स्टार्टअप2 नव॰ 2026, 4:43 pm UTC·2 मिनट में पढ़ें

Apollon ने DTM 2026 ग्लूकोज प्रेडिक्शन चैलेंज के दोनों ट्रैक जीते

कोरियाई स्टार्टअप Apollon ने 31 टीमों में एनालिटिकल और क्लिनिकल दोनों ट्रैक में पहला स्थान पाया। अब उसका सुई-रहित CGM Joslin में क्लिनिकल अध्ययन में जाएगा।

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Prototype of a needle-free non-invasive continuous glucose monitor displayed at a diabetes technology conference in Washington, DC. — छवि: beSUCCESS - Korea's Leading Startup and SME Media Platform

सुई-रहित कंटीन्यूअस ग्लूकोज मॉनिटर (CGM) बनाने वाली कोरियाई स्टार्टअप Apollon (सीईओ होंग आराम) ने अमेरिका के वॉशिंगटन डीसी में 27 से 29 तारीख़ तक चले DTM 2026 के "Glucose Prediction Challenge 2026" में एनालिटिकल और क्लिनिकल, दोनों ट्रैक में पहला स्थान हासिल किया। यह प्रतियोगिता डायबिटीज टेक्नोलॉजी सोसाइटी की ओर से आयोजित हुई और इसे टाइप 1 डायबिटीज पर काम करने वाले Helmsley Charitable Trust ने प्रायोजित किया।

दुनिया भर की 31 टीमों में से डॉ. यू चांगह्यून की अगुवाई वाली Apollon की टीम ने ब्लड ग्लूकोज पूर्वानुमान में MARD (मीन एब्सोल्यूट रिलेटिव डिफ़रेंस) 4.65% दर्ज किया। क्लिनिकल सटीकता के पैमाने DTS एरर ग्रिड के A ज़ोन में उसके अनुमानों का अनुपात 97.0% रहा। दोनों आँकड़े सभी प्रतिभागियों में सर्वश्रेष्ठ थे।

अटेंशन-आधारित AI मॉडल

कंपनी का एल्गोरिदम अटेंशन-आधारित AI मॉडल है। वह मरीज़ के पिछले माप और इंसुलिन डोज़ के आँकड़ों का विश्लेषण कर अगले दो घंटे में ग्लूकोज़ के रुझान का अनुमान हर पाँच मिनट के अंतराल पर देता है। लंबी अवधि के पूर्वानुमान को अधिक वेट दिया गया और इंसुलिन पंप के समान डेटा पर गहन प्रशिक्षण किया गया। कंपनी इसे विकसित हो रहे नॉन-इन्वेसिव CGM "Moglu" की हाइपोग्लाइसीमिया और हाइपरग्लाइसीमिया की पूर्व-चेतावनी सुविधा में लगाएगी।

सम्मेलन में Apollon और MIT का संयुक्त शोध-पत्र Journal of Diabetes Science and Technology में प्रकाशित हुआ। MIT के सह-शोधकर्ता डॉ. कांग जोनवुंग ने नॉन-इन्वेसिव ग्लूकोज और कीटोन मापन वर्कशॉप की अध्यक्षता की और बैंडपास रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी पर आधारित शोध प्रस्तुत किया।

Joslin में क्लिनिकल मूल्यांकन

स्टार्टअप शोकेस में कंपनी ने 80×90×30 मिमी आकार का नॉन-इन्वेसिव CGM प्रोटोटाइप दिखाया, जो बिना सुई के स्पेक्ट्रोस्कोपी से ग्लूकोज़ मापता है। इसे हार्वर्ड मेडिकल स्कूल से जुड़े Joslin Diabetes Center में डायबिटीज रोगियों पर क्लिनिकल फ़ीज़िबिलिटी मूल्यांकन में इस्तेमाल किया जाएगा।

होंग आराम ने कहा कि माप की त्रुटि घटाने वाली हार्डवेयर तकनीक और भविष्य के रुझान पहले भांपने वाली सॉफ़्टवेयर क्षमता डिजिटल हेल्थकेयर के मुख्य स्तंभ हैं। उनके मुताबिक़ कंपनी इसी AI मॉडल के आधार पर हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को जोड़ने वाला अगली पीढ़ी का नॉन-इन्वेसिव डायबिटीज प्रबंधन समाधान बनाएगी।