SoftCGM: Monitoare Smartphone App și Prezice Glucoză

O nouă pornire de risc tech este în căutarea de a schimba o monitorizare continuă a glucozei așa cum o știm, face departe cu senzorul cu totul și concentrându-se pe algoritmi de smartphone-uri pentru a afișa date constante de zahăr din sânge și de a face glucoza tendințele predicțiilor.

Faceți cunoștință cu SoftCGM, o nouă soluție în întregime pe bază de telefon în curs de dezvoltare de către Aspire Ventures bazate pe Pennsylvania Lancaster, și suntem încântați că „unul dintre noi“, cu diabet zaharat de tip 1 și activ în diabet comunitatea online este pe echipă.

Un tip vechi 1, Marcus Grimm (@marcusgrimm) a fost un D-blogger de ani la dulce Victory si face unele videoclipuri destul de minunat (Sh * Diabetici T Say), precum și ca un avid runner și antrenor voluntar.

Ne-am îndreptat spre Marcus pentru a-și auzi povestea personală și pentru a afla detalii despre acest soft futurist SoftCGM .

Interviu cu Marcus Grimm pe SoftCGM

DM) Marcus, poti incepe prin a te introduce?

MG) Pariezi. Am 45 de ani. Căsătorit cu copii, care trăiesc în Pennsylvania. Pe lângă faptul că am fost T1 și că trebuia să fiu slujba mea, uneori oamenii mă recunosc că sunt parte a primei echipe de echipă de tip Team 1, acum câțiva ani. Am condus mai mult de o duzină de maratoni și ultramaratoni cu T1, până la 100 de mile și sunt, de asemenea, antrenorul de alergare pentru tabăra de pregătire a diabetului.

Care este povestea dvs. de diabet?

Am fost diagnosticat in 1984. Am fost pe pompa timp de aproximativ 16 ani si CGM de mai multi ani. M-am considerat întotdeauna destul de norocos cu controlul meu, dar acum șapte ani mi-am dat seama că două dintre cele trei T1 cu care eram crescut au murit. Am hotărât atunci că, chiar dacă diabetul era destul de ușor pentru mine, asta nu înseamnă că era ușor pentru toată lumea, așa că am făcut un punct de a mă implica mai mult.

Am avut unul dintre cele mai vechi bloguri despre intersecția diabetului și a exercițiului fizic, dar cea mai mare parte a outreachului meu de diabet în ultimii ani a avut loc offline. Acum cinci ani, m-am biciclit la 84 de kilometri într-o singură zi și am vizitat cu zece legislatori să obțină sprijin pentru proiectul Safe for Schools Bill din PA. In acelasi an am fost numit atlet de amatori de vara al echipei de tip 1. Acum doi ani, am început coaching-ul la tabăra de pregătire a diabetului. Aceste zile, eu sunt un "lurker" foarte activ în comunitățile online de diabet. Cred că nu există lipsă de sfaturi excelente acolo, așa că încerc să contribui numai dacă simt că am o perspectivă unică.

Spune-ne despre munca ta la Aspire Ventures, care creează acest nou instrument?

Sunt Chief Marketing Officer, care este un mod fantezist de a spune că sunt un povestitor corporativ.Am petrecut mai mulți ani conducând o agenție de publicitate înainte de a veni la Aspire. Unul dintre aspire-urile administrate este Tempo Health, care aplică tehnologia de învățare a tehnologiei diabetului. Abordarea unică a tempo-ului de a crea instrumente personalizate de gestionare a diabetului cu ceea ce numim Inteligență artificială adaptivă a fost ceea ce mi-a făcut

să mă alătur în primul rând Aspire.

OK, deci ce este SoftCGM?

Din punct de vedere tehnic, SoftCGM este un instrument de tehnologie a diabetului care utilizează "fuziunea senzorilor", ceea ce înseamnă pur și simplu că aduce câteva piese de informații împreună pentru a face o predicție, în acest caz o predicție a valorilor actuale ale glicemiei.

Acest videoclip oferă o introducere destul de bună a softului SoftCGM.

Noi numim SoftCGM deoarece folosesc software, mai degrabă decât un senzor CGM tradițional, pentru a face estimarea. Prima versiune a programului SoftCGM își face aprecierea de la calibrarea fingerstick, informații bolus și carb, și date despre frecvența cardiacă continuă. Platforma este destul de flexibilă, însă, pentru a ține cont de o cantitate tot mai mare de senzori care vor veni pe piață.

Toate acestea sunt prezentate într-o aplicație mobilă?

Aplicația servește ca portal de utilizatori pentru SoftCGM, dar când vorbești despre introducerea și optimizarea mai multor algoritmi, acest nivel de învățare în mașină are loc în cloud. Și cu datele stocate și procesate în cloud, aceasta deschide posibilitatea pentru tot felul de lucruri, cum ar fi sistemele de suport pentru decizii pentru medici și CDE etc. În multe privințe, aplicația este doar începutul.

Cum funcționează de fapt?

OK, acest lucru va fi puțin tehnic …

Ceea ce este cu adevărat special în ceea ce privește SoftCGM este faptul că estimările BG și previziunile se bazează pe modele care folosesc învățarea mașinilor pentru a se adapta fiecărui individ unic, mărimea potrivită tuturor abordărilor pe care le-au folosit toate cele T1. SoftCGM poate afla cum reacționați personal la exerciții sau carbohidrați și faceți o predicție potrivită pentru dvs.

Obținem acest lucru prin difuzarea simultană a mai multor modele personalizate prin intermediul aplicației. În prezent, am rulat în versiunea Alpha (dezvoltare) a aplicației SoftCGM.

Fiecare dintre aceste modele are propriul său unic efect asupra diabetului - cât de mult impact are exercițiul fizic, de exemplu, sau cât timp rămân carbohidrații în sistemul dumneavoastră?

Acesta ar fi un jurnal tipic de istorie:

În mod regulat, fiecare model analizează toate datele istorice din ultimele șapte zile și se înscrie în funcție de MARD (diferența medie absolută medie - standard măsurarea preciziei CGM).

Și apoi, oricare dintre cele mai scumpe este plasat în acțiune pentru a prezice glicemia actuală și chiar viitoare. Acest model personalizat va continua să fie responsabil, până când vizita de șapte zile va declara un nou câștigător. Pe parcurs, modelele se tunde continuu în funcție de rezultatele personale ale utilizatorului. Deci, ceea ce merge în aplicație este un algoritm care se adaptează în timp pentru a crea un model personalizat.

Ce vedem în ultimul ecran cu "Algoritmi adaptivi"?

Ecranul al patrulea este cel mai plictisitor, dar este cu adevărat cel mai important lucru care face ca această abordare să fie diferită. Ceea ce vedeți este că aplicația trage de la patru algoritmi adaptivi diferiți. Fiecare algoritm este "marcat" împotriva capacității sale de a prezice MARD în ultimele 7 zile de date. Cel care scrii cel mai mare este cel pe care aplicația îl folosește pentru a prezice BG și viitorul BG. În acest scenariu, GeneralT2D este cel mai performant cu setul de date, notând 85. 6. În acest moment, modelele se optimizează noaptea și cel mai mare punctaj este "pus în joc". Pe măsură ce adăugăm mai multe nuanțe la aplicație, va fi ușor să faci lucruri cum ar fi tras în sus modelul care scoruri cel mai bine pentru exercițiu atunci când o creștere a frecvenței cardiace este detectată sau trageți în sus cel care scor optim atunci când cantități mari de carbohidrați provin de la pompă sau stilou. Aceasta se numește antrenament scenariu și nu există încă pentru noi, însă în această versiune Alpha puteți vedea cum funcționează conceptul - cu modele personalizate care concurează să fie utilizate. Este într-adevăr inima povestii.

Wow, sună destul de unic și diferit de CGM-urile curente, nu?

Abordarea personalizată a modelului este cu siguranță piesa cea mai unică; nu am văzut această abordare încercată înainte. Celelalte comparații cu CGM tradiționale sunt mai evidente - fără ca cel principal să fie senzorul invaziv.

Există într-adevăr două aspecte cheie care fac SoftCGM unic în spațiul diabetului. Primul este evident, și asta înseamnă că introducem date despre ritmul cardiac pentru a determina ce ar putea să facă glicemia în viitor. Ca diabetici, știm că exercițiul are un impact puternic asupra BG, dar, altele decât presupunerile educate, nu există formule fiabile - și, mai rău, ceea ce a funcționat ieri ar putea să nu funcționeze mâine. Pentru că folosim algoritmi de învățare a mașinilor care se pot adapta fiecărui utilizator, modelele personalizate pot măsura impactul exercitării asupra BG.

Ați folosit SoftCGM în testul Alpha?

Da! Am avut trei utilizatori Alpha ai aplicației: eu, un alt T1D și un alt T2D. Doar săptămâna trecută, am intrat în Beta, înființată în prezent cu 12 participanți. Rezultatele Alpha au fost încurajatoare - aproximativ aceeași precizie ca și senzorul EnLite CGM de la Medtronic. Pentru a fi clar, nu este vorba despre o comparație între mere și mere. Versiunea noastră necesită mai multă introducere de date în acest moment, dar în ceea ce privește o primă trecere la precizie, așa cum am spus, este încurajatoare.

Suna un pic ca noua aplicatie Vigilant a InSpark … orice asemanare sau diferente mari care vin in minte?

Cred că Vigilant este foarte interesant și o voi încerca singur. Ceea ce le împărtășim este ideea că utilizatorii diferiți caută modalități diferite de a-și gestiona diabetul. Și concentrându-mă să fac extrem de bine o piesă a puzzle-ului, cred că se uită la problemă în mod corespunzător.

Fără săpare în produsul lor, diferența majoră pe care o cred între abordarea lor și a noastră este că se pare că au un algoritm foarte bun pentru a prezice minime și aș bănui că va funcționa foarte bine pentru unii oameni și mai puțin pentru alții oameni.

Tehnologia noastră bazată pe algoritmi este bazată pe mai mulți algoritmi, așa că am putea să le luăm algoritmul și să-l optimizăm pentru individ și pentru scenariile lor individuale. După cum știm cu toții, există momente în care matematica pe care o folosesc toți diabeticii nu funcționează pentru noi într-o anumită situație. Încercăm să rezolvăm asta.

Se pare că vigilantul nu a solicitat aprobarea FDA. Veți avea nevoie de aceasta pentru utilizarea unică a algoritmilor SoftCGM?

Absolut, dar cum ar putea arăta această aprobare este foarte mult în aer încă de la început. De exemplu, versiunea curentă Alpha din mâinile mele prezice glucoza sanguină în viitor. Modul în care FDA se simte în legătură cu acest lucru - și cum prezentăm aceste date - va avea cu siguranță un impact asupra procesului și a produsului.

Are un buclă închis / potențialul pancreatic artificial?

Există un potențial de inteligență artificială adaptivă care să fie utilizată ori de câte ori este obiectivul cu adevărat medicina personalizată, iar un sistem cu buclă închisă ar putea beneficia probabil de o astfel de abordare. Dar există doar tot atâtea aplicații potențiale în afara populației AP high-tech, deoarece este o abordare personalizată.

Care este linia temporală?

În această vară, ne uităm la două teste Beta mici. Rezultatele de la acest lucru ar trebui să fie suficiente pentru a avea discuții cu FDA.

Cum poate D-Comunitatea să obțină mai multe informații sau să se implice dacă este interesat?

Oamenii se pot înscrie pentru a face parte din procesul de feedback direct online. Ca orice produs de această natură, uneori căutăm utilizatori Beta și, uneori, căutăm feedback de la anumite subseturi de utilizatori. Dar versiunea Alpha a SoftCGM a fost construită cu o înțelegere fenomenală de la un grup de T1 care au participat la un webinar pe care l-am găzduit, astfel încât feedbackul utilizatorilor este absolut esențial pentru acest proces.

Chestii foarte interesante, Marcus!

Vă mulțumim pentru tot ceea ce faceți pentru a vă ajuta să dezvoltați aceste inovații și cu

așteptăm cu nerăbdare să vedem că SoftCGM se materializează. Declinare de responsabilitate : Conținutul creat de echipa Mine Diabetes. Pentru mai multe detalii, faceți clic aici.

Declinare de responsabilitate Acest conținut este creat pentru Diabetes Mine, un blog de sănătate a consumatorilor axat pe comunitatea de diabet. Conținutul nu este revizuit din punct de vedere medical și nu respectă instrucțiunile editoriale ale Healthline. Pentru mai multe informații despre parteneriatul Healthline cu Diabetes Mine, faceți clic aici.