近日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所微创中心聂泽东团队在基于生理信息的无创血糖监测技术方面取得新进展，相关研究成果发表于《IEEE神经网络与学习系统汇刊》。
这一研究揭示了基于穿戴无创设备解析血糖变化的适用性，有望应用于糖尿病慢病管理、高风险人群评估等。该研究中，深圳先进院助理研究员李景振为论文第一作者，深圳先进院研究员聂泽东为论文通讯作者。
随着人们生活水平的提高和我国人口老龄化进程的加快，糖尿病患病率逐年攀升。主动血糖监测是有效减少糖尿病和延缓并发症的重要手段之一。目前，血糖监测主要通过指尖采血或者基于电化学检测技术的植入式血糖监测设备（CGMS），然而，这些方法存在疼痛、使用寿命短、成本高等缺点，限制了患者的依从性。
因此，研发一种非侵入式、舒适便捷的无创监测技术对促进血糖监测具有重要的意义和临床价值。
相关研究表明，血糖浓度的变化会刺激人体自主神经系统，引起心电（ECG）、光电容积脉搏波（PPG）等生理信息的改变，同时考虑到ECG、PPG可通过智能可穿戴设备获取，具有使用快捷、成本低等优势。
对此，研究人员提出了一种基于ECG及PPG多模态融合的无创血糖监测技术，该技术通过采用数值计算方法及深度学习算法获取上述生理信息的时空特征信息，并采用基于可变权重的Choquet积分算法，实现不同模态的决策融合。
科研团队用无创血糖监测技术采集志愿者的血糖数据 图片来源：科研团队
研究人员利用该技术获取了21名志愿者共103天数据，经过10折交叉验证后，所提出的多模融合算法在血糖监测中的MARD值达到13.42%，一致性误差网格的A+B区大于99%。
“MARD是评价CGM(持续葡萄糖监测)产品准确度的核心指标，目前国际上多数以MARD小于15%作为CGM上市标准值，该值越小，表明血糖读数越接近参考值，即血糖测量的准确度越高。”聂泽东介绍，误差网格A+B区在测量点水平的比例大于99%，代表99%的数据具有临床准确性，该值越大，说明血糖测量的准确度越高。
据了解，该成果为基于穿戴健康设备和家庭用健康设备实现无创血糖监测提供了重要的理论基础与技术支撑，具有广阔的应用前景。
相关论文信息：https://ieeexplore.ieee.org/document/10146523
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