動態 ISF (DynISF)
到目前為止，使用 AMA 和 SMB，ISF 在 設定檔 中定義，並且在一天中的每個定義時間段內是靜態的。 但實際上，一個人的 ISF 並不是那麼靜態，而是根據他們的 血糖 水平而變化：當 血糖 水平很高時，使用者需要更多的胰島素來將其 血糖 降低 50mg/dL / 3mmol/L，這比在較低的 血糖 時更需要。 Autosens 是第一個嘗試解決此問題的演算法，通過在用餐時間以外調整 ISF。
Dynamic ISF（也稱為 DynISF）具有相同的目的，但更為先進，因為它可以在任何時間使用。 建議僅供具有良好控管和監控 AAPS 的進階使用者使用。 在嘗試之前，請閱讀以下 啟動 Dynamic ISF 時需考慮的事項。
CAUTION - Automations or Profile Percentage change
自動化 應始終小心使用。 這在使用 Dynamic ISF 時尤其如此。
使用 Dynamic ISF 時，請停用任何臨時 設定檔 更改作為 自動化 規則，因為這將導致 Dynamic ISF 在注射修正時過於激進，導致低血糖。 這正是 Dynamic ISF 的目的，因此在高 血糖 的情況下無需通過自動化告訴 AAPS 提供額外的胰島素。
使用 Dynamic ISF 時，AAPS』 資料庫需要至少 7 天的使用者 AAPS 資料。
Dynamic ISF 的功能是什麼？
Dynamic ISF 根據使用者的以下因素動態調整胰島素敏感度因子（ISF）：
每日胰島素總量（TDD）；以及
目前和預測的血糖值。
使用 Dynamic ISF 時，設定檔 中輸入的 ISF 值不再使用，除非在 AAPS 資料庫中沒有足夠的 TDD 資料作為後備（例如 即 應用的全新重新安裝）。
SMB/AMA - 使用者的 設定檔 示例，其中的靜態 ISF 由使用者設置，並由 SMB 和 AMA 使用。
Dynamic ISF - 使用者的 ISF 的示例，會根據 Dynamic ISF 的規定而變化。
紅色圈起的部分顯示： 設定檔 ISF -> 根據 DynISF 計算的 ISF。
點擊此部分顯示對話框，提供更多資訊，例如計算器和碳水化合物吸收所使用的 ISF（請參見 ISF 的其他用途）。
DynISF 值也可以在附加圖表中顯示，以提供“可變敏感度”的資料。 它顯示為白色線條（請參見上圖中的紅色箭頭）。
Dynamic ISF 是如何計算的？
Dynamic ISF 使用 Chris Wilson 的模型來確定ISF，而不是使用者在設定檔 中設定的靜態ISF 值。 詳細解釋可以在此找到： Chris Wilson 談論 Loop 和 Learn 的胰島素敏感度（修正因子），2022 年 2 月 6 日。
實施的Dynamic ISF方程式為： ISF = 1800 / ((TDD * DynISF 調整因子) * Ln (( 當前血糖 / 胰島素除數) + 1 ))
此方程中使用的變數詳細說明如下。
注意 : Ln 代表自然對數，一種數學函數。
該實施使用上述方程計算當前ISF，並在 oref1 對於IOB、ZT（無基礎胰島素輸送）以及UAM的預測中使用。 它也用於COB，以及在注射嚮導中（請參見ISF的其他用途）。
TDD（每日總胰島素劑量）
TDD 將使用以下數值的組合：
7天平均TDD；
前一天的TDD; 和
最近八（8）小時的胰島素使用的加權平均值，推算為 24 小時。
上面方程中使用的TDD是上述每個值的三分之一加權值。
動態胰島素敏感因子調整係數
這是在使用者的偏好設定中設置的，用以使Dynamic ISF 更加或 least aggressively. 請參見下文的偏好設定部分。
胰島素除數
胰島素除數取決於所使用胰島素的峰值，且與峰值時間成反比。 對於 Lyumjev，該值為 75；對於 Fiasp 為 65；對於普通速效胰島素則為 55。
根據預測的血糖進行劑量決策的ISF
動態敏感度是根據當前血糖 值計算的，並顯示為您當前在AAPS中的ISF。 但是在進行劑量計算時，oref1 演算法計算並使用 未來 ISF。
這樣做是為了防止在 血糖 較低或預測會下降時，劑量過多的胰島素。
未來 ISF 使用與上面描述的相同公式，不同的是，它可能使用 最低預測血糖 來替代 目前血糖。 最低預測血糖，如 oref1 計算，是預測所有預測過程中血糖 將下降的最小值。
如果目前 血糖 高於目標
且 如果 血糖 水平穩定，在 +/- 3 mg/dL 內：
血糖在公式中的使用如下：平均值（預測最低血糖，當前血糖）。如果最終 血糖 高於目標，且葡萄糖水平正在上升，
或 最終 血糖 高於目前 血糖：
血糖在公式中的使用如下：目前血糖。否則：
血糖在公式中的使用如下：最低預測血糖。
想要更簡單的解釋，請參見下面的截圖，該截圖說明了上述情況。 橙色點使用 預測血糖，紫色點使用 平均值（預測血糖，目前血糖），藍色點使用 目前血糖。
ISF 的其他用途
ISF 和 COB 吸收
如 COB 計算 頁面所述，通常，COB 的吸收使用以下公式計算：
absorbed_carbs = deviation * ic / isf
在使用 動態 ISF 時，這裡使用的 ISF 是過去 24 小時動態 ISF 的平均值。
在劑量嚮導中的 ISF
當使用 劑量嚮導 時，如果 血糖 高於目標，則會使用 ISF 來添加校正。
當使用 動態 ISF 時，這裡使用的 ISF 是過去 24 小時動態 ISF 的平均值。
偏好設定
在 偏好設定 > OpenAPS SMB 中勾選 啟用動態敏感度 以啟用。 選擇後會提供新的設定。
動態胰島素敏感因子調整係數
動態 ISF 基於一條應適用於每個人的單一規則運作，這意味著具有相同 TDD 的人將具有相同的敏感性。 由於每個用戶都有其個人敏感性，因此 調整因子 允許用戶定義他們對胰島素的敏感性是比“標準”人更高還是更低。
調整因子 是一個介於 1% 和 300% 之間的值。 這作為TDD值的乘數。
將該值提高到 100% 以上使 動態 ISF 更積極：ISF 值變得 更小 (即 需要更多的胰島素來略微降低 血糖 水平)
將該值降低到 100% 以下使 動態 ISF 較不積極：ISF 值變得更大 (即 需要更少的胰島素來略微降低 血糖 水平)。
當啟用 百分比設定檔切換 時，調整因子 也會改變。 較低的 設定檔百分比 將降低 調整因子，反之亦然，較高的 設定檔百分比 則會提高 調整因子。
例如，如果你的 調整因子 是 80%，並且 設定檔切換 到 80% 被啟動，則最終 調整因子 將為 0.8*0.8=0.64。
這意味著，當使用 動態 ISF 時，你可以使用 設定檔百分比 來手動暫時微調你的敏感性。 這對於體能活動（較低百分比）、感冒（較高百分比）等情況將會很有用。
低於此血糖數值時，會啟動低血糖暫停功能
血糖 值低於此值時會暫停胰島素。 預設值使用標準目標模型。 用戶可以將此值設定在 60mg/dl (3.3mmol/l) 到 100mg/dl(5.5mmol/l) 之間。 低於 65/3.6 的值會使用預設模型。
啟用基於 TDD 的敏感性比率來調整基礎胰島素和血糖目標
此設定取代 Autosens，並使用過去 24 小時TDD / 7D TDD 作為增加和減少基礎率的依據，與標準 Autosens 的做法相同。 若選項中啟用根據敏感性調整目標，則此計算值也會用來調整目標值。 與 Autosens 不同，此選項不調整ISF值。
啟用動態 ISF 時需考慮的事項
動態 ISF 只建議給AAPS 控制及監控有良好掌握的進階使用者。 用戶在轉向 動態 ISF 之前，理想情況下應已經達到對 SMB 的良好控制。
如上所提，請關閉所有會啟動與 血糖 相關的 自動化，因為這將過於積極，可能會過度輸送胰島素！ 這已經是 動態 ISF 演算法的一部分。
設定檔百分比 將考慮在動態 ISF 計算中（請參見上面的 動態 ISF 調整因子）。 長期使用 100% 以外的 設定檔百分比 不是一個好的做法。 如果你發現你的 設定檔 已經改變，請建立一個新的 設定檔，以反映修訂後的數值來重新建立具有特定百分比的 設定檔。
動態 ISF 可能不適用於每個人。 具體而言，如果以下情況適用於你，你可能會看到意外的結果：
生活方式變化（飲食或身體活動模式不一致）
每日的 TDD 或敏感性不一致。
沒有準確的指導來設定 調整因子 的初始值。 然而，作為起點：假設你的 設定檔 數值正確，當你處於範圍內且 血糖 水平穩定時，動態 ISF 值應該與你之前在 設定檔 中的值大致相同。
如果你發現 動態 ISF 太積極，請降低 調整因子，反之亦然。儘管 動態 ISF 完全不使用 設定檔 ISF，如果你注意到你的敏感性與你之前存儲的 設定檔 上的數值相差很大，你應該考慮將其保持最新。 這在你遺失 AAPS 資料（例如：新手機、新版 AAPS 等）時可能會很有用，因為你的 設定檔 ISF 將在未來 7 天內作為備用使用。