- Ingenieure der University of Waterloo haben eine am Handgelenk tragbare Technologie zur Blutzuckererkennung entwickelt, mit der Menschen mit Diabetes ihren Blutzucker verfolgen können, ohne sich in den Finger stechen zu müssen
- Das Gerät miniaturisiert Radartechnologie, die in der Satelliten-Wetterbeobachtung eingesetzt wird, um Veränderungen im Körperinneren zu erfassen, und nutzt gemeinsam Radarchip, Metasurface und Mikrocontroller
- Die Metasurface des Forschungsteams erhöht Auflösung und Empfindlichkeit der Radarsignale und hilft so, auch kleine Veränderungen des Glukosewerts genauer zu erkennen
- Derzeit wird das Gerät per USB-Kabel mit Strom versorgt; das Team plant jedoch, für bessere Mobilität die Akkunutzung zu optimieren, und zielt außerdem darauf ab, weitere Gesundheitsdaten wie den Blutdruck zu erfassen
- Ein Minimum Viable Product wird bereits in klinischen Studien eingesetzt; gemeinsam mit Industriepartnern treibt das Team Anwendungen für Wearables der nächsten Generation voran
Nadelloses Blutzucker-Monitoring am Handgelenk
- Forscher der University of Waterloo haben ein Wearable-System zur Blutzuckererkennung entwickelt, mit dem Menschen mit chronischen Gesundheitsproblemen wie Diabetes ihre Glukosewerte verfolgen können
- Viele bestehende Methoden zur Blutzuckerverfolgung erfordern häufige Fingerstiche oder den Einsatz invasiver Wearable-Patches mit Mikronadeln
- Das neue System durchdringt die Haut nicht und soll dadurch Schmerzen und Infektionsrisiken reduzieren sowie die Belastung durch regelmäßiges Monitoring im Alltag senken
- Dr. George Shaker erklärt, dass dieselbe Radartechnologie, mit der Satellitenradar Veränderungen in der Atmosphäre sowie Bewegungen von Wolken und Stürmen beobachtet, in ein Wearable integriert wird, um Veränderungen im menschlichen Körper zu beobachten
Höhere Messpräzision durch Radar und Metasurface
- Das System arbeitet mit drei Komponenten
- Radarchip: sendet und empfängt Signale, die den menschlichen Körper durchdringen
- Metasurface: bündelt die Signale besser und erhöht so die Genauigkeit
- Mikrocontroller: verarbeitet die Radarsignale mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz
- Die Algorithmen lernen im Laufe der Zeit aus den Daten und verbessern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Messwerte
- Die vom Forschungsteam entwickelte Metasurface erhöht Auflösung und Empfindlichkeit des Radars, sodass auch kleine Veränderungen des Glukosewerts erkannt werden können
- Das System zielt auf präzise Messungen ab, ohne direkt mit dem Blutstrom in Kontakt zu kommen, und muss im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden die Haut nicht durchdringen
Klinische Studien und nächste Schritte
- Derzeit wird das Gerät per USB-Kabel mit Strom versorgt; das Forschungsteam plant jedoch, die Akkunutzung zu optimieren, um die Mobilität zu erhöhen
- Langfristig könnte es nicht nur für Glukose, sondern auch zur Erfassung anderer gesundheitsbezogener Daten wie Blutdruck genutzt werden
- Ein Minimum Viable Product wird bereits in klinischen Studien eingesetzt; gemeinsam mit Industriepartnern entwickelt das Team es zu einer Form weiter, die einem marktreifen Gerät näherkommt
- Der zugehörige Artikel „Radar near-field sensing using metasurface for biomedical applications“ wurde in Communications Engineering von Nature veröffentlicht
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Aus Sicht von Menschen mit Typ-1-Diabetes ist ein CGM im Vergleich zu jahrelangem Fingerpiksen nicht besonders invasiv
Trotzdem wäre ein Smartwatch-Ansatz wohl cool, und CGM-Werte tatsächlich auf der Smartwatch zu sehen, ist ziemlich angenehm
Auch Apple hat früher daran geforscht, aber soweit ich mich erinnere, war die Genauigkeit nicht ausreichend, um es sicher für Diabetiker einzusetzen
Mich würden Genauigkeitsstatistiken im Vergleich zu Dexcom- oder Freestyle-CGM interessieren; persönlich glaube ich, dass sich die Lebensqualität stärker verbessert, wenn Closed-Loop-Systeme aus CGM und Insulinpumpe immer besser werden
Deshalb wird bei Bedarf an einer exakten Momentaufnahme statt nur am allgemeinen Trend offenbar weiterhin ein Fingerpikstest empfohlen
Im Artikel heißt es, „ohne direkten Kontakt mit dem Blutstrom gebe es keine Technologie, die diese Präzision liefern kann“, was so klingt, als werde behauptet, sie sei klinisch relevant besser als bestehende CGMs
Ich weiß nicht, ob das tatsächlich plausibel ist oder ob hier statt interstitieller Flüssigkeit direkt der Blutzucker gemessen wird
Eine grobe Spanne reicht oft aus, die exakte Zahl ist weniger wichtig, und weil mein Verhältnis zu Essen nie besonders gut war, gerät ohne CGM viel zu schnell alles aus dem Gleichgewicht
In einer Zeit, in der es CGMs wie das Libre 3 gibt, die so klein sind, dass man sie praktisch kaum spürt, scheint ein CGM fürs Handgelenk bei Typ 1 aber wenig sinnvoll, wenn man dafür Genauigkeit verliert – besonders unter der Annahme, dass die Versicherung die Kosten übernimmt
https://www.inredadiabetic.nl/en/home-english/
Als nächsten Schritt finde ich eher die Forschung an neuem Insulin spannend, das nur aktiviert wird, wenn Glukose im Blut vorhanden ist
Den Namen weiß ich nicht mehr, aber es wurde auch kürzlich geteilt; es klang nach einer Methode, bei der man nur eine ausreichende Menge im Körper vorhält und der Rest sich selbst reguliert
Bis dahin war Freestyle zusammen mit Omnipod Dash als Closed Loop über iAPS ein Game Changer: Blutzuckerspitzen sind fast verschwunden, und der HBA1c ist auf das Niveau von Nichtdiabetikern gesunken
Ich hoffe, die Produktisierung gelingt gut; sobald es verfügbar ist, werde ich es auf jeden Fall ausprobieren
Interessant, aber weil der Prototyp die Form einer Armbanduhr hat, frage ich mich, ob das nicht eher ein medientaugliches Ausstellungsstück ist, um die Bewertung für Investitionen von Industriepartnern hochzutreiben
Prognostische Aussagen wie „später könnte man vielleicht auch den Blutdruck messen“ verstärken diesen Eindruck
Selbst wenn das Gerät ziegelsteingroß wäre oder die Stromversorgung außerhalb des Bildausschnitts versteckt wäre: Wenn es Nadeln überflüssig machen kann, wäre das für Diabetiker ein enormer Gewinn
Man könnte doch zuerst zeigen, dass das Konzept funktioniert, und belastbare Zahlen liefern, und es danach miniaturisieren
Die eigentliche Wissenschaft ist interessant, und der Paper ist hier: https://www.nature.com/articles/s44172-024-00194-4
Das Problem ist, dass die Schlussfolgerungen im Titel oder in den Zitaten des Artikels überhaupt nicht gerechtfertigt sind; das ist typische Pressemitteilungs-Wissenschaft
Wenn man den Paper liest, wurde überhaupt nicht mit Blutzucker von echten Menschen oder Tieren getestet
Im Kern geht es um ein Metasurface-Design, das Auflösung und Empfindlichkeit eines Millimeterwellen-Radarsystems erhöht; der Sprung von dort zu „Diabetiker brauchen keine Nadeln mehr“ ist etwa 100-mal so groß wie „zeichne den Rest der Eule“
Noch einmal: Ich will die Forschung selbst nicht abwerten, sondern kritisiere die Art, wie sie überhöht wird
Es gibt bereits Blutdruckmessgeräte fürs Handgelenk wie Aktiia
Sie sind nicht so genau wie eine Oberarmmanschette, aber für das alltägliche Monitoring reichen sie aus
https://aktiia.com/
DiaMonTech forscht seit über zehn Jahren an nichtinvasivem Glukose-Monitoring
Es ist ein schwieriges und komplexes Problem, daher bin ich ohne klinische Daten sehr skeptisch
In einer jüngsten klinischen Studie erreichten sie mit einem Gerät in Schuhkartongröße eine Genauigkeit, die frühen invasiven Geräten mit FDA-Zulassung ähnelt, und es bleibt immer noch viel zu tun
Der Preprint des Papers ist hier: https://www.researchsquare.com/article/rs-5289491/v1
Neue Entwicklungen sind erfreulich, aber in diesem Fall bin ich nicht sicher, ob sie in naher Zukunft den Markt erreichen werden
Auf der Website steht, dass es ein funktionierendes Gerät in Schuhkartongröße gibt, es wegen der „Größe“ aber nur für Krankenhäuser gedacht ist
Ich persönlich würde es wahrscheinlich selbst in Schuhkartongröße kaufen
Wenn ich mir nicht in den Finger stechen und keine Teststreifen kaufen müsste, wäre das großartig; solange es nichtinvasiv und genau ist, wäre mir sogar ein 4U-Rackmount recht
Formulierungen wie „es gibt bereits ein Minimum Viable Product, das in klinischen Studien eingesetzt wird, und bis zu einem vollständig verkaufsfähigen Gerät ist noch Arbeit nötig, aber wir sind viel näher dran“ sehe ich oft
Ich glaube, die Leute ignorieren bei MVP den Teil „viable“, also tatsächlich nutzbar
Wenn noch Arbeit nötig ist, um daraus ein vollständig verkaufsfähiges Gerät zu machen, ist es im aktuellen Stadium nicht viable
Trotzdem viel Glück
Wer sich für nichtinvasive Glukosemessung interessiert, dem kann ich dieses Material sehr empfehlen: https://www.nivglucose.com/The%20Pursuit%20of%20Noninvasive%...
Das Problem bei funkfrequenzbasierten Ansätzen ist, dass sie nicht spezifisch für Glukose sind.
Glukosemoleküle absorbieren wegen ihrer Größe und der Art ihrer Bindungen Infrarotlicht bestimmter Wellenlängen, zeigen aber keine spezifische Absorption im Funkfrequenzbereich.
In dieser Arbeit wurde Glukose in reinem Wasser bei Konzentrationen gemessen, die etwa 100-mal über physiologischen Werten liegen.
Ich würde gern sehen, ob das in Vollblut oder in Gewebephantomen funktioniert – oder ob sich Glukose unabhängig von anderen gelösten Stoffen messen lässt.
Was in der Arbeit fehlt, sind Zahlen zur Genauigkeit der Glukosemessung.
Wenn das eine Alternative zur Nadel sein soll, müsste die erste Frage lauten, wie die Messwerte im Vergleich abschneiden.
Auch wenn der Ansatz neu ist, kann man wohl davon ausgehen, dass er die Nadel bei präzisen Messungen nicht ersetzt.
Natürlich kann es sein, dass ich den Leistungsvergleich übersehen habe.
https://chaos.social/@jaseg/113777015012964743
Korrektur: Nein, offenbar wird es dort nicht erwähnt.
Der Vergleich mit Wettersatelliten ist irreführend und überhöht diese Technik.
Wetterradar erkennt Wassertröpfchen in bekannten Höhen der Atmosphäre; das ist ein grundlegend anderes Problem, als durch Gewebeschichten hindurch die Glukosekonzentration im Blut zu messen.
Der eigentliche Durchbruch ist hier nicht die Radartechnik, die es schon seit Jahren gibt, sondern die Machine-Learning-Pipeline, die aus extrem verrauschten Radarreflexionen sinnvolle Blutzuckerdaten extrahiert.
Ich habe die Arbeit noch nicht gelesen, aber nach den Reaktionen in diesem Thread würde ich erwarten, dass das vorgeschlagene System eher einem dielektrischen Spektroskopiegerät ähnelt, das für die Glukoseerkennung – oder die Erkennung verschiedener stellvertretender Nebenprodukte oder Komplexe – optimiert ist.
Ein Beispiel findet sich auf dieser Wikipedia-Seite: https://en.wikipedia.org/wiki/Dielectric_spectroscopy
In der Abbildung rechts sieht man typischerweise, wie von niedrigen zu hohen Frequenzen erst die Bewegungsantwort von Ionen, dann die Reorientierungsantwort von Molekülen mit Dipolmoment, die Anregung molekularer Schwingungsmoden und schließlich elektronische Anregungen durch Übergänge von Elektronenorbitalen auftreten.
Korrektur: Ich habe den Artikel noch nicht gelesen, daher keine Gewähr für die Richtigkeit.
Sorry, dass ich die Stimmung trübe, aber ein Bekannter von mir, einer der wenigen, die etliche peer-reviewte Arbeiten zur nichtinvasiven Blutzuckermessung veröffentlicht haben, ist dieser Technik gegenüber sehr skeptisch.
Die Idee, Radar-Nahfelderkennung zu verwenden, ist überhaupt nicht neu, und bisher ist dabei nichts herausgekommen.
„Durchbrüche“ in diesem Bereich gibt es wie Sand am Meer: https://finance.yahoo.com/news/liom-cracks-holy-grail-non-22...
Dieser Bekannte ist tatsächlich einer der wenigen mit einer soliden Technik, die vielleicht funktionieren könnte, aber die Zukunft wird es zeigen.
Einen Link gebe ich nicht; dass das Unternehmen Finanzierung bekommen hat, stimmt aber.
In einem Punkt stimme ich aber zu:
Wir sind an dem Punkt, an dem man eher auf jemanden warten sollte, der ein solches Gerät tatsächlich verkauft, statt auf Leute, die sagen, es sei bald möglich.
Die Erklärung des Funktionsprinzips klingt wie plausibel wirkender Techno-Bullshit aus einem schlechten Sci-Fi-Thriller.
Mikro-Radar-Metaoberfläche – erstaunlich, dass das tatsächlich ein existierendes Konzept ist.
Eine Metaoberfläche ist fast immer im Grunde eine schick benannte Patch-Antenne.
Wenn man einige Parameter reduziert, kann man sie auch als Resonanzkreis betrachten.
In jeder PCB-Designsoftware kann man in wenigen Minuten eine Metaoberfläche entwerfen und sie mit Low-Tech-PCB-Fertigungsanlagen herstellen.
Hier wurde ein bestimmtes Patch-Antennenarray verwendet, ein komplementärer Split-Ring-Resonator, und das ist die Metaoberfläche.
In gewissem Sinne ist jeder Split-Ring-Resonator eine „Mikro-Radar“-Oberfläche, weil Split-Ring-Resonatoren im Verhältnis zur Wellenlänge elektrisch klein ausgelegt werden.
Die Forschenden scheinen auszunutzen, dass Glukoseänderungen im Blutstrom die dielektrischen Eigenschaften des Bluts verändern und dass sich die Resonanzeigenschaften eines komplementären Split-Ring-Resonators je nach umgebendem Dielektrikum ändern.
Dielektrikum ist ein Begriff für die elektrischen Eigenschaften eines Materials; eine hohe Permittivität etwa verlangsamt die Phasengeschwindigkeit elektromagnetischer Wellen, was in Funkfrequenzsystemen verschiedene messbare Effekte erzeugt.
Das wirkt wie sehr gute Ingenieursarbeit, aber seit ich angefangen habe, Antennen zu lernen, klang „Metaoberfläche“ für mich immer wie aufgeblasener Fachjargon.
„Der Mikrocontroller verarbeitet Radarsignale mit einem Algorithmus der künstlichen Intelligenz“ – wie schön, dass primitives Machine Learning und grundlegende Regelmechanismen nun als künstliche Intelligenz rebrandet werden.
Künstliche Intelligenz ist älter als C und sogar älter als Lisp.
„IPL wurde verwendet, um frühe KI-Programme derselben Autoren zu implementieren, darunter Logic Theorist (1956), General Problem Solver (1957) und das Computerschachprogramm NSS (1958).“
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Information_Processing_Langu...
Demnächst wird wohl auch die schnelle Fourier-Transformation als künstliche Intelligenz rebrandet.
Jetzt gibt es eine Generation, die mit der Vorstellung aufgewachsen ist, dass alles, was Computer tun, künstliche Intelligenz ist; da überrascht es nicht, dass alles, was Computer tun, künstliche Intelligenz genannt wird.