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Über die Lösung
Alles begann, als im Jahr 2002 bei Jeffrey Brewers Sohn im Alter von 7 Jahren Typ-1-Diabetes (T1D) diagnostiziert wurde. Krankenschwestern brachten den Brewers bei, wie man Insulin spritzt und wie man seinem Sohn in den Finger sticht, um den Blutstropfen zu testen, um seinen Blutzucker zu testen Ebene mit einem kleinen Meter. Sie lernten einen einfachen Algorithmus: Wenn der Blutzucker ihres Sohnes so hoch war, geben Sie ihm so viele Einheiten Insulin; Wenn es so viel höher war, gib ihm so viel mehr. Es ist eine grobe Skala, mit der sich jeder der mehr als 1 Million Typ-1-Diabetiker in den USA täglich begnügt. Brewer war schockiert über den antiquierten Ansatz. "Ich hatte dieses Logbuch", sagt er. „Ich teste meinen Sohn alle paar Stunden, und ich denke, das schreit nach Automatisierung. Ein Computer sollte das tun und würde es besser machen. Warum gab es das nicht, bei all dem, was wir tun können?“
Seit der Diagnose ist Brewer ein leidenschaftlicher Fürsprecher für Menschen mit dieser Krankheit geworden. Zuerst gründete und startete er zusammen mit JDRF (Juvenile Diabetes Research Foundation) das Artificial Pancreas Project, dann wurde er CEO von JDRF, wo er Partnerschaften mit der Industrie schmiedete, um Innovationen bei medizinischen Geräten für Diabetes voranzutreiben. Erst 2014 gründete Brewer zusammen mit Bryan Mazlish, einem Experten für medizinische Geräte und Software, der auch einen diabetischen Sohn hat, Bigfoot Biomedical, ein Medizintechnikunternehmen, das darauf abzielt, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Menschen mit Diabetes mit ihrer Krankheit umgehen. Im Gegensatz zu anderen betrachten sie die Insulintherapie ganzheitlich und nutzen Dienstleistungen, Support und neuartige Geschäftsmodelle. In Zusammenarbeit mit Gesundheitsdienstleistern hat sich BigFoot Biomedical zum Ziel gesetzt, einfache, vernetzte und umfassende Lösungen für die große Zahl von Menschen bereitzustellen, die von Diabetes-Innovationen übersehen wurden.
Das Unternehmen entwickelt intelligente Insulinabgabesysteme, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um die Insulindosierung zu automatisieren und die Glukosekontrolle bei Menschen mit Diabetes zu verbessern. Ihr Flaggschiffprodukt, das Bigfoot Unity Diabetes Management System, auch „künstliche Bauchspeicheldrüse“ genannt, ist eine integrierte Plattform, die Insulinabgabe, kontinuierliche Glukoseüberwachung und Datenmanagement über und App kombiniert, um personalisierte Insulindosierungsempfehlungen bereitzustellen. Das System soll ein Echtzeit-Partner sein, der die Belastung durch tägliche Selbstpflegeaufgaben reduziert und das Risiko von Komplikationen minimiert, wodurch die Lebensqualität von Diabetikern verbessert wird. Das Bigfoot Unity System ist die erste und einzige von der FDA zugelassene Lösung für Menschen mit Typ-1- oder Typ-2-Diabetes, die eine Insulintherapie mit mehreren täglichen Injektionen erhalten. Die Dosis, die auf den Anweisungen des Gesundheitsdienstleisters der Person basiert, wird direkt auf den proprietären, verbundenen intelligenten Kappen der Einweg-Insulinpens der Person angezeigt. Das System ist für die Verwendung durch Personen ab 12 Jahren freigegeben und soll klar und in Echtzeit helfen, die Frage zu beantworten: „Wie viel Insulin würde mein Arzt mir empfehlen, jetzt zu nehmen?“
https://www.youtube.com/watch?v=0_THSXahVJA
Diese Lösung enthält keinen Hinweis weder auf die Verwendung von Arzneimitteln, Chemikalien oder biologische Stoffe (einschließlich Lebensmitteln) noch auf invasive Geräte, anstößige, kommerzielle oder inhärent gefährliche Inhalte. Diese Lösung wurde nicht medizinisch validiert. Vorsicht! Wenn Sie irgendwelche Zweifel haben, wenden Sie sich bitte an einen Arzt.
DISCLAIMER: This story was written by someone who is not the author of the solution, therefore please be advised that, although it was written with the utmost respect for the innovation and the innovator, there can be some incorrect statements. If you find any errors please contact the patient Innovation team via info@patient-innovation.com
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