JP6882227B2 - 分析物データの処理およびレポートを生成するためのシステムおよび方法 - Google Patents

分析物データの処理およびレポートを生成するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

本願は、２０１２年６月５日出願の米国仮特許出願第６１／６５５，９９１号、および２０１３年３月７日出願の米国特許出願第１３／７８８，３７５号の利益を主張し、それらの公開は、その全ての内容を明示的に参照により本明細書に援用し、本明細書に明示的に本願の一部とする。
本開示は、一般に、グルコースデータおよび受容者の関連データのデータ処理に関する。
糖尿病は、１型糖尿病の場合のように膵臓が十分なインスリンを産生できない、および／または２型糖尿病の場合のようにインスリンが効かない疾患である。糖尿病の状態では、患者は高血糖となり、それが、毛細血管の劣化に関連する腎臓障害、皮膚潰瘍、または眼球の硝子体中の出血などの数々の生理学的障害を引き起こす。不注意によるインスリンの過剰服用、または正常な量のインスリンまたはグルコース下降剤服用後の激しい運動または不十分な食物摂取により、低血糖などの血糖降下反応が誘発され得る。
糖尿病の人は自己監視血中グルコース（ＳＭＢＧ）モニタを持ち運ぶことがあり、このモニタは、通常、不快な指を刺す方法を必要とする。快適性および利便性に欠けるため、糖尿病患者は、通常、１日に２回から４回しか自身のグルコースレベルを測定しない。しかしながら、時間間隔が空いてしまうので、糖尿病の検査が遅過ぎとなりがちで、時に高血糖または高血糖症状の危険な副作用を招く。実際に、糖尿病患者が適切なタイミングでＳＭＢＧ値を取得しない可能性が高いだけではなく、糖尿病患者が、従来の方法に基づき自身の血中グルコース値が高いか低いかを知らない。
したがって、継続的検出および／または血中グルコース値の定量化のために、さまざまな非侵襲的、経皮的（例えば、経皮）および／または埋め込み可能な電気化学センサが開発されている。これらの装置は一般的に、遠隔装置でのその後の分析のため生データまたはほとんど未処理のデータを送信し、装置はセンサを管理するユーザに情報を表示するのを可能にするディスプレイを有し得る。
分析物のデータ処理のための、方法およびコンピュータプログラム製品を含む装置が提供される。
第１の実装において、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、受容者のグルコース濃度レベルを表すセンサデータに関連するユーザインタフェースを生成するための方法、システム、またはコンピュータ可読媒体が提供される。当該方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、所定の期間にわたってセンサデータから抽出された抽象化を有する表示を、少なくとも１つのプロセッサが生成することを含んでもよい。表示は、所定の期間にわたる抽象化が、受容者に関する所定のグルコース濃度である、それを上回っている、またはその範囲内である、のうちの少なくとも１つかどうかを表現する複数のさまざまなグラフィックな別個の要素を含むグラフィック表現、グラフィック表現の数値ヘルプを含むコールアウト、および、グラフィック表現および抽象化の説明を含むテキスト凡例をさらに有してもよい。方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、モジュールとして表示を提供することをさらに含んでもよい。
第２の実装において、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、所定の期間にわたってセンサデータから抽出された抽象化を有する表示を生成し、モジュールとして表示を提供するための方法、システム、またはコンピュータ可読媒体が提供される。表示は、所定の期間にわたるセンサデータの変化速度を含むグルコースのばらつきを表現する、複数の異なるグラフィックな別個の要素を含むグラフィック表現、グラフィック表現に関する数値ヘルプを含むコールアウト、および、グラフィック表現および抽象化の説明を含むテキスト凡例をさらに有してもよい。
第３の実装において、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、少なくとも、所定の期間にわたってセンサデータから抽出された抽象化を有する表示を提供するよう構成された複数のレポーティングモジュールのうち少なくとも１つを生成し、複数のレポーティングモジュールのうち少なくとも１つとして表示を提供するための方法、システム、またはコンピュータ可読媒体が提供される。センサデータは、受容者のグルコース濃度レベルを表してもよい。表示は、受容者のグルコース濃度レベルを表す複数の異なるグラフィックな別個の要素を含むグラフィック表現、グラフィック表現に関する数値ヘルプを含むコールアウト、および、グラフィック表現および抽象化の説明を含むテキスト凡例を有してもよい。
前述の第１、第２または第３の実装は、以下のうち１つ以上を含む本明細書に記載されたさらなる機能をさらに有してもよい。時間枠は、８時間、１日、２日、７日、または３０日のうち少なくとも１つを含んでもよい。グラフィックな別個の要素を、所定の期間にわたる抽象化が、受容者に関する所定のグルコース濃度である、それを上回っている、またはその範囲内である、のうちの少なくとも１つかどうかを表現する少なくとも１つの異なる濃淡または位置に使用してもよい。コールアウトは、異なるグラフィックな別個の要素のうちの１つに連携した数値ヘルプを含み、異なるグラフィックな別個の要素のうちの１つの数値を提供してもよい。表示を、ユーザインタフェース内の１つのページとして表示するよう構成してもよい。モジュールは、メタデータを有してもよい。メタデータは、複数のモジュール間からモジュールの選択を可能にする情報を有してもよい。表示を、同様に表示してもよい。グラフィックな別個の要素は、所定の期間にわたる抽象化が、受容者に関する所定のグルコース濃度に、グルコース濃度より上、または中にあるかどうかの表現であり得る。グラフィックな別個の要素は、所定の期間にわたるグルコースのばらつきの表現であってもよい。複数のレポーティングモジュールのうち少なくとも１つは、パターンに基づいて検出され、ユーザの嗜好、データを提供する装置の数、データを提供する装置の１つ以上のタイプ、受容者との相関のうち少なくとも１つによるランク付けに基づいて表示のため選択された、複数の洞察のうち少なくとも１つを含む洞察モジュールを有してもよい。複数のレポーティングモジュールのうち少なくとも１つは、受容者と、群に関連する糖尿病のタイプ、群に関連する年齢、群に関連する性別、群に関連する診断年齢、群に関連する場所、および群に関連する治療施設のうち１つ以上を表現する統合データに基づいて選択された群の間の統計比較を表す、モジュールとの比較を有してもよい。複数のレポーティングモジュールのうち少なくとも１つは、患者情報モジュール、ハイライトモジュール、グルコースが高い期間および低い期間のモジュール、使用された装置のモジュール、比較モジュール、日毎の要約モジュール、週毎の要約モジュール、オーバタイム要約モジュール、連続的グルコースレベルモジュール、レポート凡例モジュール、およびテスト頻度モジュールのうち少なくとも１つを有してもよい。
第４の実装において、動的レポート作成の方法、システムまたはコンピュータ可読媒体が提供される。方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、以下の規則のうちの１つ以上を含むメタデータに基づいて選択が実行される複数のモジュールの中から少なくとも１つのモジュールを選択し、受容者内で測定されたグルコース濃度レベルを表す情報を表示するよう構成された、選択された少なくとも１つのモジュールを含むレポートを生成してもよい。少なくとも１つのモジュールをあるタイプの装置と共に使用可能かどうか。少なくとも１つのモジュールを受容者の血糖状態で使用可能かどうか。少なくとも１つのモジュールをあるタイプの装置により生成される予想される量のデータで使用可能かどうか。
第５の実装において、動的レポート作成の方法、システムまたはコンピュータ可読媒体が提供される。方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、レポート作成要求を受信し、要求に応えて複数のモジュールの中から少なくとも１つのモジュールを選択し、選択は少なくとも１人の受容者およびグルコース濃度レベルの測定に使用されている装置のタイプを表す情報を含むメタデータに基づいて実行され、受容者内で測定されたグルコース濃度レベルを表す単一の表示情報内に表示するよう構成された、選択された少なくとも１つのモジュールを含むレポートを生成し、表示のため作成されたレポートをユーザインタフェースに提供してもよい。
第６の実装において、動的レポート作成の方法、システムまたはコンピュータ可読媒体が提供される。方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、レポート作成要求の受信を提供し、リポジトリ内に格納された複数のモジュールの中から少なくとも１つのモジュールを選択し、選択は少なくとも１人の受容者、グルコース濃度の測定に使用されている装置のタイプ、および少なくとも１つの規則のうち少なくとも１つを表す情報を含むメタデータに基づいて実行され、受容者内で測定されたグルコース濃度レベルを表す情報を表示するよう構成された、選択された少なくとも１つのモジュールを含むレポートを生成し、表示のため作成されたレポートをユーザインタフェースに提供してもよい。
前述の第４、第５、または第６の実装は、後述の１つ以上を含む本明細書に記載されたさらなる機能をさらに有してもよい。受容者を表す情報は、少なくとも１つのモジュールについてのユーザの嗜好、および受容者識別情報のうち少なくとも１つをさらに含んでもよい。メタデータは、１つ以上の規則をさらに含んでもよい。ユーザの嗜好は、メタデータに基づいてプログラムを用いて、受容者、医療従事者、およびプロセッサによって提供される嗜好を含んでもよい。装置タイプは、連続的血中グルコースモニタまたは自己監視血中グルコースモニタのうち少なくとも１つを有してもよい。１つ以上の規則は、少なくとも１つのモジュールをそのタイプの装置と共に使用可能かどうか、少なくとも１つのモジュールを受容者の血糖状態で使用可能かどうか、および少なくとも１つのモジュールをあるタイプの装置により提供される予想される量のデータで使用可能かどうか、の規則のうち１つ以上を含んでもよい。作成はリポジトリからのアクセスをさらに含み、メタデータが選択された少なくとも１つのモジュールの配置を定義するテンプレートを含んでもよい。受容者内で測定されたグルコース濃度レベルが受容者のグルコース濃度レベルの所定の目標範囲を上回っている、以下である、またはその範囲内にある状態のうち少なくとも１つである場合、１つの表示はグラフで強調してもよい。メタデータが、少なくとも１つのモジュールが連続的血中グルコースモニタと使用するよう構成されたことを示す場合、選択は、少なくとも１つのプロセッサに接続されたリポジトリ内に格納された複数のモジュールの中からの少なくとも１つのモジュールの選択を含んでもよい。メタデータが、少なくとも１つのモジュールが連続的血中グルコースモニタと使用するよう構成されていないこと、および他のモジュールが連続的血中グルコースモニタと使用するよう構成されたことを示す場合、選択は、複数のモジュールの中からの他のモジュールの選択をさらに含んでもよい。メタデータが、少なくとも１つのモジュールがレポートの表示について特定のサイズのディスプレイで使用するよう構成されたことを示す場合、選択は、複数のモジュールの中から少なくとも１つのモジュールの選択をさらに含んでもよい。メタデータが、少なくとも１つのモジュールが連続的血中グルコースモニタにより生成された予想される量のデータで使用するよう構成されたことを示す場合、選択は、複数のモジュールの中からの少なくとも１つのモジュールの選択をさらに含んでもよい。メタデータが、少なくとも１つのモジュールが高血糖状態の受容者の血糖状態で使用するよう構成されたことを示す場合、選択は、複数のモジュールの中からの少なくとも１つのモジュールの選択をさらに含んでもよく、選択された少なくとも１つのモジュールは、高血糖状態を示す表示を提供する。メタデータが選択された少なくとも１つのモジュールについてのユーザの嗜好を示す場合、選択は、複数のモジュールの中からの少なくとも１つのモジュールの選択をさらに含んでもよい。要求が受信されたとき、少なくとも１つのプロセッサに接続されたリポジトリ内に格納されたメタデータの評価に基づいて、選択を動的に行ってもよい。
第７の実装において、受容者内のグルコース濃度レベルを表すセンサデータの処理方法、システムまたはコンピュータ可読媒体が提供される。少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、複数の所定のグルコース濃度レベルに割り当てられた複数のビンを含むデータ構造を生成し、受信されたセンサデータから得られた測定されたグルコース濃度レベルを表す値を生成し、複数のビンのうち少なくとも１つに値を加え、値の加算は複数のビンのうち少なくとも１つについての出現値を増加し、複数のビンのうち少なくとも１つを含むデータ構造および出現値を分析して少なくとも１つの記載の測定値を決定し、少なくとも１つの記載の測定値を含むレポートを生成してもよい。
第８の実装において、受容者内のグルコース濃度レベルを表すセンサデータの処理方法、システムまたはコンピュータ可読媒体が提供される。少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、方法、システムまたはコンピュータ可読媒体は、受容者内のグルコース濃度レベルを表すセンサデータを受信し、複数の連続した期間について複数のデータ構造を生成し、受信されたセンサデータが測定された時間に基づいて複数のデータ構造のうち少なくとも１つを選択し、複数のデータ構造のうち選択された少なくとも１つに値を加え、値の加算は複数のデータ構造のうち選択された少なくとも１つについての出現値を増加し、複数のデータ構造のうち選択された少なくとも１つおよび出現値を分析して少なくとも１つの記載の測定値を決定してもよい。
前述の第７および第８の実装は、以下の１つ以上を含む本明細書に記載されたさらなる機能をさらに有してもよい。データ構造は、ヒストグラムを有してもよい。複数のビンを、受容者から予測される可能な範囲のグルコース濃度レベルから所定のグルコース濃度レベルに割り当ててもよい。値はカウントを含んでもよい。複数のビンのうち少なくとも１つを、値と複数のビンのうち少なくとも１つに割り当てられた所定のグルコース濃度レベルの比較に基づいて選択してもよく、複数のビンのうち少なくとも１つの選択が、複数のビンのうち選択された少なくとも１つに値を加算することを可能にしてもよい。複数のデータ構造を、複数の連続した期間について生成してもよい。複数のデータ構造のうち少なくとも１つを、センサデータが測定された時間に基づいて選択してもよい。複数のデータ構造の和集合または積集合のうち少なくとも１つを、少なくとも１つの記載の測定値を決定するため計算してもよい。複数のデータ構造のうち少なくとも１つを、センサデータを提供する受容者の識別情報に基づいて選択してもよい。複数の異なる受容者について複数のデータ構造を生成してもよい。値を複数のコホート受容者を表現する他のデータ構造に加えてもよい。
前述の概略の記載および後述の詳細な記載の両方は、例示的で説明のためのみであり、限定するものではないことを理解すべきである。さらなる機能および／または変形を、本明細書に記載する内容に加えて提供してもよい。例えば、本明細書に記載された実装は、開示された機能の種々の組み合わせおよびサブコンビネーション、および／または後述の詳細な記載に開示された、いくつかのさらなる機能の組み合わせおよびサブコンビネーションを対象としてもよい。
一部の例示的な実装に係るセンサ電子機器モジュールを含む、連続的分析物センサシステムを表す図を示す。 一部の例示的な実装に係る、センサ電子機器モジュールを表すブロック図を示す。 一部の例示的な実装に係る、グルコースセンサを含む複数のセンサと通信するセンサ電子機器モジュールを表すブロック図を示す。 一部の例示的な実装に係る、据付ユニットおよびそれに取り付けられたセンサ電子機器モジュールを含むセンサシステムの斜視図を示す。 図３Ｂのセンサシステムの側面図を示す。 一部の例示的な実装に係る、分析処理システムのブロック図を示す。 一部の例示的な実装に係る、分析処理システムの他のブロック図を示す。 一部の例示的な実装に係る、受容者内の分析物レベルを表すカウントを生成するよう構成された計算エンジンのブロック図を示す。 一部の例示的な実装により生成された、レポートテンプレートの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの動的選択のプロセスの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールの例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールのさらなる例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールのさらなる例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールのさらなる例を示す。 一部の例示的な実装に係る、レポートモジュールのさらなる例を示す。 一部の例示的な実装に係る、分析物データの処理プロセスの例を示す。
図中、同一の要素または類似の要素を参照するために同一の符号を使用する。
図１は、一部の例示的な実装に係るシステム例１００を示す。システム１００は、センサ電子機器モジュール１２および連続的分析物センサ１０を含む連続的分析物センサシステム８を有する。システム１００は、薬剤送達ポンプ２および血糖計４などの他の装置および／またはセンサを有してもよい。連続的分析物センサ１０は、センサ電子機器モジュール１２に物理的に接続してもよく、連続的分析物センサ１０と一体（例えば分離不可能に装着）、または分離可能に取付可能であってもよい。センサ電子機器モジュール１２、薬剤送達ポンプ２、および／または血糖計４を、表示装置１４，１６，１８，および／または２０など、の１つ以上の装置に接続してもよい。
一部の例示的な実装において、システム１００は、センサシステム８、および表示装置１４〜２０などの受容者（患者とも呼ぶ）に関連する他の装置から、ネットワーク４０６経由で（例えば有線、無線、またはそれらの組み合わせにより）提供された分析物データ（および／または他の患者に関するデータ）を分析するよう構成された、クラウドベース分析物プロセッサ４９０を有し、特定の時間枠にわたる測定された分析物に関して、統計などの高レベルの情報を提供するレポートを生成してもよい。
一部の例示的な実装において、クラウドベース分析物プロセッサ４９０は、レポーティングモジュールを提供してもよい。例えば、分析物プロセッサ４９０またはその中のレポートジェネレータは、所定の期間にわたってセンサデータから抽出された抽出結果を含む表示を生成してもよい。表示はさらに、その期間にわたる抽出結果が、受容者の所定のグルコース濃度レベルに一致するか、これを上回るか、またはその中に入るかどうかを表す複数の異なるグラフィックな別個の要素を含むグラフィック表現、グラフィック表現の数値ヘルプを含むコールアウト、およびグラフィック表現および抽出結果の記載を有するテキスト凡例をさらに含んでもよい。分析物プロセッサ４９０および／またはレポートジェネレータは、モジュールとして表示をさらに提供してもよい。
一部の例示的な実装において、システム１００は、レポートを動的に作成してもよい。例えば、分析物プロセッサ４９０は、レポートを生成する要求を受信してもよい。要求に応え、それから分析物プロセッサ４９０は、複数のモジュールの中から少なくとも１つのモジュールを選択してもよい。この選択を、メタデータに基づいて実行してもよい。メタデータは、受容者を表す情報、グルコース濃度レベルを測定するのに使用されている装置のタイプ、規則、などを含んでもよい。モジュール選択はそれぞれの要求についてメタデータに基づいて変わるという意味から、選択を動的に検討してもよい。それから、少なくとも１つの選択されたモジュールを含み、その後表示のためにユーザインタフェースに提供されるように、レポートを生成してもよい。
一部の実施形態では、ある複数の表示装置が、分析物の濃度値および動向の矢印などの少なくともいくつかのセンサ情報を表示するよう構成された、小型の（例えばキーフォブ）表示装置１４（図１）である。一般に、キーフォブ装置は、キーチェーンに装着するサイズの、組込み認証メカニズムを有する小型のハードウェア装置である。しかし、リストバンド、下げ札、ベルト、ネックレス、ペンダント、宝石片、接着パッチ、ポケットベル、身分証明書（ＩＤ）カードなどを含むあらゆる小型の表示装置１４を、キーフォブ装置１４に関連して本明細書に記載されたような機能を有して構成することが可能であり、これらの全てを、本明細書では、「小型の表示装置」および／または「キーフォブ装置」の語句に包含する。
一般に、キーフォブ装置１４は、表示可能なセンサ情報を受信および表示するよう構成される電子機器を有する。一部の実施形態では、電子機器は、少なくともセンサ電子機器モジュールから受信されたセンサデータを表示するよう構成されたＲＡＭおよびプログラム格納メモリを有する。一部の実施形態では、キーフォブ装置１４は、受容者に誘発された警告（例えば聴覚、視覚および／または振動）を通知するよう構成された警報機を有する。一部の実施形態では、１つ以上のスクリーンを通してトグルするため、１つ以上のユーザパラメータを選択または定義するため、警告などに反応する（例えば黙殺、スヌーズ、オフ）ため、キーフォブ装置１４は、ユーザが数値および／または矢印などのデータを見るのを可能にする、ＬＣＤ６０２および１つ以上のボタン６０４などのユーザインタフェース６００を有する。
一部の実施形態では、キーフォブ表示装置は、センサ、薬剤（例えば、インスリン）および他の医療情報を格納する（例えばギグスティックまたはサムドライブ内などの）メモリを有し、センサ電子機器モジュールから他の装置（例えば、ＰＣ）へのデータ転送を可能にし、および／またはセンサ電子機器モジュールメモリ（例えば、データ格納メモリ）のデータバックアップ箇所としてのメモリスティックタイプの機能を可能にする。一部の実施形態では、キーフォブ表示装置は、病院または他の医療複合施設内に入ると、ネットワークシステムが自動的に読取可能であるように構成される。
一部の実施形態では、キーフォブ表示装置は、ＵＳＢポート６０６などの物理コネクタを有して、コンピュータ上のポート（例えば、ＵＳＢ）への接続を可能にし、キーフォブがデータダウンロード装置（例えば、センサ電子機器モジュールからＰＣへ）、遠隔測定コネクタ（例えばＰＣのためのブルートゥース（登録商標、以下同じ）アダプタ／コネクタ）として機能するのを可能にし、および／または、（例えば、数字、矢印、動向、警報、フォントなどの構成可能なパラメータを可能にするＰＣ上のソフトウェアにより）、キーフォブ装置上で構成可能な設定を可能にする。一部の実施形態では、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末などの表示装置が、小型の（キーフォブ）表示装置に関連するユーザパラメータを、プログラム（および／または変更）可能である。一部の実施形態では、ユーザパラメータは、コンタクト情報、警報／警告設定（例えば、閾値、音、音量など）、補正情報、フォントサイズ、表示の嗜好、初期設定（例えば、スクリーン）、などを含む。代わりに、小型の（キーフォブ）表示装置を、ユーザパラメータの直接プログラミングのために構成することが可能である。一部の実施形態では、小型の（キーフォブ）表示装置が、例えばセンサ電子機器モジュールとＰＣの間のダイレクト無線通信を可能にする遠隔測定アダプタ（例えば、ブルートゥースアダプタ）としても機能するように、小型の（キーフォブ）表示装置はブルートゥースおよびＵＳＢコネクタなどの遠隔測定モジュールを備え、この場合ＰＣは内部に適切な遠隔測定アダプタを有さない。
一部の実施形態では、ある複数の表示装置は、分析物濃度および分析物濃度の経時的グラフィック表現を含むセンサ情報を表示するよう構成されたハンドヘルド表示装置１６（図１）である。一般に、ハンドヘルド表示装置は、１、３、５、６、９、１２、１８、または２４時間前のセンサデータなどの、所定の期間にわたるセンサデータのグラフィック表現６１２を表示するのに十分な大きさのディスプレイ６０８を備える。一部の実施形態では、ハンドヘルド装置１６は、トレンドグラフまたは他のグラフィック表現、数値、矢印を表示するよう、および／または受容者に警告するよう構成される。米国特許出願公開第２００５／０２０３３６０号は、これは参照によりその全体が本明細書に組み込まれるが、ハンドヘルド表示装置上のデータの表示のいくつかの例を記載し、および示す。図１はハンドヘルド表示装置１６の一部の実施形態を示すが、ハンドヘルド装置は、携帯電話、パームトップコンピュータ、ＰＤＡ、持ち運び可能なメディアプレーヤー（例えば、ｉＰｏｄ（登録商標）、ＭＰ３プレーヤー）、血糖計、インスリンポンプなどの、単一適用装置または複数適用装置であり得る。
一部の実施形態では、携帯電話（またはＰＤＡ）１８は、受容者および／または受容者のケア提供者への音声またはテキストメッセージによるような、センサ情報を（前述のように）表示および／または中継するよう構成される。一部の実施形態では、携帯電話１８は、警告の誘導を示すデータパッケージの受信に応えるようなものとして、受容者に誘発された警告を知らせるよう構成された警報機をさらに備える。実施形態によって、データパッケージは、スクリーン上のメッセージ、テキストメッセージ、および／または、センサデータおよび／または変換されたセンサデータの予め作成されたグラフィック表現などの表示可能なセンサ情報、ならびに携帯電話が起動する聴覚警報または振動警報などの警報の指示を含んでもよい。
一部の実施形態では、表示装置のうちの１つは、センサ情報を表示するよう構成されたインスリンポンプおよび／またはインスリンペンなどの薬剤送達装置である。一部の実施形態では、薬剤送達装置が、閉ループおよび／または半閉ループシステムについてのセンサ情報の品質、信頼性および／または正確性を検討する（その演算／アルゴリズムに加える）ことを可能にするため、センサ電子機器モジュールは、薬剤送達装置へセンサ診断情報をワイヤレスで通信するよう構成され、これは米国特許出願公開第２００５／０１９２５５７号で詳細がさらに記載されており、この公開はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。いくつかの別の実施形態では、センサ電子機器モジュールは、例えば前述などの閉ループおよび／または半閉ループシステムを可能にするため、ディスプレイを有さない薬剤送達装置とワイヤレスで通信するよう構成される。
一部の実施形態では、表示装置のうちの１つは、受容者からの生物学的サンプルの分析物濃度に関連する関連分析物値を測定するよう構成された、血糖計などの関連分析物モニタである薬剤送達装置である。
一部の実施形態では、表示装置のうちの１つは、センサ情報を表示するよう構成されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）２０（図１）である。ＰＣ２０はインストールされたソフトウェアを有することが望ましく、ソフトウェアはセンサ情報の履歴のデータ分析（遡及的処理）を表示および／または実行する。一部の実施形態では、ハードウェア装置が提供可能であり（図示せず）、ハードウェア装置（例えばドングル／アダプタ）は、ＰＣ上のポートにプラグを差し込むよう構成され、センサ電子機器モジュールとＰＣの間の無線通信を可能にする。一部の実施形態では、本明細書の他のどこかで詳細をさらに記載するように、センサ電子機器モジュール１２および／または小型の（キーフォブ装置）１４の構成可能なパラメータを設定および／または変更するよう、ＰＣ２０は構成される。
一部の実施形態では、表示装置のうちの１つは、センサ筐体（据付ユニット、センサポッドなど）から分割可能な、分離可能に装着された、および／またはドッキング可能な皮膚上の表示装置である。一部の実施形態では、皮膚上のディスプレイの取り外しでセンサの電源を切る。他の実施形態では、皮膚上のディスプレイがセンサ筐体から取り外されるときでもセンサの作動を保持するよう、センサ筐体は十分なセンサ電子機器を備える。
一部の実施形態では、表示装置のうちの１つは、心拍計、歩数計、温度センサ、（例えば、センサ電子機器モジュールからワイヤレスで通信された少なくともいくつかのセンサ情報（例えば所定の閾値を超えるグルコース値）に応え、自動車が発進および／または駆動するのを可能または不可能にするよう構成された）自動車駆動装置などの補助装置である。いくつかの他の実施形態で、表示装置のうちの１つは別の機能装置（例えば発信者ＩＤ装置）用に設計され、そこで、表示可能なセンサ情報が別の機能装置（発信者ＩＤ装置のディスプレイ）上に表示可能なように、システムが、別の装置のカスタムプロトコルと通信、および／または表示可能なセンサ情報をカスタムプロトコルに移すよう構成される。
本明細書中に開示されるクラウドベース分析処理システムに関するさらなる詳細を記載する前に、以下に本明細書中に開示されるクラウドベース処理システムにデータを提供し得るセンサおよびシステムを詳細に記載する。
一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール１２は、連続的分析物センサ１０により生成されたデータの測定および処理に関連する電子回路を有してもよい。この生成された連続的分析物センサデータはまたアルゴリズムを有してもよく、アルゴリズムは連続的分析物センサデータの処理および較正に使用可能であるが、これらのアルゴリズムを同様に他の方法で提供してもよい。センサ電子機器モジュール１２は、連続的グルコースセンサなどの連続的分析物センサにより分析物のレベルの測定結果を提供する、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせを有してもよい。図２について、センサ電子機器モジュール１２の実装例をさらに後述する。
述べたように、センサ電子機器モジュール１２は、表示装置１４，１６，１８，および／または２０などの１つ以上の装置と（例えばワイヤレスなどで）接続してもよい。表示装置１４，１６，１８，および／または２０での表示のためセンサ電子機器モジュール１２により送信されるセンサ情報などの情報の表示（および／または警告）のために、表示装置１４，１６，１８，および／または２０を構成してもよい。
表示装置は、比較的小型のキーフォブ状の表示装置１４、比較的大型のハンドヘルド表示装置１６、携帯電話（例えばスマートフォン、タブレットなど）、コンピュータ２０、および／または、少なくとも情報（例えば、薬剤送達情報、個々の自己監視グルコース測定値、心拍計、カロリー摂取モニタなど）を表示するよう構成されたあらゆる他のユーザ機器を有してもよい。
一部の例示的な実装において、比較的小型のキーフォブ状の表示装置１４は、腕時計、ベルト、ネックレス、ペンダント、宝石片、接着パッチ、ポケットベル、キーフォブ、プラスチックカード（例えばクレジットカード）、身分証明書（ＩＤ）カードなどを含んでもよい。この表示装置１４は、（例えば大型の表示装置より小型の）比較的小型のディスプレイを有してもよく、数値および矢印などの特定のタイプの表示可能なセンサ情報を表示するよう構成してもよい。
一部の例示的な実装において、比較的大型のハンドヘルド表示装置１６は、ハンドヘルド受信装置、パームトップコンピュータなどを含んでもよい。この大型の表示装置は、（例えば小型の表示装置より大きい）比較的大型のディスプレイを有してもよく、センサシステム８による現在および履歴のセンサデータ出力を含む連続的センサデータのグラフィック表現などの情報を表示するよう構成してもよい。
一部の例示的な実装において、連続的分析物センサ１０は、分析物を検出および／または測定するセンサを備え、また連続的分析物センサ１０を、非侵襲装置、皮下装置、経皮装置、および／または血管内装置として、継続的に分析物を検出および／または測定するよう構成してもよい。一部の例示的な実装において、連続的分析物センサ１０は複数の間欠性の血液サンプルを分析してもよいが、他の分析物を同様に使用してもよい。
一部の例示的な実装において、連続的分析物センサ１０は、酵素学、化学、物理学、電気化学、分光光度、旋光分析、熱量測定、イオン泳動、放射測定、免疫化学などの１つ以上の測定技術を用いて血液内のグルコースを測定するよう構成されたグルコースセンサを備えてもよい。連続的分析物センサ１０がグルコースセンサを有する実装において、グルコースセンサは、グルコースの濃度を測定可能なあらゆる装置を備えてもよく、侵襲的、最小侵襲的、および非侵襲的検出技術（例えば蛍光モニタリング）を含む、グルコースを測定するさまざまな技術を使用し、受容者内のグルコースの濃度を示すデータストリームなどのデータを提供してもよい。データストリームは、ユーザ、患者、または介助者（例えば両親、親戚、監視者、教師、医師、看護師または受容者の健康に関心があるあらゆる他の個人）などの受容者にグルコースの値を提供するために使用される、較正および／またはフィルタリングされたデータストリームに変換される生データ信号であってもよい。また、連続的分析物センサ１０を、埋め込み可能なグルコースセンサ、経皮グルコースセンサ、受容者の血管内に埋め込みまたは体外タイプ、皮下センサ、詰め替え可能な皮下センサ、血管内センサのタイプのうち少なくとも１つとして埋め込んでもよい。
本明細書の記載はグルコースセンサを備える連続的分析物センサ１０を含むいくつかの実装を述べるが、連続的分析物センサ１０は、他のタイプの分析物センサを同様に備えてもよい。また、いくつかの実装は埋め込み可能なグルコースセンサとしてグルコースセンサを記載するが、グルコースの濃度の検出、およびグルコース濃度を表現する出力信号の提供が可能な他のタイプの装置を同様に使用してもよい。さらに、本明細書の記載は測定されている、処理されているなどの分析物としてグルコースを述べるが、例えばケトン体（例えばアセトン、アセト酢酸およびβ−ヒドロキシ酪酸、乳酸など）、グルカゴン、アセチルＣｏＡ、トリグリセリド、脂肪酸、クエン酸サイクル内の中間体、コリン、インスリン、コルチゾール、テストステロンなどを含む他の分析物も同様に使用してもよい。
図２は、一部の例示的な実装に係るセンサ電子機器モジュール１２の例を示す。センサ電子機器モジュール１２は、センサデータなどのセンサ情報を処理し、変換されたセンサデータおよび表示可能なセンサ情報を生成するよう構成されたセンサ電子機器を有してもよい。例えば、センサ電子機器モジュールは、センサデータを以下のうち１つ以上に変換してもよい。フィルタリングされたセンサデータ（例えば、１つ以上のフィルタリングされた分析物濃度値）、生センサデータ、較正センサデータ（例えば、１つ以上の較正分析物濃度値）、変化速度情報、動向情報、加速速度情報、センサ診断情報、位置情報（全地球測位システム情報などの位置情報を提供する位置モジュール２６９により提供してもよい）、警報／警告情報、較正情報、センサデータの平滑化および／またはフィルタリングアルゴリズムなど。
一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール１２をセンサデータを較正するよう構成してもよく、データ格納メモリ２２０は変換されたセンサデータとして較正センサデータポイントを格納してもよい。また一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール１２を、装置１４，１６，１８，および／または２０などの表示装置から較正情報をワイヤレスで受信し、センサ１２およびデータ線２１２からのセンサデータの較正を可能にするよう構成してもよい。さらに、センサ電子機器モジュール１２を、センサデータ（例えば較正および／またはフィルタリングされたデータ、および／または他のセンサ情報）に付加的なアルゴリズム処理を実行するよう構成してもよく、データ格納メモリ２２０を、アルゴリズムに関連する変換されたセンサデータおよび／またはセンサ診断情報を格納するよう構成してもよい。
一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール１２は、ユーザインタフェース１２２に接続された特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）２０５を備えてもよい。ＡＳＩＣ２０５はさらに、ポテンシオスタット２１０、データをセンサ電子機器モジュール１２から１つ以上の装置、そのような装置１４，１６，１８，および／または２０へデータを送信する遠隔測定モジュール２３２、および／または、信号処理およびデータ記憶のための他の構成要素（例えば、プロセッサモジュール２１４およびデータストア２２０）をさらに有してもよい。図２はＡＳＩＣ２０５を示すが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、センサ電子機器モジュール１２により実行される（全てでなければ）いくつかの処理を提供するよう構成された１つ以上のマイクロプロセッサ、アナログ回路、デジタル回路、またはそれらの組み合わせを含む他のタイプの回路を同様に使用してもよい。
図２に示される例で、ポテンシオスタット２１０は、分析物からセンサデータをデータ線２１２を介して受信するよう、グルコースセンサなどの連続的分析物センサ１０に接続される。ポテンシオスタット２１０は、データ線２１２を介して、電圧を連続的分析物センサ１０に提供し、受容者（センサのアナログ部分としても呼ぶ）の分析物濃度を示す値（例えば電流など）を測定するセンサをバイアスしてもよい。連続的分析物センサ１０における作動電極の数によって、ポテンシオスタット２１０は、１つ以上のチャネル（および対応する１つ以上のデータ線２１２）を有してもよい。
一部の例示的な実装において、ポテンシオスタット２１０は、センサ１０からの電流値を電圧値に転換するレジスタを有してもよいが、一方でまた、一部の例示的な実装において、電流−周波数変換器もまた、センサ１０からの測定された電流値を、例えば、電荷計量装置を用いて連続的に総和を示すよう構成してもよい。一部の例示的な実装において、アナログ−デジタル変換器は、センサ１０からのアナログ信号をいわゆる「カウント」にデジタル化し、プロセッサモジュール２１４による処理を可能にしてもよい。結果として生じるカウントは、ポテンシオスタット２１０により測定された電流に直接に関連し得て、受容者内のグルコースレベルなどの分析物レベルに直接に関連し得る。
遠隔測定モジュール２３２を、プロセッサモジュール２１４に動作可能に接続してもよく、遠隔測定モジュール２３２は、センサ電子機器モジュール１２と、表示装置、プロセッサ、ネットワークアクセス装置などの１つ以上の他の装置の間の無線通信を可能にするハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを提供してもよい。遠隔測定モジュール２３２内で実行可能な種々の無線技術は、ブルートゥース、ブルートゥース低エネルギー、ＡＮＴ、ＺｉｇＢｅｅ、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、セル方式無線電話アクセス技術、無線周波（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）、ページングネットワーク通信、磁気誘導、サテライトデータ通信、スペクトル拡散通信、周波数ホッピング通信、近距離無線通信などを含む。一部の例示的な実装において、遠隔測定モジュール２３２はブルートゥースチップを備えてもよいが、遠隔測定モジュール２３２とプロセッサモジュール２１４の組み合わせでブルートゥース技術をまた実行してもよい。
プロセッサモジュール２１４は、センサ電子機器モジュール１２により実行される処理を制御してもよい。例えば、プロセッサモジュール２１４を、センサからのデータ（例えばカウント）を処理、データをフィルタリング、データを較正、フェイルセーフチェックを実行などをするよう構成してもよい。
一部の例示的な実装において、プロセッサモジュール２１４は、例えば無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタまたは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタなどのデジタルフィルタを備えてもよい。このデジタルフィルタは、センサ１０、データ線２１２およびポテンシオスタット２１０（例えばセンサデータのアナログ−デジタル変換後）から受信された生データストリームを平滑化してもよい。通常、デジタルフィルタは所定の時間間隔（サンプルレートとも呼ぶ）でサンプリングされたデータをフィルタリングするようプログラムされる。ポテンシオスタット２１０が個別の時間間隔で分析物（例えばグルコースなど）を測定するよう構成されるときなどの一部の例示的な実装において、これらの時間間隔はデジタルフィルタのサンプリングレートを決定する。一部の例示的な実装において、ポテンシオスタット２１０は、例えば電流−周波数変換器を使用して分析物を連続的に測定するよう構成される。これらの電流−周波数変換器の実装において、プロセッサモジュール２１４を、所定の時間間隔（取得時間）で電流−周波数変換器の積分器からデジタル値を要求するようプログラムしてもよい。積分器からプロセッサモジュール２１４により取得されたこれらのデジタル値を、電流の測定の継続のため、取得時間内で平均してもよい。そのようなものとして、取得時間をデジタルフィルタのサンプリングレートにより決定してもよい。
プロセッサモジュール２１４は、表示装置１４，１６，１８，および／または２０などの装置へ送信するためのデータパッケージを生成するよう構成されたデータ発生器をさらに有してもよい。さらに、プロセッサモジュール２１５は、遠隔測定モジュール２３２を介してこれらの外部ソースへ送信するためデータパケットを生成してもよい。述べたように、一部の例示的な実装において、データパッケージは、それぞれの表示装置についてカスタマイズ可能であってもよく、および／または、タイムスタンプ、表示可能なセンサ情報、変換されたセンサデータ、センサおよび／またはセンサ電子機器モジュールの識別子コード、生データ、フィルタリングされたデータ、較正されたデータ、変化速度情報、動向情報、エラー検出または修正などのあらゆる可能なデータを含んでもよい。
プロセッサモジュール２１４はまた、プログラムメモリ２１６および他のメモリ２１８を有してもよい。プロセッサモジュール２１４を、通信ポート２３８などの通信インタフェース、および電池２３４などの電源に接続してもよい。また電池２３４を、充電器、および／または、電力をセンサ電子機器モジュール１２に提供および／または電池２３４を充電するレギュレータ２３６にさらに接続してもよい。
プログラムメモリ２１６を、接続されたセンサ１０の識別子（例えば、センサ識別子（ＩＤ））などのデータの格納、およびコード（プログラムコードとも呼ぶ）の格納のための疑似静的メモリとして実行し、ＡＳＩＣ２０５が本明細書に記載された動作／機能の１つ以上を実行するよう構成してもよい。例えばプログラムコードは、データストリームまたはカウントを処理、フィルタリング、較正、フェイルセーフチェックの実行などをするようプロセッサモジュール２１４を構成してもよい。
メモリ２１８を、情報の格納に使用してもよい。例えば、メモリ２１８を含むプロセッサモジュール２１４をシステムのキャッシュメモリとして使用してもよく、そこではデータ線２１２およびポテンシオスタット２１０から受信された最新のセンサデータに一時記憶領域が提供される。一部の例示的な実装において、メモリは、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭ、非スタティックＲＡＭ、容易に消去可能なプログラム可能読出専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、書き換え可能なＲＯＭ、フラッシュメモリなどのメモリ格納構成要素を備えてもよい。
データ格納メモリ２２０をプロセッサモジュール２１４に接続してもよく、さまざまなセンサ情報を格納するよう構成してもよい。一部の例示的な実装において、データ格納メモリ２２０は、１日または複数日の連続的分析物センサデータを格納する。例えば、データ格納メモリは、センサ１０からデータ線２１２を介して受信された１、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、２０、および／または３０日（またはまたはこれを超える日数）の連続した分析物センサデータを格納してもよい。格納されたセンサ情報は、タイムスタンプ、生センサデータ（１つ以上の生の分析物濃度値）、較正データ、フィルタリングされたデータ、変換されたセンサデータ、および／またはあらゆる他の表示可能なセンサ情報のうち１つ以上を有してもよい。
ユーザインタフェース２２２は、１つ以上のボタン２２４、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）２２６、バイブレータ２２８、音声変換器（例えばスピーカ）２３０、バックライトなどのさまざまなインタフェースを含んでもよい。ユーザインタフェース２２２を有する構成要素は、ユーザ（例えば受容者）と相互に作用するよう制御を提供してもよい。１つ以上のボタン２２４は、トグル、メニュー選択、オプション選択、ステータス選択、画面上の質問へのはい／いいえの応答、（例えば警報に対して）「オフ」機能、（例えば警報に対して）「スヌーズ」機能、リセットなどを可能にしてもよい。ＬＣＤ２２６は、ユーザに例えば視覚データを出力してもよい。音声変換器２３０（例えばスピーカ）は、現在のおよび／または予測される高血糖および低血糖症状などの特定の警告の誘発に応え、聴覚的信号を提供してもよい。一部の例示的な実装において、聴覚的信号を、音色、音量、デューティサイクル、パターン、持続時間などによって区別してもよい。一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール上の１つ以上のボタン２２４を押すことにより、および／または表示装置（例えばキーフォブ、携帯電話など）上のボタンまたは選択を使用してセンサ電子機器モジュールに信号を送ることにより、聴覚的信号を無音にする（例えばスヌーズまたはオフにする）よう構成してもよい。
図２に関して視覚および振動の警報を記載したが、他の警報メカニズムを同様に使用してもよい。例えば、一部の例示的な実装において、１つ以上の警報状況に応えて患者を「つつく」よう構成されたつつきメカニズムを含む触覚的警報が提供される。
電池２３４をプロセッサモジュール２１４（および場合によりセンサ電子機器モジュール１２の他の構成要素）に作動可能に接続して、センサ電子機器モジュール１２に必要な電力を提供してもよい。一部の例示的な実装において、電池はリチウムマンガン二酸化物電池であるが、あらゆる適切なサイズで電力を蓄積した電池（例えば、ＡＡＡ、ニッケル−カドミウム、亜鉛−炭素、アルカリ、リチウム、ニッケル−金属水素化物、リチウム−イオン、亜鉛−空気、亜鉛−水銀酸化物、銀−亜鉛、または気密密閉されたもの）を使用可能である。一部の例示的な実装において、電池は充電可能である。一部の例示的な実装において、システムに電力を供給するのに複数の電池を使用可能である。さらに他の実装において、受取側に、例えば誘導結合により経皮的に電力を供給することが可能である。
充電器および／またはレギュレータ２３６を、内部および／または外部の充電器からエネルギーを受け取るよう構成してもよい。一部の例示的な実装において、電池レギュレータ（またはバランサ）２３６は、過剰な充電電流を止めることにより再充電プロセスを調節し、他のセルまたは電池を過充電することなく、センサ電子機器モジュール内の全てのセルまたは電池の十分な充電を可能にする。一部の例示的な実装において、電池２３４は、誘導および／または無線充電パッドを介して充電されるよう構成されるが、あらゆる他の充電および／または電力供給メカニズムを同様に使用してもよい。
外部コネクタ（複数可）とも呼ぶ１つ以上の通信ポート２３８を設けて、他の装置との通信を可能にしてもよく、例えば、ＰＣ通信（ｃｏｍ）ポートを設けて、センサ電子機器モジュールから分離した、または一体のシステムとの通信を可能にしてもよい。通信ポートは例えば、シリアル通信ポート（例えば、汎用シリアルバスまたは“ＵＳＢ”）を備え、他のコンピュータシステム（例えば、ＰＣ、携帯情報端末または“ＰＤＡ”、サーバなど）との通信を可能にしてもよい。一部の例示的な実装において、患者および／または内科医による遡及的分析のため、センサ電子機器モジュール１２は、ＰＣまたは他の計算装置（例えば本明細書中に開示されるような分析物プロセッサ）に履歴データを送信することが可能である。
いくつかの連続的分析物センサシステムで、センサ電子機器の皮膚上の部分を単純化して、複雑性および／または皮膚上の電子機器のサイズを最小化し、例えば、生、較正、および／またはフィルタリングされたデータのみを、較正およびセンサデータの表示に必要とされる他のアルゴリズムを実行するよう構成された表示装置に提供してもよい。しかし、センサ電子機器モジュール１２を、例えば、基準および／またはセンサデータの臨床的容認性を評価、包含基準に基づいて最上の較正のために較正データを評価、較正の質を評価、推定される分析物値を対応する時間の測定された分析物値と比較、推定される分析物値の変動を分析、センサおよび／またはセンサデータの安定性を評価、信号アーチファクト（ノイズ）を検出、信号アーチファクトを置換、センサデータの変化速度および／または動向を判断、動的および知的な分析物値の推定の実行、センサおよび／またはセンサデータ上での診断の実行、動作モードの設定、変行伝導についてデータを評価、などを行うアルゴリズムを含む、変換されたセンサデータおよび／または表示可能なセンサ情報を生成するのに使用される、予想されるアルゴリズムを実行するよう実装してもよい。
分離したデータ格納およびプログラムメモリを図２に示すが、さまざまな構成を同様に使用してもよい。例えば、１つ以上のメモリを、センサ電子機器モジュール１２におけるデータ処理および記憶要求を補助する記憶スペースを提供するため使用してもよい。
図３Ａは、一部の例示的な実装に係る、グルコースセンサ３２０、高度計３２２、加速度計３２４、温度センサ３２８、および位置モジュール３６９（例えば全地球測位システムプロセッサまたは他の位置情報源）を含む複数のセンサと通信する、センサ電子機器モジュール３１２を示す例の図である。図３Ａは特定のセンサと通信するセンサ電子機器モジュール３１２を示すが、例えば、心拍計、血圧モニタ、パルスオキシメータ、カロリー摂取、薬剤送達装置などを含む他のセンサおよび装置を同様に使用してもよい。また、これらのセンサの１つ以上は、さらに後述する分析処理システム４００および／または分析物プロセッサ４９０にデータを提供してもよい。一部の実装において、ユーザは、データの一部を分析処理システム４００および／または分析物プロセッサ４９０へ手動で提供してもよい。例えば、ユーザは、カロリー消費情報をユーザインタフェースを介して分析処理システム４００および／または分析物プロセッサ４９０に提供してもよい。
図３Ａで示される例で、それぞれのセンサ３２０〜３２８は、センサデータをワイヤレスでセンサ電子機器モジュール３１２に通信する。一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール３１２は、センサ３２０〜３２８のうち１つ以上を有する。一部の例示的な実装において、センサは、共通の通信回路を用いてセンサデータをセンサ電子機器モジュール３１２に送信する組み合わせたグルコース／温度センサのように、あらゆる他の構成で組み合わされる。実装によっては、より少数または付加されたセンサが、センサ電子機器モジュール３１２と通信してもよい。一部の例示的な実装において、センサ３２０〜３２８のうち１つ以上は、１つ以上の電気通信線を経由するなどで、センサ電子機器モジュール３１２へ直接接続される。
センサ電子機器モジュール３１２はデータパッケージを生成および表示装置３５０などの装置へ送信してもよく、この装置は、表示可能なセンサデータを受信、格納、再送信、および／または表示するよう構成されたあらゆる電子装置であってもよい。センサ電子機器モジュール３１２は、複数のセンサからのセンサデータを分析し、受容者、表示装置３５０、表示装置３５０のユーザ、および／またはセンサデータの特徴の多数の特性のうち１つ以上に基づいて、どの表示可能なセンサデータを送信すべきか決定してもよい。よって、表示装置３５０へ送信されるカスタマイズされた表示可能なセンサ情報を、表示装置３５０による最小の処理で表示装置に表示してもよい。
図３Ｂおよび図３Ｃは、据付ユニット３１４および実装でそれに取り付けられたセンサ電子機器モジュール１２を含む、機能位置で示されたセンサシステムの斜視図および側面図であり、据付ユニットおよびその中に結合して係合されるセンサ電子機器モジュールを含む。一部の例示的な実装において、筐体またはセンサポッドとも呼ぶ据付ユニット３１４は、受容者の皮膚に固定するよう適合された基部３３４を備える。基部をさまざまな硬質または軟質の素材から形成することが可能であり、基部は使用の間受容者からの装置の突起を最小化する目立たないプロファイルを有してもよい。基部３３４を少なくとも部分的に柔軟な素材から形成してもよく、それは一部の実装において他の経皮センサを上回る多数の利点をもたらすと考えられるが、しかしながら、受容者が装置を使用中のとき、受容者の移動に関連する運動に関する影響を受ける可能性がある。据付ユニット３１４および／またはセンサ電子機器モジュール１２を、センサ挿入部位の上方に位置付けて、その部位を保護および／または最小の設置面積（受容者の皮膚の表面領域の利用）を提供してもよい。
一部の例示的な実装において、据付ユニット３１４とセンサ電子機器モジュール１２の間の着脱可能な接続具が提供され、それは製造可能性の向上を可能にし得る。すなわち使用可能期間後センサシステムを交換するとき、比較的安価な据付ユニット３１４を廃棄可能であり、一方で比較的高価なセンサ電子機器モジュール１２を複数のセンサシステムで再利用可能である。一部の例示的な実装において、センサ電子機器モジュール１２は信号処理とともに構成され、例えばフィルタリング、較正および／または較正に有用な他のアルゴリズム、および／またはセンサ情報の表示をするよう構成される。
一部の例示的な実装において、接続子３３８は、据付ユニット３１４の基部３３４、およびサブアセンブリ（以下接続アセンブリ３３６と呼ぶ）を据付ユニット３１４に対して（挿入のための）第１の位置と（使用のための）第２の位置の間を枢動するのを可能にするヒンジ３４８内に嵌合するよう構成された、接続アセンブリ３３６上または中に据え付けられる。ヒンジは、接着ヒンジ、スライド接合などの枢動、関節および／またはヒンジ留めメカニズムを提供してもよく、一部の実装において、周辺で関節が起こる支点または固定点なしに、ヒンジの動作を実行してもよい。一部の例示的な実装において、接続子３３８は、カーボンブラックエラストマーなどの導電性弾性素材から形成され、それを通してセンサ１０が伸びるが、接続子を他の方法で同様に形成してもよい。
一部の例示的な実装において、据付ユニット３１４に、据付ユニットの裏面に配置され、解放可能な裏当て層を有する接着パッド３０８が提供される。よって、裏当て層を取り除いて据付ユニットの基部３３４を受容者の皮膚上に圧迫することで、据付ユニット３１４を受容者の皮膚に密着する。加えてまたは代わりに、センサ挿入が完了した後に接着パッドをセンサシステムの一部または全部に取り付け、接着を確実にし、および任意選択的に手術創部の出口部位（またはセンサ挿入部位）周辺の気密シールまたは水密シールを確実にすることが可能である。領域（例えば、受容者の皮膚）を伸縮、伸長、適合および／または通気するよう、適切な接着パッドを選択および設計可能である。耐水、防水および／または気密シール特性を提供する構成および配置を、本明細書に記載された、いくつかの据付ユニット／センサ電子機器モジュールの実装に提供してもよい。
図４Ａは、一部の例示的な実装に係る分析物データ処理システム４００の例を示す。図４Ａの記載は、図１および図４Ｂにも言及する。
分析物データ処理システム４００は、ブラウザ、アプリケーション、および／または、例えばネットワーク４０６およびロードバランサ４１２を介して分析物プロセッサ４９０とアクセスおよび／または相互作用するのを可能にするよう構成されたあらゆる他のタイプのユーザインタフェースなどの１つ以上のユーザインタフェース４１０Ａ〜４１０Ｃを有してもよい。分析物プロセッサ４９０を、リポジトリ４７５などのリポジトリにさらに接続してもよい。
分析物データ処理システム４００はまた、健康管理システム、患者管理システム、処方箋管理システム、電子医療記録システム、個人健康記録システムなどのソースシステムからデータを受信してもよい。このソースシステム情報は、動的レポート作成のために、メタデータを提供してもよい。
分析物データ処理システム４００を、スタンドアロン、分散および／またはクラウドベース構造を含むさまざまな構成で実行してもよい。しかし、後述の記載は、分析物プロセッサ４９０が演算ハードウェア上で提供されるサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）構成などの、エンティティの位置から離れて（例えば、受容者、保健サービス提供者、およびエンドユーザなどの者から離れて）保持され、ユーザインタフェース４１０Ａ、Ｂ、および／またはＣ、および／またはデータ検索部４６５などのユーザインタフェースを介して、権限を与えられたユーザによりネットワーク４０６を通してアクセスされるサーバおよびデータリポジトリなどの、クラウドベース構造のシステム４００の実装に関する。
図４Ｂは、システム４００と同様のシステム４９９を示すが、システム４９９は複数のサーバ４０４を含むＳａａＳベースシステムとして実行され、サーバ４０４のそれぞれを、１つ以上の分析物プロセッサ４９０を提供するよう仮想化してもよい。また、それぞれの仮想化された分析物プロセッサ４９０は、エンドユーザ、診療所、センサを装着している受容者などの異なる利用者にサービスを提供してもよい。サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）プロバイダの演算リソースをより効率的に使用し、重要な性能冗長性および／または信頼性を提供するため、図４Ｂに一致した一部の実装において、複数のサーバを有し、複数の利用者の全てのデータをリポジトリ４７５で安全な方法で保持し、一方でそれぞれの利用者に向け調整されたカスタマイズした解決策も提供する単一のシステム４００および／または４９９上の複数の利用者（例えば、ユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃおよび／またはデータ検索部４６５における受容者、ユーザ、診療所など）にサービスを提供することが有益であり得る。
再び図４Ａを参照すると、一部の例示的な実装において、分析物データ処理システム４００は、医療装置、血糖計、連続的グルコースモニタ、センサシステム８、表示装置１４〜２０、ソースシステム、および／または他の装置（例えば受容者または患者が消費した炭水化物などの食物消費を提供する装置、薬剤送達データ、時刻、温度センサ、運動／活動センサなど）などの種々の装置から患者に関するデータを受信する、クラウドベース糖尿病データ管理構造を提供してもよい。一部の例示的な実装において、クラウドベース糖尿病データ管理は、プログラムで、ユーザ部分の介在がほとんど（または全く）なくデータを受信する。装置、ソースシステムなどから受信されるデータはさまざまなフォーマットであってもよく、構造化しても構造化しなくてもよい。例えば、一部の例示的な実装において、システム４００は最小限に処理または分析された生センサデータを受信し、それから受信されたデータはレポート作成を可能にするため、フォーマット、処理（例えば分析）および／または格納される。例えば、データ検索部４６５を、センサシステム８に接続されたコンピュータ２０などの１つ以上の装置で実行してもよい。この例で、データ検索部４６５は、センサデータを分析物プロセッサ４９０と互換性がある１つ以上の共用フォーマットにフォーマットし、分析物プロセッサ４９０がフォーマットされたデータを分析可能なように、フォーマットされたデータを分析物プロセッサ４９０に提供する。図４Ａは１つのデータ検索部４６５を示すが、一部の例示的な実装において、複数のデータ検索部４６５を使用して複数の装置および／またはシステムからのデータをフォーマットしてもよく、それらのいくつかは、分析物プロセッサ４９０と互換性がある１つの共用フォーマットへの異なるデータフォーマットを有する。
一部の実装において、データ検索部４６５に、専用コンピュータなどのユーザインタフェースと共に構成されるプロセッサを有するキオスクを通してアクセスしてもよく、または非専用コンピュータ上に常駐する安全なウェブベースインタフェースを介してアクセスしてもよい。
一部の実装において、最初にプロセッサ（例えば、コンピュータ、スマートフォンおよびあらゆる他の装置）はシステム４００にアクセスし、データ検索部のためのソフトウェアをプロセッサのメモリにダウンロードすることにより、データ検索部がプロセッサ上にプログラムでインストールされる。それからダウンロードされたソフトウェアはプロセッサ上にプログラムでインストールされ、それからデータ検索部は表示（またはページ）を生成してもよく、それらをユーザインタフェース上に表示して、ユーザがデータを取得する（例えばデータをシステム４００、分析物プロセッサ４９０などにダウンロードする）ことを可能にする。一部の実装において、このユーザインタフェースは、ユーザが取得アイコンなどのアイコンを選択して、プログラムで分析物プロセッサ４９０へのデータ移送を開始することを可能にしてもよい。例えば、ユーザがコンピュータ２０などのプロセッサ上のユーザインタフェースで取得アイコンを選択し、それがデータ検索部４６５および分析物プロセッサ４９０に接続されたセンサシステム８からのデータ移送を開始する。一部の実装において、ソフトウェアウィジェットとして取得アイコンを実行してもよい。また、選択されたとき取得プロセスを登録されたユーザに対して開始するように、ソフトウェアウィジェットをウェブページ上に置いてもよい。
また、ユーザインタフェースで取得が選択されたとき、データ検索部が分析物プロセッサ４９０（または他の指定されたコンピュータ）における更新（例えば、ソフトウェア、ドライバ、データなど）をプログラムでチェックして更新をインストールするように、データ検索部と関連するソフトウェアは、セルフ更新メカニズムを有してもよい。更新を、プログラムで、ユーザの介在がほとんど（または全く）なく実行してもよい。装置またはシステムからデータ検索部へのデータダウンロードを、装置固有のダウンロードケーブルなどの有線接続、またはその装置およびプロセッサが無線データ移送について装備されているときはワイヤレスで、実行してもよい。
分析物プロセッサ４９０は、データ検索部４６５によりダウンロードされたデータを、送信に関するエラー、データフォーマット、装置に関するエラーコード、データの有効性、重複データポイント、および／またはデータの他の観点についてチェックしてもよい。また、範囲外のデータポイントまたは装置エラーが見つかった場合、分析物プロセッサは、それらのデータポイントにフラグを付け、その後識別されたデータポイントをプログラムまたはシステム管理者によって修正し、修正されたデータポイントを格納することにより、それらのデータポイントを確認してもよい。また、分析物プロセッサを臨床医、医師などのユーザが構成し、時刻の修正、日付の修正、および、特定のコホート、群、および関係（例えば年齢、都市、州、性別、民族性、Ｉ型糖尿病、ＩＩ型糖尿病、糖尿病診断年齢、検査結果、使用中の処方薬、患者の自己報告症状、患者の診断症状、患者への質問の応答、および受容者／患者を表現するあらゆる他のメタデータなどの人口統計）によるデータ分析などの付加されたデータ処理ステップを実行してもよい。分析物プロセッサが最初のデータ処理（例えばチェック、クリーニングおよび分析）を実行すると、処理されたデータおよび／またはデータ検索部により提供された生データをリポジトリ４７５で格納してもよい。
分析物プロセッサ４９０における処理は、メタデータと装置および／またはセンサから受信されたデータの関連付けを含んでもよい。メタデータの例は、患者情報、データの暗号化に使用されるキー、患者の加速度計、位置データ（例えば患者の位置または患者の診療所の位置）、時刻、日付、関連するセンサデータの生成に使用された装置のタイプなどを含む。患者情報は、患者の年齢、体重、性別、家の住所および／または患者が１型または２型糖尿病、高血圧と診断されたか、またはいずれの他の症状を有するかといったあらゆる過去の健康に関する情報を含み得る。処理はまた、１つ以上の記載の測定値の判断、および／または受信された情報および記載の測定値に基づくレポートの作成などの分析を含んでもよい。これらの記載の測定値は、統計（例えば中央値、四分位範囲の内および外、平均、合計、ｎ、標準偏差、および変動係数）を含んでもよい。レポートの例は、図６Ａ−１、図６Ａ−３から図６Ａ−２８、および図７〜図１０に示される。
図４Ａの例で、ユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃを、エンドユーザ、受容者、医療従事者、診療所、患者、検査グループ、保健システム、医療装置製造業者などの１つ以上のエンティティが使用してもよい。これらのエンティティは、ユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃを介して分析処理システム４００にリモートでアクセスし、分析物データの検索、分析物データの提供、分析物データの分析の要求、分析物データの記載の測定値を表示する表示を有するモジュールを含むレポートの作成要求、分析物データおよびレポートの表示などのアクションを要求してもよい。例えば、ユーザインタフェース４１０Ａは要求（例えばメッセージなど）を送信し、リモートの（例えば、ユーザインタフェースから分離しネットワークにより接続された）分析物プロセッサ４９０においてアクションを開始してもよい。アクションは、データ検索部４６５により提供されるセンサデータについてのレポートを要求してもよい（例えば、コンピュータ２０などの１つのプロセッサがデータ検索部４６５およびユーザインタフェース４１０Ａに提供してもよい）。他のアクションの例は、グルコースデータ、炭水化物データ、インスリンポンプデータなどのセンサデータの分析物プロセッサ４９０への提供、センサデータの処理の開始、センサデータの分析の開始およびリポジトリ４７５でのデータの格納を含む。一部の例示的な実装において、分析物プロセッサ４９０により提供される演算リソースは、本明細書中に開示される分析処理サービスを提供するよう仮想化された１つ以上の物理的サーバを備えてもよい。
データ検索部４６５は、１つ以上のソースからデータを取得して（例えば受信、検索など）、あらゆる取得されたデータを分析物プロセッサ４９０内の使用に互換性があるフォーマットで提供してもよい。一部の実装において、データ検索部４６５を、分析物プロセッサ４９０へデータを提供する１つ以上のソースシステムおよび／または装置内で実行してもよい。例えば、データ検索部４６５を、センサシステム８、センサ１０、表示装置１４、１６、１８および／または２０、薬剤ポンプ２、血糖計４、それらの装置に接続されたコンピュータ／プロセッサ、およびシステム４００にデータを提供可能なあらゆる他の装置などの１つ以上の装置内で実行してもよい。これらの実装において、データ検索部４６５は受容者装置からデータを受信し、センサデータを分析物プロセッサ４９０と互換性があるフォーマットでフォーマットする。データ検索部４６５をまた、疾患管理システム、体重管理システム、処方箋管理システム、電子医療記録システム、個人健康記録システムなどのソースシステム上で実行してもよい。これらの実装において、データ検索部４６５はソースシステムからデータを取得して、データを分析物プロセッサ４９０と互換性があるフォーマットでフォーマットする。
述べたように、一部の例示的な実装において、データ検索部４６５を、装置、コンピュータ、システムなどにダウンロードおよび／または自動的に提供してもよい。例えば、コンピュータ上のユーザが最初にシステム４００にアクセスするとき、システム４００はユーザのコンピュータ上にデータ検索部４６５を自動的にインストールおよび構成してもよい。インストールが完了すると、データ検索部４６５はシステム４００についてのデータの取得およびフォーマットを開始し、必要とされる場合はデータに分析物プロセッサ４９０による取得されたデータの処理を可能にしてもよい。さらに例示の目的で、データ検索部４６５をコンピュータ２０などの装置上にダウンロードしてもよい。この例で、コンピュータ２０がセンサ電子機器モジュール１２からセンサデータを受信するとき、データ検索部４６５はセンサデータおよび／またはメタデータを分析物プロセッサ４９０と互換性があるフォーマットで提供してもよい。
一部の例示的な実装において、分析物プロセッサ４９０は、以下の１つ以上を実行することにより、受信されたデータを処理してもよい。装置、センサ、ソースシステム、および／またはデータ検索部から受信されたデータと、メタデータとの関連付け。統計（例えば中央値、四分位範囲の内および外、平均、合計、ｎ、および標準偏差）などの１つ以上の記載の測定値の判断。分析物データの記載の測定値を表示する表示を有するモジュールを含むレポートの作成。センサ、ソースシステム、および／またはデータ検索部から受信されたデータの完全性の確認および検証。（例えば、特定の患者、装置、症状、糖尿病のタイプなどを選択するための）メタデータに基づく受信されたデータの処理。データが分析を含む処理のため比較および組み合わせが可能であるように、装置、センサ、ソースシステム、および／またはデータ検索部から受信されたデータの対応付け。
また、分析物プロセッサ４９０により実行されたあらゆる処理の結果を、グラフ、棒グラフ、静的図、図などとして表示された記載の測定値を表示する表示を有する選択されたモジュールを含む１つ以上のレポートを生成するのに使用してもよい。さらに、システム４００により作成されるレポートおよび他の出力を、レポート送達モジュール４２０Ｋ（例えば電子メール、保護電子メール、印刷、テキスト、タブレットまたは他のプロセッサで提供されるユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃにおけるようなユーザインタフェースでの表示用の表現）、（例えばサードパーティインタフェース４２０Ｊを介した）機械対機械の通信、およびあらゆる他の通信メカニズムなどの、１つ以上の送達メカニズムにより提供してもよい。
一部の例示的な実装において、受容者、エンドユーザ、臨床医、医療従事者、装置製造者などのエンティティが使用するために、レポートを動的にカスタマイズしてもよい。さらに、データをシステム４００に提供するセンサおよびシステムのタイプおよび／または量、およびシステム４００に可能なメタデータのタイプに基づいて、レポートをカスタマイズしてもよい。このカスタマイズを、ユーザが、システム４００がプログラムで、または両方の組み合わせで実行してもよい。
一部の例示的な実装において、１つ以上のユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃを、コンピュータ２０または他のプロセッサなどのプロセッサ上で実行し、医療従事者、診療所などでキオスクのサービスを提供してもよい。例えば、受容者（患者とも呼ぶ）などのユーザは、医療施設に入り、システム４００に接続してセンサデータおよび／またはメタデータをシステム４００に提供するため、キオスクにアクセスしてもよい。この例で、ユーザはセンサデータおよび／またはメタデータをシステム４００に提供し、それから１つ以上のユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃで、データの統計的測定値を含む、システム４００に提供されたセンサデータおよび／またはメタデータを表す情報を含む、１つ以上のレポートを見てもよい。前の例はキオスクを使用するが、キオスクを医療従事者または管理スタッフが同様に使用してもよい。
前の例はキオスクを提供するようユーザインタフェースおよびデータ検索部を有するコンピュータ２０について記載するが、ユーザインタフェースを、スマートフォン、タブレットコンピュータ、表示装置、および他の同様のプロセッサなどの他の装置内に設置してもよい。また、コンピュータ２０をキオスク以外の位置に設置してもよい。例えば、コンピュータ２０を受容者の家庭に設置し、データ検索部４６５がフォーマットおよびセンサデータの分析物プロセッサ４９０への提供ができるように、コンピュータ２０は、受容者に関連するセンサからデータを検索するデータ検索部４６５を有してもよい。ユーザインタフェースおよびデータ検索部を、医療従事者または臨床医のワークステーションにおいて構成してもよい。
一部の例示的な実装において、分析物プロセッサ４９０は、分析物プロセッサ４９０にアクセス権限を与える認証／認可部４２０Ａ、分析物プロセッサ４９０に送信された要求を解析するデータパーサ４２０Ｂ、センサからデータを受信し、受信されたデータをヒストグラム、論理４２０Ｃ、データフィルタ４２０Ｄ、データフォーマッタ４２０Ｅ、レポートジェネレータ４２０Ｇ、パターン検出部４２０Ｉで使用するためカウントに処理する計算エンジン４２０Ｈ、フォーマットのレポートを宛先に送達するレポート送達モジュール４２０Ｋ、および他のシステムおよび装置が分析物プロセッサ４９０にアクセスし相互作用することを可能にするサードパーティアクセスアプリケーションプログラミングインタフェースを有してもよい。
分析物プロセッサ４９０は、ユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃなどのユーザインタフェースから、アクション（例えばデータを提供、データを格納、データを分析／処理、レポートを要求など）を実行するよう要求を受信してもよい。分析物プロセッサ４９０が要求にサービスする前に、分析物プロセッサ４９０は、要求を処理して要求が権限を与えられおよび認証されているかどうか判断してもよい。例えば、オーセンティケータおよびオーソライザ４２０Ａは、ユーザに、セキュリティ証明（例えば、ユーザ識別子、パスワード、格納されたセキュリティトークン、および／またはテキストメッセージ、電話または電子メールにより提供される検証識別子）をコンピュータ上に表示されるユーザインタフェースで提供するよう要求することにより、要求の送信者が権限を与えられたかどうかを判断してもよい。権限を与えられた場合、リポジトリ４７５におけるデータの格納（またはアップロード）、データ分析／処理の実行、レポート作成要求などのアクションを実行するために、オーセンティケータおよびオーソライザ４２０Ａは、要求の送信者に関連するセキュリティ証明が、送信者（例えばユーザインタフェース４１０Ａでのユーザ）が真にシステム４００の特定のリソースへのアクセスを許可されていることを示すかどうかをチェックするため、要求の送信者を認証してもよい。
さらに説明すると、データをバッファまたはリポジトリ４７５などの他の格納メカニズムに書き込むため分析物プロセッサ４９０にアクセスするよう、センサシステム８およびコンピュータ２０に関連するデータ検索部４６５に、オーセンティケータおよびオーソライザ４２０Ａにより権限を与えおよび認証してもよい。他方で、オーセンティケータおよびオーソライザ４２０Ａにより、ユーザインタフェース４１０Ａにおけるユーザなどのエンティティに、分析物プロセッサ４９０にアクセスするよう権限を与えおよびそれから認証してもよいが、特定の情報へのアクセスのみが許可される。この第２の例で、ユーザインタフェース４１０Ａにおけるユーザを、リポジトリ４７５にアクセスしてユーザ自身のグルコースデータに対応する特定の情報を見て、グルコースデータについて作成されたレポートにアクセスするよう権限を与えおよび認証してもよいが、ユーザは他のユーザのデータおよび／またはレポートにアクセスするよう権限を与えられおよび認証されない。他の例は、診療所、病院、および／または検査グループに関連するユーザが、彼らの患者に関連する全てのデータへのアクセスを要求するときのケースであり得る。この例で、ユーザは彼らの患者へのアクセスは許可されるが、他の患者へは許可されない。さらに他の例は、診療所、病院、および／または検査グループに関連するユーザが、特定のタイプの分析物センサなどの特定の装置を用いて関連する患者の全てのデータへのアクセスを要求するときのケースであり得る。この例で、ユーザはそのタイプの分析物センサに固有のデータへのアクセスは許可されるが、他のセンサに固有のデータへのアクセスは許可されない（およびＰＩＩは削除または匿名にされ得る）。
権限を与えられおよび／または認証されると、それからデータパーサ４２０Ｂが分析物プロセッサ４９０で受信された要求を解析し、要求からセンサデータ、メタデータなどのあらゆるデータを分離してもよい。一部の実装において、データパーサ４２０Ｂは、データのフォーマット、装置関連のエラーコード、データの有効性、重複データポイント、および／またはデータの他の観点のチェックを実行してもよい。また、データパーサ４２０Ｂは、付加されたメタデータを分離されたデータと関連付けてもよい。メタデータは、データの所有者、データを追跡するキー、それぞれのユーザに特有の暗号化キー、時刻、日付情報、データがある（または格納される）１つ以上の位置などを含む、本明細書に記載されたあらゆるメタデータを含んでもよい。さらに後述するように、一部の例示的な実装において、データをカウントおよびヒストグラムにフォーマットするため、データ解析部４２０は、データを計算エンジン４２０Ｈに提供してもよい。
一部の例示的な実装において、要求（またはその中の解析されたデータ）を、計算エンジン４２０Ｈにより処理してもよい。計算エンジン４２０Ｈは、装置、センサなどから受信されたデータを前処理して「カウント」を形成する。カウントは、センサにより測定された分析物値、センサにより測定されたグルコース値、センサにより測定された連続グルコース値、および／または、消費された炭水化物、体温、物理的活動レベルなどの他の糖尿病に関する情報、および測定された値の出現頻度などの測定された値を表す。
図５は、計算エンジン４２０Ｈの実装例を示す。計算エンジン４２０Ｈで要求５０２が受信されるとき、計算エンジン４２０Ｈは要求を前処理（５０４）してセンサデータなどのデータを抽出し、従ってカウントを形成してもよい。カウントは、例えば、データ検索部４６５、コンピュータ２０、センサシステム８、および／またはあらゆる他のデータソースにより提供されるセンサデータを表現する数値、およびそれの出現頻度を表してもよい。例えばカウントは、連続的分析物センサ１０などの連続的グルコースセンサにより測定されたグルコース値、および特定の期間にわたるそれの出現頻度を表してもよい。
計算エンジン４２０Ｈはまた、要求５０２を前処理（５０４）して、他のメタデータを提供、および／または要求５０２、時刻などに関連する個人識別情報（ＰＩＩ）５０６の判断のように他のメタデータを判断してもよいが、一部の実装において計算エンジンはＰＩＩ情報なしに要求を受信してもよい。ＰＩＩは、センサシステム８のシリアル番号、およびセンサシステム８に関連する受容者を識別し得るあらゆる他の情報を含んでもよい。一部の例示的な実装において、ＰＩＩを暗号化した形態でリポジトリ４７５内に格納し、ＰＩＩのプライバシーを強化してもよい。さらにＰＩＩを、リポジトリ４７５に格納された他の情報と異なる暗号化技術および／またはキーで暗号化してもよい。例えば、分析物プロセッサ４９０は、受容者、患者などの複数のユーザからのデータをリポジトリ４７５に格納してもよい。プライバシー保持のため、それぞれのユーザのデータを個別のキーで暗号化してもよい。また、ＰＩＩ情報をさらに他のキーで暗号化して、ユーザのプライバシーをさらに強化してもよい。
計算エンジン４２０Ｈは、それから数値５０８を使用して付加的な処理を実行してもよい。付加的な処理はカウントのリポジトリ４７５内への格納を含んでもよく、リポジトリ４７５はカウントを格納する１つ以上のデータベースを含んでもよい。またカウントは、時刻／日付情報、元の要求５０２などのメタデータと共に格納してもよい。さらに、述べたように、カウントをリポジトリ４７５内の格納前に暗号化してもよく、一部の例示的な実装において、カウントおよび／またはメタデータを、ＰＩＩと異なる暗号化技術および／またはキーで暗号化してもよい。
本明細書に記載されたいくつかの例はデータベースを記載するが、またデータベースを、リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベース、ファイルシステムなどのあらゆるタイプのデータストアとして実行してもよい。
計算エンジン４２０Ｈはまた、カウントを使用して１つ以上のヒストグラム５１０を更新してもよい。例えば、生センサデータ値を用いて特定の期間にわたり受容者のグルコースレベルを追跡および処理し続けるのではなく、計算エンジン４２０Ｈはデータ値をカウントに変換してもよい。カウントを、所定の受容者についてのヒストグラム５９０Ａに加えてもよい。図５の例で、ヒストグラム５９０Ａは、グルコース濃度値のＸ軸、およびそれぞれのグルコース濃度値の出現回数のＹ軸を有する。この例で、受容者についてのカウント５０８が６０である場合、計算エンジン４２０Ｈは値６０に関連するビンを更新する（５１２）。ヒストグラム５９０Ａを与えられた患者／受容者に関連付け、受容者のグルコースレベルを表してもよい。通常はあり得るグルコース濃度レベルは特定の範囲内に入るので、一部の例示的な実装において、ビンの値を予め定めることが可能である。
一部の例示的な実装において、ヒストグラム５９０Ａを、１日の所定の時間（エポックとも呼ぶ）に関連付けてもよい。例えば、ヒストグラム５９０Ａは１ＰＭから１：３０ＰＭなどの時間を表してもよく、この例で、計算エンジン４２０Ｈは他の時間について他のヒストグラムを生成してもよい。
一部の例示的な実装において、計算エンジン４２０Ｈは、所定の期間について所定の受容者に対し複数のヒストグラムを生成してもよい。例えば、カウントが受信される毎に、カウントに関連する時間および対応するヒストグラムに基づいて、カウントが４８のヒストグラムのうちの１つに加えられるように、２４時間にわたって３０分のエポックに対応する４８のヒストグラムを生成してもよい。この例で、ＡＭ１２：３０になされた血中グルコース測定のカウント表現は、そのエポック間になされた測定をカバーするよう指定されたヒストグラムを更新し、一方でＡＭ１：３０の時刻の別のカウントは、ＡＭ１：３０のエポックを表すよう割り当てられた別のヒストグラムを更新するだろう。また、これらの４８のヒストグラムを、アクセスを容易にするためデータ構造内のデータベースに格納してもよい。例えば、４８のヒストグラムのそれぞれを、データベース内に行として格納してもよい。また、さらに後述するように、計算エンジンは、１つ以上のヒストグラム、統計に基づいて集合論を用いて判断してもよい。
前の例はエポックとして３０分間隔を使用するが、１５分などの他の時間間隔を同様に使用してもよい。
一部の例示的な実装において、計算エンジン４２０Ｈは、総計値を表現する他のヒストグラムを更新してもよい。例えば、数値５０８を使用して、ヒストグラム５９０Ａを生成するのに使用される受容者のいわゆる「コホート」を表現するヒストグラム５１０を更新してもよい。「コホート」の語はグループ化可能な受容者を言い、このグループ化は、人口統計、健康状態、年齢、地理的位置（例えば、国、州または郵便番号）などの１つ以上の因子に基づいてもよい。図５の例で、ヒストグラム５９０Ｂはヒストグラム５９０Ａと同一のカウントで更新される（５１４）が、ヒストグラム５９０Ｂは、例えば受容者が治療されている診療所の全ての他の患者と関連するコホートを示す。そのように、ヒストグラム５９０Ｂは、受容者および診療所における受容者のコホートの洞察を提供し得る。
また、計算エンジン４２０Ｈは、受容者またはコホートに関連する統計を事前に計算するのに使用される他のヒストグラムを更新してもよい。例えば、計算エンジンは（特定の患者に関連付けられた）ヒストグラムを更新し、（郵便番号、年齢、性別などのメタデータに基づいて選択されたコホートなどの、他の患者に関し得る）他のヒストグラムを更新してもよい。また、計算エンジン４２０Ｈは、和集合、積集合、集合差などの統計に基づいて、他のヒストグラムを形成してもよい。例えば、計算エンジン４２０Ｈは、ヒストグラムの和集合を決定するのに集合論を使用してもよい。和集合は、第１のヒストグラムＡ、第２のヒストグラムＢ、または両方の組み合わせ（Ａ∩Ｂで表される）内の全ての対象の集合を表す。計算エンジン４２０Ｈは、積集合（例えば第１のヒストグラムＡおよび第２のヒストグラムＢ内にのみある全ての対象の集合、ＡＵＢで表される）を決定してもよく、集合差（例えば第２のヒストグラムＢ内にない第１のヒストグラムＡの全ての要素の集合、Ａ＼Ｂで表される）を決定してもよい。
一部の実装において、計算エンジンは、総計統計情報の決定およびいわゆる総計ヒストグラムを形成するため、ヒストグラムおよび集合論演算を使用する。例えば、米国などの地理領域の全ての患者に関する総計ヒストグラムを含むレポートを生成してもよい。この例で、計算エンジンは、対象の地理領域をカバーする最小数のヒストグラムを提供する既存のヒストグラム群を識別してもよい。特に、米国にいる全ての患者（またはクライアント）のヒストグラムを、集合論を用いて併合し、過去３０日などの所定の時間枠について米国の仮想ヒストグラムを形成してもよい。また一部の実装において、この演算を生センサデータ上でのそのような演算の実行と比較するとき、非常に急速に実行してもよい。一部の実装において、リポジトリは、総計ヒストグラムの形成または総計ヒストグラムのための統計を決定するため集合論を用いて容易に処理可能な、複数のヒストグラムを格納してもよい（例えばヒストグラムを患者、診療所、郵便番号などに基づいて組織化してもよい）。また、一部の実装において、総計ヒストグラムをリポジトリでの格納のために構成してもよく、そのケースでは、集合論を用いて総計ヒストグラムを生成するのではなく、カウントで総計ヒストグラムを更新するだろう。前の例は地理的位置に基づいて生成される総計ヒストグラムを述べるが、総計ヒストグラムを本明細書に記載された他のメタデータ（例えば人口統計、年齢、郵便番号、糖尿病のタイプ、診断年齢など）について同様に生成してもよい。
述べたように、一部の実装において、計算エンジン４２０Ｈは、複数のヒストグラムを更新しなければならないかもしれない。このケースのとき、計算エンジン４２０Ｈは、最終的な一貫性に基づいて分散された方法でヒストグラムを更新してもよい。
計算エンジン４２０Ｈに関する記載はヒストグラムを述べるが、本明細書で使用されるヒストグラムは、１つ以上の時間間隔に関連する１つ以上の値（例えば値）を有するデータ構造を言う。例えば、ヒストグラムは、１つ以上の時間間隔に対応するビンに関連する出現頻度などの１つ以上の値を表してもよい。また、このデータ構造がデータベースの行内（または、例えば列データベースが使用される場合、列内）のように読み出しで容易にアクセスされるように、それをデータベースにおいて格納してもよい。
一部の例示的な実装において、リポジトリ４７５はカウントを含むヒストグラムをデータベースに格納する。例えば、リポジトリ４７５は、１日、２日、７日、３０日、またはより長い時間枠に及ぶ患者に関するデータを格納してもよい。この例で、日をエポックに細分してもよく、エポックのそれぞれはリポジトリ４７５内に格納された対応するヒストグラムを有する。また、それぞれのヒストグラムをリポジトリ４７５においてデータベース内に行（または列）として格納し、迅速なデータアクセスを促進してもよい。
再び図４Ａを参照すると、論理４２０Ｃもまた分析物プロセッサ４９０で要求を処理し、アクション（例えば格納、検索、処理、分析、データを報告など）を実行してもよい。例えば、リポジトリ４７５でデータを格納する要求を処理するとき、論理４２０Ｃは、分析物プロセッサ４９０のアクションを制御してもよい。この例で、論理４２０Ｃの制御下で、要求を、データパーサ４２０Ｂにおいて解析、計算エンジン４２０Ｈにおいてカウントに変換、ヒストグラム５９０Ａ〜５９０Ｂに加算、およびそれから格納のためリポジトリ４７５に転送してもよい。また、このプロセスは順次および／または非同期的に起こってもよい（例えばヒストグラムに関連する非同期的カウンタの更新のためデータパーサはデータを抽出およびデータを提供してもよく、リポジトリでのその後のデータ格納は非同期的にまたは実質的に同時に起こってもよい）。
論理４２０Ｃもまた、カウント、ヒストグラム、および／または受信されたセンサデータに基づいて、統計（例えば中央値、四分位範囲の内および外、平均、合計、標準偏差など）などの１つ以上の記載の測定値を決定してもよい。論理４２０Ｃは、（例えばユーザインタフェース４１０Ａ〜Ｃでの表示のために）レポート生成を可能にするよう、これらの記載の測定値をレポートジェネレータ４２０Ｇに提供してもよい。例えば、カウントとビン値の積を合計し、それからその合計をカウントの合計で割ることにより、平均を決定してもよい。再び図５のヒストグラム５９０Ａを参照すると、平均は４６（２０×１＋３０×２＋６０×４）÷（１＋２＋６）である。
パターン検出部４２０Ｉは、血中グルコースデータを表現するセンサデータ、分析物、および同様に分析物プロセッサ４９０に処理されリポジトリ４７５に格納された他のデータ（例えば、インスリンポンプデータ、炭水化物消費データなど）などのデータにパターン検出を実行してもよい。また、パターン検出部４２０Ｉは、システム４００および／またはユーザが定義した所定の期間遡及的にパターンを検出してもよい。
一部の例示的な実装において、パターン検出部４２０Ｉはリポジトリ４７５から入力データを受信してもよく、入力データは、グルコース濃度データ、分析物および同様に他のデータ（例えば、インスリンポンプデータ、炭水化物消費データ、ヒストグラムおよび／またはカウント、連続的グルコースモニタからのデータ（ＣＧＭデータ）、時刻、炭水化物の量、他の食物に関する情報、運動、起床／就寝タイマー間隔、摂取された薬物など）を表現するセンサデータを含んでもよい。また、入力データは、８時間、１日、２日、７日、３０日、および／またはあらゆる他の時間などの時間枠にわたって得られた履歴データを有してもよい。例えば、入力データは、４週間の時間枠に及ぶ期間にわたりシステム４００において受信および格納された、監視された分析物検出レベル（例えばグルコース濃度レベル）を表現するカウントを有してもよい。
パターン検出部４２０Ｉは、パターンに関して入力データを分析してもよい。例えば、１つ以上の予め規定された規則（基準またはトリガとも呼ぶ）に基づいて、パターンを認識することが可能である。さらに、１つ以上の予め規定された規則は、ユーザ入力に基づいて変更および調整が可能であってもよい。例えば、いくつかのタイプのパターンおよびパターンを規定する規則を、ユーザ、ユーザの内科医、またはユーザの監視者が選択、オンおよびオフ、および／または変更することが可能であるが、システム４００は、プログラムで同様に、規則を選択、調整、および／または変更してもよい。
パターンと考え得る入力データ内のいくつかの関係のタイプのいくつかの例は、以下のうち１つ以上である。目標のグルコース範囲を超えるグルコースレベル（ユーザ、医療従事者、システム４００、またはその組み合わせにより規定してもよい）。目標のグルコース範囲を下回るグルコースレベル。低位から高位（または逆）への急激なグルコースレベルの変化。低位、高位、範囲内または急激なグルコースレベル事象が起こる時間。および／または低位、高位、範囲内または急激なグルコースレベル事象が起こる曜日。
パターンと考え得る入力データ内のタイプの関係のさらなる例は、時刻による低血糖の事象である。１つの例として、ユーザが１日の同一の時間あたりでグルコース濃度が低い状況で、パターンを識別し得る。識別し得る他のタイプのパターンは、「反動で高い」状況である。例えば、反動で高い状況を、ユーザがグルコースの摂取を過剰に増やすことにより低血糖の事象を過剰修正し、それによって高血糖の事象になった状況として定義してもよい。これらの事象を、１つ以上の予め規定された規則に基づいて検出してもよい。検出され得るパターンは、高血糖パターン、低血糖パターン、日または週の時刻に関連するパターン、頻度、連続性、重症度に基づく異なるパターンに対する重み付き採点を含む。パターンはまた、ユーザの普段の感度、低血糖から高血糖への変移パターン、重症事象の経過時間、およびグルコースの変化と時間情報の組み合わせに基づいてもよい。検出されるパターンは、グルコースデータの大きなばらつきのパターンであってもよい。さらに、パターンは以前のパターンデータと現在検出される状況の組み合わせに基づいてもよく、それにより組み合わせた情報が予測的な警告を生成する。
パターン検出部４２０Ｉはパターンを検出して出力を生成してもよく、それをレポーティングのためレポートジェネレータ４２０Ｇに提供してもよい。また、レポートは、入力データおよびパターン検出部４２０Ｉにより判断されたあらゆるパターンの遡及的分析を含んでもよい。前の例はデータ内のパターンを検出する手法を記載するが、他の手法を同様に使用してもよい。
データフィルタ４２０Ｄを、特定のタイプのデータ、レポートなどに対する応答などの分析物プロセッサ４９０により生成された出力が、データ規則に反していないかどうかチェックするのに使用してもよい。例えばデータフィルタ４２０Ｄは、（例えば承認および認証に基づき、要求を作成したユーザの役割に対応して）応答が、応答を受信するよう権限を与えられまたは許可されていない宛先へのＰＩＩなどのデータを含むかどうかを、チェックするデータ規則を有してもよい。
データフォーマッタ４２０Ｅは、宛先のタイプに基づいて、送達するデータをフォーマットしてもよい。例えば、データフォーマッタ４２０Ｅは、それがプリンタ、ユーザインタフェース、保護電子メール、他のプロセッサなどに送信されるかどうかに基づいて、レポートをフォーマットしてもよい。
レポートジェネレータ４２０Ｇは、１つ以上のレポートを生成してもよい。レポートは、分析物プロセッサ４９０において受信されたセンサデータを表現する統計情報などの、記載の情報を提供してもよい。また、レポートは、リポジトリ４７５に格納されたセンサデータの遡及的分析を提供してもよい。例えば、レポートは、８時間、１日、２日、７日、３０日、および／またはあらゆる他の時間などの時間枠にわたるセンサデータ（および／またはカウントを含む対応するヒストグラム）に基づく統計情報を提供してもよい。また、レポートは、患者、受容者、または臨床医などのユーザがレポートを見て、動向および他の健康に関する問題を確認することを可能にしてもよい。
一部の例示的な実装において、レポートジェネレータ４２０Ｇは、システム４００で受信および／または格納されたデータに基づいて（例えば、センサデータ、メタデータ、カウント、ヒストグラムなどを用いて）、レポートを生成する。レポートおよび／またはレポート内で使用され得るモジュールの例は、図６Ａ−１、図６Ａ−３から図６Ａ−２８、および図７〜図１１に示される。
また、レポートジェネレータ４２０Ｇは、センサデータをシステム４００に提供するセンサのタイプを表現するメタデータ、システム４００にセンサデータを提供するセンサの数、受容者および／または臨床医の選択などのユーザの嗜好、ユーザインタフェースのディスプレイのサイズ、および／またはレポートの長さに基づいてレポートを構成してもよい。
一部の例示的な実装において、レポートは、システム４００へのデータの最終アップロードから、医者／診療所への最後の訪問から８時間、１日、２日、７日、３０日、およびあらゆる他の時間枠などの特定の時間枠にわたり、システム４００で受信および格納された遡及的データ（履歴データとも呼ぶ）を示す。例えば、ユーザおよび／または臨床医はユーザインタフェース４１０Ａにアクセスし、分析のためリポジトリ４７５から検索すべきデータ（例えば、受容者について過去３０日測定されたグルコースデータ、炭水化物消費データ、およびインスリンポンプデータ、および／またはそのような測定されたデータを表現するカウントを含むヒストグラムを検索）の時間枠を選択してもよい。前の例は時間枠のユーザの選択を記載するが、時間枠を同様にシステム４００によりプログラムで選択してもよい。どのケースでも、レポートジェネレータ４２０Ｇは、さらに後述する１つ以上のモジュールを用いてレポートをコンパイルしてもよい。
図６Ａ−１はレポート７００の例を示し、レポート７００をレポートジェネレータ４２０Ｇにより作成してもよい。図６Ａ−１の記載はまた、図４Ａにも言及する。
レポート７００は、１つ以上のモジュール７１０Ａ〜Ｄを有してもよい。モジュール７１０Ａ〜Ｄは、互いに独立して使用可能という意味で、自己完結型であってもよい。例えば、レポート７００は１つ以上のモジュール７１０Ａ〜Ｄを有することが可能であり、モジュール７１０Ａ〜Ｄをレポート内のさまざまな位置に置いてもよい。また、レポート７００内のモジュール７１０Ａ〜Ｄは、レポートのために選択される特定のタイプのモジュールがメタデータに基づいて変わり得るという意味で、動的であってもよい。メタデータは、報告される時間枠の間で可能なデータのタイプ（例えばセンサデータおよびメタデータ）、時間枠の間で可能なデータの量、使用される装置（例えばインスリンポンプ、グルカゴンポンプ、一点血糖計、連続的血糖計など）、ユーザの嗜好（例えば患者、医者、臨床医などの嗜好）、レポート７００を表示するのが可能なユーザインタフェースのサイズ、患者の人口統計、ユーザおよび／またはシステム４００により提供される予め選択された／構成された優先傾向、レポート内で使用される他のモジュール（例えば特定のモジュールは他のモジュールと共に使用することが許可されないことがあり、一方で他のモジュールを特定のモジュールと共に使用することが必要とされるかもしれない）、表示される情報量（例えば自己監視血中グルコース装置より比較的多いデータを生成する連続的グルコースモニタは、特定のモジュールを必要とするかもしれない）、および／またはあらゆる他の因子などの１つ以上の因子を含んでもよい。
一部の例示的な実装において、要求を、例えばレポートジェネレータ４２０Ｇで受信してもよい。要求が受信されると、前述のように、レポートジェネレータ４２０Ｇはメタデータに基づいてレポート７００を作成してもよい。例えば、メタデータをレポートジェネレータ４２０Ｇによりアクセスし、１つ以上の因子に関連する情報を得てもよい。例えばメタデータは、前述のように、レポートの嗜好、使用される装置のタイプおよび数、およびレポートを表示するのに使用されるディスプレイサイズ、およびユーザ、装置などに関連する他のデータを含む患者情報を含んでもよい。メタデータはまた、モジュールが特定の装置で使用可能かどうか（例えば、特定のレポートは個別の測定値ではなく連続した血中グルコースについてのみ適切であり得る）、モジュールが特定の患者症状で使用可能かどうか（例えば介護士が、患者の人口統計、履歴、全身状態、および／またはあらゆる時点の症状または状態に基づいて特定のレポートを必要とする規則を確立するかもしれない）、モジュールを特定のディスプレイサイズ上で使用してもよいかどうか、モジュールをあるデータのボリュームまたは装置タイプを前提に使用してもよいかどうか、および／または所定のレポート内でどのモジュールが使用可能かを定義するあらゆる他の規則などの規則を含んでもよい。
一部の実装例において、レポートジェネレータ４２０Ｇは、テンプレートを含むメタデータにアクセスしてもよい。例えば、テンプレートは、レポート内の１つ以上のモジュールの配置を定義してもよい。
それぞれのモジュール７１０Ａ〜Ｄの配置を定義するフレームワークは、テンプレート（モデルとも呼ぶ）であってもよい。また、要求が生成されたときおよび／または得られたメタデータ、レポートジェネレータ４２０Ｇが、メタデータに基づいて１つ以上のモジュールを予め定義済みのテンプレート内に動的に選択可能であるように、テンプレートを、特定の装置またはディスプレイに対して定義してもよい。例えば、ある表示装置は図６Ａ−１に示されるように４つのモジュールを表示するのを可能にするサイズであるかもしれないが、一方で他の表示装置は２つのモジュールを表示するのを可能にするサイズであるかもしれないなどである。図６Ａ−１は４つのモジュールを含む実装例を示すが、他の数（ならびにそれらのモジュールの配置）を同様に使用してもよい。
一部の例示的な実装において、メタデータは、特定の患者、特定の介護士、特定の医療従事者、患者群（例えばコホート）、ビジネスパーソンなどに向けて構成された複数の予め定義済みのテンプレートを有してもよい。そのように、メタデータの評価に基づいてモジュールを動的に選択してもよい。また一部の実装において、テンプレートを使用しない場合と比較するとき、テンプレートの使用は、モジュールの動的生成がより迅速に実行されるのを可能にし得る。どのケースでも、レポートジェネレータ４２０Ｇがモジュール７１０Ａ〜Ｄのどれをレポート７００内に含むか選択するとき、それからレポートジェネレータ４２０Ｇは選択されたモジュール内で使用される基礎データ（例えばセンサデータ、人口統計など）を取得してもよい。
図６Ａ−２は、一部の例示的な実装に係る動的レポート作成プロセスの例を示す。図６Ａ−２の記載はまた、図４Ａにも言及する。
７１５で、レポートを生成するよう要求を受信してもよい。例えばレポートジェネレータ４２０Ｇは、プロセッサ２０、装置１８、１６、または１４、および／またはあらゆる他のユーザインタフェースから、１つ以上のモジュール７１０Ａ〜Ｄを含むレポートＲ００を作成する要求を受信してもよい。この要求は、患者の識別情報、要求装置の識別情報、要求されるレポートのタイプなどの情報を含んでもよい。要求は、レポートの時間枠、および／または装置またはユーザを要求する装置を認証するのに必要とされるあらゆる他の情報を規定してもよい。
７２０で、本明細書中に開示されるレポートモジュールなどの１つ以上のモジュールを、規則、テンプレートなどを含むメタデータに基づいて選択してもよい。このメタデータは、以下のうち１つ以上を記載してもよい。可能なデータのタイプ。データの量。使用される装置のタイプ。ユーザの嗜好。レポートを表示するのが可能なユーザインタフェースのサイズ。患者の人口統計。レポートの嗜好、使用される装置のタイプと数、およびレポートを表示するのに使用されるディスプレイのサイズ、およびユーザ、装置などに関連する他のデータを含む患者情報。モジュールが特定の装置で使用可能かどうか（例えば、特定のレポートは個別の測定値ではなく連続した血中グルコースについてのみ適切であり得る）、モジュールが特定の患者症状で使用可能かどうか（例えば介護士が、患者の人口統計、履歴または状態に基づいて特定のレポートを必要とする規則を確立するかもしれない）、モジュールを特定のディスプレイサイズ上で使用してもよいかどうか、モジュールをあるデータのボリュームまたは装置タイプを前提に使用してもよいかどうかなどの規則。および／または１つ以上のテンプレート。例えば、モジュールの選択を、特定のモジュールについてのユーザの嗜好、使用される装置のタイプ、装置のディスプレイ領域、装置タイプを前提にどのモジュールを使用可能か定義する規則、患者の状態／症状、および装置のディスプレイ領域を含むメタデータに基づいて実行してもよい。さらに、メタデータをリポジトリ４７５などのリポジトリに格納してもよいが、いくつかのメタデータをまたは７１０で受信された要求の一部として提供してもよい。
７２５で、レポートを７２０で選択されたモジュールに基づいて作成してもよい。例えば、ユーザが２つの特定のモジュール（例えば、連続的グルコースモニタに関する第１のモジュールおよび自己監視グルコースモニタに関する第２のモジュール）を好むことをメタデータが示し、現在使用されている装置が連続的グルコースモニタであることをメタデータが示す場合、レポートジェネレータ４２０Ｇは第１のモジュールを動的に選択してもよい。しかし、第２の要求が受信されたが自己監視グルコースモニタが使用されていることをメタデータが示す場合、レポートジェネレータ４２０Ｇは第２のモジュールを動的に選択してもよい。また、本明細書に述べる予め定義済みのテンプレートに基づいて、モジュール（複数可）をレポート内に配置してもよい。
一部の実装において、分析物プロセッサ４９０は、その中にモジュールを含むレポート７００について１つ以上の初期設定を有してもよい。また、初期設定は患者に基づいて変わるという意味で、初期設定は動的であってもよい。例えば、受容者が１型糖尿病の場合、初期設定の目標グルコース範囲を７０〜１８０ｍｇ／ｄＬに定義し、２型糖尿病について初期設定の目標範囲を９０〜１３０ｍｇ／ｄＬに定義してもよいが、これらの初期設定を臨床医、医者、患者などのユーザが変更してもよい。また、分析物プロセッサ４９０は、レポートおよび／または特定のモジュールを、最近３０日のデータなどのデータの初期設定の時間枠に基づいてもよいが、他の初期設定の時間枠を同様に使用してもよい。さらに、分析物プロセッサに提供されたデータに連続３０日の分析を妨げるすきまがある場合、レポートは最新データで開始および３０日の制限を超えずに戻ってもよい。
図６Ａ−３は、患者情報モジュール６０５Ａの例を示す。患者情報モジュール６０５Ａは、患者の氏名６０５Ｂ、診療予約日６０５Ｃ、電子メールアドレス６０５Ｄ、症状６０５Ｅ、および患者、受容者、医療記録番号などのユーザを識別するのに使用し得るあらゆる他の情報などの患者を識別する情報を提供してもよい。一部の例示的な実装において、患者情報モジュール６０５Ａを、レポート６００の上部で患者のすばやい識別を可能にするよう構成してもよい。患者情報モジュール６０５Ａは氏名６０５Ｂおよび電子メールアドレス６０５Ｂなどの個人識別情報（ＰＩＩ）を示すが、ＰＩＩ情報の開示を避けるため、患者情報モジュール６０５Ａを匿名で構成してもよい。
図６Ａ−４は、ハイライトモジュール６０７Ａの例を示す。ハイライトモジュール６０７Ａは、分析物プロセッサ４９０において受信および処理されたデータの抽象化を提供する１つ以上のサブモジュール６０７Ｂ〜Ｅを有してもよい。一部の例示的な実装において、ハイライトモジュール６０７Ａは、８時間、１日、２日、７日、３０日、および／またはあらゆる他の期間などの時間枠にわたり得られたデータの詳細をいくつかのテキスト情報とともにグラフィック表現に抽出することにより、抽象化を提供する。図６Ａの例で、データの時間枠が６０７Ｆで示される（この例では１ヶ月についてだが、他の時間枠を同様に使用してもよい）。グルコースモジュール６０７Ｂは、連続的血中グルコースセンサにより提供された３０日のデータを抽出してもよい（それは患者または臨床医をあふれさせそうな大量のデータを示すかもしれない）。このデータを、例えば、過去３０日にわたり患者が目標範囲の下、上、中にいた時間の割合を表すコールアウト６０９Ｄ〜Ｆなどのグラフィカルバー６０９Ａ、およびテキスト情報などのグラフ構成要素に抽出してもよい。
一部の例示的な実装において、抽出物は、グラフィカルバーのフォーマットで複雑な統計情報を伝えてもよい。さらにグラフィカルバーは、異なる濃淡を用いて異なる値、状態または症状を表してもよく、要約情報、数値ヘルプなどを提供するテキスト情報を含むコールアウトを有してもよい。異なる濃淡を、受信されたデータ（例えばカウントなど）に基づいて判断される受容者または患者の異なる状態の伝送に使用してもよい。例えばグルコースモジュール６０７Ｂは、グラフィカルバー６０９Ｂ上の最も薄い濃淡６０９Ａを用いて目標グルコース範囲を伝えてもよく、一方で他の濃淡を、受容者のグルコース範囲の他の部分を表すのに使用してもよい。本明細書に記載された、いくつかの例は濃淡を用いて記載するが、色、アイコンまたは他の構成要素などの他の別個のグラフの構成要素を同様に使用してもよい。
一部の実装では、ハイライトモジュール６０７Ａの各サブモジュールは、種々の陰影が付けられた水平バーを用いて、理想値と理想を下回る値を表している。例えば、陰影が淡いほど、その値はより理想的である。さらに、サブモジュールは、自己監視式グルコース濃度データ値か、それとも連続的グルコース監視データ値が示されているのかによって、変えることができる。例えば、タイトルおよび説明テキストは、モジュールが、連続的データであるか否かを示すことができ、場合によっては、非連続的グルコースデータ値（例えば、指突き刺し型計器から取得した）のみ、または連続的グルコース監視データ値のみの場合、サブモジュールは、関連性がなくてもよい。グルコースモジュール６０７Ｂは、グルコース測定値に関する目標範囲についてのテキスト凡例６０９Ｃと、グルコース測定値の範囲にわたって、１つ以上のさまざまな陰影（目標範囲を表示することができる他の陰影から識別可能な少なくとも１つの陰影６０９Ａ）を含むグラフィックバー６０９Ｂと、コールアウト６０９Ｄ〜Ｆとを含み得る。
グルコースモジュール６０７Ｂで示している例では、１８０から３１５に該当する陰影は、最大目標グルコース範囲にある倍数（例えば、１．７５）を掛けた範囲を示し、符号２５％および７５％は、別個に陰影が付けられた、内四分位数および外四分位数を示しているが、他の陰影スキーム、範囲、および要素を使用してもよい。
グルコースモジュール６０７Ｂは、例えばユーザ（例えば、患者、臨床医、および／またはシステム４００によってプログラム上で選択されたもの）によって、レポートジェネレータ４２０Ｇで画定されるタイムフレームにわたる、６０５Ｂで識別される患者などの受容者に対して確定される統計情報を提示することができる。図６Ａの例では、統計の時間枠は、直前の３０日間になっているが、８時間、日、週、月、年など、他の時間枠を使用してもよい。さらに、統計情報は、１つ以上の装置、ソースシステムなどに関する、分析物プロセス４９０で受信するデータから判定され得る。例えば、データは、センサデータ（例えば、連続的血中グルコースデータ、インスリンポンプデータ、自己監視式血中グルコースデータ、炭水化物消費データなど）、および／または分析物プロセッサ４９０に提供されるメタデータを表現していることもあり、一部の例示的な実装では、カウントに従ってフォーマット化され得るが、他のデータフォーマットを使用してもよい。
一部の例示的な実装では、グルコースモジュール６０７Ａで提示される統計情報は、カウントを含む１つ以上のヒストグラム内のリポジトリ４７５に記憶されるデータ３０日分を使用して判定され得るが、本明細書で論じている他のいずれかのデータフォーマットなど、他のデータフォーマットを使用してもよい。先の例では、記憶データ３０日分に関して記載しているが、他の時間枠を使用してもよく、時間枠を、ユーザが選択してもよい。さらに、グラフィックバー６０９Ｂは、ほぼ直近の３０日６０７Ｆにわたって、１つ以上の装置から分析物プロセッサ４９０で受信したグルコース測定値の２５％は、目標範囲内であったことを示すテキスト情報を含むコールアウト６０９Ｄを含んでいてもよく、コールアウト６０９Ｄは、内四分位数が１２３であったことを示すテキスト情報を含む。コールアウト６０９Ｅは、過去約３０日にわたって、中央値が１６３であったことを示しており、コールアウト６０９Ｅは、外四分位数が２０５であったことを示している。
図６Ａ−５は、グルコースモジュール、具体的にはグルコース分布モジュール７５０および７６０の例を示す。グルコース分布モジュール７５０および７６０のそれぞれは、分析物プロセッサ４９０に提供されたセンサデータをグラフで抽象化しており、図示している例では、グルコース値を表示している。目標範囲内のグルコース値は、最も淡い陰影のように、グラフ上で別個に表示して図示されており、グルコース範囲外の値は、２番目に濃い陰影のように、グラフィックな別個の別の表示で図示されている。テキスト情報を、抽象化したグラフに隣接して提示してもよい。このテキスト情報は、センサデータから判定される統計情報を含み得る。例えば、モジュール７５０は、プラスマイナス６４の標準偏差の、所与の時間枠に関する１７１の平均値、四分位数値（例えば１６３および２０６）を含む中央値（例えば１２３）、この例で３７％である、変動係数（ＣＶ）などの、グルコース値の変動についての表示、百分率およびグラフインジケータを含むグルコース範囲、最小グルコース値（例えば、３９）、および最大グルコース値（例えば、４０１）を示している。図６Ａ−５の例では、グルコース範囲に関連する矢印は、グルコース範囲より上、グルコース範囲、またはグルコース範囲より下であることを示している。具体的には、受容者／患者には、グルコース値の特定の範囲があり、測定されたグルコース値には、それを下回るもの（例えば４％、下向き矢印で表示される）もあり、範囲内のもの（例えば５８％、水平矢印で表示される）もあり、範囲を上回るもの（例えば３９％、垂直上向き矢印で表示される）もある。モジュール７６０は、テキスト情報を示しているが、異なるフォーマットで示してもよい。いずれにせよ、モジュール７５０および７６０は、１ヶ月相当にわたるデータを、範囲測定内および範囲測定外の発生頻度を強調表示している抽象化したグラフに圧縮した単一表示を提供している。
図６Ａ−４を再度参照すると、安定性モジュール６０７Ｃには、安定性はグルコース変動性およびその変化率を測定すること、および安定性の高い値ほど、患者にとってより好ましいと考えられ得ること、についてのテキスト凡例６０９Ｇを含み得る。安定性モジュール６０７Ｃは、さらに、さまざまな陰影と、特定のタイムフレーム（この例では、約３０日６０７Ｆ）にわたるグルコース変動性が、非常に低い、低い、適度、または高いかどうかについてのテキスト情報を含むコールアウト６０９Ｉと、を使用して、グルコース変動性値の範囲を提示している、グラフィックバー６０９Ｈなどのグラフィック要素を含んでいてもよい。
一部の例示的な実装では、安定性モジュール６０７Ｃは、グルコース変動性（変動係数として判定され得る）と、急速なグルコース変化（加速）の状態にある事例および時間の数量とを結合させる測定基準を提示することができる。例えば、分析物プロセッサ４９０は、データ検索４６５からセンサデータを受信することができ、データ検索４６５は、センサシステム８などのセンサからデータを取得する。この例では、グルコース変動性および加速度に、０から５０までなどの範囲を有するスコアを割り当てることができ、低いスコアは、高いスコアより好ましいと考えられ得る。変動性スコアは、特定の時間枠（例えば、３０日など）の間の変動係数を０から５０のスコア範囲に正規化することにより、判定することができ、０．７以上の変動係数では、最大スコア５０を受信する。現在と以前のサンプリングウィンドウの変化率に基づいて推定されたｍｇ／ｄＬ／ｍｉｎ（ミリグラム／デシリットル／分）として測定される、サンプリングウィンドウでの変化率を評価することによって、ウィンドウ上の（例えば、１５分間のウィンドウ／インタバルでの）ヒストグラムおよびカウントとしてリポジトリ４７５に記憶されるセンサデータの変化率をサンプリングすることで、加速スコアを判定することができる。変動性および加速度結合スコアは、加重されたｍｇ／ｄＬ／ｍｉｎであり、レポートまたはモジュール６０７Ｃの時間枠用サンプリングウィンドウのうちの、全てでないかもしれないが、いくつかにわたって計算し、次いで、例えば０から５０までのスケールに正規化することができる。この例では、加重された６ｍｇ／ｄＬ／分相当以上は、５０のスコアを受信し得る。次いで、変動性および加速度スコアを結合して（例えば加算する）、グラフィックバー６０９Ｈ上のコールアウト６０９Ｉの位置を判定することができる。
一部の例示的な実装では、連続的グルコース監視装置からセンサデータを入手して処理することが可能である場合、安定性モジュール６０７Ｃは、レポート６００の中にのみ含まれ得る。
さらに、前の例では、安定性モジュール６０７Ｃが、変動係数および加速度を結合する測定基準を提示するとなっているが、安定性モジュール６０７Ｃは、変動係数または加速度のうちの１つを表す測定基準を提供するように構成されてもよい。
前の例では、特定の数値、測定単位などを記載しているが、これらの値および測定単位は例示的なものにすぎず、他の値を使用することもできる。
間時間モジュール６０７Ｄは、グルコース測定用目標範囲が、２値（例えば７０ｍｇ／ｄＬおよび１８０ｍｇ／ｄＬ）の間にあること、および目標範囲内であった時間の百分率が高いほど、一般的には、患者にとってより好ましいことを示すテキスト凡例６０９Ｊを含み得る。間時間モジュール６０７Ｄは、グラフィックバー６０９Ｏなどの、視覚的にさまざまな陰影を使用して百分率範囲を提示するグラフィック要素と、グルコース測定値が目標範囲内にある時間の百分率を表すテキスト情報を含むコールアウト６０９Ｌとをさらに含み得る。一部の実装では、連続的グルコースセンサデータが連続的グルコース監視装置から入手可能な場合、間時間モジュール６０７Ｄは、生成される。しかし、非連続的グルコースデータのみ（例えば、自己監視式血中グルコース監視装置から入手可能なデータのみ）が入手可能である場合、間時間モジュール６０７Ｄは、代わりに、自己監視血中グルコース監視装置または範囲間の自己監視式血中グルコース検査の百分率を使用して実施される検査の間の時間を表すように構成することができる。
未満時間モジュール６０７Ｅは、７０ｍｇ／ｄＬなどの、ある値未満であった時間の百分率が、一般的には、患者にとってより好ましいことについてのテキスト凡例６０９Ｋを含み得る。未満時間モジュール６０７Ｅは、グラフィックバー６０９Ｎなどの、１つ以上のさまざまな陰影を用いて百分率範囲を提示するグラフィック要素と、グルコース測定値が、この例では７０ｍｇ／ｄＬである、ある値未満であった時間の百分率を表すテキスト情報を含むコールアウト６０９Ｍと、をさらに含み得る。一部の例示的な実装では、未満時間モジュール６０７Ｅは、連続的グルコース監視装置データに関して生成される。しかし、自己監視式血中グルコース監視装置データのみが処理される場合、未満時間モジュール６０７Ｅは、代わりに、自己監視式血中グルコース監視装置で実行される検査の間の時間を表示するように構成することができる。モジュール６０７Ｅは、百分率を提示する、未満時間（または検査）として示されているが、モジュール６０７Ｅは、グルコース値がある値を上回っている時間（または検査）の百分率を提示する、超越時間（または検査）モジュールとして構成してもよい。
図６Ａ−６は、超越百分率検査モジュール６７４ＰＳの一例を示し、超越百分率検査モジュール６７４ＰＳは、未満時間モジュール６０７Ｅと類似しているが、目標範囲を上回っている時間の百分率を示している。
図６Ａ−７は、分析物プロセッサ４９０によって処理された患者のデータに基づいて検出された１つ以上のパターンを抽象化するように構成された洞察モジュール６１５の一例を示す。一部の例示的な実装では、洞察には、アイコンなどのグラフィック要素６１７Ａおよびテキスト情報６１７Ｂが含まれている。例えば、洞察６１７Ｃは、８時間、１日、２日、７日、３０日の期間などの、特定の時間枠上で、分析物プロセッサ４９０（および一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉ）によって検出される、１つ以上のパターンを表示することができる。さらに、パターンは、いわゆる「ハードコードされて」いて、ある事象がデータの中に検出されると起動し得る。例えば、パターンは、目標グルコース範囲を上回る高グルコース濃度レベルを検出し、次いで、それらを曜日および時刻と関連付けて、患者が特定の曜日または時刻の間に高い血中グルコースを経験するかどうかを判定することができる。この例では、検出されたパターンは、患者が、午後８時以後毎晩高グルコース濃度レベルである、または、過去３０日間毎日曜日の夕方に高グルコース濃度レベルであることの検出に相当し得る。さらに、パターン検出部４２０Ｉは、一部の例示的な実装では、過去３０日の期間にわたるヒストグラムおよびカウントに基づいてパターンを検出することができる。他のパターンは、センサおよび／またはメタデータからのデータに基づいて検出され、洞察モジュール６１５によっても同様に提示され得る。例えば、メタデータは、患者が２型糖尿病に罹患しており、自己監視式血中グルコースモニタやインスリンポンプなどの特定の装置を使用していることを示すことができる。この例では、メタデータを使用して、検出にどのパターンを使用するべきか、どの（およびいくつの）洞察を洞察モジュール６１５で提示するべきかを決定することができる。
一部の例示的な実装では、洞察モジュール６１５で提示される洞察に特定の洞察または事象を強調するように重み付けし、次いで、洞察の全てではなく、いくらかの洞察を提示することができるようにランクを付けすることができ、これは、分析物プロセッサ４９０および／またはパターン検出部４２０Ｉで検出することができる。例えば、洞察モジュール６１５は、ユーザ嗜好、分析物プロセッサ４９０にデータを提供している装置の数量および／または分析物プロセッサ４９０にデータを提供している装置の種類に基づいて、より多くの（またはより少ない）洞察を含むように構成されてもよい。洞察は、さらに、所与の患者に対する強い相関を判定するように処理されることができ、その結果、レポート６００で提示される洞察は、洞察が患者の現状を表現しているという高い信頼性のあるものとなっている。さらに、類似のパターンを併合することができ、重み付けを用いて、否定的な洞察より肯定的な洞察を（逆もまた同様）強調することができる。
一部の例示的な実装では、洞察モジュール６１５で提示される洞察を、パターン検出部４２０Ｉにより検出されている１つ以上のパターンに関連付けることができる。パターンの例には、目標グルコース範囲内のグルコース値用パターン、目標グルコース範囲を上回るグルコース値用パターン、目標グルコース範囲未満のグルコース値用パターン、高グルコース値から低グルコース値に（逆もまた同様）急速に変化したことを検出するためのパターン、高い変動係数用パターンなどが含まれる。一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉでの各パターンは、単一の特質を有するので、別個のパターンを使用して、未満範囲パターン、低変動係数を探す別のパターンなどを特に捜すことができる。一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉでの各パターンは、統計学に基づいており、標準記載統計を使用することができる。一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉでの各パターンは、スコアまたは重みを割り当てて、他のパターンに対するその相対的な重要度を示すことができる。一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉでの各パターンに、パターン検出を実行する適用時間枠を割り当てることができる。
さらにパターンの例を説明すると、基本的パターンは、範囲内の値、高変動係数などの、データ中の特定のパターンを検索することを可能にするように構成することができる。各パターンは、範囲内などの１つの特質を有していて、別個のパターンがとりわけ未満範囲を探し、別のものが低変動係数を探す、などとなっている。各パターンは、統計学に基づいており、パターンマッチを適用した標準記載統計を使用することができる。各パターンには、各パターンでコード化されるさまざまな規則、それが肯定的である、否定的である、洞察がどれくらい重要であるかなど、に関してスコアを割り当てることができる、各パターンには、パターンが適用できる日付範囲の可能な一組を割り当てることもできる。例えば、高グルコース値に、低い未満範囲が続く回数をカウントすることは、まさに、あらゆる範囲に適用されるパターンである。しかし、変動の高レベルに注目することを、１ヶ月、１週、１日、日内の、１時間おき、１時間毎、およびそれらの組み合わせに適用することができる。あらゆるパターンには、その表示を検討し得る前に、最小限に許容可能なスコアを割り当てることができる。各パターン（および何らかの関連規則）を、特定の時間枠用データ一式に対して処理することができ、パターンを適用し、特定の最小要件を満たせば、次いで、パターンを、重要性に従って順位化する。よって、順位化されたパターンは、それぞれ洞察に対応しているので、結果的に、洞察を順位化することになる。例えば、洞察モジュールは、最上５位までの洞察などの一部のみを提示する場合があるが、他の数量の洞察を、提示するように構成してもよい。
洞察モジュール６１５は、レポートの時間枠上の統計パターンを提示することができる。さらに、統計パターンを表す特定の洞察は、その患者に関して最も高い相関関係を有したものが提示され得る。例えば、特定の洞察が提示される前に、分析物プロセッサ４９０は、類似の統計パターンをまとめて合併する、否定的な洞察よりも肯定的な洞察にいくらか重み付けする（逆もまた同様）などの、後処理を実行することができる。選択された洞察は、時間範囲、患者情報、および健康データが厳密に同じである度毎に、洞察が同様に生成されるという意味では、決定論的であると考えられ得る。
図６Ａ−８は、高低期間モジュール６２０Ａの例を示す。高低期間モジュール６２０Ａは、１日、２日、７日、３０日、および他の時間枠などの所定の期間にわたって測定されたデータに関して、高い期間および低い期間のパターンを強調表示している。この例では、分析物処理エンジン４９０にセンサデータを提供している患者が、最近の３０日間６２２Ａにわたって、６２２Ｂ−Ｉで検出したグルコースの高い例（例えば定義済み目標範囲を上回っている）のパターンを有していたことを、高低期間モジュール６２０Ａは、示している。こうした高い点（例えば６２２Ｅなどの高い点）は、夕方の時間に高グルコースのパターンを示す可能性がある。高低期間モジュール６２０Ａは、さらに、低い点が発生しなかったことを示している。低グルコースの分析物プロセッサパターンが、検出されていれば、低グルコースパターンは、逆向きであるが、高グルコースパターンと同様に表示され得る。一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉを含む分析物プロセッサ４９０は、高低モジュール６２０Ａで示される高い事象および低い事象を検出することができる。さらに、検出は、パターンに基づいてもよい（例えば、パターンは、システム４００および／またはリポジトリ４７５で受信および／または記憶されるデータの中で識別または検出する特徴を画定することができる）。さらに、グラフ化された部分の下の領域には、高いまたは低い期間が閾値を超えたかどうかを伝えるために陰影を付けることができる。例えば、高い部分６２２Ｉの下の領域に陰影を付けて、高い部分に特に注目されたことを示すことができる（例えば、閾値を超える期間の間、上の目標範囲閾値であり得る規模閾値を越えている）。さらに、複数の閾値（および陰影）を用いて、さまざまな閾値を使用して検出され、さまざまな陰影を使用して提示される、相対的により一層高い部分（または高い期間がより長い）またはより一層低い部分（または低い期間がより長い）のパターンなどの、グラフに関する他の着目領域を伝えることができる。
図６Ａ−９は、使用装置モジュール６３０の例を示す。使用装置モジュール６３０は、分析用データを提供しており、かつ分析物プロセッサ４９０を用いてレポートしている各装置についてのテキスト凡例６３２Ａと、装置が実際に使用される時間の範囲を提示するためにさまざまな陰影を含む当該グラフィックバー６３２Ｂなどのグラフィック要素と、装置が、１日、２日、７日、３０日などの特定の時間枠にわたって使用された時間の百分率に関するテキスト情報を提供しているコールアウト６３２Ｃとを含み得る。図６Ａ−９の例では、１つの装置のみを示しているが、所与の患者が、付加的装置を使用している分析物プロセッサ４９０にデータを提供する場合、そうした付加的装置も、テキスト凡例と、グラフィックバーと、装置が時間枠にわたって使用される時間の百分率を提示するコールアウトとで描写されることになる。
一部の例示的な実装では、使用装置モジュール６３０は、装置のクロックが不正確であるかどうか、および何らかの修正が分析物プロセッサ４９０によってなされたかどうかを含み得る。例えば、データ検索部４６５は、装置クロックが、特定量だけオフになっていた（またはエラーであった）ことを判定し、その特定量を分析物プロセッサ４９０にレポートすることができる。この場合、使用装置モジュール６３０は、このエラー量を示すことができる。一部の例示的な実装では、分析物プロセッサ４９０は、装置からのデータをシフトさせて、エラーを補正し、他のデータとの整合性を保たせる。この場合、使用装置モジュール６３０が、時間のシフト量を示すことができる。
図６Ａ−１０は、連続的グルコース監視装置用使用装置モジュール７３３Ａ、自己監視式血中グルコース監視装置用使用装置モジュール７３３Ｂ、および連続的グルコース監視装置および自己監視式血中グルコース監視装置などの複数の装置を含む実装用使用装置モジュール７３３Ｃを含む、使用装置の付加的な例を示す。図６Ａ−１０は、さらに、レポートの動的な性質を例示しており、７３３Ｃのモジュール生成は、患者が使用している装置に基づいて動的に構成されている。図６Ａ−１０は、さらに、タイムシフト機能を示していて、装置のクロック差分（またはエラー）を示している。
図６Ａ−１１は、比較モジュール６４０を示している。比較モジュール６４０は、６０５Ｂで識別された患者などの患者とコホートなどの群との統計比較を表すことができる。比較モジュール６４０は、他の群が何であるか（例えば、クリニックでの他の患者）についてのテキスト凡例６４２Ａと、値域を提示するために１つ以上のさまざまな陰影を含むグラフィックバー６４２Ｂなどのグラフィック要素と、コールアウト６４２Ｃ〜Ｄとを含み得る。比較モジュール６４０の例では、コールアウト６４２Ｂは、装置が、１日、２日、７日、３０日６０５Ｅなどの特定の期間にわたって使用された時間の百分率をテキスト表示している。図６Ａ−１１の例では、グラフィックバー６４２Ｂおよびコールアウト６４２Ｃから６４２Ｄは、患者６０５Ｂと他の臨床患者６４２Ａを比較しており、この比較は、１日、２日、７日、３０日６０７Ｆなどの所与の時間枠にわたって患者および他の臨床患者から取得したデータに基づいている。比較は、３０日の時間枠にわたって収集されたデータに基づく、患者が目標グルコース範囲未満である（コールアウト６４２Ｄで示す２％）時間およびクリニックの他の患者が目標グルコース範囲未満である（コールアウト６４２Ｃで示す７％）時間に関するものであるが、他の統計比較、時間枠、および群を使用してもよい。一部の例示的な実装では、比較モジュールに関して示される統計比較は、本明細書に開示されるヒストグラムおよびカウントに基づいて判定することができる。そのうえ、分析物プロセッサ４９０は、コホートとして使用される群６４２Ａをプログラムを用いて選択することができるが、ユーザが、群を選択してもよい。群６４２Ａは、以下のうちの１つ以上を表すメタデータに基づいて選択され得る、すなわち、糖尿病の型、年齢、性別、診断年齢、位置、治療装置、使用するセンサ装置の種類、およびその他の因子または本明細書で論じている何らかの種類のメタデータなどのデモグラフィック。一部の例示的な実装では、分析物プロセッサ４９０は、患者６０５Ｂと最も類似する群をプログラムを用いて選択することができるが、他の選択方式を実施してもよい。
図６Ａ−１２は、比較モジュール６７４ＸＹの別の例を示す。比較モジュールは、レポートジェネレータによって生成され、受容者を別のユーザまたはユーザの群（例えばコホート）と比較する。図６Ａ−１２の例では、患者は、目標グルコース濃度範囲を下回るおよび上回るグルコース濃度レベルの百分率などの特定の範囲に関して、クリニック内の全ての患者と比較されている。この例では、患者では、下回った時間範囲１６％であり、上回った時間範囲２９％である。一方で、群では、下回った時間範囲２７％であり、上回った時間範囲５６％である。前の比較は、患者を患者と同じクリニックに関連したコホートと比較したものであるが、他の群または比較を行ってもよい。例えば、分析物プロセッサ４９０は、以下のうちの１つ以上に基づいて比較することができるメタデータを含んでいてもよい、すなわち、糖尿病型、年齢、性別、診断年齢など。
一部の実装では、分析物プロセッサ４９０は、群をプログラムを用いて選択して、比較モジュールで患者を比較することができ、この選択は、患者と最も類似している群を識別するために行うことができる。さらに、この選択では、一部の実装では、その群の中では、その患者が、群の中の患者よりいくらか良好であるような群に有利に重み付けられ得る。また、この選択は、プログラムを用いて判定することができる。例えば、分析物プロセッサ４９０は、ユーザが属する全ての可能性のあるコホートを判定することができ、わずかでも肯定的な関連がある群を選択することができる。分析物プロセッサ４９０は、全てのコホートと患者の差分を（例えば、その統計を比較することによって）判定し、最も差分の小さいコホート（患者と最も類似しているものであり得る）を選択することができる。さらに、否定的な差分よりも、肯定的な差分を優先して選択することができる。例えば、１６％の時間に範囲外であるグルコース濃度を有する患者の場合、１８％の時間に範囲外である患者がいるクリニックが、否定的な差分を有する他のコホートまたは統計値よりも、優先して選択され得る（例えば、１５％の時間に範囲外であるコホートの群など、否定的な差分を有する別の群と比較した場合）。さらに、肯定的な差分がない場合には、分析物プロセッサ４９０は、わずかに否定的な差分を探すことができるので、わずかに否定的な相関は、大幅に肯定的なものに勝つことができる。範囲外のグルコース濃度についての前の例に戻ると、１８％群が存在しない場合、分析物プロセッサ４９０は、１６％でわずかに否定的な群を選択することができる。
図６Ａ−１３を参照すると、日別集計モジュール６５０は、患者６０５Ｂなどの、所与の特許品にデータを提供する１つ以上の装置に関して、前月６５２Ａなどの所与の時間枠にわたって収集したグルコースデータのモーダルな日単位表示を提供することができる。一部の実装では、患者に提示されるデータは、患者を励ます目的で（例えば、患者は順調であると示すことによって）選択され得る。日別集計モジュール６５０は、所与の時間枠上で患者の１日の小変動を表示している。
日別集計モジュール６５０の例では、ｘ軸６５２Ｂは、２４時間などの第１の時間間隔を表し、ｙ軸６５２Ｃは、グルコース値などの測定値を表している。分析物プロセッサ４９０は、目標グルコース範囲（範囲内と符号化された）内である時間の百分率、中央グルコース値、グルコース値測定の中間５０％の範囲、およびグルコース測定値の変動性などの統計値を、センサデータの３０日分相当に基づいて判定することができるが、他の時間枠を使用してもよい。日別集計モジュール６５０の例では、中央範囲および四分位範囲を示しているが、他の判定された統計値を提示してもよい。さらに、判定された統計は、特定の時間または期間（例えばエポック、すなわちより一般的には、朝、午後などの範囲）などの、時刻に基づいて類別することができる。類別された後、判定された統計を、日別集計モジュール６５０などのモジュールの中に提示することができる。
一部の例示的な実装では、日別集計モジュール６５０は、２４時間の期間などの第１の時間枠上に、太い線またはオブジェクトなどの別個の要素６５２Ｄを付した中央グルコース値をプロットすることができ、グルコース値の中間５０番目の百分位数は、淡い陰影など、別の別個の要素６５２Ｅを付してプロットされ、目標グルコース範囲を、例えば７０ｍｇ／ＤＬおよび１８０ｍｇ／ＤＬの線として示される２つの別個の要素６５２Ｇ、６５２Ｈで示している。
日別集計モジュール６５０が自己監視式血中グルコースデータを示す場合、各個別検査（またはデータの下位密度様態）を、ドットなどの要素として表示することができる。図６Ａ−１４は、自己監視式血中グルコースデータを示すように構成された日別集計モジュール７６９Ａの例を示す。
図６Ａ−１３を再度参照すると、日別集計モジュール６５０が連続的血中グルコース監視装置データを含有する場合、個別測定値のそれぞれを、プロットすることはできないが、代わりに、中央値±２５％を、四分位範囲を示すわずかな陰影でプロットすることができる。一部の例示的な実装では、中央値および四分位範囲値は、３０分ごとに算出される。一部の例示的な実装では、自己監視式血中グルコースデータのみをプロットする場合、陰影は、より淡くかつ薄い破線が、使用される。連続的血中グルコース監視装置データが含まれる場合、陰影はより濃く、実線を使用して、データセットの種類間で区別できるようになっている。一部の例示的な実装では、分析物プロセッサ４９０は、中央値および四分位範囲値を算出して、フリッチェ−カールソン単調三次式エルミート補間法などのｃスプライン平滑化アルゴリズムを用いることで、日別集計モジュール６５０で表現することが可能になるが、他の手法を使用してもよい。
一部の例示的な実装では、日別集計モジュール６５０は、テキスト集計６５２Ｆを含み得る。例えば、テキスト一覧表６５２Ｆは、夜、朝、正午、午後および夕方などの日内の時間範囲によって分類された、標準記載統計（例えば、中央値、中間５０％（ＩＱＲ）、変動性（ＣＶ）、および範囲内の百分率）を含み得る。各統計値は、レポート範囲のあらゆる値を全て使用して算出することができ、サンプリングまたは加重マージを用いずに、それらの時間群に分類されている。
図６Ａ−１５は、日別集計モジュール６９０Ａの別の例を示す。この例では、日別集計モジュール６９０は、複数のソースからのデータの日単位表示を示しており、この例における複数のソースは、グルコースデータ６９０Ｂ、炭水化物消費データ６９０Ｃ、およびインスリンポンプデータ６９０Ｄに相当している。日別集計モジュール６９０Ａは、６５０と類似の方法でグルコースデータ６９０Ｂをプロットしている。しかし、炭水化物６９０Ｂは、さまざまな炭水化物の消費値の範囲を表す複数の陰影を用いて提示されており（例えば、所与の陰影は、所与の炭水化物の消費を表す）、インスリンポンプデータ６９０Ｄは、棒グラフになっている。
図６Ａ−１６は、グルコースなどの受容者／患者の分析物レベルおよび他の値について日毎に表示しているモジュールの別の例を示す。日々の詳細モジュールは、グルコースレベル７１００および炭水化物レベル７２００を含む集計を提供しており、測定強度は、グルコースまたは炭水化物の異なる値を示すために、より濃い陰影など、さまざまなグラフィックインジケータを用いて提示されている。図６Ａ−１６のモジュールは、さらに、とられた数量および時間を含むインスリン投薬量７３００を示しており、投薬量事象についての対応するテキスト説明の付いた「１」、「２」などのコールアウトが付されている。例えば、コールアウト「１」７４００は、テキスト説明７４２０に対応している。モジュールは、平均グルコース、総炭水化物、総インスリン、基礎インスリン、およびボーラスインスリンなどの統計データを含む集計７５００を含み得る。日々の詳細モジュールは、一日分相当のデータを、投薬量、炭水化物、および測定されたグルコースの間の測定値を相関させる抽象化したグラフに圧縮した、単一の表示（ユーザインタフェースでの単一のページとして存在し得る）を提供していて、受容者／患者が、炭水化物、グルコースおよび投薬量事象の間で視覚的な相関を直ちに実行できるようになっている。
図６Ａ−１７は、日別集計モジュールの別の例を示す。この例では、日別集計モジュールは、複数のソースからのデータの１日分を表しており、この例における複数のソースは、グルコースデータ、炭水化物消費データ、およびインスリンポンプデータに相当している。図６Ａ−１７の日別集計モジュールは、データポイント７６９Ａ、７６９Ｂなどによって示されるように、ＳＭＢＧデータなどの離散的データを提示している。さらに、インスリン投薬量は、実際の投薬量作用／プロフィール７６９Ｃを示している。日別集計モジュールは、２９日および／または何らかの他の期間などに拡張された時間枠を、投薬量／ポンプデータ、炭水化物、および測定されたグルコースの間の測定値を相関させるグラフ表現に圧縮した、単一の表示（ユーザインタフェースで単一のページとして提示され得る）を提供していて、受容者／患者が、炭水化物、グルコース、および投薬量事象の間の視覚的な相関を直ちに実行できるようになっている。
図６Ａ−１８は、週別集計モジュール６６０の例を示す。モジュール６６０は、日別集計モジュール６５０と類似の方法で実施することができるが、現在のデータは、ｘ軸６６２Ａで示されるように、２４時間の期間ではなく、７日間にわたるものである。一部の例示的な実装では、週別集計モジュール６６０で提示されるデータの分解は、２時間を超える期間で計算され得るが、他の分解を使用してもよい。
図６Ａ−１９は、週別集計モジュール６９２Ａの別の例を示す。週別集計モジュール６９２Ａは、日別集計モジュール６５０と類似の方法で実施することができるが、現在のデータは、２４時間の期間ではなく、７日間にわたるものである。この例では、週別集計モジュール６９２Ａは、複数のソースからのデータを日毎に表示しており、複数のデータは、この例では、グルコースデータ、炭水化物消費データ、およびインスリンポンプデータに相当している。図６Ａ−２０は、自己監視式血中グルコースデータを示すように構成された週別集計モジュール７６９Ｂの例を示す。
図６Ａ−２１は、経時的集計モジュール６９４Ａの例を示す。経時的集計６９４Ａは、本明細書に開示される日別集計モジュールおよび週別集計モジュールと類似しているが、経時的集計６９４Ａでは、連続的グルコース監視データが含まれているか否かに応じて、１２時間から１８時間の間隔の中央値を使用して経時的にグルコース値をプロットしている。
図６Ａ−２２は、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａの例を示す。モジュール６７０Ａは、８時間、１日、２日、７日、３０日などの時間枠を通して取得した遡及的データに基づいて、患者が、目標グルコース範囲内である、それを上回っている、またはそれを下回っている時間をグラフィック形態で提示している。連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａは、凡例６７０Ｂと、その間に情報がプロットされている期間６７０Ｃの表示と、時間枠６７０Ｃの中の１つ以上の間隔に関する、バー、アイコンなどの１つ以上のグラフィック要素６７０Ｄから６７０Ｊなどを含み得る。
一部の例示的な実装では、ｙ軸は、時間枠６７０Ｃの間の曜日を表し、ｘ軸は、時間枠の間の時刻（またはエポック）を表している。例えば、グラフィック要素６７０Ｄは、４月６日金曜日午前１２時頃の、グルコース値のオーバーレンジ状態を示し、その後、グルコース値が範囲内にあることを表す別のグラフィック要素６７０Ｅが続いている。グラフィック要素６７０Ｋは、グルコース値が、水曜日午前４時頃に目標範囲より下にあることを表している。
一部の例示的な実装では、目標範囲より上、目標範囲より下、および目標範囲であることに関するグラフィック要素は、別個である。例えば、目標範囲より上６７０Ｄは、目標範囲６７０Ｅより上方のバーとして示され、目標範囲６７０Ｅは、線として示されている。目標範囲より下６７０Ｋは、目標範囲線６７０Ｌより下方に示されている。さらに、グラフィック要素は、数値ヘルプおよび他の情報を含み得る。例えば、コンピュータ上に提示されるグラフィック要素を選択すると、６７０Ｇ（例えば「３５２」）で示される範囲を上回るグルコース値、および６７０Ｋ（例えば「５７」）、すなわち範囲を下回るグルコース値に関する実際値を提供するなど、グルコース値に関する追加情報が提供され得る。
一部の例示的な実装では、グルコース値に関する目標範囲を、受容者が選択することができるが、臨床医、健康管理提供者などの他のエンティティおよびシステム４００が、目標範囲を選択してもよい。そのうえ、目標範囲であることおよび目標範囲未満であることは、一部の例示的な実装では、１つ以上のパターンに基づくパターン検出部４２０Ｉによって検出され得る。例えば、パターン検出部４２０Ｉは、リポジトリ４７５の中に記憶されるセンサデータ（またはヒストグラムおよびカウント）を処理し、目標範囲を上回るグルコース値を識別し、範囲グルコース値を上回る日付および時刻を相関させるパターンを含んでいて、グルコース値モジュール６７６Ａで提示することができる。パターン検出部４２０Ｉは、リポジトリ４７５の中に記憶されるセンサデータ（またはヒストグラムおよびカウント）を処理して、目標範囲グルコース値未満であることを識別するパターンを含み得る。一部の例示的な実装では、パターン検出部は、グルコース値の重み付けおよび／または閾値化を実行することができる。例えば、パターン検出部４２０Ｉは、関数（例えば、何らかの他の関数と等化、正規化、またはマップ化する）を使用してグルコース値に重み付けをすることができる。重みは、日別集計モジュール６５０などのレポートモジュールを介してレポートするための高グルコース事象および／または低グルコース事象の正確な検出を確実にすることができる。さらに、パターン検出部４２０Ｉは、１つ以上の閾値を使用して、高グルコース事象および／または低グルコース事象が、確かに、高グルコース事象および／または低グルコース事象としてレポートされるべき事象であることを確実にすることができる。
一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉは、グルコースの急速な変化を検出し、急速な変化の日付および時刻を相関させて、グルコース値モジュール６７６Ａで提示することができる。さらに、急速なシフトは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａなどのレポートで提示することができる。
一部の例示的な実装では、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａは、エポック内の高グルコースピーク値またはエポック内の低グルコースピーク値を表す、いわゆる「異常値」を符号化または強調表示することができる。連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａを参照すると、異常値は、６２０Ｇで３５２ｍｇ／ｄＬの値を有すると符号化されている。連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａは、さらに、高値から低値に（逆もまた同様）グルコース値が急速に変化したことを符号化するまたは強調表示することができる。
一部の例示的な実装では、パターン検出部４２０Ｉは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａで提示される量的データを制限することを試みることができる。例えば、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａでグルコース値に何百もの異常値および急速なシフトを提示されると、ユーザは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａで提示されたデータを理解することを阻害される可能性がある。よって、パターン検出部４２０Ｉは、異常値および急速なシフトに相当するグルコース値を処理して、ついには異常値および急速なシフトのサブセットのみを検出するようにすることができる。例えば、パターン検出部４２０Ｉは、異常値および急速なシフトに相当するグルコース値を処理して、ついには、約３０の異常値および急速なシフトのみが検出されるようにすることができ、それらは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａなどで提示され得る（例えば、６２０Ｇでの「３５２」、６２０Ｋでの「５７」を参照）。
センサデータ（または代表的なカウントなど）を処理して、異常値および急速なシフトのサブセットのみを検出するようにするため、パターン検出部４２０Ｉは、一部の例示的な実装では、レポートまたはモジュールの時間枠、例えば３０日の間のデータを全て処理し、目標グルコース範囲超越異常値、目標グルコース範囲未満異常値、および急速なシフトを識別することができる。次に、パターン検出部４２０Ｉは、閾値およびウィンドウに基づいてそのような値のいくつかにフィルタをかけることができる。例えば、閾値を適用して、目標グルコース範囲超越異常値の上位８％および目標グルコース範囲未満異常値の下位８％を識別することができる。パターン検出部４２０Ｉは、さらに、ウィンドウをデータの一部を通過したシフトに適用して、急速なシフトを検出することができる。例えば、データは全て、４時間ウィンドウで処理されて、グルコースが低値から高値（および高値から低値）へ急速にシフトしたことを識別することができる。閾値およびウィンドウを適用した後、パターン検出部４２０Ｉは、高異常値、低異常値および急速なシフトがいくつ残存しているのかを判定することができる。高異常値、低異常値、および急速なシフトの残存量が提示閾値（例えば、連続的グルコースレベルの３０日表示に関して提示される３０個の異常値および急速なシフト事象）以下の場合、パターン検出部４２０Ｉは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａで提示するために、残存する高異常値、低異常値、および急速なシフトをレポートジェネレータ４２０Ｇに提示することができる。残存する高異常値、低異常値、および急速なシフトが、提示閾値を上回る場合、パターン検出部４２０Ｉは、閾値およびウィンドウサイズを変えて、高異常値、低異常値、および急速なシフトの数量を減らすことができる。例えば、閾値を、８％から７％に減らすことができ、４時間を３．６時間に短縮することができる。この処理は、それまで、異常値および／または急速なシフトの数量が、提示閾値以下になるまで反復され得る。
図６Ａ−２３は、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ｚの別の例を示す。図６Ａ−２３の例では、目標範囲を上回るグルコース値は、目標範囲未満のグルコース値で使用される陰影６７０Ｗおよび目標範囲のグルコース値で使用される陰影６７０Ｘから区別することができる陰影６７０Ｙで示されているが、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ｚは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａの場合と同様に、グラフィック要素の中で位置的示差性を使用することもできる。例えば、目標範囲より上は、目標範囲６７０Ｘのバー６７０Ｘより上方の要素６７０Ｙとして示され、一方で、目標範囲より下方の要素６７０Ｗは、目標範囲バー６７０Ｖ相当より下方に示されている。図６Ａ−２３は、高グルコース値、適グルコース値、および低グルコース値を区別するのに、陰影による示差性および位置的示差性の両方を使用しているが、それぞれ、他方がなくとも使用することができる。
図６Ａ−２４は、連続的グルコースレベルモジュール７７０の別の例を示す。モジュール７７０は、本明細書に開示される他の連続的グルコースレベルモジュールといくつかの点で類似しているが、連続的グルコースレベルモジュール７７０は、強度を伝えるのに陰影およびサイズを用いている。具体的には、７７４において、グルコースレベルは、７７２で、より濃い陰影およびブロックの垂直サイズで図示されるように、目標グルコース範囲から著しく懸け離れている。対照的に、７７６では、目標グルコース範囲からの偏位は、７７８よりいくらか小さくなっており、７７８では、濃い強度陰影が、より低い強度レベルに落ちており、ならびに垂直寸法もより低下している。モジュール７７０は、細いバー７８０を使用して、受容患者が範囲内にある所定の期間と、７８２のように陰影（または色）が示されておらず、データが存在し得ない期間とを示すことができる。モジュール７７０は、期間の最初の４日を示しているが、モジュール７７０は、他の時間枠を示してもよい。このように、モジュール７７０は、範囲を上回っている時間または範囲を下回っている時間を、患者／受容者が、範囲からどれくらい外れているのかを、強度などの視覚インジケータを用いて示す、見易いグラフに抽象化している。
図６Ａ−２５は、連続的グルコースレベルモジュール６７６Ａの別の例を示す。連続的グルコースレベルモジュール６７６Ａは、いくつかの点で連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａなどと類似しているが、連続的グルコースレベルモジュール６７６Ａは、陰影（例えば、色彩、強度、コントラストなど）に関してのみ別個のグラフィック要素を含むので、目標範囲を上回るグルコース値は、目標範囲を下回るグルコース値を表す６７６Ｃおよび目標範囲のグルコース値を表す陰影６７６Ｄと、区別することができる陰影６７６Ｂで示されている。
図６Ａ−２６は、グルコース計値レベルモジュール６７４Ａの例を示す。グルコース計値レベルモジュール６７４Ａは、いくつかの点で連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａなどと類似しているが、グルコース計値レベルモジュール６７４Ａは、グルコース測定値（例えば、自己監視式血中グルコース計によって行われた）に関連した離散値を示しており、さらに、目標範囲を上回る最高グルコース値の特定の百分率を示す略円形アイコン６７４Ｂおよび６７４Ｃ、目標範囲を下回るグルコース値の特定の百分率を示す略多角形アイコン６７４Ｄおよび６７４Ｅなどの、グラフィック要素を含み得る。日毎の平均および変動性を、右側に記載することができ、変動性は、２つ以上のグルコース値が所与の日に提供されている場合にのみ、該当日に表示されている。一部の実装では、患者が自己監視式血中グルコース装置および連続的グルコース監視装置を使用しており、それらのデータを分析物プロセッサ４９０に提供している場合、レポートジェネレータは、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ｚおよび離散的グルコース計値６７４Ａなどの２種類のレポートを生成する。さらに、分析物プロセッサ４９０による処理は、分析物プロセッサ４９０が、データのソースまたは種類に関係なく両方の種類のデータを処理してレポートを生成することができる、という意味において透過的である。
図６Ａ−２７は、グルコース計値レベルモジュール６７４ＡＡの別の例を示す。グルコース計値レベルモジュール６７４ＡＡは、多くの点でグルコース計値レベルモジュール６７４Ａと類似しているが、範囲を上回っているまたは下回っていることを示す矢印を含む。例えば、６７４ＡＢは、上向き矢印を示し、６７４ＡＣは下向き矢印を示している。グルコースデータの一日のうちの高い値または低い値を示すのに、他のインジケータを使用してもよい。さらに、マーカーを使用して、示している時間を、朝、午後、夕方および夜などの期間にセグメント化して、提示されたデータを解釈する際にユーザを支援することができる。
図６Ａ−２８は、レポート凡例６８７Ａを示しており、この凡例は、レポート７００の中にモジュールとして入れることができる。一部の実装では、レポート凡例モジュール６８７Ａは、最終モジュールまたはレポートの部分として入れることができ、レポートのさまざまな部分に関する記載および説明を含み得る。
図７は、自己監視式血中グルコース検査頻度モジュール７００の検査頻度の例を示す。自己監視式血中グルコース検査頻度モジュール７００は、週日７０２および週末７０４などのエポックおよびそうした期間中の対応する時間間隔７０６を含む。円は、受容者が測定値をとったことを表している。例えば、円７０８Ａは、受容者が、週７０２の間に午前１時に血中グルコースを１回以上測定したことを表しており、円７０８Ｂは、受容者が、週末７０４の間に午前１時に血中グルコースを１回以上測定したことを表している。円が大きいほど、対応する期間および間隔により多くの回数の測定が行われている。例えば、円７１０Ｂは、円７０８Ｂより大きく、よって、円７１０Ｂは、受容者が、午前１時と比較して、午前８時により多くの血中グルコース測定を行ったことを表している。レポートジェネレータ４２０Ｇは、計算エンジン４２０Ｈによって生成されるカウントおよび対応するヒストグラムに基づいて、自己監視式血中グルコース検査頻度モジュール７００を生成することができる。
図８は、患者質問モジュール８９９の例を示す。患者質問モジュール８９９は、臨床医、医師などのユーザが、ユーザインタフェースで提示される患者質問モジュール８９９を含むレポートにより患者へ質問を行うことを可能にするように構成することができる。質問されると、患者の答えを取り込んでレポートの中に含むことができる。患者質問モジュール８９９は、デフォルトの質問の標準セット（例えば、ケアマニュアルのアメリカの糖尿病関連基準から取得される）を含むことができ、それらの質問は、ユーザによって、または分析物プロセッサ４９０によってプログラムを用いて選択される。
図９は、同じモジュールの中に患者質問を含む洞察モジュールの別の例を示す（例えば、「多くの数のグルコースチェックは、範囲内である」）。
図１０は、「着目日」を提供するモジュールの例を示す。着目日モジュールは、所与の時間枠に関する情報を集計する。例えば、３０日の期間を通じて、着目日モジュールは、患者のグルコース値が、最も範囲内であった曜日（例えば毎週土曜日）、患者のグルコース値が最も変動的だった曜日（例えば毎週火曜日）、患者のグルコース値が、目標範囲より高かった曜日（例えば毎週日曜日）または低かった曜日（例えば毎週木曜日）を示すことができる。これにより、患者／受容者が、識別された日に何らかの生活様式上の問題があるかどうかを判定することが可能になり、このことは、変動性、高い値などの一因となっている可能性がある。
図１１は、一部の例示的な実装による、分析物データを処理する工程１１００の例を示す。工程１１００の記載は、さらに、図１、図４Ａ、図４Ｂおよび図５に関連し得る。
１１１０では、一部の例示的な実装によれば、受容者で測定された分析物を表すセンサデータを受信し得る。例えば、分析物プロセッサ４９０は、表示装置１４，１６，１８，２０、センサシステム８、データ検索部４６５、ユーザインタフェース４１０Ａから４１０Ｃなどの１つ以上の装置から、血中グルコースレベルを表す値などのセンサデータを受信し得る。分析物プロセッサ４９０は、さらに、患者情報、分析物データの測定に関連した時刻などの、分析物データに関連したメタデータを受信（および／または判定）し得る。分析物プロセッサ４９０は、分析物プロセッサ４９０の１つ以上の態様（本明細書に開示している認証認可４２０、データパーサ４３０Ｂ、計算エンジン４２０Ｈ、パターン検出部４２０Ｉ、レポートジェネレータ４２０Ｇなど）を使用して、受信したセンサデータおよび／またはメタデータを処理し、リポジトリ４７５に受信したセンサデータおよび／またはメタデータを記憶し得る。工程１１００の記載は、センサデータに関するものであるが、分析物プロセッサ４９０は、他のタイプのデータも処理し得る。
１１２０では、一部の例示的な実装によれば、分析物プロセッサ４９０で受信したセンサデータおよび／またはメタデータを、受信したセンサデータおよび／またはメタデータに関連したヒストグラムおよびカウントに基づいて、リポジトリ４７５に記憶し得る。例えば、１１１０で受信したセンサデータおよび／またはメタデータは、図５に関して上述したように、計算エンジン４２０Ｈによって処理されて、カウントを形成し得る。さらに、カウントは、次いで、測定に関連した時刻および患者の識別などのメタデータに基づいて、対応するヒストグラム（リポジトリ４７５に記憶され得る）に追加される。一部の例示的な実装では、カウントは、コホートに関連した他のヒストグラムに追加され得る。リポジトリ４７５は、８時間、１日、２日、７日、３０日またはそれ以上の時間枠の間の、１人以上の患者（受容者とも呼ばれる）に関して受信したセンサデータ、メタデータ、ヒストグラム、および／またはカウントを記憶して、システム４００が記憶データを分析し、本明細書に開示されるレポートを生成することを可能にし得る。
１１３０では、一部の例示的な実装によれば、分析物プロセッサ４９０は、動作を実行する要求を受信することができる。例えば、分析物プロセッサ４９０は、システム、プロセッサ、および／またはユーザインタフェース（例えばユーザインタフェース４１０Ａ）から要求を受信することができる。動作は、特定の患者に関するレポートを生成する要求に対応する場合があるが、他の動作が要求されてもよい。要求は、レポートに関する時間枠を指示することもできるが、時間枠を、システム４００がプログラムを用いて判定してもよい。要求は、レポートに含まれるモジュールの種類など、要求の他の態様を指示することができる。一部の例示的な実装では、要求は、分析物プロセッサ４９０での認可、認証、解析などの付加的な処理を施される場合がある。
さらに、要求は、分析物プロセッサ４９０での他の動作に対応する場合もある。動作の例として、センサデータ、メタデータ、および何らかの他の種類のデータをリポジトリ４７５で記憶すること、センサデータ、メタデータ、および何らかの他の種類のデータをリポジトリ４７５で読み出すこと、レポートおよび／またはモジュールを構成すること、システム４００の態様をカスタマイズすること（例えば、装置を付加すること、レポート、目標グルコース範囲、レポートに関する時間枠をカスタマイズすることなど）が挙げられる。
１１４０では、分析物プロセッサ４９０および／または論理４２０は、レポートの時間枠、患者の識別、および患者に関連した他のメタデータ（例えば、装置の数、装置の種類など）を評価し、時間枠に関連したセンサデータの一部を分析することができる。さらに説明すると、論理４２０は、レポートの時間枠は過去３０日であること、患者の識別６０５Ａ、および患者が１種類の連続的血中グルコース監視装置に関連付けられていることを判定することができる。この例では、論理４２０Ｃは、患者に関する過去３０日についての記述的測定値（例えば１つ以上の統計）をリポジトリ４７５に記憶されたデータに基づいて判定することができ、および／または、この３０日間にリポジトリ４７５に記憶された患者のデータに関するパターンを検出するようパターンジェネレータ４２０Ｉに求めることができる。一部の例示的な実装では、レポートの時間枠およびレポートのために評価される対応データは、ユーザ（例えば患者、臨床医など）によって選択される、またはシステム４００によってプログラムを用いて選択される。
１１５０では、論理４２０は、１１４０で実行される分析に基づいて、レポートジェネレータ４２０Ｇでレポート生成を開始することができる。例えば、論理４２０は、レポートの時間枠、患者の識別、および患者に関連する他のメタデータ（例えば装置の数、装置の種類など）を評価し、レポートに含まれるモジュールの種類およびそれらのモジュールの構成を判定することができる。さらに説明すると、論理４２０は、レポートの時間枠は過去３０日であること、患者の識別６０５Ａ、および患者が１種類の連続的血中グルコース監視装置に関連付けられていることを判定することができる。この例では、論理４２０Ｃは、ハイライトモジュール６０７Ａ、連続的グルコースレベルモジュール６７０Ａなどの連続的血中グルコース監視データに関する、統計およびパターンなどの分析を提示するようにカスタマイズされたモジュールを判定することができる。いくつかの例示的実装では、モジュールは、図６Ａ−２に関して上述したように動的に選択され得る。モジュールは、図６Ａ−１のレポート７００などの、過去３０日にわたる患者のデータを含むレポートを形成するように構成され得るが、他の種類のレポートおよび／またはモジュールを使用してもよい。前の例は、グラフィックレポートとして作成されたレポートに関するものであったが、レポートは、テキストベースのものでもよく、またはマシン同士のデータ交換として生成されてもよい。
１１６０では、作成したレポートを、例えばユーザインタフェース４１０Ａから４１０Ｃなどのユーザインタフェース、別の機械など、に提供することができる。
図４Ａおよび図４Ｂを再度参照すると、一部の例示的な実装では、システム４００は、健康データを個人情報から切り離して記憶することができ、個人情報は、暗号化される。例えば、システム４００は、データがリポジトリ４７５に記憶されると、暗号化が発生するように、論理層の下にセキュリティ層を含み得る。一部の例示的な実装では、暗号化は、受容者、記憶場所（例えば行列情報）などの、複数因子に基づいている。例えば、高度な暗号化アルゴリズムなどの暗号化アルゴリズムを実施することができる。一部の実装では、暗号化キーは、システム４００の別々の部分で（例えば、分析物プロセッサ４９０、データベース用サーバなどで）、認証用の個別のユーザ証明と共に、分割して記憶することができる。
一部の例示的な実装では、リポジトリ４７５は、分散型である。例えば、リポジトリ４７５は、複数の永続的記憶装置を備えていてもよく、それらの装置は、分散している。さらに、永続的記憶装置は、関係型データベース、非関係型文書記憶装置、非関係キー値データ記憶装置、階層ファイルシステム状記憶装置（データ記憶装置とも呼ばれる）などのうちの１つ以上を含んでいてもよい。さらに、リポジトリ４７５を複製して、記憶装置を地理的に分散させることができる。
本明細書に記載した主題のさまざまな実装は、デジタル電子回路構成、集積回路構成、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアおよび／またはそれらの組み合わせで実現され得る。回路構成は、プリント回路基板（ＰＣＢ）などに付けられ、述べているように、さまざまな形態をとることができる。こうしたさまざまな実装は、特殊性を有していても、または多目的であってもよく、記憶システムからデータおよび命令を受信し、かつデータおよび命令を記憶システムに送信するように接続されている少なくとも１つのプログラマブルプロセッサと、少なくとも１つの入力装置と、少なくとも１つの出力装置とを含む、プログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能である１つ以上のコンピュータプログラムの中に実装を含み得る。
こうしたコンピュータプログラム（別称プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコード）は、プログラマブルプロセッサ用機械語命令を含んでおり、ハイレベル手続き型プログラミング言語および／またはオブジェクト指向プログラミング言語で、および／またはアセンブリ／機械言語で実行することができる。本明細書において、「機械可読媒体」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械語命令および／またはデータを提供するのに使用される、何らかの非一時的コンピュータプログラム製品、機器および／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を指しており、機械語命令を受信する機械可読媒体が含まれる。
ユーザとの相互作用を可能にするために、本明細書に記載している主題は、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶表示装置）のモニタ）、およびそれを用いることで、ユーザがコンピュータへ入力することが可能になるキーボードおよびポインティングデバイス（例えばマウスまたはトラックボール）を有するコンピュータ上で実行することができる。ユーザとの相互作用を可能にするのに、他の種類の装置を使用してもよい。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、何らかの形態の感覚的フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバックまたは触覚フィードバック）でもよく、ユーザからの入力は、音響的、話し言葉の、または触覚的入力などの何らかの形態で受信され得る。
本明細書に記載している主題は、バックエンド構成要素（例えば、データサーバとして）を含む、またはミドルウェア構成要素（例えば、アプリケーションサーバ）を含む、またはフロントエンド構成要素（例えば、グラフィカルユーザインタフェースまたはそれを通じてユーザが本明細書に記載している主題の実装と相互作用し得るウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ）、または当該バックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素またはフロントエンド構成要素の何らかの組み合わせを含むコンピューティングシステムで実行することができる。システムの構成要素は、デジタルデータ通信の何らかの形態または媒体（例えば通信網）によって相互接続することができる。通信網の例として、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、およびインターネットが含まれる。
これまでいくつかの変型例について詳述してきたが、他の修正物も考えられ得る。例えば、本主題の特定の実装についての記載は、分析的な用途について論じているが、本主題は、他の種類のソフトウェアおよびデータサービスアクセスにも適用可能である。さらに、上記記載は、特定の製品に関するものであるが、他の製品を使用してもよい。さらに、添付の図中に示し、本明細書に記載している論理フローは、所望の結果を実現するのに、記載する特定の順序または逐次的順序を必要とするものではない。他の実装も、後続の特許請求の範囲の中に含まれ得る。
これまでいくつかの変型例について詳述してきたが、他の修正物も考えられ得る。例えば、本主題の特定の実装についての記載は、分析的な用途について論じているが、本主題は、他の種類のソフトウェアおよびデータサービスアクセスにも適用可能である。さらに、上記記載は、特定の製品に関するものであるが、他の製品を使用してもよい。さらに、添付の図中に示し、本明細書に記載している論理フローは、所望の結果を実現するのに、記載する特定の順序または逐次的順序を必要とするものではない。他の実装も、後続の特許請求の範囲の中に含まれ得る。
好適な実装の態様に関連する使用に適する方法および装置は、以下において開示されている。米国特許第４，７５７，０２２号、米国特許第４，９９４，１６７号、米国特許第６，００１，０６７号、米国特許第６，５５８，３２１号、米国特許第６，７０２，８５７号、米国特許第６，７４１，８７７号、米国特許第６，８６２，４６５号、米国特許第６，９３１，３２７号、米国特許第７，０７４，３０７号、米国特許第７，０８１，１９５号、米国特許第７，１０８，７７８号、米国特許第７，１１０，８０３号、米国特許第７，１３４，９９９号、米国特許第７，１３６，６８９号、米国特許第７，１９２，４５０号、米国特許第７，２２６，９７８号、米国特許第７，２７６，０２９号、米国特許第７，３１０，５４４号、米国特許第７，３６４，５９２号、米国特許第７，３６６，５５６号、米国特許第７，３７９，７６５号、米国特許第７，４２４，３１８号、米国特許第７，４６０，８９８号、米国特許第７，４６７，００３号、米国特許第７，４７１，９７２号、米国特許第７，４９４，４６５号、米国特許第７，４９７，８２７号、米国特許第７，５１９，４０８号、米国特許第７，５８３，９９０号、米国特許第７，５９１，８０１号、米国特許第７，５９９，７２６号、米国特許第７，６１３，４９１号、米国特許第７，６１５，００７号、米国特許第７，６３２，２２８号、米国特許第７，６３７，８６８号、米国特許第７，６４０，０４８号、米国特許第７，６５１，５９６号、米国特許第７，６５４，９５６号、米国特許第７，６５７，２９７号、米国特許第７，７１１，４０２号、米国特許第７，７１３，５７４号、米国特許第７，７１５，８９３号、米国特許第７，７６１，１３０号、米国特許第７，７７１，３５２号、米国特許第７，７７４，１４５号、米国特許第７，７７５，９７５号、米国特許第７，７７８，６８０号、米国特許第７，７８３，３３３号、米国特許第７，７９２，５６２号、米国特許第７，７９７，０２８号、米国特許第７，８２６，９８１号、米国特許第７，８２８，７２８号、米国特許第７，８３１，２８７号、米国特許第７，８３５，７７７号、米国特許第７，８５７，７６０号、米国特許第７，８６０，５４５号、米国特許第７，８７５，２９３号、米国特許第７，８８１，７６３号、米国特許第７，８８５，６９７号、米国特許第７，８９６，８０９号、米国特許第７，８９９，５１１号、米国特許第７，９０１，３５４号、米国特許第７，９０５，８３３号、米国特許第７，９１４，４５０号、米国特許第７，９１７，１８６号、米国特許第７，９２０，９０６号、米国特許第７，９２５，３２１号、米国特許第７，９２７，２７４号、米国特許第７，９３３，６３９号、米国特許第７，９３５，０５７号、米国特許第７，９４６，９８４号、米国特許第７，９４９，３８１号、米国特許第７，９５５，２６１号、米国特許第７，９５９，５６９号、米国特許第７，９７０，４４８号、米国特許第７，９７４，６７２号、米国特許第７，９７６，４９２号、米国特許第７，９７９，１０４号、米国特許第７，９８６，９８６号、米国特許第７，９９８，０７１号、米国特許第８，０００，９０１号、米国特許第８，００５，５２４号、米国特許第８，００５，５２５号、米国特許第８，０１０，１７４号、米国特許第８，０２７，７０８号、米国特許第８，０５０，７３１号、米国特許第８，０５２，６０１号、米国特許第８，０５３，０１８号、米国特許第８，０６０，１７３号、米国特許第８，０６０，１７４号、米国特許第８，０６４，９７７号、米国特許第８，０７３，５１９号、米国特許第８，０７３，５２０号、米国特許第８，１１８，８７７号、米国特許第８，１２８，５６２号、米国特許第８，１３３，１７８号、米国特許第８，１５０，４８８号、米国特許第８，１５５，７２３号、米国特許第８，１６０，６６９号、米国特許第８，１６０，６７１号、米国特許第８，１６７，８０１号、米国特許第８，１７０，８０３号、米国特許第８，１９５，２６５号、米国特許第８，２０６，２９７号、米国特許第８，２１６，１３９号、米国特許第８，２２９，５３４号、米国特許第８，２２９，５３５号、米国特許第８，２２９，５３６号、米国特許第８，２３１，５３１号、米国特許第８，２３３，９５８号、米国特許第８，２３３，９５９号、米国特許第８，２４９，６８４号、米国特許第８，２５１，９０６号、米国特許第８，２５５，０３０号、米国特許第８，２５５，０３２号、米国特許第８，２５５，０３３号、米国特許第８，２５７，２５９号、米国特許第８，２６０，３９３号、米国特許第８，２６５，７２５号、米国特許第８，２７５，４３７号、米国特許第８，２７５，４３８号、米国特許第８，２７７，７１３号、米国特許第８，２８０，４７５号、米国特許第８，２８２，５４９号、米国特許第８，２８２，５５０号、米国特許第８，２８５，３５４号、米国特許第８，２８７，４５３号、米国特許第８，２９０，５５９号、米国特許第８，２９０，５６０号、米国特許第８，２９０，５６１号、米国特許第８，２９０，５６２号、米国特許第８，２９２，８１０号、米国特許第８，２９８，１４２号、米国特許第８，３１１，７４９号、米国特許第８，３１３，４３４号、米国特許第８，３２１，１４９号、米国特許第８，３３２，００８号、米国特許第８，３４６，３３８号、米国特許第８，３６４，２２９号、米国特許第８，３６９，９１９号、米国特許第８，３７４，６６７号、米国特許第８，３８６，００４号、および米国特許第８，３９４，０２１号。
好適な実装の態様に関連する使用に適する方法および装置は、以下において開示されている。米国特許出願公開第２００３−００３２８７４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−００３３１３２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−００５１４２７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−００９０６０７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−０１７６１３６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−０２４５７９９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００１５０２０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００１６７００−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００２０１８８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００２０１９０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００２０１９１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００２０１９２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００３６１４０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００３６１４３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００４０４０２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−００６８２０８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０１４２６５１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０１５５１８０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０１９８８６４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２０００２０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２０００２２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２００９７０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２０４５３６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２２４１０８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２３５２８５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２４９３８１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２５２０２７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２５３０１２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２５７９９５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２５８７６１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２６３７６３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２７０９２２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００６−０２７０９２３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００２７３７０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００３２７０６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００３２７１８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００４５９０２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００５９１９６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−００６６８７３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−０１７３７０９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−０１７３７１０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−０２０８２４５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−０２０８２４６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００７−０２３２８７９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−００４５８２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−００８３６１７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−００８６０４４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１０８９４２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１１９７０３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１１９７０４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１１９７０６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１８３０６１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１８３３９９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１８８７３１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１８９０５１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１９４９３８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０１９７０２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２００７８８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２００７８９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２００７９１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２１４９１５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２２８０５４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２４２９６１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２６２４６９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２７５３１３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０２８７７６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０３０６３６８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０３０６４３４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０３０６４３５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００８−０３０６４４４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００１８４２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００３０２９４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００３６７５８−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００３６７６３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００４３１８１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００４３１８２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００４３５２５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００４５０５５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００６２６３３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００６２６３５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００７６３６０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−００９９４３６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１２４８７７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１２４８７９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１２４９６４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１３１７６９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１３１７７７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１３７８８６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１３７８８７−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１４３６５９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１４３６６０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１５６９１９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１６３７９０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１７８４５９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１９２３６６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１９２３８０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１９２７２２−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１９２７２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０１９２７５１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２０３９８１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２１６１０３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４０１２０−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４０１９３−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４２３９９−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４２４２５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４７８５５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２４７８５６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２８７０７４−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２９９１５５−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２９９１５６−Ａ１号、米国特許出願公開第２００９−０２９９１６２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００１０３３１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００１０３３２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００１６６８７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００１６６９８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００３０４８４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００３６２１５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００３６２２５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００４１９７１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００４５４６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００４９０２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００７６２８３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００８１９０８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００８１９１０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００８７７２４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−００９６２５９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１２１１６９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６１２６９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８５４６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１６８６５７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１５７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１５８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１６３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１６４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１６６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７４１６７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７９４０１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７９４０２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７９４０４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７９４０８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１７９４０９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１８５０６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１８５０６９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１８５０７０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１８５０７１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１８５０７５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１９１０８２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１９８０３５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０１９８０３６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２１２５８３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２１７５５７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２２３０１３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２２３０２２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２２３０２３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２２８１０９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２２８４９７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２４０９７５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２４０９７６Ｃ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２６１９８７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２７４１０７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２８０３４１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２８６４９６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０２９８６８４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０３２４４０３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０３３１６５６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１０−０３３１６５７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０００４０８５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０００９７２７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２４０４３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２４３０７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２７１２７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２７４５３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２７４５８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２８８１５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００２８８１６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００４６４６７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−００７７４９０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１１８５７９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１２４９９２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１２５４１０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１３０９７０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１３０９７１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１３０９９８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１４４４６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１７８３７８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０１９０６１４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２０１９１０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２０１９１１−Ａ１号、米国特許出願公開第

２０１１−０２１８４１４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２３１１４０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２３１１４１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２３１１４２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２５３５３３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２６３９５８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２７００６２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２７０１５８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２７５９１９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０２９０６４５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０３１３５４３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１１−０３２０１３０−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−００３５４４５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−００４０１０１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−００４６５３４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−００７８０７１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１０８９３４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１３０２１４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１７２６９１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１７９０１４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１８６５８１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１９０９５３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０１９１０６３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２０３４６７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２０９０９８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５０８６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５０８７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５２０１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５４６１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５４６２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２１５４９６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２２０９７９−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２２６１２１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２２８１３４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２３８８５２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２４５４４８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２４５８５５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２５５８７５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２５８７４８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２５９１９１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２６０３２３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２６２２９８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２６５０３５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２６５０３６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２６５０３７−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２７７５６２−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２７７５６６−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２８３５４１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２８３５４３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０２９６３１１−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０３０２８５４−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０３０２８５５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１２−０３２３１００−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１３−００１２７９８−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１３−００３０２７３−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１３−００３５５７５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１３−００３５８６５−Ａ１号、米国特許出願公開第２０１３−００３５８７１−Ａ１号、米国特許出願公開第２００５−００５６５５２−Ａ１号、および米国特許出願公開第２００５−０１８２４５１−Ａ１号。
好適な実装の態様に関連する使用に適する方法および装置は、以下において開示されている。１９９９年１１月２２日出願の米国特許出願第０９／４４７，２２７号「分析物レベルを決定する装置および方法」、２０１０年７月１日出願の米国特許出願第１２／８２８，９６７号「血管内センサ用ハウジング」、２０１２年５月１日出願の米国特許出願第１３／４６１，６２５号「連続的分析物センサ用デュアル電極システム」、２０１２年８月２４日出願の米国特許出願第１３／５９４，６０２号「連続的分析物センサ用高分子膜」、２０１２年８月２４日出願の米国特許出願第１３／５９４，７３４号「連続的分析物センサ用高分子膜」、２０１２年９月７日出願の米国特許出願第１３／６０７，１６２号「センサ較正のために分析物センサデータを処理するシステムおよび方法」、２０１２年９月２１日出願の米国特許出願第１３／６２４，７２７号「センサデータを処理および送信するシステムおよび方法」、２０１２年９月２１日出願の米国特許出願第１３／６２４，８０８号「センサデータを処理および送信するシステムおよび方法」、２０１２年９月２１日出願の米国特許出願第１３／６２４，８１２号「センサデータを処理および送信するシステムおよび方法」、２０１３年１月２日出願の米国特許出願第１３／７３２，８４８号「非定値ノイズの影響を実質的に受けない信号対雑音比を有する分析物センサ」、２０１３年１月３日出願の米国特許出願第１３／７３３，７４２号「分析物センサ用寿命末期検出」、２０１３年１月３日出願の米国特許出願第１３／７３３，８１０号「分析物センサ用異常値検出」、２０１３年１月１５日出願の米国特許出願第１３／７４２，１７８号「センサデータを処理するシステムおよび方法」、２０１３年１月１６日出願の米国特許出願第１３／７４２，６９４号「高感度かつ特異的アラームを提供するシステムおよび方法」、２０１３年１月１６日出願の米国特許出願第１３／７４２，８４１号「アラート起動後，受容者の血糖状態を動的かつ知的に監視するシステムおよび方法」、２０１３年１月２３日出願の米国特許出願第１３／７４７，７４６号「植込み型センサへの温度の影響を補償する装置、システムおよび方法」、２０１３年２月２７日出願の米国特許出願第１３／７７９，６０７号「連続的センサ用双性イオン表面改質」、２０１３年２月２８日出願の米国特許出願第１３／７８０，８０８号「植込み型センサへの温度の影響を補償する装置、システムおよび方法」、および２０１３年３月４日出願の米国特許出願第１３／７８４，５２３号「基準容量を増加した分析物センサ」。
上記説明は、本発明を実行することを想定し、それを製作および使用する態様および方法において最良の形態を、本発明が関係する任意の当業者が、この発明を製作および使用することが可能になるような、完全、明瞭、簡潔かつ的確な表現で提示している。しかし、本発明は、修正および完全に均等な上述のものの代替構造を、受け入れることが可能なものである。したがって、本発明は、開示している特定の実装に限定されない。それどころか、本発明は、本発明の主題を詳細に指し示し、明確に所有権を主張している後続の特許請求の範囲によって全般的に明示される本発明の趣旨および範囲に入る全ての修正および代替の構造を包含するものである。開示内容は、図面および前述の記載において詳細に図示および説明されているが、これらの図例および説明は、解説または例示用のものであり、制限的ではないと考えられるべきである。
本明細書の全ての引用文献は、それら全体を本明細書において援用する。参考文献として援用される公開および特許または特許出願が、本明細書に包含される開示内容に相反する範囲において、本件明細書は、任意の当該相反する要素に取って代わるおよび／またはそれに優先するよう意図される。
特に定義されない限り、全ての用語（技術用語および科学用語を含む）には、当業者にとって通常用いる、慣例的な意味が付与されており、本明細書において明示的に定義されない限り、特殊なまたは特化された意味に限定されるものではない。開示内容の特定の特徴または態様を説明するときに特殊な専門用語を使用する場合、専門用語は、その専門用語が関連する開示内容の特徴または態様の何らかの特定の特徴を含むように限定されるように、本明細書において再定義されていることを含意すると解釈されるべきではないことに留意されたい。本願で使用している用語および表現およびその変型は、特に添付の請求の範囲において特に明記されない限り、制限的とは対照的に、制約がないものと解釈されるべきである。前述の例として、『含む』という用語は、『限定的ではなくこれを含む』、『これらに限定するわけではないが、含む』ことを意味すると解釈されるべきである。本明細書で用いられる『備えている』という用語は、『含む』『含有する』または『を特徴とする』と同義であり、包括的であるまたは制約がなく、かつ追加的な、列挙されていない要素または方法段階を排除しない。『有する』という用語は、『少なくとも有する』と解釈されるべきである。『含む』という用語は、『これに限定するわけではないが含む』と解釈されるべきである。『例』という用語は、その網羅的または制限的な列挙ではなく、検討項目の典型例を提供するために使用されている。『周知の』、『普通の』、『標準的な』、および類似の意味の用語などの形容詞は、説明している項目を、所与の期間に、または所与の時間に利用可能な項目に限定するものと解釈されるべきではなく、代わりに、現在または未来の何時かに利用可能である、または周知となる可能性のある、周知の、普通の、または標準的な技術を含むように解釈されるべきである。『好ましくは』『好適な』『所望の』または『望ましい』、および類似の意味の言葉などの用語を使用する場合、特定の特徴が、本発明の構造または機能にとって決定的、本質的、またはさらに重要であることを含意していると理解されるべきではない。代わりに、本発明の特定の実装において利用されてもされなくてもよい、代替のまたは付加的な特徴を強調することを単に意図するものである。同様に、接続詞『および』で連結される項目の群は、そうした項目のそれぞれおよび全てが、群の中に存在する必要があると解釈されるべきではなく、むしろ、特に明記されない限り、『および／または』と解釈されるべきである。同様に、接続詞『または』で連結される項目の群は、その群の中で相互的な排他性が必要であると解釈されるべきではなく、むしろ、特に明記されない限り、『および／または』と解釈されるべきである。
値域が提供される場合、上限および下限、および範囲の上限と下限の間の介在値のそれぞれは、実装の範囲に含まれることを理解されたい。
本願明細書において実質的に何らかの複数の用語および／または単数の用語を使用することに関して、当業者は、複数から単数に、または単数から複数に、文脈および／または適用にふさわしくなるように解釈し得る。さまざまな単数／複数の置換は、明瞭化のために、本明細書では明示的に記載され得る。不定冠詞『ａ』または『ａｎ』は、複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットは、特許請求の範囲で引用されるいくつかの項目の機能を果たし得る。特定の基準が、相互に異なる従属クレームで引用されているという単なる事実は、こうした基準の組み合わせを、都合よく使用することができないことを示しているわけではない。特許請求の範囲の中のいかなる引用符号も、範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。
当業者であれば理解されるように、導入された請求項の記載に特定の数が意図される場合、当該の意図は、その請求項で明示的に記載されるものであり、当該記載がない場合には、当該の意図は存在しない。例えば、理解を助けるものとして、後続の添付する請求の範囲は、請求項の記載を導入するのに、『少なくとも１つ』および『１つ以上』という導入語句の使用を含む場合がある。しかし、当該語句を使用することを、不定冠詞『ａ』または『ａｎ』で請求項記載を導入することは、同じ請求項が、導入句『１つ以上』または『少なくとも１つ』および『ａ』または『ａｎ』などの不定冠詞を含む場合であっても、当該導入された請求項記載を含む任意の特有の請求項を、１つの当該記載のみを含む実装に制限していることを意味するものとして解釈されるべきではない（例えば『ａ』および／または『ａｎ』は、通常、『少なくとも１つ』または『１つ以上』を意味すると解釈されるべきである）。請求項記載を導入するのに使用される定冠詞の使用についても同じことが言える。さらに、導入された請求項の記載の特定の数字が明示的に記載される場合であっても、当業者であれば理解されるように、当該記載は、少なくとも記載された数字を意味していると一般的には解釈されるべきである（例えば、他に修飾語句が付いていない、『２つの記載』という記載そのものは、少なくとも２つの記載または２つ以上の記載を一般的には意味する）。さらにまた、『Ａ、Ｂ、およびＣなどの少なくとも１つ』に類似した慣例的表現が使用されるような場合には、一般に、そのような構造は、当業者がこの表現を理解するであろうという意味で意図されている（例えば、『Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム』は、例えば、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢとを共に、ＡとＣとを共に、ＢとＣとを共に、および／またはＡ、ＢおよびＣをまとめて、有するシステムを含むが、これらに限定するわけではない）。『Ａ、Ｂ、またはＣなどの少なくとも１つ』に類似した慣例的表現が使用されるような場合には、一般に、そのような構造は、当業者がこの表現を理解するであろうという意味で意図されている（例えば、『Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム』は、例えば、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢとを共に、ＡとＣとを共に、ＢとＣとを共に、および／またはＡ、Ｂ、およびＣをまとめて、有するシステムを含むが、これらに限定するわけではない）。当業者であればさらに理解されるように、実質的に何らかの選言的単語および／または２つ以上の代替的な用語を提示している語句は、記載、特許請求の範囲、または図面のいずれであれ、用語の１つ、用語のどちらか、または両方の用語を含む可能性を想定するものと理解されるべきである。例えば、『ＡまたはＢ』という語句は、『Ａ』または『Ｂ』、もしくは『ＡおよびＢ』の可能性を含むと理解される。
本明細書で使用している成分の量、反応条件などを示す全ての数字は、全ての例において『約』という用語で修正されていると理解されるべきである。したがって、特に明記しない限り、本明細書に記載している数的パラメータは、獲得を目指す所望の特性に応じて変わり得る近似値である。少なくとも、均等の原則の適用を、本願に対する何らかの出願優先権主張のいずれかの特許請求の範囲に制限しようとする試みとしてではなく、各数的パラメータは、有効桁数と、通常の丸め手法とに照らして解釈されなければならない。
さらに、前述部は、明瞭性および理解のために、説明および例示目的でかなり詳細に説明してきたが、当業者には明白なように、特定の変更および修正を実行することができるものである。したがって、説明および実例が、本発明の範囲が本明細書に記載している特定の実装および例に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、本発明の正当な範囲および趣旨を備えた全ての変形例および代替物も含むものと解釈されるべきである。
２ 薬剤送達ポンプ
４ 血糖計
８ センサシステム
１０ 連続的分析物センサ
１２ センサ電子機器モジュール
１４ キーフォブ装置
１６ ハンドヘルド装置
１８ 携帯電話（またはＰＤＡ）
２０ パーソナルコンピュータ
２０５ 特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）
２１０ ポテンシオスタット
２１２ データ線
２１４ プロセッサモジュール
２１６ プログラムメモリ
２１８ メモリ
２２０ データ格納メモリ
２２２ ユーザインタフェース
２２４ １つ以上のボタン
２２６ 液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）
２２８ バイブレータ
２３０ 音声変換器
２３２ 遠隔測定モジュール
２３４ 電池
２３６ 充電器および／またはレギュレータ
２３８ 通信ポート
２６９ 位置モジュール
３０８ 接着パッド
３１２ センサ電子機器モジュール
３１４ 据付ユニット
３２０ グルコースセンサ
３２２ 高度計
３２４ 加速度計
３２８ 温度センサ
３３４ 基部
３３６ 接続アセンブリ
３３８ 接続子
３４８ ヒンジ
３５０ 表示装置
３６９ 位置モジュール
４００ 分析処理システム
４０４ サーバ
４０６ ネットワーク
４１０Ａ ユーザインタフェース
４１０Ｂ ユーザインタフェース
４１０Ｃ ユーザインタフェース
４１２ ロードバランサ
４２０Ａ オーソライザ
４２０Ｂ データパーサ
４２０Ｃ 論理
４２０Ｄ データフィルタ
４２０Ｅ データフォーマッタ
４２０Ｇ レポートジェネレータ
４２０Ｈ 計算エンジン
４２０Ｉ パターン検出部
４２０Ｊ サードパーティインタフェース
４２０Ｋ レポート送達モジュール
４６５ データ検索部
４７５ リポジトリ
４９０ クラウドベース分析物プロセッサ
４９９ システム
５０２ 要求
５０４ 前処理
５０６ 個人識別情報（ＰＩＩ）
５０８ 数値
５１０ ヒストグラム
５９０Ａ ヒストグラム
５９０Ｂ ヒストグラム
６００ レポート
６０２ ＬＣＤ
６０４ １つ以上のボタン
６０５Ａ 患者情報モジュール
６０５Ｂ 患者の氏名
６０５Ｃ 診療予約日
６０５Ｄ 電子メールアドレス
６０５Ｅ 症状
６０６ ＵＳＢポート
６０７Ａ ハイライトモジュール
６０７Ｂ グルコースモジュール
６０７Ｃ 安定性モジュール
６０７Ｄ 間時間モジュール
６０７Ｅ 未満時間モジュール
６０７Ｆ 時間枠
６０８ ディスプレイ
６０９Ａ 陰影
６０９Ｂ グラフィックバー
６０９Ｃ テキスト凡例
６０９Ｄ コールアウト
６０９Ｅ コールアウト
６０９Ｆ コールアウト
６０９Ｇ テキスト凡例
６０９Ｈ グラフィックバー
６０９Ｉ コールアウト
６０９Ｊ テキスト凡例
６０９Ｋ テキスト凡例
６０９Ｌ コールアウト
６０９Ｍ コールアウト
６０９Ｎ グラフィックバー
６０９Ｏ グラフィックバー
６１２ グラフィック表現
６１５ 洞察モジュール
６１７Ａ グラフィック要素
６１７Ｂ テキスト情報
６１７Ｃ 洞察
６２０Ａ 高低期間モジュール
６２２Ａ 最近の３０日間
６３０ 使用装置モジュール
６３２Ａ テキスト凡例
６３２Ｂ グラフィックバー
６３２Ｃ コールアウト
６４０ 比較モジュール
６４２Ａ テキスト凡例
６４２Ｂ グラフィックバー
６４２Ｃ コールアウト
６４２Ｄ コールアウト
６５０ 日別集計モジュール
６５２Ａ 前月
６５２Ｂ ｘ軸
６５２Ｃ ｙ軸
６５２Ｄ 要素
６５２Ｅ 要素
６５２Ｆ テキスト一覧表
６５２Ｇ 要素
６５２Ｈ 要素
６６０ 週別集計モジュール
６６２Ａ ｘ軸
６７０Ａ 連続的グルコースレベルモジュール
６７０Ｂ 凡例
６７０Ｃ 時間枠
６７０Ｄ グラフィック要素
６７０Ｅ グラフィック要素
６７０Ｆ グラフィック要素
６７０Ｇ グラフィック要素
６７０Ｈ グラフィック要素
６７０Ｉ グラフィック要素
６７０Ｊ グラフィック要素
６７０Ｋ グラフィック要素
６７０Ｌ 目標範囲線
６７０Ｖ 目標範囲バー
６７０Ｗ 陰影
６７０Ｘ 陰影
６７０Ｙ 陰影
６７０Ｚ 連続的グルコースレベルモジュール
６７４Ａ グルコース計値レベルモジュール
６７４ＡＡ グルコース計値レベルモジュール
６７４Ｂ 略円形アイコン
６７４Ｃ 略円形アイコン
６７４Ｄ 略多角形アイコン
６７４Ｅ 略多角形アイコン
６７４ＰＳ 超越百分率検査モジュール
６７４ＸＹ 比較モジュール
６７６Ａ グルコース値モジュール
６７６Ｂ 陰影
６７６Ｄ 陰影
６８７Ａ レポート凡例
６９０Ａ 日別集計モジュール
６９０Ｂ グルコースデータ
６９０Ｃ 炭水化物消費データ
６９０Ｄ インスリンポンプデータ
６９２Ａ 週別集計モジュール
６９４Ａ 経時的集計モジュール
７００ レポート
７０２ 週
７０４ 週末
７０６ 時間間隔
７０８Ａ 円
７０８Ｂ 円
７１０Ａ モジュール
７１０Ｂ モジュール
７１０Ｃ モジュール
７１０Ｄ モジュール
７３３Ａ 連続的グルコース監視装置用使用装置モジュール
７３３Ｂ 自己監視式血中グルコース監視装置用使用装置モジュール
７３３Ｃ 連続的グルコース監視装置および自己監視式血中グルコース監視装置などの複数の装置を含む実装用使用装置モジュール
７５０ グルコース分布モジュール
７６０ グルコース分布モジュール
７６９Ａ 日別集計モジュール
７６９Ｂ 週別集計モジュール
７７０ 連続的グルコースレベルモジュール
８９９ 患者質問モジュール
７８０ バー
７１００ グルコースレベル
７２００ 炭水化物レベル
７３００ インスリン投薬量
７４００ コールアウト「１」
７４２０ テキスト説明
７５００ 集計

Claims (19)

  1. 受容者のグルコース濃度レベルを表すセンサデータを処理するための方法であって、
    少なくとも１つのプロセッサによって、複数の所定のグルコース濃度レベルに割り当てられた複数のビンを備えたデータ構造を生成することであって、１日の中で所定の間隔で複数のデータ構造が生成される、データ構造を生成することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサによって、受信したセンサデータから取得された、測定されたグルコース濃度レベルを表す数値を生成することと、
    前記数値が生成される毎に、前記数値に関連する時間および前記数値に対応する前記データ構造に基づいて、前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記複数のビンの少なくとも１つに前記数値を加算することであって、前記数値を前記加算することは、前記複数のビンの少なくとも１つに関する発生数値を増加させる、前記複数のビンの少なくとも１つに前記数値を加算することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記複数のビンの前記少なくとも１つおよび前記発生数値を含む前記データ構造を分析して、少なくとも１つの記述的測定を判定することと、
    前記少なくとも１つの記述的測定を含むレポートを生成することとを含む方法。
  2. 前記データ構造が、ヒストグラムを含み、前記複数のビンのそれぞれが、前記受容者から予想されるグルコース濃度レベルの可能な範囲から、所定のグルコース濃度レベルを割り当てられ、前記数値が、カウントを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記数値と前記複数のビンの少なくとも１つに割り当てられる所定のグルコース濃度レベルとの比較に基づいて、前記複数のビンの少なくとも１つを選択して、前記数値を前記複数のビンの前記選択された少なくとも１つに前記加算することを可能にすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  4. 複数の連続する期間に関する複数のデータ構造を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記センサデータが測定された時間に基づいて、前記複数のデータ構造の少なくとも１つを選択することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
  6. 前記複数のデータの和集合または積集合の少なくとも１つを計算して、前記少なくとも１つの記述的測定を判定することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
  7. 前記センサデータを提供している前記受容者の識別に基づいて、前記複数のデータ構造の少なくとも１つを選択することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
  8. 複数のさまざまな受容者に関する複数のデータ構造を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記加算することは、前記数値を複数のコホート受容者を表す別のデータ構造に加算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  10. 装置であって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、
    受容者のグルコース濃度レベルを表すセンサデータを受信することと、
    前記受信されたセンサデータから取得された、測定されたグルコース濃度レベルを表す数値を生成することと、
    前記数値が生成される毎に、前記数値に関連する時間および前記数値に対応するデータ構造に基づいて、複数の所定のグルコース濃度レベルに割り当てられた複数のビンを含む前記データ構造に前記数値を加算することであって、１日の中で所定の間隔で複数のデータ構造が生成され、前記数値を前記加算することは、前記複数のビンの少なくとも１つに関する発生数値を増加させる、加算することと、
    前記データ構造および前記発生数値を分析して、少なくとも１つの記述的測定を判定することとを含む動作を提供するコードを含む、少なくとも１つのメモリとを備える装置。
  11. 前記少なくとも１つのメモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つの記述的測定を含むレポートを生成することをさらに含む動作を提供するコードを含む、請求項１０に記載の装置。
  12. 前記データ構造はヒストグラムを含む、請求項１０に記載の装置。
  13. 前記複数のビンのそれぞれが、前記受容者から予想されるグルコース濃度レベルの可能な範囲から、所定のグルコース濃度レベルを割り当てられる、請求項１０に記載の装置。
  14. 前記数値が、カウントを含む、請求項１０に記載の装置。
  15. 前記少なくとも１つのメモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記数値と前記複数のビンの少なくとも１つに割り当てられる所定のグルコース濃度レベルとの比較に基づいて、前記複数のビンの少なくとも１つを選択して、前記数値を前記複数のビンの前記選択された少なくとも１つに前記加算することを可能にすることをさらに含む動作を提供するコードを含む、請求項１０に記載の装置。
  16. 少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、
    受容者のグルコース濃度レベルを表すセンサデータを受信することと、
    複数の連続する期間に関する複数のデータ構造を生成することであって、１日の中で所定の間隔で複数のデータ構造が生成される、複数のデータ構造を生成することと、
    前記受信されたセンサデータが測定された時間に基づいて、前記複数のデータ構造の少なくとも１つを選択すること、
    前記受信されたセンサデータから取得された、測定されたグルコース濃度レベルを表す数値を生成することと、
    前記数値が生成される毎に、前記数値に関連する時間および前記数値に対応する前記データ構造に基づいて、前記複数のデータ構造のうちの前記選択された少なくとも１つに数値を加算することであって、前記数値を前記加算することは、前記複数のデータ構造のうちの前記選択された少なくとも１つに関する発生数値を増加させる、加算することと、
    前記複数のデータ構造のうちの前記選択された少なくとも１つおよび前記発生数値を分析して、少なくとも１つの記述的測定を判定することであって、前記判定することは、前記複数のデータ構造の和集合または積集合の少なくとも１つを計算して、前記少なくとも１つの記述的測定を判定することを含む、判定することとを含む動作を提供するプログラムコードを含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  17. 前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つの記述的測定を含むレポートを生成することをさらに含む動作を提供する、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  18. 前記データ構造はヒストグラムを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  19. 前記数値が、カウントを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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