Know Labs的研究验证了其新型传感器的技术可行性。

无创血糖监测

研究表明，使用德康医疗 G6 ®作为参考设备，Bio-RFID ™传感器可以在预测血糖浓度方面提供稳定、可重复的结果

西雅图– 2023年5月5日– Know Labs, Inc.（纽约证券交易所美国代码：KNW）是一家新兴的非侵入性医疗诊断技术开发商，今天宣布了其最新技术可行性研究的结果，题为“与德康医疗 G6 ®相比，新型非侵入性血糖监测传感器的技术可行性”。Know Labs将于5月5日在华盛顿州西雅图举行的美国临床内分泌学会（AACE）年会上发表这些研究成果。

从2022年12月到2023年2月，Know Labs进行了一系列内部研究，以验证其Bio-RFID ™传感器技术在五名健康参与者中定量血糖浓度（BGC）的技术可行性，并使用德康医疗 G6 ®作为参考设备。Bio-RFID是一种新颖的平台技术，利用无线电波形式的电磁能，无创地捕获分子特征，并将其转化为具有生理意义的信息。

该技术可行性研究的目的是证明硬件和软件基础设施的稳定性，并通过训练神经网络（NN）模型来预测作为BGC代理的德康医疗 G6 ®的读数，收集额外的数据以确定传感器在使用射频无创地量化体内BGC时的准确性。

在五个参与者、46个测试和92个样本（每个样本收集了470万个数据点，或所有样本收集了大约4.3亿个数据点）的总体研究中，平均绝对相对差异（MARD）为20.6%，在美国食品药品监督管理局（FDA）推荐的新血糖监测仪准确度上限范围内进行了46%的预测。

Know Labs首席产品官史蒂夫•肯特表示：“我们已经成功地完成了基础研究，我们有一个稳定的传感器，可以提供可重复的结果，我们还开发了软件基础设施来管理和解释庞大的、新颖的数据集。”“随着样本量的增加，由于检测条件、生物多样性和其他因素的差异，预计准确度会发生变化。这是扩大数据收集的目标，随着我们从更多参与者、更多测试场景中收集更多高分辨率数据，我们将继续分享结果。”

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在数据收集期间，参与者将他们的前臂放在Bio-RFID传感器上，并消耗液体D-葡萄糖来模拟葡萄糖峰值。参与者的BGC被监测了三个小时，同时记录Bio-RFID传感器和德康医疗 G6 ®的读数。数据是连续收集的，以0.1 MHz的间隔在500 MHz至1500 MHz范围内进行扫描，以每次扫描100001频率收集数值。然后，Know Labs利用这些来自Bio-RFID传感器的数据来训练一个NN模型，以预测德康医疗 G6 ®参考设备的BGC读数。

Know Labs首席执行官兼董事长罗恩•埃里克森表示：“如今的BGC测试方法有几个缺点，比如手指刺痛、连续监测装置插入探头的痛苦，以及这些方法产生的高成本和环境浪费。”“这项研究证明了我们在为美国近4000万糖尿病患者提供首台获得FDA批准的无创血糖监测设备方面取得的进展。在过去几个月里，我们取得了很大的成就。我们改进了数据收集方法，增加了参与人数，我们的数据集从探索性研究中的3个增加到本研究中的92个，样本量增加了30倍。到目前为止，我们已经收集了14亿个数据点，用于改进我们的葡萄糖值预测算法。”

这项技术可行性研究是Know Labs正在进行的临床研究的一部分，该公司正在优先考虑生物RFID技术的验证。公司概念验证（N = 1）结果的技术报告可在www.knowlabs.co/research-and-validation上公开查阅。

研究摘要和《AACE 2023年年会海报》可在www.knowlabs.co上查阅。

关于Know Labs, Inc.

Know Labs公司是一家上市公司，其股票在纽约证交所美国交易所交易，股票代码为“KNW”。该公司的技术利用光谱学引导电磁能量穿过物质或材料，以捕捉独特的分子特征。该公司将其技术称为Bio-RFID ™。Bio-RFID技术可集成到各种可穿戴、移动或台式外形中。这种专利和正在申请专利的技术使得能够有效地识别和监测以前只能通过侵入性和/或昂贵和耗时的实验室测试进行的分析物。我们的Bio-RFID技术的首次应用将是作为一种无创血糖监测仪销售的产品。它将为用户提供有关血糖水平的实时信息。该产品在推向市场之前需要获得美国食品和药物管理局的批准。

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