Недостатки инвазивных и малоинвазивных методов измерения уровня глюкозы, связанные с проникновением зонда или иглы через кожный покров, в кровеносный сосуд или в подкожную жидкость, связанные с опасностью инфекции, неудобством процедур ввода и замены зонда или прокола иглой, с необходимостью использования расходных материалов, ставят создание системы для неинвазивной глюкометрии в число важнейших задач медицины. Программно-аппаратная система глюкометрии, основанная на спектрометрии кровенаполненных тканей с помощью портативного, носимого на теле пациента аппарата и анализа данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (далее Система) обеспечит удобное повседневное, неинвазивное измерение уровня глюкозы, как в домашних условиях, так и в условиях медицинских учреждений. Основными преимуществами Системы, которые определяют её востребованность среди пациентов, страдающих дисгликемией, медицинских и профилактических учреждений и медицинских работников являются:? не требующее проникновения через кожные покровы, неинвазивное измерение уровня глюкозы,? безболезненность и безопасность процедур,? отсутствие расходных материалов,? портативность и возможность ношения на теле сенсорного аппарата,? возможность обеспечения непрерывного мониторинга дисгликемии,? использование алгоритмов искусственного интеллекта для анализа данных,? беспроводная связь с мобильными и иными цифровыми платформами обработки данных,? когнитивный анализ данных, обеспечивающий поддержку принятия решений медицинскими работниками и выработку рекомендаций для пациентов,? ведение реестра пациентов и медицинских работников.Разрабатываемая Система является программно-техническим комплексом медицинского назначения, обладающим преимуществами перед коммерчески доступными инвазивными и малоинвазивными глюкометрами, а также имеющимися разработками неинвазивных глюкометров. Выполнение проекта позволит создать инновационный, коммерчески доступный для массового применения продукт на основе технологии многоволновой спектрофотометрии кровенаполненных тканей, а также алгоритмов глубокого машинного обучения, применяемых с целью выделения полезного сигнала и интеллектуального анализа данных.

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЭЛТОРГ"

Здравоохранение, медицина, фармацевтика