定期评估血液葡萄糖水平对于有效管理糖尿病及其个性化治疗计划而言不可或缺。以往通过刺破手指获取血糖数据的方法，尽管能提供即时读数，却具备一定的侵入性特征，由此对患者的依从性和体验造成了负面影响。然而，在这一背景下，随着尖端传感器技术与医疗行业的深度融合，糖尿病患者的日常生活品质得到了显著的提升。
在此同时，鉴于全球范围内糖尿病发病率的持续增长态势，科研界正积极致力于开发创新性的无创血糖监测系统。这些非侵入性解决方案的问世不仅为患者带来了便利，还极大地提升了治疗体验和生活质量，从而在糖尿病管理领域开辟了全新的视角与路径。
根据Memesis咨询的最新报道，印度Amal Jyothi工程学院的研究团队，在由Abubeker K. M.领导的情况下，于Scientific Reports期刊上发表了一篇题为“基于物联网技术的开源辅助实时血糖监测框架”的重要学术论文。该文的主要撰写者与通信作者同样署名Abubeker K. M.
这项创新性研究精心设计了一款依托物联网技术的可穿戴式血糖监控系统，旨在重塑糖尿病患者的健康管理，并显著提升他们的生活质量。该系统巧妙地将能捕获红光和近红外光谱范围内的血糖监测功能整合到便携式设备中，即基于TTGOT-ESP32的物联网平台。此项目的核心目标是实现持续性监控、降低感染发生的风险，并全面优化患者的生活品质。
研究者们通过实时将采集到的血糖数据传输至亚马逊网络服务下的物联网核心，一个功能强大且托管于云端的平台，为糖尿病患者提供了即时有效的病情管理工具。这一举措不仅标志着基于物联网技术在医疗健康领域应用的一次重要突破，也为未来进一步开发创新性的医疗解决方案奠定了坚实的基础，并预示着更加精准和便捷的疾病管理方式即将来临。
图1生动呈现了本研究采用的创新物联网体系结构——iGM与AWS协同工作。提出的iGM传感器集群经过精心设计与实施，集成于配备OLED显示屏、搭载嵌入式C语言软件及构建在AWS IoT Core平台之上的ESP32物联网组件之中。
图1 用于无创血糖监测的AWS辅助iGM架构
此研究采用先进方法，结合了红光与近红外光信号，并融入物联网技术框架，以期革新血糖监测的效能。图2揭示了皮肤对光线的反射特性：在存在葡萄糖分子的情况下，红光被吸收的程度显著提高。相比可见光，近红外光能够穿透人体组织更深，直抵皮下动脉区域。通过精密测量不同波长下的反射光强度，并结合特定的血糖浓度数据，我们得以进行多元数据分析与处理，从而实现对个体血糖水平的精准评估与动态监测。
图2 人体皮肤对红光和近红外光信号的吸收特性
在执行检测时，感测设备紧贴于手腕皮肤之上，此配置确保了在无外界噪声及干扰的情况下，实现更高的测量准确性和光学反射效率。如图所示，由近红外LED、跨阻放大器以及波段覆盖800至1700纳米的光电二极管构成的传感器阵列得以呈现。光与生物组织接触时，其强度会因吸收和散射而减弱；手腕皮肤对光进行衰减及失真反射后被接收元件捕获。通过采用降噪滤波组件以减少光学噪音，并放大接收到的信号，低能级光信号得以有效传播。目前在物联网领域中集成此类系统的方法相对有限，本研究创新性地采用了名为iGM的架构，该架构将AWS IoT Core与自定义个性化传感器电路相结合，以此构建了一个基于物联网系统的解决方案。
图3 iGM传感器电路原理图
图4详尽呈现了基于嵌入式C语言研发的iGM体系结构所依托的开放源代码库之布局，此库已获得马萨诸塞州理工学院的认可与许可。
图4 由MIT授权的iGM开源库结构
研究团队对iGM传感器在血糖监控方面的精确度进行了严谨的评估与验证，结果显示，在受试者空腹10小时后使用此款传感器进行血糖监测时，其准确率达到了98.82%，而在早餐后的两小时内使用该传感器，其血糖监测的精准度同样卓越，数值为98.04%。图5以直观的方式呈现了这款基于红光及近红外光谱开发的iGM设备，该设备不仅集成了OLED显示屏，还巧妙地佩戴于患者的腕部，确保使用者在日常生活中能够便捷地获取血糖监测信息。
图5 佩戴于糖尿病患者手腕的实时iGM系统
由此观之，所探讨的创新框架——iGM架构，旨在为糖尿病患者的持续血糖监控提供支持，从而优化治疗策略并显著提升生活质量。通过物联网技术，实时传输监测到的血糖数据至医疗专业人士，实现了远程监护与即时干预的可能性。所述可穿戴设备采用专有红光和近红外光谱传感器及I2C总线接口，确保了高效的数据采集能力。
值得一提的是，该架构采用开源设计，旨在最大化检测精准度、用户兼容性以及医疗专家的创新空间，同时促进架构的持续优化与定制化。iGM传感器具备出色的信号品质与即时传输性能，特别适用于ICU患者和隔离环境中的个体。
然而，电池寿命这一关键挑战目前已有一定改善，当前续航能力达到了23天，并且通过便捷的锂离子电池更换方案得以进一步提升。未来，有望通过集成纳米传感器、引入AI及ML算法来显著增强iGM架构性能，同时，利用数据可视化工具优化用户体验，促进患者对血糖数据的理解与基于数据的决策制定。
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