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早期项目 | AI赋能尿液“连续无感”健康监测技术,「杉木SHANMU」想构建个性化智能家庭医疗物联网

 

文 | 周鑫雨

编辑 | 苏建勋

随着物联网技术的发展,以及疫情间健康监测意识的形成,医疗服务场景正从医疗机构逐渐过渡到家庭。

成立于2020年,杉木SHANMU(以下简称“杉木”)基于数字微流控和人工智能算法,研发了一款全自动化数字微流控光学传感器,通过对用户尿液代谢成分的分析,对用户的健康状况进行监测分析。

据杉木联合创始人兼B端负责人潘宇杰介绍,目前市面上大多可穿戴设备局限于体表监测,很难触及人类的真实代谢水平。

而作为细胞代谢产物的丰富来源,尿液中超过600种人类代谢物与健康状况有关,包括但不限于肥胖、癌症、炎症、神经系统疾病和传染病。与此同时,尿液检测的优越性在于降低了常规健康监测成本,并可针对个体快速制定个性化调养或诊疗方案。

杉木检测设备类似鼠标大小,可放置在任意马桶的内壁使用。通过尿液温度激活,设备可基于光学检测技术对15+种尿液成分进行收集和分析。设备内置了15个检测试剂的胶囊,每次检测的用量低至微升级,就能实现对尿液中代谢物进行快速分析。分析结果会上传至App。

杉木设备设置效果。图源:受访者供图

为了防止用户接触,杉木设备由马桶外壁的无线发射端在8cm的有效距离内非接触式持续供电。此外,内置的检测试剂可供使用半年左右,耗材替换由专业人员上门服务。

构建个性化AI医疗数字孪生的过程中,自研的算法体系/生物技术及硬件支持是杉木主要的核心壁垒。

一方面,杉木的AI算法模型可以通过代谢等生理指标,判断家庭空间中尿液数据的归属者。另一方面,每日使用设备所收集的代谢数据,结合日常饮食及生活方式,能够有效地反馈了尿糖尿酸等指标的水平变化,可以让用户更早地关注和预防健康风险。在未来,用户所建立的个人生物数据库中反馈的周期性身体情况,可为医生的诊断和医疗护理提供参考。

通过开展政府社区服务及iPOCT(即时检测)领域等G端/B端业务,杉木已经初步切入了市场并培养了用户习惯。目前,杉木售价1999元的设备C端预售量已接近1600万人民币。

杉木创始人林鹤全的AI医疗项目在2020年发轫于伦敦,其国内发明专利和实用新型专利累计53项,并入选2022年“科创中国”青年创业“深圳U30”(35岁以下的30名深圳创业者)榜单。CTO兼AI负责人Sean在加州大学洛杉矶分校取得了计算机科学博士学位,并曾任职于Google总部算法部门,同时入选了2022年国家自然科学基金项目。

今年,杉木计划完成国家二类医疗器械认证,并完成天使轮融资。目前杉木已经开启新一轮融资,由元启担任独家财务顾问。所融资金主要用于硬件试产、算法训练、生物技术及新一代癌症筛查设备的研发。

潘宇杰告诉36氪,随着设备进入越来越多的家庭场景,AI算法会在脱敏的用户数据反馈中变得愈加精确,“我们还和北大、复旦等高校的实验室进行了合作,未来算法模型的对症护理效果会更好”。

36kr制图

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