Oura dan Google Fitbit bermitra dengan Academia dan lainnya untuk bertarung dengan gangguan opioid
Itu Digital Medicine Society (Dime) mengumumkan bahwa ia bermitra dengan Alkohol dan Layanan Narkoba (ADS), Universitas Duke, Google FitbitKlinik Morse, Universitas Pusat Carolina Utara, Kabin, ProofpilotSegitiga Cersi dan University of North Carolina di Chapel Hill (UNC).
Kemitraan ini bertujuan untuk menggunakan data yang dikumpulkan dari barang yang dapat dikenakan konsumen untuk menurunkan kelelahan opioid penggunaan opioid (OUD) dengan menciptakan intervensi untuk membantu mencegah kekambuhan.
Menurut 2023 Survei Nasional tentang Penggunaan dan Kesehatan Narkoba Dengan Penyalahgunaan Zat dan Administrasi Layanan Kesehatan Mental (SAMHSA), di antara orang berusia 12 atau lebih pada tahun 2023, 2,0 persen (atau 5,7 juta orang) memiliki gangguan penggunaan opioid pada tahun lalu.
Mitra akan berkolaborasi untuk menggambarkan dan mengumpulkan sinyal fisiologis dan sifat perilaku, termasuk detak jantung, insomnia, ketidakaktifan fisik dan stres fisiologis, yang dapat memperkirakan kambuh dan diukur dengan teknologi yang dapat dipakai.
Para peneliti akan menggunakan smartphone untuk mengumpulkan karakteristik kesehatan mental seperti isolasi sosial, kecemasan dan depresi yang dilaporkan pasien. Poin data melatih alat untuk mencegah kambuh opioid.
Tim akan melanjutkan dengan penelitian yang dipimpin bersama oleh Lab Ide Besar Universitas Duke dan meminta pasien untuk studi percontohan untuk menguji pendekatan dan memastikan bahwa metode mereka mendapatkan data berkualitas optimal untuk mengembangkan alat pencegahan kambuh.
“Oud adalah tantangan yang kompleks, dan tantangan yang kompleks membutuhkan kolaborasi dan solusi inovatif,” kata Candice Taguibo, direktur program Associate Dime, dalam sebuah pernyataan.
“Tim kami bekerja untuk menggabungkan banyak masalah yang berperan bagi mereka yang menghadapi OUD – kesehatan mental, dukungan sosial, pilihan perawatan, keuangan, akses ke teknologi, stigma sosial, dan banyak lagi – dan membangun alat yang dapat secara bermakna mengubah busur kambuh Oud dan menyelamatkan ribuan nyawa.”
Shyamal Patel, wakil presiden senior sains di Oura, menegaskan bahwa memanfaatkan kemajuan teknologi untuk mengembangkan protokol berbasis bukti untuk orang yang hidup dengan OUD akan memposisikan intervensi ini untuk sukses.
“Kami dengan bangga mendukung penelitian ini dengan memberikan pemantauan kesehatan yang berkelanjutan dan wawasan yang didorong oleh data. Ini dapat memberdayakan individu untuk mengambil langkah-langkah proaktif dalam pemulihan mereka, berpotensi mengurangi beban pada sistem kesehatan masyarakat kami yang terlalu besar dan menawarkan alat penting dalam perang melawan epidemi opioid,” kata Patel dalam sebuah pernyataan.
Tren yang lebih besar
Di bulan Maret, uang receh dan Google Health diperkenalkan a kursus online gratis Untuk profesional medis, peneliti, administrator, dan inovator untuk mempelajari Dasar -dasar AI generatifmodel bahasa besar (LLM) dan kasus penggunaan teknologi dalam perawatan kesehatan.
Itu Kursus AI Generatif untuk Kesehatan memberi pemangku kepentingan pemahaman tentang LLM dan aplikasi mereka dalam perawatan kesehatan. Selain itu, peserta akan mendapatkan wawasan tentang teknologi AI generatif, mengembangkan keterampilan teknik yang cepat dan mengeksplorasi bagaimana AI dapat mendukung pengambilan keputusan dalam pengaturan klinis.
Pada tahun 2024, rPeneliti dari model berbasis pembelajaran mesin Korea Selatan yang dapat memprediksi episode suasana hati hanya menggunakan data ritme tidur dan sirkadian dari perangkat yang dapat dipakai.
Tim ini terdiri dari para peneliti dari Institute for Basic Sciences (IBS), Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) dan Fakultas Kedokteran Universitas Korea.
Dalam sebuah studi yang diterbitkan di Nature Jurnal Kedokteran Digitaltim peneliti pertama kali mengumpulkan dan menganalisis data tidur-bangun senilai 429 hari yang dihasilkan dari Fitbit dari 168 pasien Korea dengan gangguan mood, termasuk depresi berat dan gangguan bipolar.
Tim peneliti mengekstraksi 36 fitur ritme tidur dan sirkadian dari dataset ini, yang kemudian diterapkan untuk melatih model berdasarkan Machine Learning Library XGBoost untuk memprediksi episode suasana hati.
Temuan ini mengungkapkan bahwa model prediktif mencapai akurasi 80%, 98% dan 95% dalam memprediksi episode depresi, manik, dan hipomanik.
Pada tahun yang sama, Luar ditutup $ 200 juta Seri D Round Pendanaan dipimpin oleh Perusahaan Manajemen & Penelitian Fidelity Dan Dexcom. Investasi menaikkan penilaian perusahaan menjadi $ 5,2 miliar.
Pada November 2024, Dexcom membuat a Investasi strategis $ 75 juta Di Oura dan mendirikan kemitraan strategis yang memungkinkan aliran data dua arah antara Dexcom's Continuous Glucose Monitor (CGM) dan The Oura Ring. Investasi pada saat itu membawa penilaian Oura menjadi lebih dari $ 5 miliar.
