Development of a Noninvasive Blood Glucose Monitoring System Prototype: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus is a severe disease characterized by high blood glucose levels resulting from dysregulation of the hormone insulin. Diabetes is managed through physical activity and dietary modification and requires careful monitoring of blood glucose concentration. Blood glucose concentration is typically monitored throughout the day by analyzing a sample of blood drawn from a finger prick using a commercially available glucometer. However, this process is invasive and painful, and leads to a risk of infection. Therefore, there is an urgent need for noninvasive, inexpensive, novel platforms for continuous blood sugar monitoring. OBJECTIVE: Our study aimed to describe a pilot test to test the accuracy of a noninvasive glucose monitoring prototype that uses laser technology based on near-infrared spectroscopy. METHODS: Our system is based on Raspberry Pi, a portable camera (Raspberry Pi camera), and a visible light laser. The Raspberry Pi camera captures a set of images when a visible light laser passes through skin tissue. The glucose concentration is estimated by an artificial neural network model using the absorption and scattering of light in the skin tissue. This prototype was developed using TensorFlow, Keras, and Python code. A pilot study was run with 8 volunteers that used the prototype on their fingers and ears. Blood glucose values obtained by the prototype were compared with commercially available glucometers to estimate accuracy. RESULTS: When using images from the finger, the accuracy of the prototype is 79%. Taken from the ear, the accuracy is attenuated to 62%. Though the current data set is limited, these results are encouraging. However, three main limitations need to be addressed in future studies of the prototype: (1) increase the size of the database to improve the robustness of the artificial neural network model; (2) analyze the impact of external factors such as skin color, skin thickness, and ambient temperature in the current prototype; and (3) improve the prototype enclosure to make it suitable for easy finger and ear placement. CONCLUSIONS: Our pilot study demonstrates that blood glucose concentration can be estimated using a small hardware prototype that uses infrared images of human tissue. Although more studies need to be conducted to overcome limitations, this pilot study shows that an affordable device can be used to avoid the use of blood and multiple finger pricks for blood glucose monitoring in the diabetic population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».