Многие цифровые медицинские компании сосредотачиваются на отслеживании осуществления и движения, “калории” добрая половина уравнения утраты веса. Но упрочнения отследить другую сторону, “калории в”, любым количественным методом, были неуловимыми.Но тогда как другие пробуют все от спектрометрии до сахара в крови, осуществляющего контроль, дабы оказать помощь людям машинально осуществлять контроль собственные предпочтения в еде, Klue, новый запуск, что начал сейчас в Health 2.0 в Санта-Кларе, Калифорния, проявляет более несложный подход: Применяя отслеживание жеста, дабы выяснить, в то время, когда человек ест либо выпивает.
“Имеется огромная сумма полезной информации, закодированной в отечественных ручных жестах о отечественных поведениях”, сообщили соучредитель и генеральный директор Кэтелиджн Влеуджелс MobiHealthNews. “И сейчас все то познание по большей части не использовано. Так, мы создали разработку аналитики, которая разрешает нам машинально без любого пользовательского вмешательства, найдите и отследите поведения, начинающиеся с питья и еды”.
Vleugels был вдохновлен сосредоточенным на внимательности консультантом по здоровому образу судьбы, что помог ей улучшить собственные предпочтения в еде при помощи несложной гальки, помещенной рядом с ее пластиной, дабы напомнить ей думать о том, что и как она ела.Klue не начинает потребительский товар на мероприятии, но это выходит из скрытого режима с API, на данный момент в личной бете, которая разрешит вторым компаниям применять ее разработку отслеживания жеста со стандартными носимыми компьютерами (для демонстрационного примера в Health 2.0, Часы Apple употреблялись).
На стороне интерфейса пользователя Klue формирует “Граф Потребления”, что разрешает людям видеть, в то время, когда и как скоро они едят. Те эти имели возможность оказать помощь выяснить пищевое поведение, которое время от времени ведет к повышению веса как еда через чур скоро либо перекус в середине дня. И через API те эти имели возможность теоретически быть прослежены против другой информации как ручная продуктовая регистрация либо информации о глюкозе крови из CGM.“Тот граф потребления, мы делаем это дешёвым для партнеров через API.
Мы сохраняем надежду, что они объединят это со собственными продуктами, своими решениями и своими услугами”, сообщил Влеуджелс. “Разумеется, компании сосредоточились на оптимизации веса [мог извлечь выгоду], но имеется кроме этого другие заявления: контроль ухода за пожилыми людьми, свойство осуществлять контроль, в случае если любимый выпивает достаточно воды в течение дня либо остается прекрасно кормившим, либо для свойства диабета коррелировать пищевые события с уровнями сахара. Те – легко пара примеров”.Разработка кроме этого допускает ответы в настоящем времени, и анализ тенденции обратной силы. В случае если человек отслеживает калории в приложении, к примеру, их Часы Apple имели возможность бы гудеть любой раз, в то время, когда они начинают имеется, дабы напомнить им делать запись их.
Эти виды толчков локтем с учетом контекста громадные в трансформации поведения, и многие считают, что они нужны для медицинских приложений, дабы быть вправду действенными.“Наличие комбинации управляемого данными способа и понимания доставки, что в настоящем времени, есть чем-то, чем я вправду взволнован”, сообщил Влеуджелс.