글루코스 조절을 위한 개인화된 제한 MPC

최근 몇 년 동안의 기술 발전은 과거 인공 췌장의 관련 하드웨어 한계를 초월하여 높은 계산 능력을 갖춘 휴대용 장치를 출시하게 되었습니다. 이러한 점을 고려할 때, 유한 수평 최적 제어 문제의 해결이 필요한 제약 MPC(CMPC)의 사용을 고려할 수 있습니다. 최적화 문제에 상태 제약을 명시적으로 포함하는 주된 이점은 주로 예측에 사용되는 모델의 품질과 관련이 있습니다. 최근 연구에서는 평균 모델을 기반으로 한 CMPC가 새로운 UVA/파도바 시뮬레이터의 100명의 인실리코 환자에 대해 시험되어 평균 글루코스, 긴 범위에서 보낸 시간 및 180 mg/dl 초과 시간 측면에서 만족스러운 결과를 보여주었습니다. 70 mg/dl 이하의 시간 비율이 3%를 초과하는 환자가 25% 이상 존재합니다. 본 연구에서는 이러한 환자의 저혈당 현상을 완화하기 위해 글루코스 예측을 위한 개인화된 임펄스-응답 모델을 사용하는 새로운 개인화된 CMPC를 제안합니다.