摘要：预测到2030年，糖尿病患者总人数将增加到6.43亿人（每9个成年人中就有1人），到2045年将增加到7.84亿人（每8个成年人中就有1人）。

随着人们生活质量的提高，大多数人开始饮食不规律并且缺少运动，这就导致了很多疾病。

高血压、高血脂、糖尿病是我国最普遍的“国民级”疾病，每个人的身边都能找出不少患者，其中危险程度最高的当属糖尿病。

预测到2030年，糖尿病患者总人数将增加到6.43亿人（每9个成年人中就有1人），到2045年将增加到7.84亿人（每8个成年人中就有1人）。

但是五分之四的糖尿病患者生活在低收入和中等收入国家，2021年，全球在糖尿病方面支出为9660亿美元，同时，这项数据在过去的15年里增长了316%。

糖尿病已经成为一种“无声的杀手”，对群众的健康造成了严重的危害，并给社会带来了沉重的经济负担，糖尿病分为Ⅰ型糖尿病、Ⅱ型糖尿病、特殊类型糖尿病，还有妊娠糖尿病。

Ⅰ型糖尿病（Type1DiabetesMellitus，T1DM）是由免疫介导的胰腺细胞被破环而引起的自身免疫性疾病，这种破环受机体免疫系统的调节。

导致胰岛素的产生和分泌受到限制或完全停止，Ⅰ型糖尿病在青少年群体中比较常见，患者初期症状表现为排尿过多，喝水过多，体重下降等。

然后出现糖尿病酮症酸中毒，这可能被误诊为肺炎、肠胃炎、疟疾、伤寒、阑尾炎或其他疾病。

然而，最让T1DM患者恐惧的事情是自身血糖水平的不稳定，一个健康成年人的血糖浓度在70mg/dL与110mg/dL之间。

血糖浓度大于180mg/dL为高血糖，血糖浓度小于60mg/dL称为低血糖，低血糖可导致医疗紧急情况的出现，比如失去意识和昏迷。

高血糖会引起严重的并发症，如失明、心血管疾病、糖尿病肾病、神病和视网膜病，因此，调节T1DM患者的血糖值到基准值或正常范围内显得至关重要。

胰岛素注射是控制血糖的主要手段，T1DM常用的外源性胰岛素治疗方案主要有两种，一种是每日多次胰岛素注射，另一种是持续皮下胰岛素输注。

每日多次胰岛素注射是指患者在餐前估计碳水化合物的量来进行胰岛素剂量的匹配，持续皮下胰岛素输注可模拟人体生理性胰岛素的分泌模式。

智能控制胰岛素剂量的输入，每日多次胰岛素注射不是理想的糖尿病治疗方法，因为胰岛素注射后没有与人体内血糖产生相关的反馈。

现实中存在许多因素，如饮食、运动或个人情绪直接影响血糖，反而让血糖水平高于正常水平。

相比之下，可编程的胰岛素泵能够利用闭环控制系统来调节血糖，这种设备可以为每个人单独调节胰岛素注射率。

闭环胰岛素泵也被称为人工胰腺（Artificialpancreas，AP），它是由三个部分组成。

连续血糖检测系统，控制算法和胰岛素泵，其工作原理为：CGMS会不断地测量患者的血糖水平，并将数据传输到控制算法中。

控制算法会通过分析这些数据来计算出患者当前的血糖水平来决定胰岛素泵需要输送的胰岛素剂量，胰岛素泵会根据算法的指示自动输送胰岛素。

这些指示可以包括连续输送的胰岛素以及在餐后额外输送的胰岛素，以帮助患者控制血糖水平。

20世纪60年代，Kadish首次使用CGMS对一名糖尿病人进行了血糖检测，并用最简单的开关控制通过静脉给病人人工注射胰岛素和葡萄糖。

完成了首次闭环血糖调节试验，从此以后，随着检测设备越来越精密，控制算法越来越高效和复杂。

AP进入到一个高速发展的时代，商业化产品的开发为病人带来了很多便捷与安全，与此同时，一个新颖的观点是构建一种能够严格调节血糖的低能量可穿戴或植入式的AP。

这种可植入的AP要求控制算法由一个小型化的嵌入式设备来部署，并且，这种植入式AP的预期寿命需要足够长。

因为频繁地更换电池等硬件组件是不可取的，不安全的，而且价格昂贵，此外，植入式AP的寿命与控制算法的复杂度以及血糖调节期间所需的控制器更新频率密切相关。

也就是说，低复杂度的控制算法会导致较低的处理器能源成本，而较少的控制器更新次数会降低通信成本。

人体的血糖系统是一个开放的、肌体调节的动态系统，人体精确的血糖模型以及合适的血糖调节算法是影响AP设备性能的两个关键因素。

人体的葡萄糖-胰岛素动力学模型是一个多参数、多变量、非线性的时滞模型，其复杂的机理特征给血糖调节带来了巨大的困难。

同时，在糖尿病建模方面，由于影响它的因素涉及复杂的代谢、遗传和环境因素之间的相互作用，从而需要数学模型来描述这种关系。

数学模型在理解复杂且多样的生物系统的动态行为和性能方面发挥着重要作用，从上世纪60年代就有学者开始研究血糖模型的数学表达。

经过60年的发展，许多模拟糖尿病患者生理行为的数学模型已经被开发出来，用来预测血糖的变化，从系统动力学的观点来看，胰岛素与葡萄糖相互作用的血糖系统是人体内重要的系统之一。

血液中的葡萄糖浓度主要由肝脏和胰腺调节，体内血糖系统的平衡是由这两个器官的相互作用来维持。

预测人体内血糖变化的数学模型主要有两类：数据驱动模型，知识驱动模型或生理模型，数据驱动模型是根据输入-输出数据建立的，没有考虑任何生理学信息。

通常，这些模型的输出是血糖浓度，输入数据可以是各种信息，如先前测量的血糖值、饮食、运动、胰岛素治疗信息、体温等。

另一方面，关于葡萄糖-胰岛素调节系统背后的生理学先验知识对于开发知识驱动模型非常重要。

这类模型中有些包含最少的方程，只关注基本的生理学方面，而有些则包含更多的方程，涵盖了葡萄糖-胰岛素动态性能背后的详细生理学。

人体内血糖的调节不仅受患者内部的影响，而且还受到外部环境的影响。

人体对药物的反应有延迟，因此算法需要考虑这个延迟时间，而且还需要考虑血糖检测设备和胰岛素输注方式对控制器性能的影响。

人体需要保持稳定的血糖调节，调节算法应避免过度振荡和超调，低血糖可能危及患者生命，应避免严重的夜间低血糖和过度输注胰岛素。

葡糖糖-胰岛素动力学模型的参数在不同患者和同一患者内部都存在差异性，易受到其他生理特征的影响，如胰岛素敏感性、运动、压力、食物摄入等。

血糖调节算法需要集成到小型化的硬件设备中。在实际应用中，需要考虑算法与硬件设备的可行性，而过于复杂的算法可能无法应用于实际。

近年来，许多学者针对上述血糖调节的难点设计了各种各样的调节算法，使得血糖调节领域“百花齐放”，例如经典的比例积分微分算法、模型预测控制算法、滑模控制算法、自适应控制算法等。

正是由于各种算法的出现，才使得AP产品的落地成为了现实，使得T1DM患者在复杂的内外部环境中保持血糖的稳定，降低了患者的安全隐患，减少了病人的经济负担。

PID算法是工业应用中最广泛的算法之一，也是最早应用于AP中的控制算法，主要原因是该控制器结构简单，参数少，易于实现，适应性好，稳健性强，在血糖调节方面很有吸引力。

PID算法运用三个分量尽可能地模拟人体b细胞分泌胰岛素的生理传输功能以实现对血糖水平的自动调节，从而帮助患者维持良好的健康状况。

相比于其他算法，自适应控制算法十分适用于T1DM患者的血糖调节控制，该方法经过研究者长达半个多世纪的探索，其理论框架已经十分完善。

同时，人体的葡萄糖-胰岛素动力学模型中存在很多的不确定，例如：未知参数、建模时忽略的因素、测量误差、外界的扰动、未建模动态等。

上述通过胰岛素注射器一次性注射胰岛素的方法相当于开环控制，其缺点是无法实时反馈T1DM患者体内的血糖值。

导致其只能快速注射适量的胰岛素才能保证患者后续血糖的稳定，然而AP设备是一个闭环的血糖调控设备，我们可以通过CGMS实时获得患者体内的血糖值。

基于此，我们可以等患者血糖值大于一个相对较大的血糖值（这个值不能比高血糖180mg/dL大）时进行胰岛素输注。

若患者血糖值在一个绝对安全的范围内时，我们不进行胰岛素输注，同时，由于CGMS可以得到患者实时血糖值，所以相比于胰岛素注射器快速注射胰岛素。

所设计的算法可以根据患者体内的血糖值实时调整胰岛素注射速率，使得患者不会因为过量的胰岛素剂量导致低血糖事件发生。

来源：Mr刘聊健康