无创血糖测量有新成果，检测结果值达到国家标准！
除了高血压之外，糖尿病已成为21世纪增长最快的健康问题之一，而我国是糖尿病患者数量最多的国家。2021年，全球成年糖尿病患者数量将达到5.37亿，约十分之一的成年人将受到影响；我国糖尿病患者数量将突破1亿，居世界第一。
血糖监测是控制糖尿病的重要手段。目前国内血糖仪市场规模约为50亿元，市场空间超过200亿元。目前的血糖监测主要是需要用手指刺破的有创血糖监测，无创监测是未来血糖监测的趋势
近日，中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所微创中心聂泽东研究员团队在基于生理学的无创血糖监测技术方面取得新进展。信息。相关研究成果发表在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems●（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）上，题为“Nonguarante Blood GlucoseMonitoring using Spatiotemporal ECG and PPG feature fusion and Weight-based Choquet Integrated Multimodel Approach” 。
国家标准《体外诊断检测系统自检血糖监测系统通用技术条件●规定，血糖测量值允许偏差不得超过±15%。也就是说，MARD值中科院13.42%的MARD值已经达到这个标准。
中科院无创血糖监测技术MARD值已达13.42%，已达到国家血糖监测设备列名标准。
MARD值作为衡量血糖仪准确度的重要指标，是指监测结果的总体平均绝对相对差值，是血糖仪产品能否上市的重要指标。值越小，精度越高
主动血糖监测是有效减少糖尿病、延缓并发症的重要手段之一。目前血糖监测主要是通过指尖采血或基于电化学检测技术的植入式血糖监测设备（CGMS），但这些方法存在痛苦、使用寿命短、成本高等缺点，限制了患者的依从性。因此，发展无创、舒适、便捷的无创监测技术对于推广血糖监测具有重要意义和临床价值。
研究表明，血糖浓度的变化会刺激人体自主神经系统，引起心电图（ECG）、光电体积描记法（PPG）等生理信息的变化。考虑到ECG和PPG可以通过智能可穿戴设备获取，具有快速、成本低等优点，如图所示，提出一种基于ECG和PPG多模态融合的无创血糖监测技术。该技术利用数值计算方法和深度学习算法获得上述生理信息的时空特征信息，并利用基于变权重的Choquet积分算法实现不同模式的决策融合。研究人员利用这项技术从 21 名志愿者那里获得了总共 103 天的数据。在10倍交叉验证中，所提出的多模态融合算法在血糖监测中取得了13.42%的MARD值，且A+B的一致性误差网格面积>99%。上述成果为基于可穿戴健康设备和家庭健康设备的无创血糖监测提供了重要的理论基础和技术支撑，具有广阔的应用前景。
