Know Labs, Inc. a annoncé les résultats d'une nouvelle étude intitulée "De nouvelles techniques de prétraitement des données dans un ensemble de données élargi améliorent la précision du modèle d'apprentissage automatique pour un moniteur de glycémie non invasif". L'étude démontre que le perfectionnement continu de l'algorithme et l'augmentation du nombre de données de haute qualité ont permis d'améliorer la précision de la technologie de capteur Bio-RFID de Know Labs, avec pour résultat une différence relative moyenne absolue (MARD) globale de 11,3 %.

Comme toutes les recherches précédentes de Know Labs, cette étude a été conçue pour évaluer la capacité du capteur Bio-RFID à quantifier la glycémie de manière non invasive et continue, en utilisant le moniteur de glucose en continu (CGM) Dexcom G6® comme appareil de référence. Dans cette nouvelle étude, où la collecte des données s'est achevée en mai 2023, Know Labs a appliqué de nouvelles techniques de prétraitement des données et a entraîné un modèle Light Gradient-Boosting Machine (lightGBM) pour prédire les valeurs de la glycémie à partir de 3 311 observations - ou valeurs de l'appareil de référence - provenant de plus de 330 appareils.

ou valeurs de l'appareil de référence ? à partir de plus de 330 heures de données recueillies auprès de 13 participants en bonne santé. Grâce à cette méthode, Know Labs a pu prédire la glycémie dans l'ensemble de test ?

l'ensemble de données qui fournit une évaluation en aveugle des performances du modèle ? avec un MARD de 11,3 %. En comparaison, Know Labs a publié en mai 2023 les résultats d'une étude qui analysait les données de cinq participants d'une démographie similaire en utilisant 1 555 observations sur 130 heures de collecte de données, et la première application du modèle ML lightGBM, qui a abouti à un MARD global de 12,9 %.

En juin 2023, Know Labs a annoncé l'achèvement de la construction de son prototype Gen 1, qui incorpore dans un appareil portable le capteur Bio-RFID que Know Labs utilise depuis deux ans pour mener des recherches cliniques en laboratoire, et dont la stabilité éprouvée a fait l'objet d'une publication. Des tests avec l'appareil Gen 1 sont en cours, optimisant la configuration du capteur pour la collecte de données, y compris les nouveaux facteurs environnementaux et humains. L'entreprise se concentre sur la collecte de données de haute qualité et de haute résolution auprès d'une population diversifiée de participants représentant différentes plages glycémiques et différents scénarios de test, sur l'affinement de ses algorithmes sur la base de ces nouvelles données et sur l'optimisation de son capteur en vue d'une mise à l'échelle.

Pour soutenir ce travail, l'entreprise continue de tester son appareil Gen 1 tous les jours, parallèlement à la recherche clinique en cours avec son système de laboratoire stationnaire. La Gen 1 devrait générer des dizaines de milliards d'observations de données à traiter, ce qui sera essentiel pour aider à valider les performances de l'algorithme dans les scénarios du monde réel dans lesquels le dispositif de surveillance du glucose de Know Labs ? peut être utilisé.

Il s'agit d'un élément clé de la réalisation de la vision de l'entreprise qui consiste à mettre sur le marché un produit homologué par la FDA.