После публикации результатов исследования, демонстрирующих, что технология радиочастотной идентификации Био-RFID может точно измерять уровень сахара в крови совершенно неинвазивно, Know Labs создала первую версию аппаратного обеспечения, в котором она будет реализована.
В презентации прототипа Стив Кент, директор по продуктам Know Labs, описал устройство поколения как «идеальный инструмент для исследований и разработок». Он разработан таким образом, чтобы помещаться в кармане пользователя или, когда ему нужно провести тест на глюкозу по требованию, на ладони.
По словам Кента, он оснащен «большей встроенной вычислительной мощностью, чем настольный ПК, встроенными возможностями машинного обучения, длительным временем автономной работы и полностью настраивается для поддержки наших многочисленных инициатив в области разработки».
Разработка портативного устройства заняла несколько лет и «сотни итераций», заявил в пресс-релизе генеральный директор Рон Эриксон, и потребовал от компании и ее партнеров преодоления «невероятных инженерных сложностей».
«Завершение разработки Gen 1 знаменует собой значительное инженерное достижение для компании и, в более широком смысле, для инноваций в медицинской диагностике. Многие пытались неинвазивно определить уровень глюкозы и не преуспели в этом или оставались на расстоянии многих лет от успеха», — сказал Эриксон. «Био-RFID-датчик — это новая технология, которая открывает путь к совершенно новой отрасли науки, а Gen 1 приближает нас к нашей цели — обеспечить лучший образ жизни для людей, живущих с диабетом».
Имея в руках прототип Gen 1, Know Labs заявила в своем объявлении, что планирует потратить оставшуюся часть этого года на продолжение проверки технологии Bio-RFID. Компания также продолжит дорабатывать физическое устройство, и все это с целью в конечном итоге отправить систему в FDA для получения разрешения, что сделает ее первым неинвазивным монитором уровня глюкозы, разрешенным регулирующим органом.
Био-RFID-датчик работает, посылая радиоволны через кожу для измерения молекулярных сигнатур в крови, которые алгоритмы машинного обучения Know Labs затем используют для вычисления уровня сахара в крови пользователя.
Know Labs быстро повышает точность технологии при выполнении этих расчетов. Результаты двух исследований, представленных ранее в этом году, показали, что датчик измерял уровень глюкозы со средней абсолютной относительной разницей (MARD), которая указывает на разницу между показаниями датчика и эталонным измерением уровня глюкозы, примерно на 20%.
Но в другом исследовании, представленном всего несколько недель спустя, в конце мая, Know Labs описала, как добавление новой модели машинного обучения под названием light gradient-boosting machine, или LightGBM, сократило разницу между показаниями ее датчика и показаниями непрерывного монитора уровня глюкозы Dexcom G6, при общем показателе чуть менее 13%.
Для справки, датчик глюкозы с показателем MARD ниже 10% обычно считается высокоточным. Недавно одобренный FDA G7 CGM от Dexcom может похвастаться показателем MARD чуть более 8% у детей и взрослых, в то время как компания Abbott недавно зафиксировала разницу в 7,9% в исследовании собственного 14-дневного датчика FreeStyle Libre 3.
