11日，記者從中科院深圳先進技術(shù)研究院獲悉，該院生物醫(yī)學與健康工程研究所微創(chuàng)中心聶澤東研究員團隊，在基于生理信息的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術(shù)方面取得突破。研究團隊提出了基于心電(ECG)及光電容積脈搏波(PPG)多模態(tài)融合的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術(shù)，有望應用于糖尿病慢病管理、高風險人群評估等。

隨著人們生活水平的提高和我國人口老齡化進程的加快，糖尿病患病率逐年攀升。根據(jù)《中國2型糖尿病防治指南》的數(shù)據(jù)顯示，我國每10個成年人中就有1個糖尿病患者，每3個成年人中就有1個糖尿病前期。

主動血糖監(jiān)測是有效減少糖尿病和延緩并發(fā)癥的重要手段之一。目前，血糖監(jiān)測主要通過指尖采血或者基于電化學檢測技術(shù)的植入式血糖監(jiān)測設(shè)備，然而，這些方法存在疼痛、使用壽命短、成本高等缺點，限制了患者的依從性。因此，研發(fā)一種非侵入式、舒適便捷的無創(chuàng)監(jiān)測技術(shù)對促進血糖監(jiān)測具有重要的意義和臨床價值。

相關(guān)研究表明，血糖濃度的變化會刺激人體自主神經(jīng)系統(tǒng)，引起心電、光電容積脈搏波等生理信息的改變，同時考慮到心電、光電容積脈搏波可通過智能可穿戴設(shè)備獲取，具有使用快捷、成本低等優(yōu)勢，因此，研究團隊提出了一種基于心電及光電容積脈搏波多模態(tài)融合的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術(shù)。

“該技術(shù)通過采用數(shù)值計算方法及深度學習算法，獲取心電、光電容積脈搏波等生理信息的時空特征，并采用基于可變權(quán)重的算法，實現(xiàn)不同模態(tài)的決策融合。”聶澤東介紹，他們利用該技術(shù)獲取了21名志愿者共103天的數(shù)據(jù)，經(jīng)過10折交叉驗證后，所提出的多模融合算法在血糖監(jiān)測中的MARD值達到13.42%，一致性誤差網(wǎng)格的A+B區(qū)＞99%。

據(jù)介紹，MARD值是評價持續(xù)葡萄糖監(jiān)測產(chǎn)品準確度的核心指標，目前國際上多數(shù)以MARD＜15%作為CGM上市的標準值。“該值越小，表明血糖讀數(shù)越接近參考值，即血糖測量的準確度越高。”聶澤東進一步解釋道，“一致性誤差網(wǎng)格A+B區(qū)在測量點水平的比例大于99%，代表數(shù)據(jù)具有臨床準確性，該值越大，說明血糖測量的準確度越高。”

據(jù)介紹，該成果為使用穿戴健康設(shè)備和家用健康設(shè)備進行無創(chuàng)血糖監(jiān)測提供了重要的理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐，具有廣闊的應用前景。