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Mit KI nichtinvasiv Blutzucker bestimmen

Neuronale Netze statt Nadel und Spritze

11. April 2017, 10:00 Uhr | Hartmut Fischer

Nichtinvasiv Blutzucker bestimmen.

Das Messen des Blutzuckerspiegels ist noch immer recht unangenehm. Mit universitären Partnern hat Trout ein System entwickelt, mit dem sich ohne Pikser der Glukosespiegel kontinuierlich überwachen lässt.

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Oft sind gute Ideen für medizinische Produkte vorhanden – aber es mangelt an eigenen Ressourcen für das Entwickeln eines Prototyps oder Endprodukts. Die 2004 gegründete Firma Trout hat sich daher zum Ziel gesetzt, vielversprechende Produktideen zu identifizieren, selbst oder mit Partnern bis zur Serienreife zu entwickeln und zu vermarkten. Ein Beispiel dafür ist ein non-invasives und kontinuierlich messendes System zum Bestimmen des Blutzuckers.

Grundlage dafür waren an einer Universität durchgeführte F&E-Projekte. Nach dem Bewerten des wissenschaftlichen Fundaments und der bisherigen Versuchsergebnisse war klar, dass die Trout-Mitarbeiter bei der Entwicklung auch technologisches Neuland betreten mussten. Zunächst waren die Rahmenbedingungen zu definieren und zu spezifizieren, Ziele, Risiken, Meilensteine zu beschreiben und relevante Standards und Normen zu identifizieren.

Strukturierte Projektplanung

Daraufhin folgte das Aufsetzen der Projektplanung inklusive Kosten-, Aktivitäten- und Ressourcenschätzungen sowie dem Festlegen definierter Ausstiegsszenarien. Nach einer Marktanalyse wurde zudem eine Vermarktungsstrategie mit potenziellen Partnern entworfen.
Damit das Endprodukt essenzielle Anforderungen aus der Medizintechnik erfüllen kann, etwa bezüglich der Qualität, EMV, relevanter Standards und notwendiger klinischen Tests, entschied sich Trout für eine Neuentwicklung auf Basis neuster Soft- und Hardware.
Die wissenschaftlichen Mitarbeiter vom Trout mussten dafür einen völlig neuen, selbstkalibrierenden Sensor entwickeln, der mit einer zweiten Messfrequenz arbeitet. Eine weitere Herausforderung war die nichtlineare und nutzerspezifische Korrelation zwischen Messprinzip und Blutzucker. Trout entschied sich hier für Künstliche Intelligenz (KI) zum Anlernen individueller, personenspezifischer Parameter für die Bestimmung des Blutzuckerspiegels. Konkret sollten ein erster labormäßiger Testaufbau, intelligente Filtermechanismen sowie Künstliche Neuronale Netzwerke (KNN) entwickelt werden.
In der Phase 2 sollte nach acht Monaten ein funktionaler Prototyp für erste Tests bereitstehen. Phase 3 beinhaltet die Entwicklung von zehn Prototypen, die dann nach 14 Monaten einem klinischen Test zugeführt werden sollten. In Phase 2 und 3 waren zusätzlich interne Tests und eine erste Bewertung von einem unabhängigen Institut im Rahmen eines »Critical Review« vorgesehen, auch um den geplanten klinischen Test vorzubereiten.
Neben SW-Komponententests, wie Code-Reviews, Black-Box-Test, White-Box-Test, SW-In-The-Loop- und HW-Tests (etwa HW-In-The-Loop, elektrische Sicherheit, EMV, Performance), plante das Trout-Team auch umfangreiche Systemtests, darunter systemspezifische Reviews, viele informelle Tests bei Trout und über die partnerschaftlich eingebundenen Universitäten, Einsatz in einer Diabetes-Praxis, informeller Pilottest bei einem Diabetes-Institut sowie ein klinischer Test im Rahmen einer Anwenderbeobachtung (AWB). Weiterhin wurde die Anmeldung eines Patentes mit allen hierzu notwendigen Aktivitäten im Projektplan berücksichtigt und ein Business-Plan erstellt.