Open Access

Christian Tolks

• In the present work, a model-based approach for personalized diagnostics in patients with diabetes mellitus is developed, which estimates blood glucose profiles based on a model of the glucose-insulin-glucagon metabolism. Diabetes mellitus is a chronic metabolic disease. It results from the body's inability to produce and/or use insulin properly. Regardless of the specific type, patients who suffer from the disease require lifelong insulin therapy. Diabetes therapy aims to support the impaired physiological control loop of glucose-insulin homeostasis by artificial feedback control. As a sensor, the patient can measure glucose levels in the body. Insulin administration can be regarded as the actuator. The patient is responsible for the control regimen for which he or she receives appropriate education. Just like in technical systems, metabolic processes can be described by mathematical models. It can therefore be assumed that a model-based approach will also have advantages inIn the present work, a model-based approach for personalized diagnostics in patients with diabetes mellitus is developed, which estimates blood glucose profiles based on a model of the glucose-insulin-glucagon metabolism. Diabetes mellitus is a chronic metabolic disease. It results from the body's inability to produce and/or use insulin properly. Regardless of the specific type, patients who suffer from the disease require lifelong insulin therapy. Diabetes therapy aims to support the impaired physiological control loop of glucose-insulin homeostasis by artificial feedback control. As a sensor, the patient can measure glucose levels in the body. Insulin administration can be regarded as the actuator. The patient is responsible for the control regimen for which he or she receives appropriate education. Just like in technical systems, metabolic processes can be described by mathematical models. It can therefore be assumed that a model-based approach will also have advantages in diagnosis and therapy. However, existing approaches take insufficient account of a patient's individual condition. Medicine is currently trying to address this by developing "personalized medicine." A physiological model approach is chosen that allows the simulation of both healthy and pathophysiological metabolic systems. The unified model is identified using novel quasi-continuously measuring glucose sensors under everyday-life conditions. First, sensitivity analysis is applied to find those parameters that induce the most variability in the model output and thus, can be regarded as important. This is followed by analyses of the controllability and observability of states of the system. Hence, those variables are found which significantly contribute to the system behavior. Furthermore, the methods are adapted and extended to the specifics of the model class. The essential parameter sets are, where technically feasible, adapted to the respective individual to achieve better predictions than it would be possible using generic model approaches. For this purpose, measurement data of different probands is recorded over several weeks, analyzed, and the parameters are subsequently identified solving an optimization problem. Finally, the blood glucose concentration is estimated in real-time on the basis of the personalized model, continuously collected glucose measurement data, and a nonlinear state observer. The developed algorithms are integrated into a web-based platform and a mobile application to support patients in their diagnosis and therapy.…
• In vorliegender Arbeit wird ein modellbasiertes Verfahren zur personalisierten Diagnostik bei Patienten mit Diabetes mellitus entwickelt, welches den Blutglukoseverlauf auf Basis eines Modells der Glukose-Insulin-Glukagon Verstoffwechselung schätzt. Diabetes mellitus ist eine chronische Stoffwechselerkrankung. Sie resultiert aus der Unfähigkeit des Körpers Insulin zu produzieren und/oder zu nutzen. Unabhängig des konkreten Typs benötigen Betroffene eine lebenslange Insulintherapie. Die Diabetestherapie zielt darauf ab, den gestörten physiologischen Regelkreis der Glukose-Homöostase durch eine künstliche Regelung zu unterstützen. Als Sensor kann der Patient den Glukosespiegel im Körper messen. Als Aktor kann die Insulinvergabe angesehen werden. Die Regelung übernimmt der Patient nach erfolgter Schulung selber. Ebenso wie technische Systeme sind Stoffwechselvorgänge durch mathematische Modelle beschreibbar. Daher ist anzunehmen, dass auch hier ein modellbasiertes Vorgehen VorteileIn vorliegender Arbeit wird ein modellbasiertes Verfahren zur personalisierten Diagnostik bei Patienten mit Diabetes mellitus entwickelt, welches den Blutglukoseverlauf auf Basis eines Modells der Glukose-Insulin-Glukagon Verstoffwechselung schätzt. Diabetes mellitus ist eine chronische Stoffwechselerkrankung. Sie resultiert aus der Unfähigkeit des Körpers Insulin zu produzieren und/oder zu nutzen. Unabhängig des konkreten Typs benötigen Betroffene eine lebenslange Insulintherapie. Die Diabetestherapie zielt darauf ab, den gestörten physiologischen Regelkreis der Glukose-Homöostase durch eine künstliche Regelung zu unterstützen. Als Sensor kann der Patient den Glukosespiegel im Körper messen. Als Aktor kann die Insulinvergabe angesehen werden. Die Regelung übernimmt der Patient nach erfolgter Schulung selber. Ebenso wie technische Systeme sind Stoffwechselvorgänge durch mathematische Modelle beschreibbar. Daher ist anzunehmen, dass auch hier ein modellbasiertes Vorgehen Vorteile bei Diagnose und Therapie haben wird. Allerdings berücksichtigen bisherige Ansätze den individuellen Zustand eines Patienten nur unzureichend. Die Medizin versucht dies aktuell durch die Entwicklung einer "personalisierten Medizin" anzugehen. Es wird ein physiologischer Modellansatz gewählt, mit dem die Simulation von gesunden als auch von pathophysiologischen Stoffwechselsystemen ermöglicht wird. Das vereinheitlichte Modell wird mit Hilfe neuartiger quasi-kontinuierlich messenden Sensoren unter Alltagsbedingungen identifiziert. Dazu werden zunächst mittels Sensitivitätsanalyse diejenigen Parameter gefunden, die die größte Variabilität im Modellausgang erzeugen und damit als wichtig angesehen werden können. Analysen zur Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit von Zuständen des Systems schließen sich an. Damit sind diejenigen Größen gefunden, die einen wesentlichen Beitrag für das Systemverhalten liefern. Weiterhin werden die Methoden an die Spezifika der Modellklasse angepasst und erweitert. Die für das Modell wesentlichen Parametersätze werden, wo technisch realisierbar, an das jeweilige Individuum angepasst, um bessere Vorhersagen erzielen zu können, als dies mit generischen Modellansätzen möglich ist. Dazu werden Messdaten verschiedener Probanden über mehrere Wochen hinweg aufgenommen, analysiert und die Parameter anschlie"send durch Lösen eines Optimierungsproblems identifiziert. Abschließend wird die Blutglukosekonzentration in Echtzeit auf Basis des personalisierten Modells, kontinuierlich erfasster Glukosemessdaten und einem nichtlinearen Zustandsbeobachter geschätzt. Die entwickelten Algorithmen sind in einer Web-Applikation integriert und können Nutzer bei ihrer Selbstdiagnose und Therapie begleiten.…