中国报告大厅网讯，在健康管理意识不断提升与医疗技术持续创新的当下，血糖仪作为糖尿病监测的核心设备，其技术迭代与市场发展备受关注。当前，我国糖尿病患者群体规模庞大，且传统有创、微创血糖仪存在诸多局限，无法满足患者对便捷、安全、精准监测的需求，这推动着血糖仪行业向无创化、智能化、多模态分析方向加速迈进，新型无创血糖仪的研发与应用成为行业突破的关键领域。
中国报告大厅《2025-2030年中国血糖仪行业竞争格局及投资规划深度研究分析报告》指出，我国糖尿病发病率处于较高水平，相关数据显示，2023 年 11 月我国糖尿病患者人数超 1.41 亿，且每年死于糖尿病的患者超 100 万，而国内糖尿病的诊断率仅为 30.1%，这一现状对血糖仪的普及与性能提升提出了迫切需求。
从当前市场产品来看，流通的无创血糖仪普遍存在价格贵、精确度低、功能单一的缺点;而现阶段主流的血糖检测方式，大多是通过静脉抽血或指尖采血，再利用血糖仪测量血糖浓度，这两种采血检测方式不仅测量周期长，还易造成病毒传播，且需要消耗较多耗材，对于需要长期、频繁检测血糖的群体来说，并非理想的检测方式，血糖仪行业亟需技术革新来解决这些痛点。
为破解传统血糖仪的局限，一款融合近红外光谱法与代谢热整合法的新型无创血糖仪应运而生，该血糖仪通过多模块协同与多数据整合，实现了无创、实时、准确的血糖监测。
在检测流程上，该血糖仪先采用 HC-SR501 人体红外感应模块对使用者伸入的手指进行识别，其检测误差被控制在 0.1 秒以内;接着利用近红外光谱法对全血做透射实验，通过光电二极管对反射后的光源进行接收，再采用 IV 放大器将光电流放大成电压，若输出电压与实际电压接近，则表明反射光源识别功能成功实现，进而得到电压值与血糖吸光度。同时，血糖仪还利用红外热释电传感器、温湿度传感器、血氧饱和度传感器等采集人体温湿度、血氧饱和度等其他信息，随后采用代谢热整合法和深度学习算法，对采集到的这些数据与血糖吸光度进行多模态分析，最终得到血糖浓度预测值，并将其显示在串口屏上。
此外，该血糖仪还具备数据存储与分析功能，会将每一次测量的数据上传到云端数据库中，针对每一次测量的数据改变公式的个性值，在一段时间后，能通过 “糖指之间” APP 或官方网页生成个人的血糖变化曲线、针对性的血糖测量报告，并提出健康建议，真正为糖尿病的预防和监测提供全方位支持。
要理解该无创血糖仪的精准监测能力，需深入了解其背后的核心技术原理，主要包括近红外光谱分析技术与代谢热整合法，两者的协同作用为血糖监测的准确性提供了保障。
(一)近红外光谱分析技术
近红外光谱分析技术是一种定量分析技术，其核心原理是通过近红外光照射样品，获取样品组分的近红外吸收光谱，再对吸收光谱进行定量分析;同时，借助现代化学计量学方法和计算机技术建立校正模型，以此实现对未知样品的定量或定性分析，在该血糖仪中，这一技术主要用于分析血糖吸光度，为血糖浓度计算提供基础数据。
(二)代谢热整合法
代谢热整合法则将因子分析和回归分析进行结合，其工作原理是将数据向协方差最大的方向投影，把原近红外光谱分解为多种主成分光谱，然后通过对主成分的合理选取，仅让有用的主成分参与质量参数的回归，在血糖仪的数据分析过程中，该方法能有效整合多维度人体数据，提升血糖浓度预测的准确性。
该无创血糖仪在技术与应用层面实现了多项创新，这些创新点不仅提升了血糖仪的性能，也为行业发展提供了新思路。
(一)近红外光谱法与代谢热整合法的耦合创新
研发团队首次将近红外光谱法和代谢热整合法进行耦合，基于辐射、对流、蒸发散热原理估算血糖值，同时采用近红外光谱法进行分析验证。具体而言，将测得的血糖数据对应的光谱与血液的光谱数据进行对比，还针对测量的血糖数据绘制微分曲线，开展血液数据的相关性分析，以此验证血糖值的精确度。这种耦合方法充分发挥了两种核心技术的优势，先通过代谢热整合法得出血糖的初始数值，近红外光谱法则作为校验手段进一步分析验证，有效解决了单一技术使用时存在的精度低或难以实际应用的问题;在产品应用方面，团队还借鉴现有无创血糖仪的设计经验，成功将近红外光谱法耦合到产品之中，让技术落地更顺畅。
(二)近红外光漫射技术的应用创新
考虑到近红外光照射葡萄糖时，葡萄糖中的官能团会发生振动吸收，该血糖仪采用近红外光漫射技术实现血糖无创检测。在技术应用中，选用特征波长分别为 1310nm、1430nm、1550nm、1610nm 的测量光照射皮肤表面，此时透射的光会携带葡萄糖浓度信息;随后用经过脉冲调制的交流光信号照射皮肤表面，再利用光电二极管接收皮肤表面的漫反射光信号，并对接收的信号进行光电转换、锁相放大处理。同时，运用蒙特卡洛法模拟预测光在组织中的传播轨迹，采用多个波长的近红外光进行探测并测量吸光度，多环节保障了无创检测的有效性。
(三)算法创新：平衡计算量与预测准确度
考虑到单片机的运行内存(RAM)仅有 20KB，研发过程中借鉴 “大小模型协同” 理念以及随机森林算法的思想，构建了双模型协作的血糖预测体系 —— 将基于心率、血氧、温度、湿度参数的血糖预测模型作为主模型，将基于电压参数的血糖预测模型作为协作模型，并为主模型分配更多的内存资源。
在模型构建与优化过程中，首先建立基于心率、血氧、温度、湿度参数的血糖预测模型，然后对该模型进行效率调整和结构优化，通过非结构剪枝、量化以及知识蒸馏等技术手段，进一步精简模型、提升运行效率;接着采用一元线性回归方程建立基于电压参数的血糖预测模型。为提高血糖预测精度，还将模型预测的血糖浓度与标准血糖浓度进行回归分析，依据分析结果对模型参数进行优化调整，最终实现了计算量与准确度之间的有效平衡，让血糖仪在有限硬件资源下仍能高效运行。
近些年，随着我国医疗器械行业的发展和糖尿病患者的增多，血糖仪行业进入快速发展阶段，而政策支持与技术优势则为这款新型无创血糖仪的推广奠定了坚实基础。
在政策层面，我国政府相继出台扶持血糖仪等医疗仪器行业的相关政策，以保障医疗器械行业健康发展。2021 年新版《医疗器械监督管理条例》的颁布，充分体现了国家对自主创新、行业发展的重视，鼓励大型医院与创新的国产医疗设备接轨;此外，《“十四五” 公共服务规划》《“十四五” 医疗装备产业发展规划》《“十四五” 全民医疗保障规划》等多项政策文件，加大了对智慧医疗各领域的支持力度，推进智慧医疗体系建设，为无创血糖仪等创新医疗设备带来了新的发展机遇。
从技术优势来看，该无创血糖仪结合的近红外光谱技术具有非侵入性、快速、无辐射的特点，能避免传统采血测量的痛苦和感染风险;代谢热整合技术则能综合考虑代谢热量、血液流速和血氧饱和度等因素，进一步提高血糖监测的准确性和稳定性。基于这些优势，该血糖仪在糖尿病管理、个人健康监测等领域具有广阔的应用前景，有望应用于医疗器械、智能穿戴设备等领域，为用户提供便捷的健康管理解决方案，推动血糖仪行业向更高质量、更人性化的方向发展。
血糖仪的研发与产业化离不开产业联盟的助力，陕西省传感器与物联网产业联盟便为相关技术的发展提供了重要支撑。该联盟由陕西地区从事传感器与物联网产业相关技术研究、产品生产和技术服务的企事业单位自愿组成，于 2024 年 8 月经陕西省科学技术协会批复正式成立，被省科技厅认定为产业技术创新战略联盟，曾连续多年荣获西安高新区 “产业联盟优秀示范单位” 称号，现有成员单位超过 130 家。
联盟致力于推动本省物联网产业链发展，服务于企业与政府，促进交流合作，努力构建产、学、研、用相结合的开放式合作机制。通过搭建关键技术及公共服务平台，联盟推动传感器与物联网技术、产业、应用的协同发展;积极开展行业关键共性技术攻关研究、产业调研与政策研究，协助实施重大项目，承接政府有关产业促进服务工作。在政府相关政策引导和行业主管部门的指导下，联盟以市场需求为导向、以传感器与物联网产业核心企业为主体，建设跨行业产学研用相结合的创新平台，不断探索汇集行业优势科技资源，联合各方技术研发能力，组织关键技术创新攻关，加快研究成果共享及产业化，为包括无创血糖仪在内的相关产品技术落地与推广提供支持，推动陕西传感器与物联网产业链高质量发展。
当前我国糖尿病患者规模庞大，但传统血糖仪存在诸多局限，无法满足患者长期监测需求，在此背景下，融合近红外光谱法与代谢热整合法的新型无创血糖仪应运而生。该血糖仪通过多模块协同采集数据、多技术耦合分析，实现了无创、实时、精准的血糖监测，还能生成个性化报告与健康建议，且在技术原理与应用层面实现了多项创新，有效平衡了检测精度与运行效率。从行业环境来看，政策对医疗器械行业的扶持与市场对无创监测的需求，为该血糖仪的发展提供了广阔空间，而陕西省传感器与物联网产业联盟则为其技术落地与产业化提供了平台支持。这款新型无创血糖仪不仅为糖尿病患者带来了更便捷、安全的监测选择，也推动了血糖仪行业向无创化、智能化、精准化方向迈进，对提升我国糖尿病管理水平具有重要意义。
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