Ultrahuman представила систему непрерывного мониторинга глюкозы M2 Live

Компания Ultrahuman анонсировала запуск нового продукта M2 Live — системы непрерывного мониторинга уровня сахара в крови (CGM). Устройство разработано на базе биосенсора Lingo от компании Abbott и предназначено для широкого круга пользователей, стремящихся отслеживать метаболическое здоровье без необходимости получения врачебного рецепта.

Комплексный подход к метаболизму

Система M2 Live передает данные об уровне глюкозы в фирменное приложение Ultrahuman, где они анализируются в связке с показателями сна, уровня стресса, физической активности и восстановления организма. Такой подход позволяет пользователям понимать причины скачков глюкозы и то, как именно метаболизм реагирует на образ жизни.

• Интеграция с ИИ-ассистентом Jade, который сопоставляет колебания глюкозы с данными о вариабельности сердечного ритма (ВСР) и качеством сна.
• Система оценки метаболического здоровья по шкале от 0 до 100.
• Функция оценки питания (Food Score), показывающая влияние конкретных продуктов на уровень сахара.
• Показатель эффективности тренировок (Fueling Score), отражающий взаимосвязь между уровнем глюкозы и интенсивностью физических нагрузок.

Стоимость и доступность

Запуск устройства в США запланирован на ближайшие недели на официальном сайте Ultrahuman. Устройство позиционируется как одна из наиболее доступных платформ для мониторинга метаболизма на американском рынке.

Технические детали и условия использования:

• Стоимость одного биосенсора Lingo составляет 129 долларов.
• Ежемесячная подписка на сервис доступна по цене от 99 долларов.
• Срок службы одного сенсора ограничен 14 сутками, после чего требуется его замена.

Мнение экспертов

Аналитики отмечают, что подобные решения критически важны для людей, нуждающихся в постоянном контроле уровня глюкозы. Автоматизированный мониторинг и аналитика позволяют существенно упростить управление здоровьем, обеспечивая доступ к данным, накопленным за годы исследований и миллионы задокументированных приемов пищи. Использование технологий машинного обучения в связке с медицинскими датчиками делает процесс контроля менее инвазивным и более наглядным для конечного пользователя.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ