• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.33-39
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• 2023

본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.335-342
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• 2014

최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 이에 따라 만성질환자들에 대한 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성질환 관리 시스템은 생체정보를 검출하는 생체계측센서와 그 센서로부터 정보를 수신하고 환자관리 서버로 정보를 전송하는 스마트 모바일 기기, 그리고 무선 통신망을 통해 전달받은 데이터를 해석하고 처리하기 위한 환자관리 서버, 환자관리 DB, 그리고 환자 증상분석 전문가 에이전트로 구성된다. 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당 및 PPG 등의 모듈로 구성하였다. 만성질환자에 대한 건강관리 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며, 모바일 환경에서 환자군에게 맞는 개별적인 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.