大规模闭环糖尿病治疗虚拟临床试验中的高性能不确定性量化
最优化与控制
2022-03-01 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种虚拟临床试验，用于评估闭环糖尿病治疗的性能并识别风险。虚拟临床试验能够对大量虚构患者（由数学模型表示）的多种治疗变体进行快速且无风险的测试。我们采用闭环蒙特卡洛仿真，在高性能软件与硬件上实现，以量化治疗性能中的不确定性，并比较不同场景或不同闭环治疗的性能。我们的软件可用于测试从启发式方法到非线性模型预测控制的各种控制策略。我们展示了一个包含一百万患者、历时 52 周的虚拟临床试验示例，并利用高性能软件与硬件在 1 小时 22 分钟内完成了该虚拟试验。
引用
@article{arxiv.2202.13927,
title = {High-performance Uncertainty Quantification in Large-scale Virtual Clinical Trials of Closed-loop Diabetes Treatment},
author = {Asbjørn Thode Reenberg and Tobias K. S. Ritschel and Bernd Dammann and John Bagterp Jørgensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13927},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication in Proceedings of the 2022 American Control Conference (ACC), 6 pages, 8 figures