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Come esto, haz ejercicio ahora; nuevo software personalizado predice y ayuda a prevenir picos de azúcar en sangre

No todo el mundo tiene diabetes tipo 2, la enfermedad que causa niveles crónicamente altos de azúcar en sangre, pero muchos la tienen. Alrededor del 9% de los estadounidenses están afectados y otro 30% corre el riesgo de desarrollarlo.

Ingrese al software en enero AI, una startup de cuatro años basada en suscripción que en noviembre comenzó a brindar sugerencias nutricionales personalizadas y relacionadas con la actividad a sus clientes basadas en una combinación de datos relacionados con los alimentos que la compañía ha acumulado silenciosamente durante tres años. y el perfil único de cada persona, que se obtiene a lo largo de los primeros cuatro días de uso del software.

¿Por qué la necesidad de personalización? Porque lo crea o no, las personas pueden reaccionar de manera muy diferente a cada comida, desde el arroz hasta el aderezo para ensaladas.

La tecnología puede parecer mundana, pero es reveladora y potencialmente salva vidas, promete la cofundadora y directora ejecutiva Noosheen Hashemi y su cofundador, Michael Snyder, profesor de genética en Stanford que se ha centrado en la diabetes y la prediabetes durante años.

A los inversores también les gusta la idea. Felicis Ventures acaba de liderar una inversión Serie A de $ 21 millones en la compañía, junto con el fundador de HAND Capital y Salesforce, Marc Benioff. (Los inversores anteriores incluyen Ame Cloud Ventures de Jerry Yang, SignalFire, el cofundador de YouTube Steve Chen y la cofundadora de Sunshine, Marissa Mayer, entre otros). Dice el fundador de Felicis, Aydin Senkut, «Mientras que otras empresas han avanzado en la comprensión de los datos de los sensores biométricos, desde la frecuencia cardíaca y monitores de glucosa, por ejemplo: la IA de enero ha avanzado en el análisis y la predicción de los efectos del consumo de alimentos en sí [which is] clave para abordar las enfermedades crónicas «.

Para obtener más información, hablamos esta tarde con Hashemi y Snyder. A continuación se muestra parte de nuestro chat, editado por su extensión y claridad.

TC: ¿Qué has construido?

NH: Hemos construido una plataforma multiómica donde tomamos datos de diferentes fuentes y predecimos la respuesta glucémica de las personas, permitiéndoles considerar sus elecciones antes de tomarlas. Obtenemos datos de monitores de frecuencia cardíaca y monitores continuos de glucosa y un estudio clínico de 1000 personas y un atlas de 16 millones de alimentos para los cuales, mediante el aprendizaje automático, hemos derivado valores nutricionales y creado un etiquetado nutricional. [that didn’t exist previously].

[The idea is to] predecir para [customers] cuál será su respuesta glucémica a cualquier alimento en nuestra base de datos después de solo cuatro días de entrenamiento. En realidad, no tienen que comer la comida para saber si deben comerla o no; nuestro producto les dice cuál va a ser su respuesta.

TC: Entonces, la monitorización de la glucosa existía anteriormente, pero esto es predictivo. ¿Porque es esto importante?

NH: Queremos devolver la alegría a comer y eliminar la culpa. Podemos predecir, por ejemplo, cuánto tiempo tendría que caminar después de comer cualquier alimento de nuestra base de datos para mantener el nivel de azúcar en sangre en el nivel adecuado. Saber lo que «es» no es suficiente; queremos decirte qué hacer al respecto. Si estás pensando en pollo frito y batido, podemos decirte: vas a tener que caminar 46 minutos después para mantener una salud saludable. [blood sugar] abarcar. ¿Le gustaría hacer el tiempo de actividad para eso? ¿No? Entonces tal vez [eat the chicken and shake] en un sábado.

TC: Este es un software de suscripción que funciona con otros wearables y cuesta $ 488 por tres meses.

NH: Ese es el precio minorista, pero tenemos una oferta de lanzamiento de $ 288.

TC: ¿Le preocupa que las personas usen el producto, tengan una idea de lo que podrían estar haciendo de manera diferente y luego cancelen su suscripción?

NH: No. Cambios en el embarazo [one’s profile], la edad lo cambia. La gente viaja y no siempre come lo mismo. . .

MS: he estado usando [continuous glucose monitoring] wearables durante siete años y todavía aprendo cosas. De repente te das cuenta de que cada vez que comes arroz blanco, te disparas por las nubes, por ejemplo. Eso es cierto para muchas personas. Pero también ofreceremos una suscripción de un año pronto porque sabemos que las personas a veces se deslizan [only to be reminded] más tarde, estos impulsores son muy valiosos.

TC: ¿Cómo funciona prácticamente? Digamos que estoy en un restaurante y tengo ganas de pizza, pero no sé cuál pedir.

NH: Puede comparar curva sobre curva para ver cuál es más saludable. Puedes ver cuanto tendrás que caminar [depending on the toppings].

TC: ¿Necesito hablar todos estos ingredientes en mi teléfono inteligente?

NH: January escanea códigos de barras, también comprende fotos. También tiene entrada manual, y toma voz [commands].

TC: ¿Está haciendo algo más con esta enorme base de datos de alimentos que ha agregado y que está enriqueciendo con sus propios datos?

NH: Definitivamente no venderemos información personal.

TC: ¿Ni siquiera datos agregados? Porque suena como una base de datos útil. . .

MS: No somos 23andMe; ese no es realmente el objetivo.

TC: Mencionaste que el arroz puede hacer que el nivel de azúcar en sangre de alguien se eleve, lo cual es sorprendente. ¿Cuáles son algunas de las cosas que podrían sorprender a la gente acerca de lo que su software puede mostrarles?

NH: La respuesta glucémica de las personas es tan diferente, no solo entre Connie y Mike, sino también entre Connie y Connie. Si come nueve días seguidos, su respuesta glucémica podría ser diferente cada uno de esos nueve días debido a cuánto durmió o cuánto pensó el día anterior o cuánta fibra había en su cuerpo y si comió antes de acostarse.

La actividad antes de comer y la actividad después de comer es importante. La fibra es importante. Es la intervención que menos se pasa por alto en la dieta estadounidense. Nuestras dietas ancestrales incluían 150 gramos de fibra al día; la dieta estadounidense promedio hoy en día incluye 15 gramos de fibra. Muchos problemas de salud se deben a la falta de fibra.

TC: Parece que el coaching sería útil junto con su aplicación. ¿Existe un componente de coaching?

NH: Hoy no ofrecemos un componente de coaching, pero estamos en conversaciones con varias soluciones de coaching mientras hablamos, para ser el socio de IA para ellos.

TC: ¿Con quién más te estás asociando? Empresas sanitarias? ¿Empleadores que pueden ofrecer esto como beneficio?

NH: Vendemos directamente a los consumidores, pero ya tenemos un cliente farmacéutico desde hace dos años. Las empresas farmacéuticas están muy interesadas en trabajar con nosotros porque podemos utilizar el estilo de vida como biomarcador. Esencialmente les damos [anonymized] visibilidad del estilo de vida de una persona durante un período de dos semanas o durante el tiempo que desee ejecutar el programa para que puedan obtener información sobre si el tratamiento está funcionando debido al estilo de vida de la persona oa pesar del estilo de vida de la persona. Las empresas farmacéuticas están muy interesadas en trabajar con nosotros porque potencialmente pueden obtener respuestas en una fase de prueba más rápido e incluso reducir la cantidad de sujetos que necesitan.

Así que estamos entusiasmados con la industria farmacéutica. También estamos muy interesados ​​en trabajar con empleadores, con soluciones de coaching y, en última instancia, con pagadores. [like insurance companies].


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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