Определены 5 финалистов конкурса Alexa Diabetes Challenge

Этот конкурс вызвал большой интерес в 82 странах со всего мира, представивших 96 заявок на конкурс, которые отражали совершенно разный подход к использованию голосовых технологий для поддержки диабетиков 2 типа. Выбор финалистов проводило независимое жюри из экспертов Merck & Co., которые делали свой выбор, основываясь на критериях, включавших в себя, в частности, осуществимость проекта и потенциал с точки зрения реального влияния на контроль диабета. Ниже указаны победители промежуточного этапа:

DiaBetty, Иллинойский университет (США).

Решение представляет собой виртуального преподавателя основам контроля диабета и домашнего тренера, который чувствует и реагирует на настроение пользователя. Решение предоставляет пользователю зависящие от контекста и настроения пользователя инструкции и уроки, которые расширяют навыки пациентов в самостоятельном лечении диабета.

My GluCoach, HCL America (США).

Целостное решение для контроля диабета, разработанное совместно с Ayogo, в котором используется функционал преподавателя в сфере диабета на базе голосовых технологий, тренера в области здорового образа жизни и персонального помощника в исполнении индивидуальных и специфически задач пациента. В своей работе решение описается на собранную информацию о привычках и особенностях здоровья пользователя, получаемую за счет общения с ним, а также с помощью носимых устройств и медицинских приборов.

PIA: Personal intelligent agents for type 2 diabetes, Ejenta.

Интеллектуальный медицинский цифровой инструмент, использующий лицензированную NASA технологию искусственного интеллекта, интегрированную с данными, получаемыми от устройств класса IoT, который поощряет здоровые привычки, способен обнаруживать потенциально опасное поведение и анормальности в здоровье и при необходимости отсылает сигналы об опасности врачу.

Sugarpod, Wellpepper.

Мультимодальное решение, которое обеспечивает специализированные голосовые, мобильные, видео- и веб-взаимодействия для поддержки соблюдения пациентом всеобъемлющего режима лечения. Оно предоставляет обучение, советы, средства отслеживания, включая "умный" сканер стоп ног, который использует классификатор для идентификации потенциальных анормальностей.

T2D2: Taming type 2 diabetes, together, Elliot Mitchell (Колумбийский университета, США) и команда.

Виртуальный помощник в организации питания, который использует алгоритм машинного обучения для предоставления персонализированного обучения и мгновенных рекомендаций, планирования питания, регистрации пищи и уровня сахара. Сопутствующий программный продукт позволяет подключать к аккаунту пользователя удаленных медицинских специалистов.

Победитель конкурса, который будет выбран после фазы разработки прототипа, получит главный приз в размере $125 000.