Know Labs, Inc. gab die Ergebnisse einer neuen Studie mit dem Titel "Novel data preprocessing techniques in an expanded dataset improve machine learning model accuracy for a non-invasive blood glucose monitor" bekannt. Die Studie zeigt, dass eine fortgesetzte Verfeinerung des Algorithmus und mehr qualitativ hochwertige Daten die Genauigkeit der proprietären Bio-RFID-Sensortechnologie von Know Labs verbessert haben, was insgesamt zu einer mittleren absoluten relativen Differenz (MARD) von 11,3 % führte.

Wie alle früheren Studien von Know Labs war auch diese Studie darauf ausgelegt, die Fähigkeit des Bio-RFID-Sensors zur nicht-invasiven und kontinuierlichen Blutzuckermessung zu bewerten, wobei das kontinuierliche Glukosemessgerät (CGM) Dexcom G6® als Referenzgerät diente. In dieser neuen Studie, bei der die Datenerfassung im Mai 2023 abgeschlossen wurde, wandte Know Labs neuartige Techniken zur Datenvorverarbeitung an und trainierte ein Light Gradient-Boosting Machine (lightGBM) Modell, um Blutzuckerwerte anhand von 3.311 Beobachtungen ?

oder Werte von Referenzgeräten ? aus über 330 Stunden Daten von 13 gesunden Teilnehmern. Mit dieser Methode war Know Labs in der Lage, den Blutzuckerspiegel im Testset vorherzusagen ?

dem Datensatz, der eine blinde Bewertung der Modellleistung ermöglicht ? mit einem MARD von 11,3 % vorhersagen. Im Vergleich dazu veröffentlichte Know Labs im Mai 2023 Studienergebnisse, in denen die Daten von fünf Teilnehmern mit ähnlichen demografischen Merkmalen unter Verwendung von 1.555 Beobachtungen aus 130 Stunden Datenerfassung und der ersten Anwendung des lightGBM ML-Modells analysiert wurden, was zu einem Gesamt-MARD von 12,9% führte.

Im Juni 2023 gab Know Labs die Fertigstellung seines Prototyps Gen 1 bekannt, der den Bio-RFID-Sensor, den Know Labs in den letzten zwei Jahren für die klinische Forschung in einer Laborumgebung verwendet und dessen nachgewiesene Stabilität veröffentlicht wurde, in ein tragbares Gerät integriert. Die Tests mit dem Gen 1-Gerät sind im Gange und optimieren die Sensorkonfiguration für die Datenerfassung, einschließlich neuer Umwelt- und menschlicher Faktoren. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, mehr qualitativ hochwertige, hochauflösende Daten über eine vielfältige Teilnehmerpopulation zu sammeln, die unterschiedliche glykämische Bereiche und Testszenarien repräsentiert, seine Algorithmen auf der Grundlage dieser neuen Daten zu verfeinern und seinen Sensor in Vorbereitung auf die Skalierung zu optimieren.

Um diese Arbeit zu unterstützen, testet das Unternehmen weiterhin jeden Tag mit seinem Gen 1-Gerät, parallel zur laufenden klinischen Forschung mit seinem stationären Laborsystem. Es wird erwartet, dass das Gen 1-Gerät Dutzende von Milliarden von zu verarbeitenden Daten generieren wird, die für die Validierung der Algorithmusleistung in den realen Szenarien, in denen das Glukoseüberwachungsgerät von Know Labs eingesetzt werden kann, von entscheidender Bedeutung sein werden.

Dies ist eine Schlüsselkomponente bei der Verwirklichung der Vision des Unternehmens, ein FDA-zugelassenes Produkt auf den Markt zu bringen.