La monitorización de la glucosa en sangre y el monitoreo de sangre invasiva por la espectroscopía NIR ha evolucionado durante décadas como una alternativa prometedora a los métodos de trampas para los dedos. Sin embargo, a pesar de una investigación significativa, la aprobación regulatoria sigue siendo difícil de alcanzar. Estudios clínicos recientes, como la evaluación de MDPI del dispositivo Glucube® NIR que involucra a 60 participantes adultos y 1,500 mediciones emparejadas, demostraron un MARD total (diferencia relativa absoluta media) dentro de las zonas A y B a ~ 99.26%, lo que sugiere relevancia clínica, pero los estándares regulatorios explícitamente excluidos de los formatos no invasivos. Photonics) están desarrollando activamente wearables basados ​​en Raman y NIR. Si bien la FDA advierte contra las afirmaciones prematuras, estos esfuerzos reflejan un rápido progreso incluso en medio de la precaución de la FDA. También leída: Mediciones continuas de glucosa en sangre no invasivas: situación actual (mayo de 2025) Principios de mediciones de NIR Fundamentsnir se basan en las bandas vibratorias y de combinación de las bandas vibracionales de la glucosa de la glucosa. Los instrumentos usan fuentes de luz NIR pulsadas o continuas (LED o láseres de banda estrecha) y detectores de fotodiodos sensibles para capturar la luz después de la interacción tisular. Interacciones de luz -tisular que sufre la absorción por agua, glucosa, lípidos y proteínas, y la dispersión debido a microestructuras de tejido. Las variaciones en la concentración de glucosa alteran sutilmente el coeficiente de dispersión difuso, que afectan tanto la intensidad como la longitud de la ruta de la luz reflejada o transmitida. Paisaje de la participación: instrumentación y estrategias de medición Key Key Key 5086229A (1992, Rosenthal et al.): Introducido una unidad de control de la mano (600–1100 NM) con el filtro de origen, detectores de origen, y procesamiento de la fuente, y procesan y procesan los electronicias de procesamiento de Gluc. dedos: establecer fundamentos tempranos. US 5823966a (1998, Buchert): monitoreo avanzado de NIR continuo utilizando emisión y detección selectiva espectralmente. pulsos y filtrado comparativo para mejorar la sensibilidad de la glucosa a través de modos de reflexión. Lecturas: aborda la colección de problemas de desafío de señal central. Datos clínicos e instrumentos PerformanceGlucube® MDPI Studya Junio ​​2024 Estudio MDPI implementó el dispositivo NIR portátil Glucube® en 60 participantes, capturando 1,500 pares de medición en el ayuno, el error de los estados nocturnos y los estados de rendimiento de la tecla de perfilamiento: el total de Mard: ~ 99.26% de los errores de los estados de los estados de rendimiento de la clave: Mard: Mard 99.26% en la copa de los estados de los estados de rendimiento de la tecla total. A+B.ISO15197: 2015 Cumplimiento: logrado en varios estados de glucosa. Estabilización de Algoritmo: rendimiento mejorado después de una semana de adaptación. IGLU Dispositivos de información de ARXIV introdujo dispositivos NIR de longitud de onda dual: IGLU 1.0: Mard ≈ 4.66%, AVE ≈ 4.61%, R² ≈ ≈ ≈ ≈ ≈ 0.81iglu 2.0: MARD ~ Glucosa, que demuestra una mejor precisión que los dispositivos de medición capilar y MIR híbridos los dispositivos híbridos utilizando láseres de cascada cuántica de infrarrojo medio (por ejemplo, diamontech) informado: porcentaje medio de diferencia: ~ 12.1%, mediana ~ 6.5%zonas A+b Inclusión: ~ 99%de las lecturas dentro de la clínica de la precisión de la precisión de los sistemas RAMAN ramanrsp conducen un estudio de 120. Medidas: Mard: 14.3%, RMSE 1.9 mmol/LcLarke Error Grid: 96.5% en las zonas A+B (diabéticos tipo 1) Desafío técnico y clínico de la intensidad de la señal de la señal: la absorción de glucosa es débil y sobrefalada por los absorbedores dominantes como el agua y las proteínas. ruido. Variabilidadfisiológica: factores como el grosor de la piel, la temperatura y la hidratación influyen en gran medida en las lecturas. Drift de calibración: los modelos degradan con el tiempo; La calibración adaptativa es esencial. Rigor clínico: los dispositivos no invasivos actuales aún se rastrean detrás de los CGM aprobados por la FDA en confiabilidad y robustez. Instrucciones de FUTRIA: las tecnologías emergentes y los datos regulatorios de fusión del abre de aprendizaje automático y las plataformas sensoriales de los sensores que combinan NIR, MIR, Raman y los datos de RF con modelos de IA muestran potenciales para superar la variabilidad de la variabilidad del uso del usuario. La detección de deriva en tiempo real y la adaptación de la calibración utilizando redes neuronales profundas son soluciones emergentes. Las compañías de interés OEM orientables como Apple, Samsung y Rockley Photonics están presentando patentes y probando prototipos para relojes inteligentes y anillos con características de estimación de glucose basadas en NIR/Raman. (por ejemplo, detección de sudor) han demostrado sensibilidad a sub-3 mg/dl de glucosa en condiciones de laboratorio. La traducción clínica permanece en las primeras etapas. Los dispositivos invasivos de normas regulatorias deben cumplir con los estándares ISO 15197 o FDA 510 (k) para la aprobación, que requieren un rendimiento sostenido con el tiempo y las tolerancias de error dentro de ± 15 mg/dL o 15% (dependiendo del rango de glucosa). viabilidad. Aunque aún no es comercialmente dominante, fuertes avances en los sistemas de longitud de onda dual y múltiples, la óptica portátil y los métodos de calibración están avanzando rápidamente. Con los continuos ensayos clínicos y la compensación impulsada por la IA para la variabilidad específica del usuario, NIR tiene una vía clara hacia el monitoreo confiable de la glucosa sin dolor para millones de diabéticos. El éxito, sin embargo, dependerá de cumplir con los estrictos estándares regulatorios y mantener la precisión bajo las condiciones longitudinales del mundo real.