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초록

영어

This study evaluated the performance of a non-invasive blood glucose monitoring system (PPG-BGMS) using a PPG digital device for blood glucose monitoring and an AI prediction algorithm and personalized fine-tuning, using venous blood glucose values as a control group. Data were collected from volunteers from January to February 2026 and from researcher clinical trials. PPG-BGMS compared blood glucose levels with venous blood glucose values using heart rate, heart rate variability, and time-series data collected from the PPG device for 1 minute, and predicted blood glucose levels using the machine learning XGBoost algorithm. Of the 50 participants, 50 had type 2 diabetes mellitus (T2DM), and the average age group was 60. All PPG-BGMS blood glucose values were found to fall within the A+B region of the Clarke error grid. The MARD for PPG-BGMS blood glucose was 9.3 compared to venous glucose. According to the study, PPG-BGMS was analyzed to monitor blood glucose within the effective range of digital medical devices compared to clinical standard venous blood glucose values.

한국어

본 연구는 정맥혈의 혈당값을 대조군으로 지원자의 혈당 모니티링용 PPG 디지털기기와 AI 예측 알고리즘 및 개인별 미세조정을 적용한 비채혈식 혈당측정 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 데이터수집은 2026년 1 월부터 2026년 2월까지 지원자를 대상으로 수집된 결과와 연구자임상에 수집된 데이터를 활용했다. PPG-BGMS는 1분 간의 PPG 기기에서 수집되는 심박수와 심박변이도 및 시계열 정보와 기계학습의 XGBoost 알고리즘에 의해 예측된 혈당 수치와 정맥혈 혈당값으로 혈당 수치와 비교했다. 총 50명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며 평균 연령 대는 60대이다. PPG-BGMS 혈당 값의 100%가 Parkes(consensus) Error Grid의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났 다. PPG-BGMS의 혈당의 MARD는 정맥혈당 대비 9.3%이다. 결과에 의하면 PPG-BGMS은 임상표준의 정맥혈당값과 비교하여 디지털의료기기의 유효 범위에서 혈당을 모니터링하는 것으로 분석되었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 PPG(Photoplethysmography, 광용적맥파법)
2.2 혈당측정기의 성능 평가지표
2.3 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
3. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 연구방법
3.3 연구도구
3.4 분석방법
4. 연구결과 및 고찰
4.1 데이터평가
4.2 성능평가
4.3 Bland-Altman plot 분석
4.4 MARD 분석
4.5 고찰
5. 결론
REFERENCES

키워드

PPG-혈당모니터링시스템 기계학습 당뇨 정맥혈당 MARD 디지털의료기기 PPG Glucose Monitoring System Artificial Intelligence Diabetes Venous Glucose level MARD Digital Medical Device

저자

• 박철구 [ Cheol-Gu Park | (주)소프트웨어융합연구소 CEO ]
• 김상용 [ Sang-Yong Kim | 조선대학교병원 내분비내과 교수 ]
• 최상기 [ Sang-Ki Choi | 3(주)소프트웨어융합연구소 연구소장 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물