医用传感器迅速发展，传感器技术在医疗器械领域的应用已成为制约高端、先进医疗设备发展的关键因素，同时也是促进医学发展的主要动力之一。之前我们介绍过医用传感器的分类和主要技术要求，有很多小伙伴都非常感兴趣，今天我们来聊一聊医用传感器的主要应用和发展趋势。可穿戴医疗是可穿戴设备的一个重要分支，这其中，无创血糖监测设备关注度颇高。现在市面上的无创血糖仪价格上到过万、下到几百，检测方法也是多种多样，到底靠不靠谱？本文2022年上海医疗器械展会Medtec China就将介绍无创血糖监测应用的最新进展。
血糖仪的使用场景和市场需求
糖尿病患者是一个非常大的人群。数据显示，2021年全球有5.37亿的成年糖尿病患者（20-79岁），预计2045年将达到7.8亿，增长率为46%。中国2021年的成年糖尿病患者有1.4亿，到2045年预计将达到1.7亿。值得注意的是，全球还有一半左右的成人糖尿病患者(2.4 亿人)未被确诊，在中国这个比例达到51.7%。
糖尿病导致的死亡率，在20-29岁年龄区间很低，30-59岁略有增长但基本平稳，60岁死亡率开始上升，在70-79岁这个区间死亡率特别高，女性比男性大很多。全球老龄化越来越快，老年人群的健康开始引起关注。糖尿病属于很难治愈的疾病，很多死亡都是因为并发症导致的，患者为了控制好并发症必须做好糖尿病的管理，必须要了解自身的健康指标。
连续血糖监测是糖尿病管理中的关键，其结果有助于评估糖尿病患者糖代谢紊乱的程度，制定合理的降糖方案，反映降糖治疗的效果并知道治疗方案的调整。
针对糖尿病的血糖监测仪已经发展了很多代。目前的第三代连续血糖监测，是通过将葡萄糖传感器注入到患者的手臂或腹部等部位，获取血糖浓度信息，并将其传输到移动接收端。
而第四代血糖仪，毫无疑问会是无创连续血糖监测产品。它能避免有创的痛苦和感染风险，而且是连续监测。
新型无创血糖传感的研究进展
中科院深圳先进技术研究院研究员聂泽东现场为大家分享了新型无创血糖传感技术，以及可穿戴场景下血糖监测的研究现状，可以依据哪些人体特征的来检测血糖？
（1）呼吸气体—丙酮
人体呼吸中的丙酮浓度与许多疾病有关，例如哮喘、肺癌和糖尿病。很多研究者做过相关的研究，丙酮里面的葡萄糖分子和体内的葡萄糖分子有一定的相关性。聂泽东分享了一篇科研进展内容，人体的呼气体进入包含11种丙酮传感器的盒子，实现对糖尿病的筛查。
（2）代谢热
基于代谢热原理的无创血糖仪，通过温度传感器、红外传感器、光学测量等装置获取人体代谢产生的热量、血液流速等的数据，然后计算出血糖浓度的数值。代谢热的核心观点是认为人体的热是平衡的，也就是说产生的热和散发的热是平衡的，如果知道散发的热和其中产生热的因素，那就可以把葡萄糖的血糖算出来。目前市面上已经有相关的产品销售。
（3）唾液、眼里、尿液
基于唾液的方式是一种无创血糖监测。有研究者的论文中，将血糖传感器集成在牙套上检测血糖的浓度，这里面实际上检测的是葡萄糖氧化酶。另一种方法是通过化学试剂条检测，通过手机拍照实现自动识别。
另外，还有在鼻梁上放置一个传感器，通过吸取眼泪检测，这个方法的问题在于眼泪是刺激出来的。此外，还有研究是在纸尿裤加上传感器实现监测，人体喝水之后的数值会有变化，这是该方法的最大问题。
2022年上海医疗器械展会Medtec China自2016年起布局医疗电子，从最初的电子部件、电机&传动控制展区到2021年首开的高端医疗设备设计与制造专区，目前已经有包括日立金属投资（中国）有限公司 、砷泰中国 、东莞市雨菲电子科技有限公司、上海孚蕊哲静电科技有限公司 、深圳市格兰拓普电子有限公司和杭州通鉴科技有限公司等多家企业入驻参展，2022.8.31-9.2上海世博展览馆1&2号馆开展。点击快速预登记。
（4）心电信号
中国科学院深圳先进技术研究院医工所微创中心聂泽东研究员团队，针对采用心电信号进行无创血糖监测的研究做了很多工作。
图1： 血糖变化与人体主要器官的相互影响（图源：中国科学院深圳先进技术研究院官网）
人体生理信号例如心电变化与血糖水平存在相关性。考虑到心电信号可通过可穿戴设备获取，具有无创、便捷、舒适等优势，研究团队提出了基于心电的无创血糖水平分段监测方法，通过采用片段心电心跳波形，设计一种基于DBSCAN-CNN算法进行血糖水平监测（图2）。相关结果表明，其低血糖、高血糖监测的准确度分别为87.94%和86.39%，平均准确率为81.69%。同时，研究团队采用Grad-CAM方法可视化了心电特征与血糖变化的相关性，揭示了与血糖水平变化关联的心电信号MARK点（图3）。
图2 基于DBSCAN-CNN的无创血糖监测算法框架（图源：中国科学院深圳先进技术研究院官网）
图3 与不同血糖水平相关的心电重要特征可视化（图源：中国科学院深圳先进技术研究院官网）
另一条路线是基于ECG的无创HbA1c（糖化血红蛋白）检测方法，并设计一种基于多片段融合和自适应权重（CNN-MFVW）的卷积神经网络，准确度为90.15%，AUC值为0.9899。
图4：生理信号的时空特征挖掘和多模态分类算法框架（图源：中国科学院深圳先进技术研究院官网）
此外还有，通过建立可穿戴生理信号与血糖波动的关联，实现一种无创的血糖波动检测，从而实现糖尿病前期的筛查，结果表明采用融合ECG和EEG信号的算法的糖尿病前期筛查精度达到95.0%。
聂泽东还介绍了当前传感方面的研究进展，例如，光声探测、NIR-近红外、PPG等的最新研究成果。聂泽东表示，射频传感在生物医学领域有很大的潜力，不同频率下生物组织具有不同的相对介电常数与极化特性，不同频率下电磁波具有不同组织穿透特性，可以做很多生理参数的检测。
最后，聂泽东总结了目前无创血糖的难点，一是体内/体表标志物和血糖的关联性，无论是唾液、尿液都存在有这样的问题，这些问题不解决也就很难真正做到无创血糖监测。其次，对于传感技术的挑战，从体内到体表监测的过程中有很多响应的过程，不仅仅是葡萄糖，怎么去除一些干扰数据是非常大的课题，也是比较难的地方。还有一个挑战是在于AI，对于健康检测监测，AI能否解决数据、个性化等问题是需要探讨的。2022年上海医疗器械展会Medtec China也有很多专注于医用电子元件、组件和附件的企业与展商，展品包括，展品包括CG外夹式超声波流量传感器、IO-Link 主站、可视弯管喉镜、LD/LED光纤滑环等。
来源：电子工程专辑