Mô hình hồi quy thời gian thực:

  + ARMAX đa biến với đầu vào: glucose, vận động, stress

  + RLS có ràng buộc đảm bảo ổn định mô hình

  + Mô hình được viết lại dưới dạng không gian trạng thái

• Hệ thống cảnh báo hạ đường huyết sớm (HEA):
•   + Dựa trên dự đoán n bước của glucose
•   + Tăng ngưỡng cảnh báo khi bệnh nhân đang ngủ hoặc vận động
•   + Yêu cầu xác nhận bằng đo glucose mao mạch nếu dự đoán thấp
• Bộ điều khiển GPC:
•   + Tối ưu hóa hàm chi phí gồm lỗi dự đoán và độ lớn tín hiệu điều khiển
•   + Tính toán liều insulin dựa trên mô hình và trạng thái sinh lý
•   + Tích hợp dữ liệu từ CGM và thiết bị đeo
• Thiết bị sử dụng:
•   + CGM: Guardian REAL-time (Medtronic)
•   + Thiết bị đeo: SenseWear Pro3 armband (BodyMedia)
•   + Máy đo glucose mao mạch: YSI 2300 STAT
• Thử nghiệm lâm sàng:
•   + 6 bệnh nhân tiểu đường type 1, tuổi 18–35, dùng bơm insulin
•   + Thử nghiệm kéo dài 70 giờ, trong đó 32 giờ điều khiển kín
•   + Mỗi bệnh nhân thực hiện vận động cường độ vừa đến cao
•   + CGM được hiệu chuẩn mỗi 2 giờ hoặc khi sai lệch >25%
• Kết quả:
•   + Không xảy ra hạ đường huyết trong điều khiển kín
•   + CGM nằm trong ngưỡng 70–180 mg/dl: 63% thời gian
•   + CGM >250 mg/dl: chỉ 5% thời gian
•   + Hệ thống cảnh báo sớm giúp xử lý kịp thời các nguy cơ
• So sánh hiệu suất:
•   + Open-loop: glucose trung bình 209 mg/dl, hạ đường huyết nặng
•   + Closed-loop đa biến: glucose trung bình 166 mg/dl, hạ nhẹ
•   + Closed-loop tích hợp: glucose trung bình 170 mg/dl, không hạ