PREDICTIVE CONTROL MODEL FOR THE ARTIFICIAL PANCREAS USING PAST PREDICTIONS

Presented herein are methods, and devices of adaptively tuning a zone based Model Predictive Control (MPC) controller for an artificial pancreas. MPC performance depends on the accuracy of the prediction models implemented for the controller. Prediction errors must be measured and accounted for in the glucose regulation process. In one aspect, the method comprises, using at least one processor, determining residuals comprising a difference between glucose values predicted for a current time based on glucose prediction models using previously measured glucose values and glucose values measured at the current time; storing, in a memory, the determined residuals; calculating a trust index by quantifying uncertainty of the prediction models using the stored residuals; and tuning the MPC controller, in real time based on the calculated value of the trust index. Il est décrit des méthodes et des dispositifs permettant de mettre au point un contrôleur de régulation à modèle prédictif reposant sur une zone pour un pancréas artificiel, de manière adaptative. Le rendement de la régulation à modèle prédictif dépend du niveau de précision de la prédiction d'un modèle mise en place pour le contrôleur. Les erreurs de prédiction doivent être mesurées et prises en compte, dans le cadre du processus de régulation du glucose. Dans un aspect, la méthode comprend l'utilisation d'au moins un processeur, l'établissement de résiduels comprenant une différence entre les valeurs de glucose prédites pour une période de temps actuelle reposant sur les modèles de prédiction du glucose (à partir de valeurs de glucose mesurées précédemment) et les valeurs de glucose mesurées à l'heure actuelle, le stockage des résiduels établis dans une mémoire, le calcul d'un indice de confiance en quantifiant l'incertitude des modèles de prédiction (à l'aide des résiduels stockés) et la mise au point du contrôleur en temps réel, en fonction de la valeur calculée de l'indice de confiance.