Рука человека и цифровая рука на фоне абстрактных ярких линий и точек.

Цифровые двойники на основе искусственного интеллекта помогают людям контролировать диабет и ожирение.

В то время как пациенты и работодатели ищут альтернативы дорогостоящим препаратам, ингибирующим GLP-1, стартап Twin Health из Кремниевой долины использует искусственный интеллект и носимые датчики, чтобы помочь людям сделать более здоровый выбор. Изображение может содержать часть тела: руку и человека. Фотография: Getty Images Сохранить историю Сохранить эту историю Сохранить историю Сохранить эту историю

Родни Бакли похудел на 45 килограммов менее чем за год, не с помощью препарата GLP-1, а благодаря цифровому двойнику. В марте прошлого года 55-летний бывший пожарный, ставший мэром поселка Третье Лейк в Иллинойсе, весил 170 килограммов. За эти годы он перепробовал множество диет, обычно сбрасывая вес, но в итоге снова набирая его. Когда работодатель его жены начал предлагать программу от стартапа Twin Health, он решил попробовать.

В связи с резким ростом спроса на Оземпик и другие препараты, стимулирующие выработку GLP-1, работодатели сталкиваются с высокими затратами на их приобретение. Эти лекарства, стоимостью около 1000–1500 долларов в месяц на человека, представляют собой быстро растущие расходы на здравоохранение. Именно поэтому некоторые работодатели обращаются к немедикаментозным альтернативам, чтобы помочь сотрудникам отказаться от приема GLP-1, сократить его использование или полностью избежать его применения.

Компания Twin Health из Маунтин-Вью, штат Калифорния, использует сочетание носимых устройств, искусственного интеллекта и консультаций по вопросам здоровья по запросу для помощи в управлении диабетом, преддиабетом и ожирением. Компания отправляет пользователям комплект, включающий устройство непрерывного мониторинга уровня глюкозы, манжету для измерения артериального давления, умные весы и фитнес-трекер. Вместе эти устройства собирают данные об уровне сахара в крови, весе, стрессе, артериальном давлении, сне и активности и передают их в единое приложение. Используя прогностическую модель искусственного интеллекта, приложение анализирует всю эту информацию для создания виртуальной копии метаболизма пользователя — цифрового двойника.

Клинические испытания показали, что Twin Health может помочь людям с диабетом 2 типа контролировать уровень сахара в крови с помощью меньшего количества лекарств и снизить вес. Эта программа привела к экономии на лекарствах для управляющей компании Blackstone, которая использует Twin Health уже несколько лет, и одновременно помогла ее сотрудникам похудеть.

«Мы оказываем влияние на людей и поддерживаем достигнутые результаты в области здравоохранения», — говорит Джахангир Мохаммед, соучредитель и генеральный директор Twin Health. Он рассказывает, что его вдохновило на создание компании в 2018 году то, что в его семье есть случаи диабета 2 типа.

Компания привлекла десятки тысяч человек почти из 200 компаний-работодателей. Twin получает выплаты только в том случае, если пользователи достигают определенных клинических результатов, таких как снижение уровня сахара в крови, потеря веса или уменьшение количества препаратов для лечения нарушений обмена веществ.

Пользователи регистрируют свой рацион в течение дня, сканируя этикетки продуктов, фотографируя свои блюда или записывая их голосом. Приложение использует искусственный интеллект для анализа пищевой ценности и определяет продукты как «зеленые», «желтые» или «красные» — зеленые обозначают самые полезные варианты, а красные — продукты, которых следует избегать. Эти цвета могут меняться по мере улучшения метаболизма человека. Продукт, который когда-то был красным, со временем может стать желтым или зеленым.

Изображение может содержать электронные устройства, мобильный телефон, текст и человека. Предоставлено компанией Twin Health.
Изображение может содержать электронные устройства, мобильные телефоны и текстовые сообщения. Предоставлено компанией Twin Health.

На основе зарегистрированных приемов пищи приложение прогнозирует реакцию уровня сахара в крови человека на эти продукты. Оно также дает персонализированные рекомендации в течение дня, например, корректирует размер порций, выбирает другое сочетание продуктов или совершает прогулку после еды. Пользователи могут принять или проигнорировать эти предложения — например, брокколи может быть не их любимым продуктом, или они предпочитают заниматься спортом в определенное время дня. Приложение использует искусственный интеллект, чтобы адаптироваться к их предпочтениям с течением времени. Пользователи также могут общаться с консультантами, если у них есть конкретные вопросы о здоровье.

Для Бакли клиника Twin Health помогла сделать более здоровый выбор, например, заменить замороженные готовые сэндвичи на домашние буррито с низкоуглеводными, богатыми клетчаткой лепешками. Он больше не пьет газировку и ежедневно проходит несколько километров пешком.

«Когда я только начинал эту программу, я едва мог пробежать милю, прежде чем у меня начинала болеть спина и колено. А теперь я каждое утро пробегаю шесть с половиной миль», — говорит он.

Ему нравится получать мгновенную обратную связь от приложения, а также отслеживать свои биометрические показатели с течением времени. Он видит, что процент жира в его организме и артериальное давление имеют тенденцию к снижению.

«Именно оттуда я черпаю мотивацию, чтобы продолжать идти и продолжать работать», — говорит он.

Бакли достиг своей первоначальной цели по весу в 300 фунтов и сейчас весит около 275. После десятилетий приема лекарств от высокого кровяного давления его врач недавно предложил снизить дозу.

Когда компания Twin Health обратилась к страховой компании Cleveland Clinic с предложением использовать их программу, штатный эндокринолог Кевин Панталоне сначала отнесся к этому скептически. Он решил провести собственное исследование.

«Нам действительно было сложно эффективно внедрить методы изменения образа жизни. Пациентам часто требуется множество видов терапии для контроля диабета, — сказал он. — Поэтому меня это очень заинтересовало». Несмотря на давние советы просто больше заниматься спортом и правильно питаться, большинству американцев трудно достичь рекомендуемого уровня физической активности в неделю и придерживаться здорового питания.

Панталоне и его коллеги набрали 150 участников с диабетом 2 типа, случайным образом распределив 100 человек в программу Twin, а остальных — в контрольную группу. В среднем участники были в возрасте 58 лет, страдали ожирением и имели уровень гликированного гемоглобина (A1C) 7,2%. Уровень 6,5% или выше указывает на диабет. Целью исследования было выяснить, смогут ли участники достичь уровня A1C менее 6,5% при меньшем количестве принимаемых лекарств.

Через 12 месяцев 71 процент участников исследования, использовавших приложение Twin, достигли желаемого уровня сахара в крови с меньшим количеством лекарств, в то время как в контрольной группе этот показатель составил всего 2 процента. Участники, использовавшие Twin, также потеряли больше веса — 8,6 процента от массы тела против 4,6 процента в контрольной группе.

В начале исследования 41 процент участников, принимавших Твин, принимали препараты, стимулирующие ГЛП-1, но к концу исследования их осталось всего 6 процентов. В контрольной группе 52 процента участников изначально принимали ГЛП-1, а к концу исследования этот показатель увеличился до 63 процентов. Результаты были опубликованы в журнале New England Journal of Medicine Catalyst в прошлом году.

«Я думаю, что именно непрерывные, индивидуальные рекомендации в режиме реального времени помогают пациентам изменить поведение и закрепить эти изменения», — говорит Панталоне. «Исторически сложилось так, что когда мы направляем пациентов на консультации по питанию, они часто оказываются перегружены информацией».

По его словам, один из участников исследования похудел на 25 фунтов, отказался от всех лекарств от диабета и впервые за 10 лет смог отправиться в поход.

Для некоторых людей сбор данных в рамках программы Twin может показаться вторжением в личную жизнь. Взвешивание или измерение окружности талии могут вызывать сильные эмоциональные переживания. Те, кто добился успеха с помощью препаратов GLP-1, могут неохотно отказываться от них, особенно если изменение образа жизни в прошлом им не помогло.

Хотя работодатели не имеют доступа к идентифицируемой, подробной информации о состоянии здоровья отдельных лиц, они получают от Twin сводный анонимизированный отчет, отслеживающий участие в программе и результаты лечения с течением времени. Как поставщик медицинских услуг, Twin обязан соблюдать Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), а также законы штатов о защите конфиденциальности. Компания заявляет, что проводит независимые оценки безопасности сторонними организациями.

Бернард Зинман, эксперт по диабету и почетный профессор кафедры медицины Университета Торонто, не принимавший участия в исследовании Кливлендской клиники, воодушевлен потенциалом технологии цифровых двойников.

«Это интересный подход, и я думаю, что он в полной мере использует возможности цифрового здравоохранения», — говорит он. «Одно из того, что мы знаем наверняка, это то, что все эти меры — диета и физические упражнения являются наиболее важными — более эффективны на ранних стадиях диабета». По его словам, если бы больше людей имели доступ к подобным технологиям, они потенциально могли бы обратить вспять развитие диабета или предотвратить его появление.

Панталоне считает, что именно в этом направлении развивается эта область. «Я думаю, что мы увидим, как этот тип технологий будет использоваться все большим количеством людей с избыточным весом и ожирением», — говорит он. «Есть надежда, что доступ к таким методам лечения со временем улучшится».

Источник: www.wired.com

✅ Найденные теги: Диабет, искусственный интеллект, новости, Ожирение, Цифровые, Цифровые Двойники

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Огромный омар на морском дне, окружённый крабами и рыбой.
Графики сравнения производительности: агенты, кодирование, изображение, видео.
Диаграммы сравнений производительности ИИ для задач агентов, кодирования, изображений и видео.
Графики сравнения производительности ИИ-агентов в задачах по категориям: агенты, код, изображение, видео.
ideipro logotyp
Скриншот сайта Anna's Archive с базой данных книг и научных статей.
ideipro logotyp
ideipro logotyp
ideipro logotyp
Image Not Found
Логотип Gemini на радужном фоне, градиентные цвета, название черным шрифтом.

Google выпускает Gemini 3.1 Pro с удвоенной мощностью рассуждений

Google выпустила в четверг Gemini 3.1 Pro — первое инкрементальное обновление версии .1 в линейке Gemini, которое обеспечивает значительный…

Фев 20, 2026
Человек в очках с умными устройствами на фоне футуристичного города и дронов.

Внутри нового мирового порядка с использованием искусственного интеллекта: специальный репортаж

Начиная с экзаменационной комнаты и заканчивая классной комнатой, искусственный интеллект больше не просто инструмент — это инфраструктура….

Фев 17, 2026
Абстрактное изображение синих и розовых форм под микроскопом, напоминающих микробы.

Гигантские вирусы могут быть более жизнеспособными, чем мы думали.

Гигантский вирус кодирует часть клеточного набора белков, что позволяет ему лучше контролировать своего хозяина — амебу, и это поднимает…

Фев 17, 2026
Иллюстрация женщины с длинными волосами на голубом фоне, стильная прическа и одежда.

Проработав преподавателем в течение 30 лет, Джен Робертс нашла неожиданного союзника в области искусственного интеллекта

Учитель-ветеран Джен Робертс объясняет, почему генеративные инструменты — это нечто большее, чем просто платформа для списывания — это…

Фев 17, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых