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Kakao Healthcare hat seine neueste KI-gesteuerte mobile Diabetes-Management-App vorgestellt.
Die App heißt PASTA (Personalised, Accessible, Supportive, Tech-enabled, and Affordable) und ist derzeit mit zwei CGM-Geräten verknüpft: CareSens Air vom lokalen Hersteller i-SENS und Dexcoms G7. Die App wird auch mit dem gekoppelt Mallya Smart Cap für Insulin-Pens bis zum zweiten Quartal.
Sobald das CGM-Gerät verbunden ist, zeigt die App über Bluetooth automatisch Details zum Blutzucker des Benutzers in Echtzeit an. Außerdem können Benutzer ihre Mahlzeiten, Übungen, Insulindosen und Medikamente aufzeichnen. Die App verfügt über Vision AI, die automatisch Informationen über Ernährung, Kalorien und Lebensmittelarten ihrer Mahlzeiten bereitstellt.
Eine weitere Funktion ist ein praktischer zusammenfassender Bericht über den Blutzuckerwert des Benutzers mit Indikatoren, die darauf hinweisen, welche Werte gut und welche schlecht sind. Diese Zusammenfassungen werden auch zur Weitergabe an die Familie des Benutzers bereitgestellt. Es kann auch als Leitfaden für die Kontrolle des Blutzuckerspiegels und die Entwicklung gesunder Lebensgewohnheiten dienen.
Die PASTA-App, die jetzt sowohl auf Android- als auch auf iOS-Geräten verfügbar ist, trägt ihren Namen und vergleicht die vielen Möglichkeiten zur Behandlung von Diabetes mit der Vielfalt an Nudeln.
In der Zwischenzeit hat Kakao Healthcare Pasta Connect Pro entwickelt, ein Dashboard für Ärzte, mit dem sie die Blutzuckertrends und Lebensstiländerungen ihrer Patienten nahezu in Echtzeit überprüfen können. Es ist geplant, es mit den EMRs von Krankenhäusern zu verknüpfen, um die Datenverwaltung zu vereinfachensetzen an Personal und Patienten.
In einer Stellungnahme, Kakao Healthcare gab seine Pläne zur Erweiterung seines neuesten digitalen Diabetes-Managements bekanntPP und Service international, beginnend in diesem Jahr in Japan.
Seegeneein Anbieter von PCR-basierten (Polymerase-Kettenreaktion) Diagnoselösungen aus Südkorea, hat Microsoft als Technologiepartner für sein SG OneSystem gewonnen, das weltweit mit Wissenschaftlern und Experten zusammenarbeitet, um syndromale quantitative PCR-Diagnosetests zu entwickeln.
Eine Vielzahl von Microsoft-Diensten wird in das Digitalised Development System (SGDSS) von Seegene integriert, das die Grundlage für das SG OneSystem bildet.
Zum einen werden Microsoft Azure-Dienste, einschließlich des Azure OpenAI Service, integriert, um die Dateninteraktion und -analyse für Forscher zu unterstützen, die mit Big Data arbeiten. Die KI-gesteuerte Analyseplattform Microsoft Fabric wird deeingesetzt die Daten von Seegene zusammenzuführen und Funktionen wie Datenintegration, Datentechnik, Datenwissenschaft, Datenüberwachung, Echtzeitanalysen und Business Intelligence einzuführen. Microsoft 365 Copilot wird laut a auch KI-gesteuerte Unterstützung integrieren, um „die Produktivität zu beschleunigen, Innovation zu fördern und die Kreativität zu steigern“. Pressemitteilung.
Darüber hinaus sagte Seegene, dass es mit Microsoft an der Verwaltung und Analyse von PCR-Daten der nächsten Generation zusammenarbeiten und zukünftige Unternehmungen im Gesundheitswesen erkunden werde.
Singapurische Medizintechnik Aevice Gesundheit und sein in London ansässiger Partner Jiva.ai werden zusammenarbeiten, um eine KI zu entwickeln, die Asthma-Exazerbationen vorhersagen kann.
Das von Innovate UK und Enterprise Singapore finanzierte Gemeinschaftsprojekt zielt darauf ab, Gesundheitsdaten zu nutzen, die über das tragbare Stethoskop AeviceMD gesammelt werden, um ein KI-gesteuertes Frühwarnsystem für Asthmapatienten zu schaffen.
Das Gesundheitssystem der Yonsei University hat in seinen klinischen Praxen eine KI-Diagnoselösung zur Bewertung des Risikos von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD) eingeführt.
Entwickelt von einem südkoreanischen Startup MediwalReti-CVD verwendet Netzhautscans, um CVD-Risiken zu erkennen.
Forscher aus Südkorea haben eine entwickelt KI-Modell, das möglicherweise die Wahrscheinlichkeit einer Sepsis vorhersagen kann.
In einer Studie, deren Ergebnisse in der Zeitschrift „Light: Science & Applications“ von Nature Portfolio veröffentlicht wurden, ließen sie 3D-Bilder der CD8-T-Zellen, einem potenziellen Biomarker für Sepsis, in ihr KI-Modell laufen und verglichen sie mit Bildern gesunder Zellen in einem kontrollierte Gruppe.
Später stellte sich heraus, dass die KI die Wahrscheinlichkeit einer Sepsis anhand der Analyse von CD8-T-Zellbildern mit einer Genauigkeit von bis zu 99 % vorhersagen konnte.
Das Forschungsteam bestand aus Akademikern und Ärzten des Yonsei University College of Medicine, des Severance Hospital und des Biotech-Unternehmens Tomocube.
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