Перейти к:
Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: преимущества, ограничения и вызовы в лечении сахарного диабета
https://doi.org/10.14341/DM13022
Аннотация
Системы автоматизированного введения инсулина с замкнутым контуром (АВИ-ЗК) и открытым кодом все чаще применяются в лечении сахарного диабета (СД). Собранные по принципу «сделай сам», эти системы объединяют инсулиновые помпы, устройства для непрерывного мониторинга глюкозы и алгоритмы, которые управляют скоростью введения инсулина с учетом уровня глюкозы. В данном обзоре мы рассматриваем технологические особенности некоммерческих систем АВИ-ЗК (OpenAPS, AndroidAPS, Loop и др.), преимущества и барьеры для их применения в клинической практике. Основные преимущества систем АВИ-ЗК с открытым кодом перед коммерческими системами включают низкую стоимость, возможность выбора совместимых устройств, широкий спектр функций, которые могут быть настроены пользователем, а также постоянное совершенствование алгоритмов. Растущий объем данных указывает на то, что некоммерческие системы АВИ-ЗК, такие как OpenAPS, AndroidAPS и Loop, обеспечивают достижение высоких значений времени в целевом диапазоне при минимальном риске гипогликемии и повышают удовлетворенность лечением у больных СД 1 типа. Широкий спектр настроек делает такие системы эффективным инструментом для контроля СД в ситуациях с быстро меняющейся потребностью в инсулине. Некоторые технологические, медицинские, юридические и этические проблемы, связанные с применением некоммерческих систем АВИ-ЗК, еще требуют своего решения. Сборка системы АВИ-ЗК с открытым кодом требует определенного уровня умений в области технологий, связанных с диабетом. Актуален и вопрос кибербезопасности. Отсутствие официальных одобрений регуляторами в сфере здравоохранения, низкая осведомленность медицинских работников, отсутствие возмещения расходов со стороны страховых компаний замедляют внедрение технологии в клиническую практику. Профессиональному медицинскому сообществу на международном и национальном уровне необходимо выработать свою позицию в отношении применения систем АВИ-ЗК с открытым кодом в лечении СД.
Ключевые слова
Для цитирования:
Шишин К.С., Климонтов В.В. Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: преимущества, ограничения и вызовы в лечении сахарного диабета. Сахарный диабет. 2023;26(4):352-362. https://doi.org/10.14341/DM13022
For citation:
Shishin K.S., Klimontov V.V. Open source automated insulin delivery systems: benefits, limitations and challenges in diabetes care. Diabetes mellitus. 2023;26(4):352-362. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM13022
ВВЕДЕНИЕ
Непрерывный мониторинг уровня глюкозы (НМГ) и постоянная подкожная инфузия инсулина (ППИИ) — важнейшие технологические достижения в управлении сахарным диабетом (СД). Интеграция НМГ и ППИИ с алгоритмами расчета текущей потребности в инсулине позволила создать системы для автоматизированного введения инсулина (англ. automated insulin delivery, AID), изменяющие скорость подачи гормона в зависимости от уровня глюкозы. Наибольшую эффективность и безопасность в лечении СД обеспечивают системы автоматизированного системы введения инсулина с замкнутым контуром (АВИ-ЗК), управляющие введением инсулина при минимальном участии пациента или без такового («искусственная поджелудочная железа») [1][2].
Помимо коммерческих систем АВИ-ЗК, разрабатываемых высокотехнологичными компаниями, несколько лет назад появились некоммерческие системы, или системы с открытым кодом (open source systems). Эти системы функционируют по принципу «сделай сам» (DIY, Do It Yourself). Этот принцип предполагает, что пациент интегрирует свою инсулиновую помпу и систему для НМГ с внешним алгоритмом, который анализирует уровень глюкозы и управляет скоростью введения инсулина [3][4]. Несмотря на то что большинство некоммерческих систем АВИ-ЗК пока не зарегистрированы регуляторами в сфере здравоохранения, пациенты с СД применяют их по собственной инициативе. Число пациентов, находящихся на терапии некоммерческими системами АВИ-ЗК, постоянно растет. Это требует от специалистов в области СД соответствующих знаний о работе таких систем.
В данном обзоре мы описываем принципы работы и технологические особенности некоммерческих систем АВИ-ЗК, анализируем данные об эффективности, безопасности и нерешенные проблемы, связанные с их применением. Поиск литературы проведен по комбинациям ключевых слов “insulin delivery system/automated insulin delivery”, “open source”, “closed loop”, “artificial pancreas”, “diabetes” (или соответствующих эквивалентов на русском языке) в базах данных Pubmed/Medline, E-library, без ограничений по глубине поиска. В анализ включались оригинальные и обзорные работы, описания случаев, результаты рандомизированных клинических исследований (РКИ) и исследований в реальной клинической практике (РКП). Описание систем и их алгоритмов взято из открытых Интернет-источников.
ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ И ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ НЕКОММЕРЧЕСКИХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ВВЕДЕНИЯ ИНСУЛИНА С ЗАМКНУТЫМ КОНТУРОМ
История
Идея создания системы АВИ-ЗК с открытым кодом принадлежит Дане Льюис (D. Lewis) — пациентке с СД 1 типа (СД1). Ее первоначальной задачей было научиться передавать данные НМГ на внешний алгоритм с целью получения более надежных оповещений о гипогликемии и гипергликемии. Совместно с Джоном Костиком (J. Costik) был создан алгоритм, способный предсказывать уровень глюкозы и подавать предупреждающие сигналы. Дальнейшее сотрудничество с Беном Уэстом (B. West), интегрировавшим алгоритм с помпами, привело к созданию «замкнутой петли». Исследователи решили сделать свой алгоритм открытым. Таким образом, в 2014 г. появилась OpenAPS (Open Artificial Pancreas System) — первая некоммерческая система АВИ-ЗК [5]. В дальнейшем были разработаны AndroidAPS, Loop, OMNIA и другие системы подобного рода.
Распространению некоммерческих систем АВИ способствовала инициатива пользователей инсулиновых помп #WeAreNotWaiting («Мы не ждем») под лозунгом «Построй искусственную поджелудочную железу сам» (Do-It-Yourself Artificial Pancreas, DIY AP). Эта инициатива реализуется в Интернете [6] и работает по принципам краудсорсинга (на добровольных началах).
Общая характеристика систем
Любая система АВИ-ЗК состоит их трех основных компонентов: устройства для НМГ, математического алгоритма и инсулиновой помпы. Информация от сенсора анализируется алгоритмом, который рассчитывает скорость введения инсулина и отправляет команды на инсулиновую помпу. Алгоритмы систем АВИ-ЗК рассчитаны на работу с ультракороткими инсулинами.
Коммерческие и некоммерческие системы работают по одному принципу. Основные различия между ними сводятся к настройке и гибкости наборов функций. В системах АВИ-ЗК с открытым кодом существует широкий спектр функций, которые могут быть включены или настроены пользователем. Существует также возможность выбора помпы, системы НМГ и опций алгоритма. Кроме того, можно использовать мобильные устройства для удаленного мониторинга и взаимодействия с системой, что позволяет устанавливать цели или вводить информацию об углеводах с мобильных устройств либо смарт-часов [5]. Алгоритмы систем АВИ-ЗК все время совершенствуются, что позволяет адаптировать их к новым инсулинам с оптимизированной фармакодинамикой. Широкие возможности индивидуальных настроек приближают системы АВИ-ЗК к стандартам персонализированной медицины [7].
Принципы работы алгоритмов
Алгоритмы некоммерческих систем АВИ-ЗК рассчитывают скорость подачи инсулина в зависимости от таких параметров, как уровень глюкозы и его динамика, углеводный коэффициент, фактор чувствительности к инсулину, заданная базальная скорость, продолжительность и пик действия инсулина, активный инсулин в данный момент времени, активные углеводы и скорость их утилизации, целевой уровень глюкозы, настройки безопасности. Параметры анализируются не только в текущем моменте времени, но и за определенный промежуток времени в прошлом. Алгоритмы прогнозируют тенденции уровня глюкозы и пересчитывают требуемую дозу инсулина на основе данных НМГ и предыдущих действий системы. При низком уровне глюкозы введение инсулина прекращается.
В OpenAPS функционирует алгоритм Oref (OpenAPS Reference Design). Данный алгоритм, в свою очередь, делится на два типа — Oref0 и Oref1, принципиальным отличием между которыми является возможность введения супермикроболюсов. Алгоритм Oref0 использует только изменение временной базальной скорости введения инсулина, в то время как Oref1 может использовать как изменение базальной скорости, так и подачу супермикроболюсов. В Oref1 подача супермикроболюсов наиболее активна в то время, когда человек принимает пищу и потребленные углеводы находятся в процессе усвоения. Когда количество активных углеводов приближается к нулю, алгоритм Oref1 переходит в режим алгоритма Oref0 и начинает использовать изменение временной базальной скорости как основной механизм управления. Ночью система обычно работает в режиме Oref0. Тем не менее в случае резкого повышения уровня глюкозы супермикроболюсы могут быть введены даже при малом количестве активных углеводов или их отсутствии [8].
Алгоритм OpenAPS основан на динамической модели утилизации углеводов. Это предполагает, что пользователь должен вводить информацию об употребленных углеводах в систему. Система анализирует и «списывает» активные углеводы в зависимости от того, как происходит их усвоение в каждом конкретном случае. Например, если пациент употребил пищу с высоким гликемическим индексом, то система может это «обнаружить» по динамике глюкозы, и количество активных углеводов будет уменьшаться со временем быстрее, поскольку их утилизация требует меньше времени. Ошибки в информации об употребленных углеводах могут корректироваться алгоритмом. В частности, алгоритм может распознавать «неучтенную» пищу в случае, когда пользователь забыл ввести информацию об углеводах или ошибся в подсчете. За это отвечает модуль UAM (Understanding Unannounced Meals) [9–11]. Однако для наиболее эффективного управления гликемией подсчет углеводов все-таки необходим.
За основу своих расчетов алгоритм системы АВИ-ЗК берет базовые значения базальной скорости, углеводного коэффициента, коэффициента чувствительности к инсулину из заданного вручную профиля. С течением времени эти параметры могут изменяться, отклоняясь от профильных настроек. При этом в системе предусмотрена возможность их авторегулировки. Модуль Autotune (автонастройка) анализирует потребность в инсулине за предыдущие дни и может предлагать свои корректировки в профиль либо вносить их автоматически [10].
В AndroidAPS реализован алгоритм динамического изменения коэффициента чувствительности к инсулину — Dynamic ISF (Dynamic Insulin Sensitivity Factor). Данный алгоритм использует Oref0 и Oref1 из OpenAPS, но дополнительно предусматривает возможность динамического регулирования коэффициента чувствительности к инсулину. Это обеспечивает более физиологичную работу системы в различных ситуациях, например, при физической нагрузке [9].
В системах АВИ-ЗК присутствует множество настроек безопасности, ограничивающих подачу инсулина. В частности, пользователь может задать максимально допустимую временную базальную скорость и максимальный активный инсулин. Предусмотрена возможность ограничения размера супермикроболюсов. Кроме того, пользователь может устанавливать так называемые временные цели. Временная цель — это заданное значение уровня глюкозы, к которому алгоритм будет стараться прийти как можно быстрее или удерживать в течение заданного промежутка времени. Данная опция может быть полезной перед приемом пищи или при физической нагрузке.
FreeAPS X представляет собой портированную версию OpenAPS под смартфоны iPhone [12].
Loop имеет свой алгоритм, несколько отличный от алгоритмов OpenAPS и AndroidAPS, который также может автоматически регулировать введение инсулина с помощью изменения временной базальной скорости и подачи микроболюсов. В данной системе есть возможность вводить углеводы, устанавливать временные цели, отслеживать работу алгоритма, получать выгрузку статистики, осуществлять удаленное управление [13]. Loop является основой для Tidepool Loop — первого приложения для системы АВИ-ЗК, созданного по инициативе пациентов и одобренного FDA для применения у детей с СД1 старше 6 лет и взрослых. Приложение устанавливают на смарт-часы Apple, в будущем планируется создать версию для смартфонов на платформе Android [14].
OMNIA — еще одна система АВИ-ЗК с открытым кодом, ее алгоритм работает на основе искусственного интеллекта. На сегодняшний день данная система еще недостаточно изучена и протестирована диасообществом в связи со своей новизной. Тем не менее OMNIA вызывает немалый интерес у пользователей, так как ее алгоритм использует нейронные сети, что отличает ее от других систем [15].
Открытый цикл
Системы АВИ-ЗК могут использоваться в режиме открытого цикла. В этом случае алгоритм работает по описанным выше принципам, но команду по введению инсулина подтверждает или отклоняет пользователь. Система в этом случае выступает в качестве советчика, предлагая принять команду на изменение скорости введения инсулина в той или иной ситуации. Такой режим работы может быть полезен на начальных этапах использования системы для того, чтобы понять логику ее работы и преодолеть страх, связанный с ее использованием.
Визуализация, статистика и отчеты
Некоммерческие системы АВИ-ЗК показывают данные о количестве активного инсулина, активных углеводов, текущей временной базальной скорости, замене инфузионного набора, оставшемся количестве инсулина в помпе. Представлены графики уровня глюкозы, прогноза уровня глюкозы, временной базальной скорости, отметки о внесении углеводов и подаче супермикроболюсов (рис. 1). Дополнительно можно отображать графики активности инсулина и усвоения углеводов. Вся история работы системы сохраняется и может быть экспортирована в случае необходимости. Пациент имеет возможность наглядно видеть все решения системы, которые она планирует принять в ближайшее время, а также историю работы системы.
Рисунок 1. Главный экран AndroidAPS.
В самом низу — кнопки для ввода углеводов, расчета и подачи преболюса. Посередине экрана крупными точками — график уровня глюкозы крови, тонкой линией — график активности инсулина. Оранжевыми метками показана история ввода углеводов. Треугольники под графиком — супермикроболюсы. Столбцы ниже — график временной базальной скорости (пунктирной линией отмечена величина профильной базальной скорости). Над графиком представлена информация о смене инфузионного набора, количество инсулина в помпе. Еще выше отображена информация об активном инсулине (синий шприц), активных углеводах (оранжевый колосок), текущая временная базальная скорость (фиолетовый изгиб), текущая величина ISF (на рисунке 1,6 — значение ISF из профиля; 1,5 — значение ISF, скорректированное алгоритмом Dynamic ISF). Выше зелеными цифрами указан текущий уровень глюкозы в крови. Правее от них — дельта уровня глюкозы за последние 5, 15, 40 минут, а также состояние цикла (зеленая закругленная стрелка — замкнутый цикл). Над текущим уровнем глюкозы: слева — название активного профиля («Стандартный»), справа — текущая временная цель (5,5 ммоль/л).
Цифровая информация о динамике глюкозы включает: средний уровень глюкозы, время в целевом диапазоне (TIR: Time in Range), в диапазоне выше и ниже целевого (TAR: Time Above Range; TBR: Time Below Range), вариабельность уровня глюкозы: стандартное отклонение и коэффициент вариации (CV), расчетный гликированный гемоглобин (HbA1c), среднюю суточную дозу инсулина, количество потребленных углеводов и другие параметры. Вышеприведенную статистику можно категоризировать по времени — за последние несколько дней или месяцев.
На рис. 2 представлен фрагмент отчета о работе системы AndroidAPS у пациента с СД1, использующего систему по собственной инициативе в течение 2 лет.
Рисунок 2. Отчеты о работе системы AndroidAPS в приложении xDrip+.
Ш., 22 года, сахарный диабет 1 типа в течение 4 лет.
А. В работе алгоритм Oref1, регулирующий временную базальную скорость введения инсулина и супермикроболюсы. Справа вверху — текущий уровень глюкозы. Слева вверху — время последнего показания сенсора и дельта уровня глюкозы. Посередине — кривая уровня глюкозы. Синими столбиками сверху отображена история временной базальной скорости введения инсулина. Пунктирная линия отображает профильный уровень базальной скорости. Треугольники разных размеров — супермикроболюсы 0,3, 0,2, 0,1 ЕД. Кружочками отмечены болюсы, введенные пользователем, супермикроболюсы более 0,3 ЕД и ввод углеводов.
Б. Статистические параметры и график уровня глюкозы за последнюю неделю.
Удаленный контроль
C помощью облачного сервиса Nightscout имеется возможность удаленно контролировать работу систем АВИ-ЗК: изменять настройки, задавать временные цели, следить за подачей инсулина и т.д. Nightscout был разработан родителями детей с СД1 для обеспечения дистанционного контроля за работой системы у ребенка. Проект продолжает разрабатываться и поддерживаться волонтерами [16].
Технологические особенности различных систем
Особенности трех наиболее используемых некоммерческих АВИ-ЗК представлены в табл. 1. Различия между ними касаются работы алгоритмов, типов совместимых устройств (помпы, системы НМГ, средства связи, мониторы) и особенностей подключений.
Таблица 1. Сравнительная характеристика систем
автоматизированного введения инсулина с замкнутым контуром с открытым кодом
(по [29], с изменениями и дополнениями)
Параметр |
Система |
|||||
OpenAPS |
AndroidAPS |
FreeAPS X |
Loop |
FreeAPS |
Omnia |
|
Алгоритм |
Oref0/Oref1 |
Oref0/Oref1/ |
Oref0/Oref1/ |
Алгоритм Loop |
Алгоритм AIAPS |
|
Совместимые помпы |
Старые помпы Medtronic |
Accu-Chek Spirit Combo, |
Старые помпы Medtronic: |
Accu-Chek Spirit Combo, |
||
Совместимые системы для НМГ¹ |
Dexcom G4/G5/G6, |
|||||
Смартфон (операционная система) |
iPhone или Android |
Android |
iPhone 6s и выше (iOS 15.1 и выше) |
Android |
||
Устройства связи/доп. устройства |
Мини-компьютер Аккумулятор |
Если AccuCheck и Dana — не требуются, иначе — RileyLink |
Если Omnipod DASH — не требуются, иначе — Riley link |
Если AccuCheck — не требуются, иначе — RileyLink |
||
Учетная запись |
Nightscout |
Accu-Check или Dana — не требуется, иначе Nightscout |
Учетная запись разработчика Apple и компьютер Mac — для сборки программы |
Не требуется |
¹Требуется передатчик в случае,
если сенсор не может напрямую передавать данные в телефон
(Bubble, LimiTTer, Bluecon, MiaoMiao).
ЭФФЕКТИВНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ НЕКОММЕРЧЕСКИХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ВВЕДЕНИЯ ИНСУЛИНА С ЗАМКНУТЫМ КОНТУРОМ
Описания клинических случаев, нерандомизированные исследования и исследования в РКП
Первые результаты применения системы OpenAPS были представлены на конгрессе Американской диабетической ассоциации в 2016 г. Результаты, репортированные 18 пользователями, показали снижение уровня HbA1c (c 7,1 до 6,2%), повышение показателей времени в целевом диапазоне (с 58 до 81%) и улучшение качества ночного сна (у 17 из 18 человек) [5].
В 2019 г. A. Melmer и соавт. опубликовали анализ данных НМГ 80 пользователей OpenAPS с СД1 (19 495 ч мониторинга). Средний уровень глюкозы составил 7,6 ммоль/л, TIR — 77,5%, TAR — 18,2%, TBR<3,9 ммоль/л — 4,3%, TBR<3 ммоль/л — 1,3%. При сравнении с предыдущими данными НМГ 36 пациентов, полученными на терапии помпами с функцией НМГ, после перехода на OpenAPS наблюдалось снижение среднего уровня глюкозы (на 0,6 ммоль/л, р<0,0001), расчетного HbA1c (на 0,4%, р<0,0001), повышение TIR (на 9,3%, р<0,0001), снижение TBR<3 ммоль/л (на 0,7%, р=0,017) и CV (на 2,4%, р=0,02) [17].
Данные пользователей некоммерческих систем АВИ-ЗК постоянно накапливаются и становятся важным источником для анализа. В недавнем исследовании параметров НМГ у пользователей OpenAPS (в 2022 г. база содержала результаты НМГ за период >46 000 дней, или >10 млн измерений глюкозы) средний расчетный HbA1c составил 6,6%, суточный CV — 35,43%, TIR — 77,27%. Менее четверти пользователей имели TIR<71%. Средняя суточная доза инсулина составила 45,6 и 49 Ед у мужчин и женщин соответственно [18].
Анализ данных из двух центров в Великобритании показал, что переход на терапию с помощью некоммерческой АВИ-ЗК обеспечивает более заметное снижение HbA1c, чем переход на ППИИ с флэш-мониторингом уровня глюкозы. Пациенты на системе с открытым кодом демонстрировали лучшие показатели TIR и TBR, чем пациенты на ППИИ с флэш-мониторингом [19].
Накапливаются данные и по другим системам АВИ-ЗК. Тестирование алгоритма AndroidAPS в условиях in silico показало его высокую эффективность: величина TIR достигала 91%, TBR 3–3,8 ммоль/л — <1%, индекс риска гипогликемии — <1. Ошибки в расчете пищевых болюсов не влияли на TIR [20]. Динамика показателей гликемического контроля после перехода с помпы с функцией НМГ на AndroidAPS оценивалась в рамках проспективного исследования у 12 пациентов. Через 12 нед уровень HbA1c снизился с 6,8 до 6,3% (p<0,001), TIR увеличилось с 68 до 79,3% (p<0,001). Эпизодов тяжелой гипогликемии и кетоацидоза не наблюдалось, потребность в инсулине достоверно не изменилась (0,62 и 0,6 Ед/кг в начале и конце исследования, р>0,05) [21].
В наблюдательном 6-месячном исследовании, включавшем 558 детей и взрослых с СД1 — новых пользователей Loop, показано снижение уровня HbA1c (c 6,8 до 6,5%, p<0,001), повышение TIR (c 67 до 73%, p<0,001) и незначительное снижение TBR (c 2,9 до 2,8%, p=0,002). Средняя суточная доза инсулина составила 0,7±0,4 Ед/кг, на долю базального инсулина приходилось 54%. Случаев подтвержденного кетоацидоза не было. В течение 6 мес 35 (6%) участников перенесли в общей сложности 51 подтвержденный эпизод тяжелой гипогликемии. Для сравнения: 97 (18%) участников сообщили как минимум об одном эпизоде тяжелой гипогликемии в течение 3 мес до начала исследования. Прекратили предоставлять данные Loop 77 (14%) участников, из них 15 (3%) сообщили, что перестали пользоваться системой. Сложности с подключением, связью и повреждение/сбой оборудования были наиболее частыми проблемами [22].
Имеется сообщение о применении систем АВИ-ЗК с открытым кодом российскими пользователями. Из 88 человек (половина применяли AndroidAPS, 30,7% — OpenAPS, 19,3% — Loop) 78% отметили повышение TIR, 61% — снижение частоты эпизодов гипогликемии после перехода со стандартной помповой терапии [23].
Knoll C. и соавт. выполнили систематический обзор исследований эффективности и безопасности коммерческих и некоммерческих систем АВИ-ЗК при СД1. В 12 исследованиях применялась помпа Medtronic 670G, в одном — Tandem Control-IQ, в одном — Diabeloop DBLG1, в двух — AndroidAPS, в одном — OpenAPS, в одном — Loop, в трех сравнивали разные типы систем. Исследования показали, что как коммерческие системы АВИ-ЗК, так и системы АВИ-ЗК с открытым кодом улучшают показатели TIR и HbA1c при минимальном риске тяжелой гипогликемии [24].
Широкий выбор настроек делает некоммерческие системы АВИ-ЗК особо ценным инструментом в ситуациях, когда потребность в инсулине быстро меняется. Примерами таких ситуаций могут быть интенсивные физические нагрузки, изменения стиля питания, беременность. При использовании AndroidAPS во время бега на полумарафонскую дистанцию (21,1 км) у мужчины 49 лет с СД1 TIR составило 100% во время забега и 95,8% в день марафона и на следующий день. Минимальный уровень глюкозы составил 3,5 ммоль/л, клинически значимой гипогликемии не наблюдалось [25]. Гибкость настроек Loop обеспечивала успешное управление гликемией у женщины-мусульманки на фоне диетических ограничений во время Рамадана [26]. Описания случаев свидетельствуют об успешном вынашивании беременности женщинами с СД1 при поддержании TIR>70% во всех триместрах с помощью AndroidAPS [27], OpenAPS [28] и Loop [6][27][28]. Описаны единичные случаи макросомии [27], гипогликемии у новорожденного [6] при использовании Loop во время беременности.
Можно предполагать, что применение некоммерческих систем АВИ-ЗК повышает качество жизни пациентов. Пользователи отмечают уменьшение страха гипогликемии [28], улучшение ночного сна, уменьшение времени, затрачиваемого на контроль заболевания, и повышение уверенности в себе [29].
РКИ
Поскольку некоммерческие системы АВИ-ЗК, как правило, применяют молодые, образованные и хорошо мотивированные на результат пациенты [30], нельзя исключить некоторое смещение данных нерандомизированных исследований в сторону положительных результатов [31]. В связи с этим особый интерес вызывают испытания данных систем в условиях РКИ.
Недавно опубликованы результаты первого многоцентрового РКИ системы OpenAPS у детей (7–15 лет) и взрослых (16–70 лет) с СД1. На терапию с помощью OpenAPS или на стандартную терапию с помощью помпы с функцией НМГ были рандомизированы 97 пациентов. К 24-й неделе исследования TIR оказалось на 14% больше у пользователей OpenAPS, чем у участников на стандартной ППИИ (71,2 и 54,5% соответственно, р<0,001). Уровень глюкозы у участников, использовавших OpenAPS, находился дольше в целевом диапазоне в среднем на 3 ч 21 мин в день. Случаев тяжелой гипогликемии и кетоацидоза в обеих группах не зафиксировано. Два пациента на OpenAPS прекратили пользоваться системой вследствие технических проблем [32][33].
В открытом одноцентровом РКИ сравнивались эффективность и безопасность AndroidAPS и стандартной ППИИ у 20 больных СД1. Исследование имело перекрестный дизайн: каждый участник находился на терапии с помощью сравниваемых технологий в течение 4 нед. На фоне применения AndroidAPS величина TIR увеличилась на 18,6% в сравнении со стандартной ППИИ и составила в среднем 76,6 и 58% соответственно (р<0,001), при этом значение TBR<3 ммоль/л не изменилось. Каких-либо серьезных побочных эффектов или эпизодов тяжелой гипогликемии в исследовании не зафиксировано [34].
В другом РКИ с перекрестным дизайном оценивались эффективность и безопасность работы AndroidAPS в трех режимах: гибридный замкнутый контур (ЗК) с введением болюсов на еду; режим с введением углеводов без введения болюсов; режим полного ЗК. В исследовании участвовали 16 подростков и молодых взрослых (16–20 лет) с СД1. Показатель TIR значимо не различался на трех режимах работы системы: 83,3, 79,9 и 81% соответственно (р=0,58). Режим с введением болюсов был ассоциирован с более высоким TBR — <3 ммоль/л по сравнению с другими режимами (1,05 и 0%). Суточная доза инсулина и потребление углеводов в трех режимах не отличались. Авторы пришли к заключению, что AndroidAPS может эффективно использоваться в режиме полного ЗК [35].
Таким образом, накопленные данные характеризуют некоммерческие системы АВИ-ЗК как достаточно безопасный и эффективный способ лечения СД1, позволяющий достичь высоких значений TIR при низком риске гипогликемии. Применение таких систем обычно повышает удовлетворенность пациентов лечением. Доказательная база по эффективности и безопасности некоммерческих систем АВИ-ЗК непрерывно расширяется. Имеющиеся в настоящее время данные в основном касаются OpenAPS, AndroidAPS и Loop, по остальным системам информации очень мало. Необходимо дальнейшее изучение некоммерческих систем АВИ-ЗК с большим охватом пациентов как в условиях РКП, так и в рамках РКИ.
ОГРАНИЧЕНИЯ И ВЫЗОВЫ, СВЯЗАННЫЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕКОММЕРЧЕСКИХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ВВЕДЕНИЯ ИНСУЛИНА
Технологические проблемы
Самостоятельная «сборка» некоммерческой системы АВИ-ЗК — довольно сложная процедура, требующая определенных знаний и навыков в области технологий, связанных с диабетом, а также времени и усилий. Далеко не все пациенты могут реализовать этот процесс самостоятельно. Кроме того, они не могут рассчитывать на помощь производителей устройств и медицинских работников: последние или сами не обладают необходимыми знаниями, или опасаются помогать пациенту в лечении, которое не одобрено официально. Определенная поддержка может быть получена только от сообщества пользователей соответствующей системы АВИ-ЗК. Поиск необходимых компонентов, неуверенность в собственных знаниях и навыках, необходимость затрачивать время и усилия на создание системы, страх потерять поддержку поставщика медицинских услуг являются основными барьерами для применения пациентами систем АВИ-ЗК с открытым кодом [36].
Алгоритмы систем АВИ-ЗК с открытым кодом совместимы не со всеми устройствами для НМГ и помпами (табл. 1). Системы безопасности в новых моделях инсулиновых помп не позволяют интегрировать их с внешними алгоритмами, управляющими введением инсулина. Следовательно, существует проблема использования морально и физически устаревших помп в некоммерческих системах АВИ-ЗК. Из существующих алгоритмов, AndroidAPS может взаимодействовать с более современными вариантами инсулиновых помп. Однако гарантия не распространяется на случайное повреждение помпы или устройства для НМГ, вызванное использованием с нелицензированным алгоритмом.
Определенные неудобства для пользователей некоммерческих систем АВИ-ЗК могут быть связаны с тем, что дополнительные аппаратные компоненты систем, такие как RileyLink, xDrip, радиоплата, миникомпьютер, батарея и кабели, нужно постоянно носить с собой. Повышенное энергопотребление смартфона и инсулиновой помпы также может стать проблемой для некоторых пациентов [29].
Медицинские проблемы
Отсутствие знаний у медицинских работников о принципах работы некоммерческих систем АВИ-ЗК является серьезным барьером для использования технологии в клинической практике [37]. В настоящее время большинство специалистов занимают сдержанно-выжидательную позицию по отношению к таким системам. Опрос 317 британских специалистов, оказывающих помощь больным СД, показал, что 91% респондентов не инициируют использование систем АВИ-ЗК с открытым кодом. Основными причинами, лежащими в основе такого отношения, являются: недостаток знаний, нормативные ограничения, потенциальные риски, связанные с ненадлежащим использованием, а также опасения по поводу возмещения медицинских расходов. Тем не менее 55% участников опроса выразили готовность поддержать пользователей, уже использующих некоммерческие системы АВИ-ЗК, а 97% хотели бы узнать об этих системах больше [38].
Подключение к АВИ-ЗК может вести к изменению потребности в инсулине. Сообщалось, что лечение с помощью систем АВИ-ЗК с открытым кодом может быть ассоциировано с увеличением дозы инсулина и прибавкой массы тела [30]. Заметим, что причиной увеличения дозы инсулина может являться либерализация стиля питания. Некоторые пациенты, приобретая уверенность в том, что «диабет под контролем», ослабляют диетические ограничения. Еще одной причиной может являться недостаточная титрация дозы инсулина до подключения системы АВИ-ЗК. Нами проведен анонимный опрос пациентов с СД1 по динамике суточной дозы инсулина при переходе на некоммерческие системы АВИ-ЗК с «обычной» помповой инсулинотерапии. Опрос проведен среди российских пользователей в тематических группах по системам искусственной поджелудочной железы в Telegram. Из 100 респондентов 80 оценили изменение дозы инсулина, из них около трети (n=25, 31,3%) сообщили об увеличении дозы, еще столько же — об отсутствии изменений, у 32 (37,5%) доза снизилась.
Проблема кибербезопасности
Поскольку данные из систем АВИ-ЗК с открытым кодом экспортируются в облако и контролируются внешним алгоритмом, существует возможность несанкционированного доступа к ним и изменения введения инсулина. В связи с этим кибербезопасность при работе систем АВИ-ЗК является жизненно важным вопросом [39]. В настоящее время ведется поиск различных технических решений, таких как методы криптографии и аутоидентификации, направленных на повышение кибербезопасности систем АВИ-ЗК [40].
Экономические аспекты
Меньшая стоимость и, следовательно, бóльшая потенциальная доступность — пожалуй, главное преимущество систем АВИ-ЗК с открытым кодом перед аналогичными коммерческими системами. Однако затраты на дополнительное оборудование для некоммерческих систем АВИ-ЗК не покрываются страховыми компаниями. В некоторых случаях могут возникать проблемы с оплатой медицинских услуг. Отсутствие фармакоэкономических исследований некоммерческих систем АВИ-ЗК затрудняет их внедрение в клиническую практику.
Юридические и этические проблемы
Поскольку большинство некоммерческих систем АВИ-ЗК не одобрено официальными регулирующими органами, пациенты с СД, как правило, подключают их на свой страх и риск. Врач или другой медработник, рекомендовавший применение такой системы, несет ответственность за состояние здоровья пациента. Если третье лицо, например родитель/опекун, партнер или друг пациента, настраивает систему для него, оно также может быть привлечено к ответственности. Производители медицинских изделий, в свою очередь, не несут ответственности за свои изделия в случаях, если они контролируется алгоритмами DIY-систем [41].
Работа с пациентом, принявшим решение о лечении с помощью некоммерческой системы АВИ-ЗК, ставит перед лечащим врачом не только юридические, но и этические вопросы [42]. С одной стороны, врач может нести ответственность за возможное ухудшение состояния здоровья пациента при применении официально не одобренного метода лечения. С другой стороны, отказ от использования системы у пациента, добившегося хороших результатов в управлении СД, при невозможности применить официально одобренную систему АВИ-ЗК может вести к ухудшению гликемического контроля и снижению мотивации пациента на результат.
Эксперты рабочей группы по системам АВИ-ЗК Европейской ассоциации по изучению сахарного диабета (EASD) и Американской диабетической ассоциации (ADA) рекомендуют информировать пациентов — пользователей некоммерческих систем АВИ-ЗК о том, что данные системы не одобрены официально, предлагать им запасной план лечения на случай поломки системы, а также документировать и репортировать любые проблемы, возникающие при использовании некоммерческих систем АВИ-ЗК, с целью оценки безопасности и дальнейшего совершенствования систем. В случае возникновения у пациента вопросов о работе системы следует рекомендовать обращаться к соответствующему онлайн-сообществу [7]. Практические рекомендации для специалистов по поддержке пользователей коммерческих систем АВИ-ЗК и систем АВИ-ЗК с открытым кодом можно найти в недавней работе D. Lewis и S. Hussain [43].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Некоммерческие системы АВИ-ЗК — новый интересный шаг в развитии диабетологии. Специалисты в области СД столкнулись с ситуацией, когда пациенты используют технологию, не прошедшую официальных одобрений перед выходом на рынок. Эта ситуация — отражение новой реальности в медицине, при которой инициатива в принятии решений может исходить не от поставщиков, а от потребителей медицинских услуг.
Системы АВИ-ЗК с открытым кодом имеют очевидные достоинства и недостатки (табл. 2). Как и коммерческие системы АВИ-ЗК, некоммерческие системы (в частности, OpenAPS, AndroidAPS и Loop) могут обеспечивать достижение целевых значений HbA1c и TIR при минимальном риске гипогликемии у детей и взрослых с СД1. Широкий спектр пользовательских настроек некоммерческих систем АВИ-ЗК делает их эффективным инструментом для контроля СД в ситуациях с быстроменяющейся потребностью в инсулине. Вместе с тем самостоятельная «сборка» и управление системой АВИ-ЗК требуют от пользователя достаточно высокого уровня знаний как в области управления СД, так и в области информационных технологий. Поэтому некоммерческие системы АВИ-ЗК обычно используют хорошо мотивированные и образованные молодые люди.
Таблица 2. Преимущества и недостатки систем автоматизированного введения инсулина с замкнутым контуром с открытым кодом
Преимущества |
Недостатки |
Технологические |
|
•Управление гликемией с минимальным участием пользователя •Возможность автоматической коррекции гликемии при небольших погрешностях в подсчете углеводов и расчете болюсов •Широкие возможности коррекции настроек для пользователей •Регулярные обновления программного обеспечения и улучшение алгоритмов •Возможность удаленного мониторинга с помощью облачной системы (Nightscout) •Возможность соединения с портативными устройствами, например, с наручными часами |
•Требуется определенный уровень знаний об используемых технических устройствах •Ограниченное количество совместимых моделей помп и устройств НМГ •Гарантия не распространяется на случайное повреждение помпы или устройства для НМГ, вызванное использованием с нелицензированной системой АВИ-ЗК •Дополнительные аппаратные компоненты, такие как RileyLink/xDrip/радиоплата/миникомпьютер вместе с батареей и кабелями, нужно носить с собой¹ •Более быстрая разрядка аккумуляторов помп и смартфонов |
Медицинские |
|
•Обеспечивают достижение целевых показателей TIR у большинства пациентов •Обеспечивают низкий риск гипогликемии. •Улучшение ночного сна (у больных с ночной гипогликемией) |
•Отсутствие одобрения официальными регуляторами в сфере здравоохранения •Отсутствие или недостаток исследований •Отсутствие либо недостаток знаний у медицинских работников |
Психологические |
|
•Сокращение времени на управление СД и когнитивной нагрузки, связанной с заболеванием. •Снижение страха и беспокойства, связанного с заболеванием, у пользователя и близких людей •Повышение удовлетворенности лечением |
•Требует затрат времени и усилий на изучение и настройку системы |
Социальные |
|
•Наличие поддерживающих онлайн-сообществ (DIY AP и др.) |
•Отсутствие поддержки со стороны медицинских работников и производителей устройств |
Экономические |
|
•Дешевле, чем коммерческие системы АВИ-ЗК |
•Требуются финансовые затраты на дополнительные устройства связи |
¹Некоторые системы имеют возможность подключения по Bluetooth, что устраняет необходимость в промежуточном оборудовании.
Многие технологические, медицинские, юридические и этические проблемы, связанные с применением некоммерческих систем АВИ-ЗК, еще требуют своего решения. Профессиональному медицинскому сообществу, в том числе в России, необходимо выработать свою позицию по отношению к использованию таких систем в лечении СД.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источники финансирования. Работа выполнена за счет средств государственного задания НИИКЭЛ — филиал ИЦиГ СО РАН.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Участие авторов. Шишин К.С. — сбор и анализ данных, написание текста; Климонтов В.В. — разработка концепции, анализ данных, написание текста.
Все авторы одобрили финальную версию статьи перед публикацией, выразили согласие нести ответственность за все аспекты работы, подразумевающую надлежащее изучение и решение вопросов, связанных с точностью или добросовестностью любой части работы.
Список литературы
1. Ware J, Hovorka R. Closed-loop insulin delivery: update on the state of the field and emerging technologies. Expert Rev Med Devices. 2022;19(11):859-875. doi: https://doi.org/10.1080/17434440.2022.2142556
2. Dovc K., Mutlu G.Y., Филиппов Ю.И., и др. Эффективность и безопасность искусственной поджелудочной железы в условиях реальной жизни у детей с сахарным диабетом 1 типа: систематический обзор // Сахарный диабет. — 2018. — Т. 21. — №3. — С. 206-216. doi: https://doi.org/10.14341/DM9714
3. Lewis DM, Hussain S. Practical guidance on open source and commercial automated insulin delivery systems: A guide for healthcare professionals supporting people with insulinrequiring diabetes. Diabetes Ther. 2022;13(9):1683-1699. doi: https://doi.org/10.1007/s13300-022-01299-9
4. Сорокин Д.Ю., Лаптев Д.Н. Некоммерческие системы введения инсулина в замкнутом контуре // Consilium Medicum. — 2020. — Т. 22. — №4. — С. 27-30. doi: https://doi.org/10.26442/20751753.2020.4.200117
5. Lewis D. History and perspective on DIY closed looping. J Diabetes Sci Technol. 2019;13(4):790-793. doi: https://doi.org/10.1177/1932296818808307
6. Litchman ML, Walker HR, Fitzgerald C, et al. PatientDriven Diabetes Technologies: Sentiment and Personas of the #WeAreNotWaiting and #OpenAPS Movements. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(6):990-999. doi: https://doi.org/10.1177/1932296820932928
7. Sherr JL, Heinemann L, Fleming GA, et al. Automated insulin delivery: benefits, challenges, and recommendations. A Consensus Report of the Joint Diabetes Technology Working Group of the European Association for the Study of Diabetes and the American Diabetes Association. Diabetologia. 2023;66(1):3-22. doi: https://doi.org/10.1007/s00125-022-05744-z
8. OpenAPS Reference Design [Internet]. Principles of an Open Artificial Pancreas System (OpenAPS) [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://openaps.org/reference-design/
9. The AndroidAPS alt-Guide [Internet]. How OpenAPS works [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://androidaps-altguide.readthedocs.io/en/latest/pages/OpenAPS_algorithm_basal.html/
10. The #OpenAPS community [Internet]. Welcome to OpenAPS’s documentation! [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://openaps.readthedocs.io/
11. Ramkissoon CM, Herrero P, Bondia J, Vehi J. Unannounced meals in the artificial pancreas: Detection using continuous glucose monitoring. Sensors (Basel). 2018;18(3):884. doi: https://doi.org/10.3390/s18030884
12. Loop and Learn [Internet]. Free APS X [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://www.loopandlearn.org/freeaps-x/
13. Loop and Learn [Internet] [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://www.loopandlearn.org/
14. Tidepool [Internet] [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://www.tidepool.org/tidepool-loop/
15. OMNIA [Internet] [cited 2023 Mar 05]. Available from: https://www.omnia.care/
16. The Nightscout project [Internet] [cited 2023 Mar 05]. Available from: http://www.nightscout.info/
17. Melmer A, Züger T, Lewis DM, et al. Glycaemic control in individuals with type 1 diabetes using an open source artificial pancreas system (OpenAPS). Diabetes Obes Metab. 2019;21(10):2333-2337. doi: https://doi.org/10.1111/dom.13810
18. Shahid A, Lewis DM. Large-scale data analysis for glucose variability outcomes with open-source automated insulin delivery systems. Nutrients. 2022;14(9):1906. doi: https://doi.org/10.3390/nu14091906
19. Patel R, Crabtree TSJ, Taylor N, et al. Safety and effectiveness of do-it-yourself artificial pancreas system compared with continuous subcutaneous insulin infusions in combination with free style libre in people with type 1 diabetes. Diabet Med. 2022;39(5):e14793. doi: https://doi.org/10.1111/dme.14793
20. Toffanin C, Kozak M, Sumnik Z, et al. In Silico Trials of an OpenSource Android-Based Artificial Pancreas: A New Paradigm to Test Safety and Efficacy of Do-It-Yourself Systems. Diabetes Technol Ther. 2020;22(2):112-120. doi: https://doi.org/10.1089/dia.2019.0375
21. Gawrecki A, Zozulinska-Ziolkiewicz D, Michalak MA, et al. Safety and glycemic outcomes of do-it-yourself AndroidAPS hybrid closed-loop system in adults with type 1 diabetes. PLoS One. 2021;16(4):e0248965. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248965
22. Lum JW, Bailey RJ, Barnes-Lomen V, et al. A real-world prospective study of the safety and effectiveness of the loop open source automated insulin delivery system. Diabetes Technol Ther. 2021;23(5):367-375. doi: https://doi.org/10.1089/dia.2020.0535
23. Volkova AR, Chernaya M, Vlasova K. Experience of using insulin therapy with the closed loop method among patients with type 1 diabetes mellitus in Russia. Endocrine Abstracts 2020;(70):AEP329. doi: https://doi.org/10.1530/endoabs.70.AEP329
24. Knoll C, Peacock S, Wäldchen M, et al. Real-world evidence on clinical outcomes of people with type 1 diabetes using open-source and commercial automated insulin dosing systems: A systematic review. Diabet Med. 2022;39(5):e14741. doi: https://doi.org/10.1111/dme.14741
25. Braune K, May A, Thurm U. Safe and successful completion of a half marathon by an adult with type 1 diabetes using a personalized open source artificial pancreas system. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(6):1137-1138. doi: https://doi.org/10.1177/1932296819884922
26. Ahmed SH, Gallo S. Looping with do-it-yourself artificial pancreas systems during ramadan fasting in type 1 diabetes mellitus: Perspectives of a user and a physician. Diabetes Ther. 2020;11(11):2453-2463. doi: https://doi.org/10.1007/s13300-020-00901-2
27. Schütz AK, Schütz-Fuhrmann I, Stadler M, et al. Management of type 1 diabetes mellitus using open-source automated insulin delivery during pregnancy: A case series. Diabetes Technol Ther. 2022;24(3):227-230. doi: https://doi.org/10.1089/dia.2021.0260
28. Lemieux P, Yamamoto JM, Donovan LE. Do-it-yourself artificial pancreas system use in pregnant women with type 1 diabetes in a real-world setting: 2 case reports. Can J Diabetes. 2021;45(8):804-808.e2. doi: https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2021.01.006
29. Ahmed SH, Ewins DL, Bridges J, et al. Do-It-Yourself (DIY) artificial pancreas systems for type 1 diabetes: perspectives of two adult users, parent of a user and healthcare professionals. Adv Ther. 2020;37(9):3929-3941. doi: https://doi.org/10.1007/s12325-020-01431-w
30. Jeyaventhan R, Gallen G, Choudhary P, Hussain S. A real-world study of user characteristics, safety and efficacy of open-source closed-loop systems and Medtronic 670G. Diabetes Obes Metab. 2021;23(8):1989-1994. doi: https://doi.org/10.1111/dom.14439
31. Asarani NAM, Reynolds AN, Elbalshy M, et al. Efficacy, safety, and user experience of DIY or open-source artificial pancreas systems: a systematic review. Acta Diabetol. 2021;58(5):539-547. doi: https://doi.org/10.1007/s00592-020-01623-4
32. Burnside M, Lewis D, Crocket H, et al. CREATE (Community deRivEd AutomaTEd insulin delivery) trial. Randomised parallel arm open label clinical trial comparing automated insulin delivery using a mobile controller (AnyDANA-loop) with an opensource algorithm with sensor augmented pump therapy in type 1 diabetes. J Diabetes Metab Disord. 2020;19(2):1615-1629. doi: https://doi.org/10.1007/s40200-020-00547-8
33. Burnside MJ, Lewis DM, Crocket HR, et al. Open-source automated insulin delivery in type 1 diabetes. N Engl J Med. 2022;387(10):869-881. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMoa2203913
34. Nanayakkara N, Sharifi A, Burren D, et al. Hybrid closed loop using a do-it-yourself artificial pancreas system in adults with type 1 diabetes. J Diabetes Sci Technol. 2023:193229682311538. doi: https://doi.org/10.1177/19322968231153882
35. Petruzelkova L, Neuman V, Plachy L, et al. First use of open-source automated insulin delivery AndroidAPS in full closed-loop scenario: Pancreas4ALL randomized pilot study. Diabetes Technol Ther. 2023;25(5):315-323. doi: https://doi.org/10.1089/dia.2022.0562
36. O’Donnell S, Cooper D, Chen Y, et al. Barriers to uptake of Open-Source automated insulin delivery Systems: Analysis of socioeconomic factors and perceived challenges of adults with type 1 diabetes from the OPEN survey. Diabetes Res Clin Pract. 2023;197(5):110235. doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2022.110235
37. Murray JA, Clayton MF, Litchman ML. Health care provider knowledge and perceptions of fda-approved and do-it-yourself automated insulin delivery. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(6):1017-1021. doi: https://doi.org/10.1177/1932296819895567
38. Crabtree TSJ, Choudhary P, Hammond P, et al. Health-care professional opinions of DIY artificial pancreas systems in the UK. Lancet Diabetes Endocrinol. 2020;8(3):186-187. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(19)30417-6
39. O’Keeffe DT, Maraka S, Basu A, et al. Cybersecurity in artificial pancreas experiments. Diabetes Technol Ther. 2015;17(9):664-666. doi: https://doi.org/10.1089/dia.2014.0328
40. Lazaro C, Oruklu E, Cinar A. Security challenges and solutions for closedloop artificial pancreas systems. In: 2017 IEEE 60th International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). Vol 197. IEEE; 2017. P. 1097-1100. doi: https://doi.org/10.1109/MWSCAS.2017.8053119
41. Heinemann L, Lange K. «Do It Yourself» (DIY)-Automated Insulin Delivery (AID) systems: current status from a German point of view. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(6):1028-1034. doi: https://doi.org/10.1177/1932296819889641
42. Duke MD, Fredlock AA. Do-It-Yourself (DIY) systems in diabetes: A family and provider perspective. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(5):917-921. doi: https://doi.org/10.1177/1932296820906204
43. Lewis DM, Hussain S. Practical guidance on open source and commercial automated insulin delivery systems: A guide for healthcare professionals supporting people with insulinrequiring diabetes. Diabetes Ther. 2022;13(9):1683-1699. doi: https://doi.org/10.1007/s13300-022-01299-9
Об авторах
К. С. ШишинРоссия
Шишин Константин Сергеевич - лаборант-исследователь лаборатории эндокринологии, магистрант.
Новосибирск
Конфликт интересов:
Нет
В. В. Климонтов
Россия
Климонтов Вадим Валерьевич – доктор медицинских наук, профессор РАН, заместитель руководителя филиала по научной работе, заведующий лабораторией эндокринологии.
630060, Новосибирск, ул. Тимакова, д. 2
Researcher ID: R-7689-2017; Scopus Author ID: 8295977000
Конфликт интересов:
Нет
Дополнительные файлы
|
1. Рисунок 1. Главный экран AndroidAPS. | |
Тема | ||
Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(176KB)
|
Метаданные |
|
2. Рисунок 2. Отчеты о работе системы AndroidAPS в приложении xDrip+. | |
Тема | ||
Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(631KB)
|
Метаданные |
Рецензия
Для цитирования:
Шишин К.С., Климонтов В.В. Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: преимущества, ограничения и вызовы в лечении сахарного диабета. Сахарный диабет. 2023;26(4):352-362. https://doi.org/10.14341/DM13022
For citation:
Shishin K.S., Klimontov V.V. Open source automated insulin delivery systems: benefits, limitations and challenges in diabetes care. Diabetes mellitus. 2023;26(4):352-362. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM13022

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).