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AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

转载时间:2021.04.30(原文发布时间:2018.02.26)
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用更低的成本实现更好的疗效,是医疗创新的终极目标,糖尿病领域也是如此。继移动医疗创新之后,将人工智能技术引入糖尿病领域也已有不少尝试,本文将对此应用领域AI赋能场景做深入梳理及分析。

文/顾贝妮

机器学习技术不是今天才有,只是没有今天这么家喻户晓。在3年前,我们可能只是简单用“算法”这个词来说明某些糖尿病APP中的部分个性化功能的技术支撑,但在算法的背后以往大家并没有说得那么清楚。

而事实上至少3年前一些算法功能已在应用机器学习。例如,移动医疗鼻祖级的Welldoc早在2014年就表示,他们应用算法可对用户的低血糖进行预测预警,赋能于其著名产品Bluestar,而其算法背后也正是机器学习技术。因AI热潮愈演愈烈,如今许多创新项目都明确指出人工智能技术是其产品的技术支撑,并将其作为核心能力,这一领域也逐渐更显眼地浮出水面。

代表趋势的三个创新方向

展开来说,AI+糖尿病有哪些具体的创新应用点?其实,驱动创新的需求并没有变,其创新的方向与移动医疗相比也并没有变,变的是模式和效果。首先我们可以按以下三点来理解糖尿病管理的创新方向。

一是优化病情管理方式。

因糖尿病可持续几十年的慢性病属性,患者自主控制病情及配合治疗非常重要。围绕这一点,优化患者对病情的自管理方式显得尤为关键。

其中一方面是进一步的自动化,尽可能的为患者省去麻烦。例如避免手动操作读血糖或胰岛注射,从数据采集上来说也在努力实现全程自动采集。另一方面是如何促使患者长期坚持有效的管理方式及良好的生活习惯,例如使用聊天机器人互动界面,以更简便人性化的界面以实现患者激励,提高依从性。

二是更个性化的治疗。

通过数据分析,针对多维度的个体因素提供更好的治疗及病情管理方案。通过数字化以及智能化的手段,令随时随地获取个性化治疗方案不再奢侈。最终,更有针对性的方案能带来更好的疗效,且可负担。

三是促进早发现早治疗。

通过预测和早筛,实现在病症隐患早知道,尽早诊断,在产生更严重的并发症之前能引起注意,及早预防或治疗。

三类典型场景及创新项目

目前已有的AI+糖尿病应用场景主要可分为三类:自动胰岛系统、控病虚拟助手、病症早筛工具。以下将分别介绍这三类应用的项目案例,部分项目已将前两类甚至三者结合在一起。

第一类:自动胰岛系统

对于1型糖尿病患者,需要长期注射胰岛素,在何时注射,注射多少,以往并没有足够个性化的方案可用。此外胰岛素注射过程对患者来说十分不便。过往一些胰岛素给药设备商也一直在寻求胰岛素给药系统自动化的不断提升。一些新兴的设备商或系统方案商,老牌药企等着力改进这一领域,新兴创业公司与传统公司之间也有交叉合作。这里,一方面旨在实现给药过程自动化,另一方面实现给药时间剂量的精准化,最终期望实现全程自动化,让患者忘却这一烦事。

典型项目,已跑到B轮的Bigfoot Biomedical利用人工智能技术开发1型糖尿病管理系统,以实现自动化可持续优化的糖尿病患者胰岛素输送,提供更简便、更安全、更有效的方式。整个系统由血糖检测设备、胰岛素注射设备和移动端应用组成。  

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

Bigfoot的设备于2016年获得FDA批准,并且纳入了医保计划。据称有医保的患者花费50美元可购买这款胰岛素给药装置,而没有医保的患者需要549美元。下载相关APP就可以追踪血糖水平、胰岛素注射量等信息,内置不可充电的锂电池,可使用一年。

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

Bigfoot Biomedical 2014年成立于美国,分别于2014年11月,2016年10月,2017年12月获得了种子轮200万、A轮3550万、B轮3700万美元的融资,总计融资额达到7450万美元。期间在2015和2017年还分别收购了两家公司,Timesulin和Asante Solution。这两家公司成立时间要更早,都超过15年,前者是一家英国公司,控制胰岛素输入以防过量;后者成立于丹麦但在美国运营,也是一家胰岛素输入管理设备提供商。

可以看出Bigfoot通过收购,迅速搭建了一个完整的系统,从血糖监测到胰岛素给药,以及期间依靠算法支撑的血糖数据分析及给药决策。而前不久的B轮融资资金将更多用于加强人工智能技术应用,以进一步优化效果。然而,Bigfoot在将事情搞大的同时,也已将自己置身在与传统巨头直接竞争的激烈环境中,这个架势没有过硬的能力恐怕撑不起来。

另一个项目,Dreamed Diabetes这家以色列创业公司成立于2014年。2015年4月获得一笔200万美元的种子投资,投资方是美力敦。接着在2016年7月又曾获得330万美元的另一笔融资。其开发有世界第一款获得CE证书的闭环胰岛素自动给药系统。

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

作为Dreamed Diabetes主要投资方的美力敦在胰岛素给药领域算是最具竞争力。美力敦MiniMed 670G是首款拥有FDA认证闭环自动给药设备,2016年9月获批,但尚未完全自动给药,还需患者自行做一些操作。

利用美敦力公司的SmartGuard HCL算法来推断何时以及需要输送多少胰岛素,然后允许患者自己在必要时做出改变。患者在每餐后输入碳水化合物计数并定期使用传统的手指点滴血糖仪校准传感器,该系统自动化设置就可以管理胰岛素输送,确认任何推注变化。 

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

此外,还有部分新创公司正在积极尝试但尚未拿到批文。

如美国创业公司TypeZero,开发相应软件系统,最早成立于2013年,开发定制分析工具和血糖控制解决方案,其inControl平台包括为智能胰岛素笔和人工胰腺系统开发的建议程序。

TypeZero 2017年获得有220万美元的天使融资。TypeZero称其自2008年开始就在进行相关的临床试验,涉及450多位患者,30个专利,以及30起试验项目,同时解决方案给糖尿病患者和医疗专业人士。因集中在软件上,TypeZero一直在积极联合设备商来推进发展。

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

2016年11月,TypeZero联合Dexcom和Tandem Diabetes care着力进行NIH资金支持下的临床试验International Diabetes Closed Loop (IDCL),由Dexcom的G5和Tandem的t:slim X2胰岛素泵组成。就在上个月2018年1月这项试验宣布首次试验成功完成,并将在2018年下半年开始关键性研究,期望在2019年上半年前获批FDA并有推向市场。

2017年7月TypeZero宣布与Senseonics和罗氏开始了一项长期的试验项目,将结合应用Senseonics的GCM设备,罗氏的Accu-Chek Insight胰岛素泵以及TypeZero的APP,inControl软件会根据从CGM系统和胰岛素泵收到的数据的组合,自动调整和调节胰岛素的输送。我们可以看出作为仅有算法没有设备的TypeZero正在成为其他设备商的技术合作伙伴。

鉴于过往血糖监测设备和胰岛素给药设备的局限性,以及短期内因为成本问题还无法全面普及的CGM和人工胰岛设备,在没有实现全程都可自动进行的系统之前,可连接辅助性系统也是十分必需的,例如计算胰岛素剂量的APP。

FDA明确规定用于胰岛素剂量App需要审批。各大药企在过去2~3年内都纷纷开发胰岛素剂量计算APP,包括礼来、罗氏、赛诺菲,并陆续获批FDA。礼来公司的Go Dose这是配合礼来自家的胰岛素产品优泌乐(Humalog)而特意研发的App。赛诺菲的My Dose Coach也是为了配合自家的胰岛素产品“来得时”(Lantus)而研发的,以及罗氏的Accu-Chek Connect app。

此外,其他设备商、创业公司也有该类投入。有的结合了自身的给药设备,而有的则兼容多种给药设备,成为一个连接性装置。

2016年成立的DIABNEXT推出的CLIPSULIN®产品获2017CES电子大展的生技创新奖,一款为糖尿病友设计的智能胰岛素记录器,相容於市面上各种不同之胰岛素笔型,可自动记录注射剂量、时间、日期,并即时储存或上传到电脑、手机。DIABNEXT AI平台称为JARVIS,为患者和医生提供个性化的数据指数分析及决策支持工具。之前欧洲人工智能会议(ECAI)举办了一个关于糖尿病人工智能的整个研讨会,数十位研究人员讨论了胰岛素剂量的便携式个性化决策支持系统,该系统结合了来自多种来源的数据,如身体穿戴式传感器和人工输入。

DIABNEXT公司提供两类解决方案,一种记录血糖数据GLUCONEXT®,包含一个血糖设备;另一种则是胰岛素设备及记录系统CLIPSULIN®。两个解决方案目前正在按59.9美元和83.9美元预售,合并购买为114.9美元。

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

还有一家名为Hedia的丹麦创业公司,成立于2015年,提取个体糖尿病患者的模式和习惯,并将其用于胰岛素推注,使糖尿病患者获得更好的胰岛素治疗。 

AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

着眼在胰岛素给药自动化和精准化上,临床医学门槛较高,在欧美需要通过严格的监管审批流程,拿到FDA、CE证。可以看出,已经有给药设备产品的传统制药及医疗器械公司、有创新给药设备的新兴公司和只开发算法系统的创业公司都各有切入,它们之前也在寻求组队合作,但有一点是肯定的传统巨头之间竞争激烈,在给药设备上有排他性。据相关研究机构数据称,全球胰岛素给药设备市场2016年为115.4亿美元,2021年可达178.5亿美元。

未完待续……后续内容:

三类典型场景及创新项目

  •  第二类:控病虚拟助手

  •  第三类:病症预测早筛

‍探索中的国内项目

AI赋能后有何不同

本文作者:

顾贝妮,长期从事创新商业研究,并为科技创业团队提供战略咨询。管理学硕士,十五年咨询业、财经传媒从业经历。2014年联合创办动脉网VCBeat。为中欧商业评论、36氪、钛媒体等著名媒体特约作者。交流微信:gugreaty;微信公众号:未来主议

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资讯标题: AI赋能糖尿病管理的3类应用场景

资讯来源: 36氪官网

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