４のハードウェア（例えば、サーバ）及びソフトウェアリソースの基礎となる機能を抽象化する。リソース９１８は、コンピューティングデバイス９０２から遠隔にあるサーバ上でコンピュータ処理が実行されている間に利用することができるアプリケーション及び／又はデータを含み得る。リソース９１８はまた、インターネットを介して、かつ／又はセルラーネットワーク若しくはＷｉ－Ｆｉネットワークなどの加入者ネットワークを介して提供されるサービスも含むことができる。
【0132】
プラットフォーム９１６は、コンピューティングデバイス９０２を他のコンピューティングデバイスと接続するためのリソース及び機能を抽象化することができる。プラットフォーム９１６はまた、リソースのスケーリングを抽象化して、プラットフォーム９１６を介して実装されている、リソース９１８が直面した需要に対応するスケールレベルを提供する役割も果たすことができる。したがって、相互接続されたデバイスの実施形態では、本明細書に説明されている機能の実装形態は、システム９００全体にわたって分散することができる。例えば、この機能は、コンピューティングデバイス９０２上に、並びにクラウド９１４の機能を抜粋するプラットフォーム９１６を介して、部分的に実行され得る。
【0133】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、糖尿病管理モニタリングシステムにおいて実施される方法に関し、この方法は、糖尿病管理モニタリングシステムのセンサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された、第１の糖尿病管理測定値を取得することと、第１の糖尿病管理測定値から、当日の第１の期間についての１つ以上の特徴を生成することと、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす、少なくとも１つの特徴を決定するために１つ以上の特徴を分析することと、満たされた１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別することと、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させることと、を含む。
【0134】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、当日の複数の期間のそれぞれは、当日中の異なる複数時間の期間を含む。
【0135】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、及び夕食期間を含む。
【0136】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１の糖尿病管理測定値を、当日の１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値と比較して、第１の糖尿病管理測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のレベル未満であったか否かを判定することと、第１の糖尿病管理測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日中のユーザの糖尿病管理が第１の期間中に最良であったというインジケーションを含む。
【0137】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１の糖尿病管理測定値を、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値と比較して、第１の糖尿病管理測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったか否かを判定することと、第１の糖尿病管理測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日の期間のユーザの糖尿病管理が過去１日以上の期間のユーザの糖尿病管理よりも良好であったというインジケーションを含む。
【0138】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１の糖尿病管理測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったか否かを判定することと、第１の糖尿病管理測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、当日及び過去１日以上のそれぞれをカウントすることによって総日数を決定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、期間についてのユーザの糖尿病管理レベルが総日数について特定範囲内であったことを示すインジケーションを含む。
【0139】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、取得することは、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することを含み、生成することは、第１の糖尿病管理測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成することを含む。
【0140】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、識別することは、第１の糖尿病管理測定値によって満たされる２つ以上の規則を識別することを含み、この方法は、２つ以上のルールのそれぞれについて優先度を決定することと、少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックとして、最も高い優先度を有する、２つ以上の規則のうちの１つに対応する糖尿病管理フィードバックを識別することと、を更に含む。
【0141】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、糖尿病管理モニタリングシステムを含むデバイスに関し、デバイスは、糖尿病管理フィードバックのライブラリと、ディスプレイデバイスと、ハードウェアに少なくとも部分的に実装されて、センサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１の糖尿病管理測定値を取得するための糖尿病管理特徴決定モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、第１の糖尿病管理測定値から、当日の第１の期間について１つ以上の特徴を生成し、１つ以上の特徴を分析して、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす少なくとも１つの特徴を決定するための糖尿病管理特徴比較モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、満たされた１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別し、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバック及び第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースを生成し、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させるための報告可能な糖尿病管理フィードバック識別モジュールと、を含む。
【0142】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、当日の複数の期間のそれぞれは、２４時間間隔中の異なる複数時間の期間を含む。
【0143】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、及び夕食期間を含む。
【0144】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１の糖尿病管理測定値を、当日の１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値と比較して、第１の糖尿病管理測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったか否かを判定すること、及び第１の糖尿病管理測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日中のユーザの糖尿病管理が第１の期間中に最良であったというインジケーションを含む。
【0145】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病特徴比較モジュールは、第１の糖尿病管理測定値を、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値と比較して、第１の糖尿病管理測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定すること、及び第１の糖尿病管理測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日の期間のユーザの糖尿病管理が過去１日以上の期間のユーザの糖尿病管理よりも良好であったというインジケーションを含む。
【0146】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１の糖尿病管理測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったか否かを判定すること、第１の糖尿病管理測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定された糖尿病管理測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定すること、並びに当日及び過去１日以上のそれぞれをカウントすることによって総日数を決定することによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、期間のユーザの糖尿病管理測定値レベルが総日数にわたって特定範囲内であったことを示すインジケーションを含む。
【0147】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴決定モジュールは更に、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得するためのものであり、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１の糖尿病管理測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成するためのものである。
【0148】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、報告可能な糖尿病管理フィードバック識別モジュールは、第１の糖尿病管理測定値によって満たされる２つ以上の規則を識別し、２つ以上の規則のそれぞれについて優先度を決定し、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックとして、最も高い優先度を有する、２つ以上の規則のうちの１つに対応する糖尿病管理フィードバックを識別するためのものである。
【0149】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はデバイスに関し、このデバイスは、プロセッサと、複数の糖尿病管理フィードバックを記憶するライブラリと、ディスプレイデバイスと、プロセッサによる実行に応答して、プロセッサに、センサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１の糖尿病管理測定値を取得すること、第１の糖尿病管理測定値から、当日の第１の期間について１つ以上の特徴を生成すること、１つ以上の特徴を分析して、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす、少なくとも１つの特徴を決定すること、当日の期間に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別すること、及び識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させること、を行わせるアプリケーションの複数の命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体と、を含む。
【0150】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、当日の複数の期間のそれぞれは、２４時間間隔中の異なる複数時間の期間を含む。
【0151】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、運動期間、及び夕食期間を含む。
【0152】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、第１の糖尿病管理測定値を取得することは更に、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することであり、１つ以上の特徴を生成することは、第１の糖尿病管理測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成することである。
【0153】
いくつかの態様では、本明細書に記載される技法は、連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて実施される方法に関し、この方法は、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから、当日の複数期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１のグルコース測定値を取得することであって、グルコースセンサはユーザの挿入部位において挿入されている、ことと、第１の糖尿病管理測定値から、当日の第１の期間について１つ以上の特徴を生成することと、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす、少なくとも１つの特徴を決定するために１つ以上の特徴を分析することと、満たされた１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別することと、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバック及び第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースを生成することと、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させることと、を含む。
【0154】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、当日の複数の期間のそれぞれは、当日中の異なる複数時間の期間を含む。
【0155】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、及び夕食期間を含む。
【0156】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１のグルコース測定値を、当日の１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値と比較して、第１のグルコース測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定することと、第１のグルコース測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったと判定することに応答して、第１のグルコース測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日中のユーザのグルコースレベルが第１の期間中に最良であったというインジケーションを含む。
【0157】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１のグルコース測定値を、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース値と比較して、第１のグルコース測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定することと、第１のグルコース測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったと判定することに応答して、第１の糖尿病管理測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日の期間のユーザのグルコースレベルが過去１日以上の期間のユーザのグルコースレベルよりも良好であったというインジケーションを含む。
【0158】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、分析することは、第１のグルコース測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定することと、第１のグルコース測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったと判定することに応答して、第１のグルコース測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することと、当日及び過去１日以上のそれぞれをカウントすることによって総日数を決定することと、を含み、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、期間についてのユーザのグルコースレベルが総日数について特定範囲内であったことを示すインジケーションを含む。
【0159】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、取得することは、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することを含み、生成することは、第１のグルコース測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成することを含む。
【0160】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、識別することは、第１のグルコース測定値によって満たされる２つ以上の規則を識別することを含み、この方法は、２つ以上の規則のそれぞれについて優先度を決定することと、少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックとして、最も高い優先度を有する、２つ以上の規則のうちの１つに対応する糖尿病管理フィードバックを識別することと、を更に含む。
【0161】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、連続グルコースレベルモニタリングシステムを含むデバイスに関し、デバイスは、糖尿病管理フィードバックのライブラリと、ディスプレイデバイスと、ハードウェアに少なくとも部分的に実装されて、グルコースセンサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１のグルコース測定値を取得するための糖尿病管理特徴決定モジュールであって、グルコースセンサはユーザの挿入部位において挿入されている、糖尿病管理特徴決定モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、第１のグルコース測定値から、当日の第１の期間について１つ以上の特徴を生成し、１つ以上の特徴を分析して、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たす少なくとも１つの特徴を決定するための糖尿病管理特徴比較モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、満たされた１つ以上の規則に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別し、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバック及び第１の期間のインジケーションを含むユーザインタフェースを生成し、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させるための報告可能な糖尿病管理特徴比較モジュールと、を含む。
【0162】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、当日の複数の期間のそれぞれは、２４時間間隔中の異なる複数時間の期間を含む。
【0163】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、及び夕食期間を含む。
【0164】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１のグルコース測定値を、当日の１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値と比較して、第１のグルコース測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定すること、及び第１のグルコース測定値が、１つ以上の追加期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも長い期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったと判定することに応答して、第１のグルコース測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日中のユーザのグルコースレベルが第１の期間中に最良であったというインジケーションを含む。
【0165】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１のグルコース測定値を、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース値と比較して、第１のグルコース測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定すること、及び第１のグルコース測定値が、過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値よりも少なくとも長い閾値期間にわたって特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったと判定することに応答して、第１のグルコース測定値が１つ以上の規則を満たすと判定することによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、当日の期間のユーザのグルコースレベルが過去１日以上の期間のユーザのグルコースレベルよりも良好であったというインジケーションを含む。
【0166】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１のグルコース測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定のグルコースレベル未満であったか否かを判定すること、第１のグルコース測定値及び過去１日以上の期間中にユーザについて測定されたグルコース測定値が、当日及び過去１日以上のそれぞれについて特定範囲内にあったか、又は特定レベル未満であったと判定することに応答して、第１のグルコース測定値が１つ以上の規則を満たすと判定すること、並びに当日及び過去１日以上のそれぞれをカウントすることによって総日数を決定することとによって１つ以上の特徴を分析するためのものであり、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックは、期間についてのユーザのグルコースレベルが総日数について特定範囲内であったことを示すインジケーションを含む。
【0167】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、糖尿病管理特徴決定モジュールは更に、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得するためのものであり、糖尿病管理特徴比較モジュールは、第１のグルコース測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成するためのものである。
【0168】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、報告可能な糖尿病管理フィードバック識別モジュールは、第１の糖尿病管理測定値によって満たされる２つ以上の規則を識別し、２つ以上の規則のそれぞれについて優先度を決定し、少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックとして、最も高い優先度を有する、２つ以上の規則のうちの１つに対応する糖尿病管理フィードバックを識別するためのものである。
【0169】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はデバイスに関し、このデバイスは、プロセッサと、複数の糖尿病管理フィードバックを記憶するライブラリと、ディスプレイデバイスと、プロセッサによる実行に応答して、プロセッサに、連続グルコースレベルモニタリングシステムのセンサから、当日の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定された第１のグルコース測定値を取得することであって、グルコースセンサは、ユーザの挿入部位において挿入されている、こと、第１のグルコース測定値から、当日の第１の期間についての１つ以上の特徴を生成すること、少なくとも１つの特徴が、当日の第１の期間について１つ以上の規則を満たすか否かを決定するために１つ以上の特徴を分析すること、当日の期間に対応する、糖尿病管理フィードバックのライブラリ内の複数の糖尿病管理フィードバックのうちの少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを識別すること、識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを生成することであって、識別した糖尿病管理フィードバックは、第１の期間のインジケーションを含むこと、並びに識別した少なくとも１つの糖尿病管理フィードバックを表示させること、を行わせるアプリケーションの複数の命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体と、を含む。
【0170】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、当日の複数の期間のそれぞれは、２４時間間隔中の異なる複数時間の期間を含む。
【0171】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、当日の複数の期間は、夜間期間、朝食期間、昼食期間、運動期間、及び夕食期間を含む。
【0172】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、第１のグルコース測定値を取得することは更に、ユーザが装着する活動トラッカから第１の活動データを取得することであり、１つ以上の特徴を生成することは、第１の糖尿病管理測定値及び第１の活動データの両方から第１の期間について１つ以上の特徴を生成することである。
【0173】
結論
システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為に固有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解するべきである。むしろ、特定の特徴及び行為は、特許請求される主題を実装するための例示的な形態として開示されている。
システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為に固有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解するべきである。むしろ、特定の特徴及び行為は、特許請求される主題を実装するための例示的な形態として開示されている。
【符号の説明】
【0174】
１００ 環境
１０２ 人
１０４ 装着型グルコースモニタリングデバイス
１０６ コンピューティングデバイス
１０８ ユーザ母集団
１１０ グルコースモニタリングプラットフォーム
１１２ ネットワーク
１１４ グルコース測定値
１１６ グルコースモニタリングアプリケーション
１１８ 記憶デバイス
１２０ 糖尿病管理フィードバック生成システム
１２２ フィードバックライブラリ
１２４ ユーザインタフェース
２００ 装着型グルコースモニタリングデバイスの例
２０２ センサ
２０４ センサモジュール
２０６ 皮膚
２０８ 送信機
２１０ 接着パッド
２１２ 取り付け機構
３０２ 糖尿病管理特徴決定モジュール
３０４ 糖尿病管理特徴比較モジュール
３０６ 正規化モジュール
３０８ 報告可能な糖尿病管理フィードバック識別モジュール
３１０ ＵＩモジュール
３１２ ユーザ固有特徴閾値決定モジュール
３２０ データストリーム
３２２ 特徴
３２４ データストア
３２６ 期間スコア
３２８ 正規化期間スコア
３３０ フィードバック
３３２ 規則
３３４ 規則ライブラリ
３３６ 閾値
９００ システム
９０２ コンピューティングデバイス
９０４ 処理システム
９０６ コンピュータ可読媒体
９０８ Ｉ／Ｏインタフェース
９１０ ハードウェア要素
９１２ メモリ／記憶装置
９１４ クラウド
９１６ プラットフォーム
９１８ リソース
１０２ 人
１０４ 装着型グルコースモニタリングデバイス
１０６ コンピューティングデバイス
１０８ ユーザ母集団
１１０ グルコースモニタリングプラットフォーム
１１２ ネットワーク
１１４ グルコース測定値
１１６ グルコースモニタリングアプリケーション
１１８ 記憶デバイス
１２０ 糖尿病管理フィードバック生成システム
１２２ フィードバックライブラリ
１２４ ユーザインタフェース
２００ 装着型グルコースモニタリングデバイスの例
２０２ センサ
２０４ センサモジュール
２０６ 皮膚
２０８ 送信機
２１０ 接着パッド
２１２ 取り付け機構
３０２ 糖尿病管理特徴決定モジュール
３０４ 糖尿病管理特徴比較モジュール
３０６ 正規化モジュール
３０８ 報告可能な糖尿病管理フィードバック識別モジュール
３１０ ＵＩモジュール
３１２ ユーザ固有特徴閾値決定モジュール
３２０ データストリーム
３２２ 特徴
３２４ データストア
３２６ 期間スコア
３２８ 正規化期間スコア
３３０ フィードバック
３３２ 規則
３３４ 規則ライブラリ
３３６ 閾値
９００ システム
９０２ コンピューティングデバイス
９０４ 処理システム
９０６ コンピュータ可読媒体
９０８ Ｉ／Ｏインタフェース
９１０ ハードウェア要素
９１２ メモリ／記憶装置
９１４ クラウド
９１６ プラットフォーム
９１８ リソース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【国際調査報告】