Vorig jaar gebruikte ik voor het eerst een continue glucosemonitor (CGM) en het veranderde de manier waarop ik eet volledig.
Na een paar weken een vrij verkrijgbare Stelo CGM te hebben gebruikt, leerde ik dat zoete snacks mijn bloedsuikerspiegel de stratosfeer in schieten, dat salades en groenten het op een beheersbaar niveau houden, en dat lichte lichaamsbeweging, zelfs een korte wandeling na een maaltijd, helpt om het vrijwel onmiddellijk te verlagen.
Deze informatie was zo onthullend dat ik me begon af te vragen of het in handen geven van CGM’s en de informatie die ze bieden aan een bredere groep mensen ons zou kunnen helpen de maatschappelijke gezondheid in de loop van de tijd beter te beheren. Als het de manier waarop ik eet zou veranderen, zou het dan hetzelfde kunnen betekenen voor miljoenen anderen?
Eén manier om die vraag te onderzoeken is door met slimme mensen over de technologie te praten. Vorige week op CES deed ik precies dat toen ik een sessie modereerde met de titel “Van hersengolven tot bloedsuiker: hoe technologie van de volgende generatie diëten vormgeeft” tijdens de Food Tech Conference van The Spoon op CES. Ik heb de sessie met opzet geprogrammeerd met een mix van panelleden om medische, start-up-, investeerders- en onderzoeksperspectieven in het gesprek te brengen.
Nadat ik mijn ervaring met een Stelo CGM op het podium had gedeeld, vroeg ik Howard Zisser naar het belang van vrij verkrijgbare CGM’s. Zisser, een arts en pionier op het gebied van diabetestechnologie die begin jaren 2000 aan enkele van de vroegste CGM-systemen werkte, toen de technologie bijna uitsluitend voor mensen met diabetes was ontworpen, zei dat de waarde van deze nieuwere CGM’s ligt in de gegevens en wat je ermee kunt doen.
“In plaats van één of twee metingen per dag, heb je ineens 300, 500, 600 metingen per dag”, zegt Zisser. “Je begint trends te zien. Wat gebeurt er als je vast, als je traint, tijdens een menstruatiecyclus. Je krijgt een rijke dataset die jouw persoonlijke gegevens zijn.”
Toen ik vertelde hoe schokkend mijn eigen ervaring was bij het zien van mijn bloedsuikerspiegel, betoogde Zisser dat de schok deel uitmaakt van de waarde. In tegenstelling tot biomarkers zoals cortisol, die moeilijk in realtime te beïnvloeden zijn, is glucose bruikbaar.
‘Je ziet het en je kunt je gedrag veranderen’, zei hij. “De volgende keer maak je een andere keuze.”
Hij vergeleek glucosefeedback met leren autorijden met een snelheidsmeter. Zonder, zei hij, je raadt het al. Hiermee kunt u leren hoe uw acties zich vertalen in resultaten.
Maar niet iedereen zal een sensor op zijn arm dragen. Noosheen Hashemi, oprichter en CEO van January AI, betoogde dat hoewel hardware-CGM’s krachtig zijn, ze niet schaalbaar zijn voor de honderden miljoenen mensen met niet-gediagnosticeerde prediabetes of metabolische disfunctie. Ze zei dat technologie zoals die door haar bedrijf is ontwikkeld gebruik maakt van machine learning-modellen die zijn getraind op jarenlange CGM-gegevens om glucosereacties te voorspellen zonder dat er een hardwaresensor hoeft te worden gekocht.
“Onze roem is het creëren van ’s werelds eerste continue glucosemonitor met AI”, zei Hashemi, waarin hij uitlegde dat het systeem directioneel nauwkeurige voorspellingen kan genereren met behulp van gegevens zoals leeftijd, gewicht, activiteitenniveau, slaap en voedselinname.
Maar ondanks alle gegevens en bruikbare inzichten die deze tools kunnen bieden, garanderen ze geen blijvende verandering. Sherry Frey, VP Total Wellness bij NielsenIQ, deelde onderzoek waaruit blijkt dat zelfs na het ontvangen van een diagnose en het aanvankelijk aanpassen van hun dieet, gedrag vaak binnen enkele maanden terugkeert.
“We zien eigenlijk dat er ongeveer negen maanden lang veel gedrag is teruggekeerd”, zei Frey. “Toen mensen misschien minder betrokken waren en het een beetje beu waren om anders te moeten eten.”
Deze daling benadrukt zowel de kansen als de uitdagingen voor gezondheidstechnologie. Voor duurzame betrokkenheid is meer nodig dan cijfers op een scherm. Het vereist context, interpretatie en motivatie.
Frey merkte ook op dat de adoptie van wearables en technologieën voor het volgen van de gezondheid zich verder uitbreidt dan de welvarende early adopters. Volgens gegevens van NielsenIQ behoort een van de snelstgroeiende gebruikersgroepen tot de consumenten met SNAP-voordelen, van wie velen deze tools gebruiken voor het beheer van chronische ziekten in plaats van voor fitnessoptimalisatie.
“De adresseerbare markt is veel groter dan die van mensen met diabetes,” zei Frey.
Terwijl we bespraken wat ervoor zorgt dat gedragsverandering blijft hangen, vroeg ik me af of het geven van meer gegevens aan consumenten, zoals de Nest-thermostaat tien jaar geleden deed, tot blijvende verandering zou leiden. Peter Bodenheimer, Amerikaanse venture partner bij PeakBridge VC, zei ja, maar alleen als de inzichten bruikbaar zijn.
“Inzichten die je vertellen: ‘als ik dit doe, gebeurt er iets goeds of slechts’, zijn meestal de dingen waar mensen op reageren en die ze in stand houden.”
Het panel erkende ook de keerzijde van constante feedback. Meer data kan leiden tot meer verwarring, angst en desinformatie. Hashemi deelde een voorbeeld van een gebruiker die geloofde dat zijn glucosespiegel nooit boven de 110 mocht stijgen, een misverstand dat werd aangewakkerd door sociale media in plaats van door de klinische realiteit.
“Metabolische fitheid is de manier waarop je efficiënt van vasten naar gevoed gaat”, zegt ze. “Het is een belachelijk idee om je bloedsuikerspiegel de hele tijd hetzelfde te houden. Dus ja, er is veel verkeerde informatie.”
Zisser benadrukte dat interpretatie sterk afhankelijk is van de individuele context, doelen en fysiologie. Dezelfde glucosepiek kan heel verschillende dingen betekenen voor een professionele atleet, iemand met diabetes of iemand die probeert af te vallen.
We bespraken ook andere technologieën die ons kunnen helpen begrijpen wat er in ons lichaam gebeurt, zoals neurale implantaten en andere sensoren van de volgende generatie. Hashemi wees op implanteerbare sensoren die jarenlang meerdere analyten kunnen lezen, evenals op opkomende pogingen om voortdurend stoffen als lactaat, ketonen, alcohol en uiteindelijk insuline te meten.
“Ja, er zijn zeker implanteerbare middelen,” zei Hashemi. “Er is er een die 20 verschillende analyten afleest, inclusief glucose. Het leeft, je moet het onder je huid injecteren. Het kan 900 dagen leven. En het zit nog steeds in dieren. Het zit nog niet in mensen. Maar deze dingen komen eraan.”
Naarmate het aantal meetbare signalen groeit, nemen ook de zorgen over privacy, vertrouwen en data-eigendom toe. Frey merkte op dat hoewel veel consumenten willen dat hun gezondheidsgegevens op één plek worden geïntegreerd, ongeveer de helft zich ongemakkelijk voelt bij ingebedde sensoren en zich zorgen maakt over hoe hun informatie zou kunnen worden gebruikt door verzekeraars, overheden of bedrijven.
Anderen waren van mening dat de voordelen van deze technologieën uiteindelijk de meer abstracte angsten zouden kunnen overstijgen. Wanneer mensen tastbare verbeteringen zien in slaap, energie of focus, kan er vertrouwen ontstaan.
“Geen enkele regering, geen enkele dokter kan iemand gezond maken”, zei Hashemi. “De enige persoon die dat kan, ben jijzelf.”
Aan het einde van de sessie spraken we over gepersonaliseerde voeding, een onderwerp dat al lang een punt van verhitte discussie is in de wereld van voedsel en gezondheid. De panelleden waren het erover eens dat, hoewel gepersonaliseerde voeding misschien nooit perfect nauwkeurig zal zijn, de combinatie van biologische gegevens, AI en menselijke context de industrie dichter bij dat doel brengt.
“Het goud schuilt in de combinatie van data”, zei Hashemi, waarmee hij suggereert dat door consumenten gegenereerde gezondheidsgegevens steeds meer zullen samensmelten met klinische zorg, vooral naarmate op waarde gebaseerde gezondheidszorgmodellen zich uitbreiden.
Uiteindelijk gaat de belofte van de volgende generatie gezondheidstechnologie wellicht minder over perfecte voorspellingen en meer over empowerment. Eén idee dat Zisser suggereerde was om dit soort technologieën mogelijk in de handen van jonge studenten te krijgen, terwijl we hen leren eten.
“Toen mijn vader me leerde autorijden, zette hij me toch niet in een auto zonder snelheidsmeter? Het is zoiets als: heb feedback, ik heb informatie. En om mensen daar toegang toe te geven, en niet dat ze die altijd nodig zouden hebben, maar zodat ze kunnen leren hoe hun keuzes hun glucose beïnvloeden.”
Geen slecht idee. Ik kan me alleen maar voorstellen hoe mijn gezondheidsvooruitzichten op de lange termijn anders zouden zijn als ik veel jonger inzicht had gehad in de impact van bepaalde voedingsmiddelen op de bloedsuikerspiegel.
Als je mijn gesprek met deze slimme mensen wilt horen, klik dan hieronder op afspelen.
