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IBM 왓슨(IBM Watson)이 당뇨병 치료 플렛폼인 Sugar IQ를 시작

분류 기술동향 > 화학/전자
출처 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터 조회 3138
자료발간일 2018-07-02 등록일 2018-07-10
내용바로가기 http://www.koreabio.or.kr/cms/cmsView.do?menu1=8&menu2=2&type1=2&viewCheck=true&bbsseq=38757&bbsid=bbs9
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IBM 왓슨(IBM Watson)이 당뇨병 치료 플렛폼인 Sugar IQ를 시작

 

 

왓슨(Watson) 기술을 통한 정보를 사용하여 당뇨병을 보다 효과적으로 관리 할 수 있게 되었다.

 

 

Sugar. IQ는 Guardian Connect를 사용중인 사람들을 위해 설계되었고, 매일 여러 번 주사를 맞은 사람들을 위해 만들어졌다. 알렉사 (Alexa)와 시리 (Siri)와 같은 음성 인식 서비스이기도 하다"고 말했다. 그는"페이스 북 라이브 정보 세션에서 디지털 건강 솔루션의 글로벌 책임자인 후즈 파 네뮤 쿨라라(Huzefa Neemuchwala)는 말했다. "이것은 모든 정보를 추적하고 모든 정보를 한 곳에서 관리하는 지능형 조수이다. Watson 기술을 통해 우리는 통찰력을 얻기 위해 이 정보를 사용하여 당뇨병을 보다 효과적으로 관리 할 수 있게 되어 범위에서 더 많은 시간을 할애 할 수 있다.

 

 

 FDA가 승인한 이 기술은 IBM 왓슨 헬스(IBM Watson Health)의 인공 지능 및 분석 도구를 사용하여 사용자가 포도당 수치가 특정 식품, 인슐린 투여량 및 일상에 어떻게 반응 하는지를 확인할 수 있도록 도와준다.

 

 

IBM 왓슨(IBM Watson)의 목표는 기술이 사람들에게 자신의 패턴과 라이프 스타일 선택 및 약물이 포도당 범위에 미치는 영향을 보여준다. 이 응용 프로그램의 기능은 스마트 음식 로깅 시스템, 동기 부여적 인사이트(insight), 혈당 조절, 데이터 추적 및 혈당 인사이트(insight) 기능을 포함한다.

 

 

니무추왈라(Neemuchwala)는 미국 당뇨병 학회 회의에서 최근 연구 결과를 발표했다. 256 명의 사용자로 구성 된 이 임상 시험에서 180mg / dL 투여했을 때 30 분 포도당 수치를 줄이고 70mg / dL 미만을 투여했을 때 6 분씩 포도당 수치를 감소시키는 것으로 나타났다. 연구자들은 또한 저 포도당 수준의 에피소드의 발생 수는 월 0.95 회 감소했고 고 포도당의 에피소드 발생 수는 평균 1.22 회 감소했다고 지적했다.

 

 

"하루에 여러 차례 주사를 맞은 사람들은 매일 50 ~ 100 가지의 다른 임상 결정을 내린다"고 니무추왈라는 말했다. "사람들은 우리에게 CGM 기술 이상의 것을 필요로 한다는 것을 지속적으로 말했다. 분명히 CGM은 데이터를 추적하고 볼 수 있기 때문에 이 데이터의 중심에 있지만 더 많은 것들을 할 수 있다. 소비자들은 이 모든 다른 매개 변수가 어떻게 당뇨병에 영향을 미치는지 알고 싶어한다. 예를 들어, 점심을 먹으면 당뇨병에 어떤 영향을 미칠 수 있나? 라는 질문에 Sugar IQ는 답해주려고 한다. 사람들은 당뇨병 관리가 어둠 속에서 축구를 하는 것과 같다고 비유할 정도로 어려움을 나타냈다. 이러한 이유로 포도당을 수치를 조절할 수 있는 Sugar.IQ는 이 분야에서 빛을 발하는 시도이다. 지능적으로 실시간으로 개인적으로 영향을 미치는 것은 이러한 모든 매개 변수의 발견이다. "

 

 

현재 이 앱은 지속적인 포도당 모니터링 시스템 인 메드트로닉 가디언 커넥트(Medtronic Guardian Connect) 시스템과 함께 사용할 수 있다. Sugar.IQ는 미국에 있는 iOS 기반 전화에서 사용할 수 있다.

 

 

3 월에 메드트로닉은 매일 인슐린 주사를 맞은 환자들을 위해 스마트 폰으로 연결된 독립형 CGM 인 가디언 커넥트(Guardian Connect)에 대한 FDA 승인을 받았다. 펌프 사용자를 위한 메드트로닉의 폐쇄 루프 시스템은 원래 2016 년에 삭제되었다.

 

 

Sugar.IQ는 CES에서 2016 년에 처음 발표되었으며 그 시점에 제품은 테스트를 받게 되었다. 2 년 후 이 플랫폼은 마침내 상용화 될 준비가 되었다.


 

 

바이오경제연구센터  안 지 영 연구원 작성

 

 

 

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