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제1형 당뇨병(T1D)이 있는 사람은 지속적인 의료 결정을 내리는 순환 속에서 살아가게 됩니다. 그들은 현재 혈당 수준과 최근 및 향후 신체 활동을 고려하면서 지속적으로 인슐린을 다루고 있습니다. 그리고 하루 중 몇 시간마다 무엇을 먹을지, 식사와 함께 얼마나 많은 인슐린을 사용할지에 대해 중요한 결정을 내려야 합니다.
연속 혈당 모니터(CGM)와 같은 기술 덕분에 당뇨병 환자가 하루 종일 혈당 수치를 추적하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. CGM 장치에는 환자가 당뇨병 관리의 질을 평가하는 데 도움이 되는 핵심 지표가 있습니다. 즉, 범위 내 시간, 하루 중 목표 혈당 범위에서 보낸 시간입니다. 2019년 ADA의 치료 표준에 포함된 TIR(Time In Range)은 A1C 다음으로 당뇨병 웰빙의 두 번째로 중요한 지표입니다.
그러나 CGM이 제공하는 모든 이점에도 불구하고 사용자가 인슐린 용량, 혈당 및 활동이 자신이 소비하는 음식과 어떻게 연관되는지 명확하게 파악하는 것은 여전히 엄청나게 어렵습니다. Undermyfork 팀은 정확히 이 문제에 노력을 집중하기로 결정했습니다.
"우리는 스스로에게 물었습니다. CGM 장치의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니까?" Undermyfork의 CEO인 Mike Ushakov는 말합니다. "CGM 사용자가 혈당 그래프 변화를 관찰하는 것뿐만 아니라 실제로 이 그래프를 기반으로 라이프스타일을 선택하도록 도울 수 있습니까?"
Mike Ushakov, Eugene Molodkin, Nikita Shulaev는 의료 기술 창립자가 아닐 가능성이 높습니다. 연쇄 창업가인 그들은 이전에 쇼핑객이 비용을 절약하고 온라인 거래를 찾는 데 도움을 준 Metabar라는 브라우저 확장 회사에서 함께 일했습니다. 그들은 첫 번째 회사를 유럽의 거대 기술 기업인 Yandex에 매각했습니다. 거기에서 그들은 현재 과열된 챗봇 공간에서 세계 최초의 실험자 중 한 명으로, 사람들이 대화 형식으로 음식을 기록하고 추적하는 데 도움이 되는 자연어 엔진이자 AI 기반 영양사인 Forksy를 개발했습니다. 사용자는 AI에 "버거와 콜라를 먹었는데 방금 먹은 칼로리는 얼마지?"와 같은 메시지를 문자로 보낼 수 있습니다. AI 페르소나는 칼로리 추정치로 응답하고 몇 가지 기본적인 영양 조언도 제공합니다.
소비자 기술 분야의 팀으로서 Ushakov, Molodkin 및 Shulaev는 항상 제품 단순성이라는 목표, 즉 수백만 명의(또는 심지어 수억 명의 사용자가 쉽게 채택할 수 있는 도구를 설계하는 방법) 목표에 따라 움직였습니다. .
Ushakov는 "우리는 이것을 '할머니의 테스트'라고 부릅니다."라고 말했습니다. "80세 할머니가 몇 분 안에 사용할 수 있어야 제품이 좋은 것입니다. 보통 기술을 사용하는 일반 사용자와 기술을 개발하는 일반 사용자 사이에는 기술에 대한 이해 능력에 큰 차이가 있습니다. 많은 상황에서 일반 사람들은 제품을 개발하는 사람들에게는 너무나 당연하고 간단해 보일 수도 있는 제품의 세부 사항을 이해하지 못하는 경향이 있습니다. 매일매일 기술을 활용하고, 제품이 대중 시장에 출시되기 전에 그 격차를 넘어야 합니다."
그들은 AI 영양 코칭 플랫폼을 작업하면서 매일 음식 기록을 실제로 필요로 하고 활용하는 특정 사용자 그룹이 있다는 것을 빨리 깨달았습니다. 바로 당뇨병 환자입니다. 더 깊이 파고들면서 그들은 식사 기록과 해당 식사가 혈당 수치에 미치는 영향을 쉽게 평가하는 능력 사이에 눈에 띄는 단절이 있음을 확인했습니다. 추가 연구를 통해 그들은 놀랍게도 당뇨병 환자에게 자신의 안녕에 대해 알리는 두 가지 주요 방법이 있다는 사실을 발견했습니다. 일반적인 소프트웨어는 이러한 데이터를 처리하는 방법에 대한 추가 설명이나 실행 가능한 조언 없이 사용자에게 몇 가지 당뇨병 관리 매개변수만 보여주었습니다. 또는 스펙트럼의 반대편에서 제품은 NASA의 임무 제어실용으로 설계된 것처럼 보였습니다. 중간에는 아무것도 없는 것 같았습니다. 요컨대 할머니 테스트를 통과한 T1D 시장에서는 아무것도 보지 못했습니다.