Подход к режиму спорта в системах автоматизированной подачи инсулина (искуственной поджелудочной железе)
Данная статья является осмыслением автором настроек спортивного режима в система автоматизированной подачи инсулина (искусственной поджелудочной железе) AndroidAPS с алгоритмом OpenAPSAIMI и предложить свой подход к регулированию глюкозы во время спорта
Информация предназначена для людей с диабетом 1 типа (а так же их родителей) использующих технологию искусственной поджелудочной железы (ИПЖ)
Вводные
Современные системы автоматизированной подачи инсулина являются результатом трудов и осмыслений тысяч пользователей по всему миру, изложивших свой опыт в целях создания инструмента, который бы позволил тратить на заботу о диабете минимальное количество времени.
При этом, чем больше входящих условий и данных, тем сложнее создать работающий в любых условиях алгоритм, способный успешно регулировать глюкозу крови (то есть обеспечивать нахождение в заданном диапазоне глюкозы крови без значительных и резких перепадов)
Одной из сложных ситуаций является занятие пользователя спортом
Описание решений
В таблице ниже описывается текущий подход к регулированию спорта, его слабые стороны и предлагается новый подход
Термины
Инструмент — настройка или возможная последовательность настроек, позволяющих регулировать глюкозу крови во время занятий спортом
Время занятия спортом — это период, когда количество инсулина и спорт соотносятся и влияют на поведение глюкозы. То есть мы рассматриваем время занятия спортом как время До занятия, так как надо сократить количество инсулина и возможно принять углеводы, Во время, а так же период После занятия спортом
Текущий подход: Настройки спортивного режима в AndroidAPS c алгоритмом OpenAPSAIMI | Предлагаемый подход | ||
Инструмент | Влияние инструмента | Инструмент | Влияние инструмента |
Увеличение временной цели (например, до 8 mmol/l) | — уменьшает общий подаваемый инсулин на определенной процент | Три режима спорта с автоподстройкой (Легкий, Средний, Тяжелый) | — в зависимости от выбранного режима включает автонастраиваемый коэффициент на спорт и некоторое время после спорта |
Автоматизация |
Здесь так же содержатся некоторые дополнительные рекомендации позволяющие адаптировать поведение алгоритма Android APS для занятий спортом (Если вы пользуетесь микроболюсами SMB, убедитесь, что Включить SMB с высокими временными целями » и » Включить SMB всегда » неактивны)
Проблематика Текущего подхода
— Не учитывается режим спорта (разница между прогулкой и игрой в баскетбол колоссальная). Вариант поставить цель повыше не в счет так как требует более сложных расчетов пользователя по сравнению с Предлагаемым подходом и не учитывает влияние спорта на коэффициенты после его завершения
— Не рассчитывается требуемое количество углеводов для подготовки ко спорту, покрытия спорта и его последствий
Предлагается (Предлагаемый подход)
— Разделить режимы спота на Легкий, Средний и Тяжелый. При этом, каждый пользователь сам «на глаз» определяет данный режим, например Легкий = прогулка, Средний = велосипед, Тяжелый = Баскетбол; тогда как система самостоятельно адаптируется к настройке и считает чувствительность к инсулину и углеводам до, во время и после спорта
Описание Предлагаемого подхода
Таблица с этапами спорта и необходимыми действиями
Этап | Действие пользователя | Действие системы |
До занятия спортом | — Выбрать режим (легкий, средний, тяжелый) | На основании прогноза (с учетом спорта) рекомендует потребление определенного количества углеводов |
Во время спорта | Дополнительных действий пользователя не требуется | В зависимости от режима изменяет ISF и CR (создает коэффициент на профиль по часам) на протяжении заданного для режима времени, например: — легкий: время тренировки + 3 часа после; Подчеркиваю, что коэффициент на протяжении спорта и периода «хвоста» не одинаковый, а разнится по часам |
После спорта | Изменяет коэффициенты (ISF&CR) на протяжении заданного для каждого режима времени «после сопрта» |
Таким образом, мы достигаем создания трех базовых сценариев для занятий спортом, теоретически пригодных для большинства пользователей, а так же достаточно адаптивных, то есть способных меняться вместе с привычками пользователя
Проблематика подхода заключается в том, что в системах подобных AndroidAPS построить точный прогноз — сложная задача. Работа в данном алгоритме во многом идет с текущими показателями. Однако, с каждым месяцем все больше параметров начинают учитываться в прогнозе и это позволяет более точно прогнозировать глюкозу на следующие часы
