«Инвестиции в индивидуальные процессы могут помочь обойти неэффективность «ленивого искусственного интеллекта» (ИИ) при разработке медицинских устройств», – сообщил исполнительный директор WearOptimo. Компания разработала собственную проприетарную модель ИИ/машинного обучения (МО) для своего микроносимого датчика гидратации Microwearable Hydration Sensor. Это стало ответом на осознание того, что привлекательность больших данных из множества неструктурированных наборов данных, или, как называет это Кендалл, «ленивого ИИ», будет недостаточной для удовлетворения потребностей компании.
В контексте гидратации, которая является их первой областью применения, WearOptimo создала совершенно новый цифровой биомаркер для оценки уровня жидкости в организме, который на данный момент является единственным в своем роде. Платформа датчика WearOptimo проникает в тонкий слой кожи для количественной оценки уровня гидратации человека. «Это означает, что у нас нет огромного объема точек данных. Мы не извлекаем данные из неконтролируемых источников. Это более редкие, но высококачественные и контролируемые наборы данных», – поясняет Кендалл.
Недавно WearOptimo завершила свое первое клиническое исследование для оценки платформы, и публикация результатов ожидается в ближайшее время. Исследование было посвящено обезвоживанию, вызванному физической нагрузкой. Участники находились в климатической камере при температуре 40 градусов, выполняли упражнения, вызывающие обезвоживание, затем восполняли жидкость и повторяли цикл в течение примерно шести часов.
В ходе исследования уровень гидратации участников определялся так называемыми «золотыми стандартами». «Я говорю «так называемыми», потому что они не так уж хороши», – подчеркнул Кендалл. – «Например, анализы крови показывают лишь соленость вашей крови. В контексте гидратации кровь является плохим показателем, поскольку обезвоживание не происходит равномерно по всему телу; организм поддерживает приоритетные области как можно дольше, жертвуя другими. И кровь – это вершина этой иерархии».
В течение всего исследования датчики WearOptimo собирали данные, сопоставленные с определенным процентом обезвоживания относительно потери массы тела, чтобы создать размеченный набор данных. Применяя ИИ/МО к этим специализированным наборам данных, WearOptimo обнаружила, что уровень гидратации можно определить с показателем приемной рабочей характеристики (ROC) 0,72. Кендалл пояснил, что этот показатель значителен по сравнению с анализами крови, где наилучший возможный результат обычно составляет около 0,6. «В нашем самом первом клиническом исследовании мы превзошли «золотой стандарт» анализов крови. И мы не смогли бы этого сделать, если бы не использовали такой подход», – заявил он.
В перспективе WearOptimo ожидает, что их датчик поступит в коммерческую продажу в течение следующих двух лет. «Причина, по которой мы можем действовать так оперативно, заключается в том, что в наших первых целевых рынках нам не требуются разрешения регулирующих органов для регистрации продуктов, связанных с гидратацией», – продолжил Кендалл. – «Вместо традиционного для медтехнологий подхода к нормативному регулированию, это позволяет нам быстрее получать доступ к данным и с большей точностью, что, в свою очередь, ускоряет наше клиническое применение».
В заключение Кендалл подчеркивает, что гидратация в настоящее время является в значительной степени неиспользованным рынком. Компания WearOptimo считает себя одним из первых игроков, стремящихся переосмыслить существующие «золотые стандарты» для количественной оценки уровня гидратации. «Мы уверены, что можем стать по масштабам сопоставимыми с Dexcom, занимаясь только гидратацией», – подытожил Кендалл.
