SIBIONICS présente le GS3 à Melbourne, pour une surveillance de la glycémie plus efficace et activée par l’intelligence artificielle
MELBOURNE, Australie, 1er septembre 2026 /PRNewswire/ — SIBIONICS a présenté ses innovations en matière de capteurs et son système de surveillance de la glycémie basé sur l’intelligence artificielle à l’occasion du congrès conjoint IDF-WPR, ADC et Metabolic Diseases 2026, qui s’est déroulé à Melbourne du 18 au 21 août. Sur le stand n° 1 et grâce à un colloque scientifique et à des entretiens sur place avec des éducateurs certifiés en diabète, l’entreprise a associé une technologie de pointe, des données cliniques et des perspectives issues de la pratique quotidienne.
La genèse technologique du GS3 va bien au-delà de la surveillance de la glycémie. Les travaux de SIBIONICS dans le domaine des interfaces cerveau-ordinateur comprennent notamment une prothèse rétinienne conçue pour offrir une perception visuelle limitée aux personnes souffrant d’une perte de vision profonde due à des maladies dégénératives de la rétine externe, telles que la rétinite pigmentaire. Ces systèmes d’une grande complexité nécessitent une biodétection précise et stable, ainsi qu’un traitement très fiable des signaux. SIBIONICS a transformé cette ingénierie hautement spécialisée en une technologie médicale plus accessible au grand public : la surveillance continue du glucose. Cette même plateforme prend désormais en charge le GS3, un capteur de surveillance continue du glucose (CGM) étalonné en usine, d’une durée de vie de 14 jours et d’une épaisseur de 2,9 mm, conçu pour offrir une surveillance fiable tout en réduisant la gêne ressentie par l’utilisateur.
Lors du colloque « Beyond Glucose: The Integrated Future of CGM, CKM, and AI in Diabetesémie (CGM) », organisé conjointement par SIBIONICS et Air Liquide Healthcare et présidée par le professeur Sofianos Andrikopoulos, PDG de l’Australian Diabetes Society, trois points de vue ont été mis en avant. Le professeur David O’Neal, de l’université de Melbourne et directeur adjoint de l’Australian Centre for Accelerating Diabetes Innovations, a passé en revue les nouvelles données cliniques relatives à la surveillance continue de la glycémie et des corps cétoniques. La professeure associée Shannon Lin, spécialiste du diabète et de la nutrition à l’Université de technologie de Sydney, a examiné comment la surveillance continue du glucose (CGM) peut aller au-delà de la simple visibilité des données pour offrir un accompagnement personnalisé, prédictif et concret. Le professeur Wei Qiang, médecin-chef adjoint et directeur adjoint du service d’endocrinologie et de métabolisme du Premier Hôpital affilié à l’Université Jiaotong de Xi’an, a présenté les grandes lignes d’un écosystème intégré, géré par l’intelligence artificielle, qui associe des technologies de détection fiables, la prise en compte du contexte et l’apprentissage.
Tout au long du congrès, des médecins et des éducateurs spécialisés dans le diabète se sont rendus sur le stand de SIBIONICS pour découvrir le GS3 et échanger sur ses fonctionnalités de gestion de la glycémie. Lors d’entretiens anonymisés, les éducateurs certifiés en diabète ont décrit le capteur comme étant petit, léger, confortable et facile à installer. Ils ont notamment identifié un fort potentiel dans la détection des pics glycémiques assistée par l’IA, la simplification de l’enregistrement des repas et l’analyse alimentaire permettant de relier l’évolution de la glycémie au contexte des repas. Leurs commentaires ont également mis en évidence l’importance de la personnalisation, d’estimations claires des apports en glucides et de calendriers d’événements utiles sur le plan clinique, soulignant ainsi que l’IA doit améliorer la formation et l’aide à la décision sans se substituer aux soins prodigués par des professionnels.
À l’avenir, SIBIONICS prévoit d’intégrer sa plateforme de détection à des technologies de surveillance continue des cétones, d’administration d’insuline, d’intelligence artificielle et à d’autres technologies liées au diabète. L’objectif est de créer un écosystème plus riche, fiable et efficace, qui raccourcit le chemin menant des données à la compréhension, puis de la compréhension à l’action.
