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Mar 26, 2023

Integridade da Inicialização

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Quando uma pessoa tem diabetes tipo 1 (T1D), ela vive em um ciclo de constante tomada de decisões de saúde. Eles estão constantemente lidando com a insulina enquanto levam em consideração os níveis atuais de glicose no sangue e a atividade física recente e futura. E a cada poucas horas do dia, eles precisam tomar decisões importantes sobre o que comer e quanta insulina usar nas refeições.

Graças à tecnologia como monitores contínuos de glicose (CGMs), agora é mais fácil do que nunca para as pessoas com diabetes acompanhar seus níveis de açúcar no sangue ao longo do dia. Os dispositivos CGM têm uma métrica chave para ajudar os pacientes a estimar a qualidade de seu controle do diabetes: tempo no intervalo, a quantidade de tempo em um dia que eles passaram na faixa alvo de glicose no sangue. Incluído nos Padrões de Cuidados da ADA em 2019, o tempo no intervalo (TIR) ​​é a segunda métrica mais importante do bem-estar do diabetes após o A1C.

No entanto, mesmo com todas as vantagens que o CGM oferece, ainda é incrivelmente difícil para seus usuários obter uma imagem clara de como as doses de insulina, glicemia e atividade se correlacionam com os alimentos consumidos. A equipe do Undermyfork decidiu concentrar seus esforços exatamente nesse problema.

"Nós nos perguntamos: podemos liberar todo o potencial dos dispositivos CGM?" diz Mike Ushakov, CEO da Undermyfork. "Podemos ajudar os usuários de CGM não apenas a observar a mudança no gráfico de glicose no sangue, mas também a fazer escolhas de estilo de vida com base nesse gráfico?"

Mike Ushakov, Eugene Molodkin e Nikita Shulaev são improváveis ​​fundadores de tecnologia de saúde. Empreendedores em série, eles trabalharam juntos anteriormente em uma empresa de extensão de navegador chamada Metabar, que ajudava os compradores a economizar dinheiro e encontrar ofertas online. Eles venderam sua primeira empresa para a Yandex, uma gigante tecnológica europeia. A partir daí, eles foram um dos primeiros experimentadores do mundo no espaço atualmente superaquecido do chatbot, desenvolvendo o Forksy, um mecanismo de linguagem natural e um nutricionista alimentado por IA que ajuda as pessoas a registrar e rastrear sua comida em uma forma de conversação. O usuário poderia enviar uma mensagem de texto para sua IA como: "Eu comi um hambúrguer e uma Coca-Cola, quantas calorias acabei de comer?" e a personalidade da IA ​​responderia com uma estimativa de calorias e também forneceria alguns conselhos básicos de nutrição.

Como uma equipe com experiência em tecnologia de consumo, Ushakov, Molodkin e Shulaev sempre foram movidos pelo objetivo da simplicidade do produto: como projetar ferramentas que pudessem ser adotadas facilmente por milhões (ou, como dizem, até centenas de milhões) de usuários .

"Chamamos isso de 'teste da avó'", diz Ushakov. "O produto é bom o suficiente apenas quando sua avó de 80 anos pode começar a usá-lo em alguns minutos. Geralmente há uma enorme lacuna entre um usuário comum de tecnologia e um desenvolvedor comum de tecnologia, uma lacuna na capacidade de entender a tecnologia produtos à primeira vista. Em muitas situações, as pessoas normais tendem a não entender os detalhes do produto que podem parecer tão óbvios e diretos para aqueles que desenvolvem esses produtos. Essa lacuna cria um fardo desnecessário e injustificável para aqueles que deveriam usar a tecnologia todos os dias, e a lacuna deve ser superada antes que o produto chegue ao mercado de massa."

Enquanto trabalhavam em sua plataforma de treinamento de nutrição de IA, eles rapidamente perceberam que há um grupo específico de usuários que realmente precisa e utiliza o registro de alimentos diariamente: pessoas com diabetes. Indo mais fundo, eles viram uma desconexão impressionante entre o registro de refeições e a capacidade de avaliar facilmente o efeito dessas refeições nos níveis de glicose no sangue. Fazendo mais pesquisas, eles descobriram - para sua surpresa - que havia duas formas dominantes de informar o paciente com diabetes sobre seu bem-estar. O software típico apenas mostrava ao usuário vários parâmetros de gerenciamento de diabetes, sem maiores explicações e conselhos acionáveis ​​sobre como lidar com esses dados. Ou, do outro lado do espectro, os produtos pareciam ter sido projetados para a sala de controle da missão da NASA. Parecia não haver nada no meio. Resumindo, eles não viram nada no mercado para T1D que passasse no teste da avó.