News vom DTM in San Francisco

Es war ein weiter Bogen, den David Klonoff bei seinem bereits 24. Diabetes Technology Meeting gespannt hat und er hat sicher damit ein weiteres Mal den richtigen Riecher bewiesen, denn in den vergangenen zwei Dekaden gab es eindrucksvolle Entwicklungen in der Diabetes-Technologie. Neben zahlreichen innovativen Projekten wurde aus unterschiedlichen Perspektiven vorgestellt, wie der Einsatz von Technologien die Diabetesversorgung transformieren kann mit dem Ziel, das Management individueller Gesundheitsdaten effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Lebensqualität der Betroffenen zu verbessern.

Hier ein paar der Highlights: Der neue US-Insulinpumpenhersteller Sequel hat jüngst die FDA -Zulassung für seine erhalten Insulinpumpe mit dem netten Namen „twiist“ erhalten. Im nächsten Schritt soll diese in ein System zur automatischen Insulinzufuhr (AID) implementiert werden, welches auf der Loop-Technologie von Tidepool basiert.

Dexcom kündigt die Epic EHR System-Integration von Dexcom G7 CGM-Daten an, was bedeutet, dass die CGM-Daten nun direkt in das „Electronic health records system for hospitals and large practices“ (Elektronisches Patientendatensystem für Krankenhäuser und großen Praxen) integriert werden können. Diese Ankündigung hat viel Aufmerksamkeit erfahren, markiert sie doch die erste direkte Integration eines CGM-Geräts in ein EHR-System (EHR=Electronic Health Record).

Auch Startups waren mit innovativen Ideen vertreten: One Health Biosensing zeigte eine intradermale, wiederverwendbare CGM-Lösung ohne Nadel, die vor allem für Patienten mit Typ-2-Diabetes entwickelt wurde. Perspirion Diagnostics stellte ein nicht-invasives Glucosemonitoring über Schweißanalyse vor und BOYDSense entwickelt eine Technologie zur Glucosebestimmung per Atemanalyse, die ohne Blutentnahme auskommt. Orange Biomed stellte mit dem OBM rapid A1c eine tragbare, mikrofluidische Lösung vor, die präzise und laborgenaue HbA1C-Werte in nur fünf Minuten liefern soll. Diese Entwicklung soll vor allem Ungenauigkeiten zu ihrem Diabetes-Status bei bestimmten Bevölkerungsgruppen verringern und eine gerechtere Gesundheitsversorgung fördern.

Daneben gab es weitere „interessante“ Ideen, z.B. Brillen, die mit einem Zusatzteil versehen werden, das automatisch das Essen fotografiert und den Kohlenhydrat-Anteil darin abschätzt oder Apps, die dabei helfen sollen, verschiedenen „Glucose-Typen“ einzuschätzen. Zum Thema Künstliche Intelligenz und Datenintegration gibt es Tools wie GlucoCopilot.ai, die maschinelles Lernen nutzen, um personalisierte Empfehlungen zur Glucosekontrolle zu geben. Solche Systeme integrieren Daten aus CGMs, Insulinpumpen und Lebensstilfaktoren, um Patienten bei Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen.