基于稀有事件仿真的个性化人工胰腺控制器计算机风险分析

1 型糖尿（T1D）的现代治疗使用称为人工胰腺（AP）的设备，其将胰岛素泵与连续葡萄糖监测仪（CGM）以闭环方式结合以控制血糖水平。在实践中，AP 性能不佳（频繁的hyper-或hypoglycemic事件）在人群水平上足够常见，以至于许多 T1D 患者使用不受监管的开源软件修改现有 AP 系统上的算法。有趣的是，该群体中的患者相较于标准治疗显示出更优的结果，然而由于不良结果罕见，我们并不了解任何 AP 系统的安全性。在本文中，我们构建了个体患者生理特征和饮食行为的生成模型。随后将这些模型与 FDA 批准用于临床前试验的 T1D 模拟器相耦合。鉴于能够在计算机中模拟患者结果，我们利用稀有事件仿真理论的技术，以高效量化特定患者的设备性能。我们展示了相较实时 72,000$\times$ 的仿真加速，以及相对于标准蒙特卡洛采样我们能够采样不良条件的频率提高多达 2-10 倍。在实践中，我们的工具链能够以约少一个数量级的仿真次数估计低血糖事件的可能性。