糖尿病はますます蔓延している病気であり、現在世界中で 5 億人以上の成人が罹患しています。 1 型または 2 型糖尿病の治療法はまだないため、患者は定期的に BGL を監視して BGL をチェックする必要があります。痛みを伴う指の刺し傷に依存する BGL 測定デバイスは、何十年にもわたってゴールドスタンダードでしたが、最新のテクノロジーがより優れた代替手段への扉を徐々に開きつつあります。
多くの研究者が、スマートウォッチなどの広く入手可能なウェアラブル デバイスを使用して BGL を監視する非侵襲的な方法を提案しています。たとえば、特定のスマートウォッチに搭載されている LED と光検出器を皮膚に当てることで、オキシヘモグロビンとヘモグロビンのパルス信号を測定して代謝指数を計算し、そこから BGL を推定できます。ただし、スマートウォッチや同様のウェアラブル機器はサイズが小さく、出力が限られているため、測定信号のデータ品質は非常に低くなる傾向があります。さらに、これらのデバイスは四肢に装着されるため、日常の動作によって測定誤差が生じます。これらの問題により、糖尿病管理におけるこのようなウェアラブルの精度と臨床応用が制限されます。
日本の浜松ホトニクス株式会社のチームは、効果的な解決策を求めて、この問題を積極的に研究してきました。研究開発エンジニアの中澤智也氏が主導した最近の研究では、 生物医学光学ジャーナル(JBO)、彼らは代謝指数に基づく方法における誤差の原因について詳細な理論分析を実施しました。この分析に基づいて、前処理ステップとして低品質データをフィルタリングして除去するための新しい信号品質インデックスを実装し、それによって推定される BGL の精度を向上させました。
」スマートウォッチはさまざまな地域や年齢層に広く採用されており、糖尿病患者の世界的な増加に伴い、非侵襲的スマートウォッチに対する世界的な需要の高まりに応えるには、個人差や個人差に関係なく簡単に実装および適用できる信号品質を向上させる方法が不可欠です。血糖値監視装置」と中沢氏は研究の背後にある動機を説明しています。
まず、研究者らは、異なる方法で計算されたオキシヘモグロビンとヘモグロビンのパルス信号における 2 種類の位相遅延間の不一致が、ノイズの影響の適切な尺度を提供することを数学的に示しました。次に、彼らは、位相誤差の 2 つの主な原因、つまり、バックグラウンド ノイズ レベルと、離散間隔でのサンプリングによって導入される推定誤差を検討しました。これらの誤差の原因を形式化した後、推定代謝指数への影響を計算しました。
提案されたスクリーニング手法には、位相推定および代謝指数誤差のしきい値の実装が含まれます。設定されたしきい値を超えるデータ チャンクは破棄され、残りのデータに基づいて他の手段を使用して欠損値が近似されます。
この戦略をテストするために、研究者らは、市販のスマートウォッチのセンサーを使用して、健康な人の「口腔チャレンジ」中のBGLを監視する長期実験を実施した。 4か月にわたって実施された30回のテストのそれぞれで、被験者は高グルコース食品を摂取する前に2時間絶食した。彼らのBGLは、スマートウォッチと市販の連続グルコースモニタリングセンサーを使用して測定され、後者は基準値を取得するために使用されました。
特に、提案されたスクリーニング方法でデータを前処理すると、精度が顕著に向上しました。パークス エラー グリッド手法を使用して測定エラーを分類すると、スクリーニングを適用すると、実質的に高い割合のデータ ポイントがゾーン A に入りました。これは、正しい治療法決定につながる臨床的に正確な値を指します。 「スクリーニング プロセスを採用することで、スマートウォッチ ベースのプロトタイプにおける BGL 推定精度が向上しました。」と中沢氏は述べています。「私たちの技術により、通常はサイズの制限があるスマートウォッチやスマート リングなどのデバイスへのウェアラブルで継続的な BGL モニタリングの統合が容易になる可能性があります。」と信号品質、」と彼は付け加え、研究活動の影響を強調した。
研究チームはまた、スマートフォンのカメラベースの技術と比較してパフォーマンスが劣ることにつながるスマートウォッチの現在の制限の一部にも言及しました。提案された方法は確かに前者の性能を向上させるのに役立つ可能性がありますが、光検出器と増幅回路のハードウェアの改善は、ウェアラブルエレクトロニクスをBGLを監視するためのより魅力的で臨床的に受け入れられるオプションにするのに大いに役立つ可能性があります。
この分野でのさらなる研究は、糖尿病患者が自分の状態をより適切に管理し、より高い生活の質につながる強力なツールを提供するのに役立ちます。
ソース：
参考雑誌:
中沢 哲也 他。 （2024年）。低品質データのスクリーニングプロセスにより、代謝指数に基づく血糖推定の精度が向上します。 生物医学光学ジャーナル。 doi.org/10.1117/1.jbo.29.10.107001。
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#ウェアラブルデバイスを通じて非侵襲的な糖尿病管理の課題を克服する
2024-10-28 23:52:00