iGLU 2.0：一种用于智慧医疗的新型无创精准血清血糖仪

据作者所知，本文提出了首个考虑血清葡萄糖以实现高精度的无创血糖仪。在血糖测量中，进食模式下血清葡萄糖值一直被视为精确的血糖值。血清葡萄糖可在实验室测量，且比毛细血管葡萄糖水平更稳定。然而，这种有创方式不便于频繁测量。有时，传统有创血糖测量可能导致创伤及血液相关感染风险。为克服该问题，本文提出一种支持医疗物联网（IoMT）的新型无创精准血清葡萄糖测量血糖仪。本工作采用近红外（NIR）光谱技术进行葡萄糖测量。该名为iGLU 2.0的新型设备基于光学检测和精准机器学习（ML）回归模型。给出了最优多重多项式回归和深度神经网络模型以分析精准测量。血清葡萄糖值通过开放式物联网平台保存于云端，供远程内分泌科医生使用。为验证iGLU 2.0，对毛细血管葡萄糖的预测血糖值所得平均绝对相对差（mARD）和平均误差（AvgE）分别为6.07%和6.09%。对血清葡萄糖，mARD和AvgE分别为4.86%和4.88%。这些结果表明，所提无创葡萄糖测量设备对血清葡萄糖比毛细血管葡萄糖更精准。