Diabetes-Management mit diafyt: selbstlernend und smart

Uns allen ist schon einmal ein "Denkfehler" unterlaufen oder wir haben schlicht etwas vergessen. Wenn das Menschen mit Diabetes bei der Berechnung ihres Insulins oder mit der Insulingabe passiert, kann das schwerwiegende Folgen für sie haben. Ein Forschungsteam der TU Dresden und ein Leipziger Start-up wollen Betroffenen den Alltag erleichtern. Gelingen soll dies mit einem Mix aus selbstlernender KI und einem Hightech Insulinpen auf Basis neuartiger Halbleitersensoren zur Blutzuckermessung.

Wie genau das System funktioniert, erklärt Dr.-Ing. René Richter, Institut für Feinwerktechnik und Elektronik-Design an der TU Dresden, im Interview mit MEDICA.de.

Herr Dr. Richter, wie spielen die einzelnen Komponenten – also Insulinpen und Algorithmus – zusammen?

Dr.-Ing. René Richter: Wir alle machen Fehler: verlorene Schlüssel, unbeaufsichtigte Bügeleisen. Das Gleiche gilt für Menschen mit Diabetes. Wäre es also nicht toll, wenn einige unserer Handlungen stillschweigend überwacht würden und wir eine Nachricht erhielten, wenn wir uns um etwas kümmern müssen, zum Beispiel einen im Restaurant liegengelassenen Insulinpen oder wenn wir vergessen haben, Insulin zu spritzen?

Ein intelligenter Insulinpen kann all das überwachen. Das Gerät ist mit Hightech-Sensoren, einem Mikrocontroller und drahtloser Konnektivität ausgestattet. Die Software auf Ihrem Smartphone oder Ihrer Armbanduhr kann die injizierte Dosis, die Insulintemperatur und den Standort ermitteln. Wenn Sie Ihren Insulinpen verlegen, muss das keine große Sache mehr sein. Sie können die Find My App aufrufen oder sagen: "Hey Siri, finde meinen Insulinpen."

Somit erhöht der Insulinpen die Verlässlichkeit der Dosisdaten und die Qualität der Eingabedaten des Algorithmus, der damit besser arbeiten kann.

Wie kann der Algorithmus dabei helfen, Fehler bei der doch recht individuellen Insulingabe zu vermeiden?

Richter: Die Bestimmung der optimalen Insulindosis ist selbst für erfahrene Menschen mit Diabetes kompliziert. Fehler äußern sich durch Über- und Unterzuckerungen. Bestenfalls kann mit Korrekturen nachgebessert werden. Aber auch diese sind nicht ohne Risiko. Gerne schwingt sich der Glukosespiegel zu einer Achterbahnfahrt auf.

Eine dem Algorithmus vorgeschaltete künstliche Intelligenz erlernt die individuellen Besonderheiten der oder des Betroffenen. Schon nach wenigen Tagen ist der Algorithmus eingestellt und gibt optimierte Vorschläge für die Dosierung.

Damit reduzieren sich Über- und Unterzuckerungen und der HbA1c-Wert verbessert sich.

Welche Faktoren bezieht der Algorithmus zur Berechnung der richtigen Insulinmenge ein?

Richter: Die Eingabedaten für einen Vorschlag sind der aktuelle Zeitpunkt, die gegessenen Kohlenhydrate und das in letzter Zeit gespritzte Insulin. Außerdem nutzt der Algorithmus ein persönliches Nutzerprofil, das aus Blutzuckerwerten, Insulindosen und eingetragenen Mahlzeiten errechnet wird.

Richter: Die künstliche Intelligenz des Algorithmus lernt stets mit und übernimmt das Nachjustieren automatisch. Vieles macht der Algorithmus somit allein, er ist schnell und effizient, soll dabei aber nicht die Therapieentscheidung der oder des Betroffenen vollständig ersetzen. Da Diabetes eine sehr vielschichtige Krankheit ist, gibt es weitere Einflüsse, die nicht abgebildet sind.

Welche Rolle spielen die Halbleiter-Sensoren zur Blutzuckermessung?

Richter: Halbleiter sind moderner als herkömmliche Sensoren und können neben der Blutglukose weitere Bestandteile im Blut erkennen, so zum Beispiel Ketone. Damit verbessert sich die Therapie insbesondere für Menschen mit Typ-2-Diabetes.

Der Algorithmus wurde für die optimale Insulindosis für Typ-1-Diabetes entwickelt. Bei Typ 2 ist Insulingabe nicht immer notwendig. Aber könnten auch Typ-2-Betroffene von Pen und Algorithmus profitieren?

Richter: Der diafyt Smartpen ist für Typ-1- und Typ-2-Diabetikerinnen und -Diabetiker geeignet und die smarten Funktionen sind medizinisch gleichermaßen wirksam. Der Algorithmus und die KI der Insulinberechnung wurden jedoch für die Intensivierte Insulintherapie von Typ-1-Diabetikerinnen und -Diabetikern entwickelt. Das nächste Ziel ist nun, einen Algorithmus auch für Typ-2-Diabetes zu entwickeln.