智能戒指抽汗估血糖：CHARM 原型做到邊，離取代 CGM 仲有幾遠？
UC San Diego 原型可追蹤六種汗液指標，人體數據仍然好初步
戒指入面其實係一間迷你化驗室
UC San Diego 團隊整出嘅 CHARM，重 5.1g、外徑 3cm，外形明顯仲係研究原型。六種指標入面，佢一次最多可以監測四種。包括葡萄糖、酮體、維他命 C、尿酸、乳酸同酒精。現有智能戒指主要靠光學同溫度感測器睇心率、睡眠、血氧等生理訊號；CHARM 就加上一套微流體同電化學感測器，直接分析汗液入面嘅化學成分。
圖片：David Baillot／UC San Diego Jacobs School of Engineering
冇做運動都抽到汗，關鍵係水凝膠
手指戴戒指嗰個位置出汗量唔高，研究團隊用滲透性水凝膠製造壓力差，慢慢由皮膚表面抽出汗液，流速約每分鐘 100 至 150 納升。汗液跟住沿紙製微流體通道流過感測器，葡萄糖等物質同酵素反應後產生微弱電流，再經藍牙傳去手機。通道亦會推走舊汗，減少新舊樣本混埋一齊；裝置本身可連續運作約 12 小時。
圖片：David Baillot／UC San Diego Jacobs School of Engineering
佢量到汗糖，再用個人校準估算血糖
呢個分別好重要：CHARM 直接量度嘅係汗液，畫面顯示嘅血糖值就係模型估算。 研究人員先用商用血糖機讀數，為每名受試者建立個人校準參數，再將感測器電流換算成血糖濃度。論文話參數約兩個月後仍算穩定，不過測試期間每日會換上新感測貼片，焦點係單日準確度，未有證明同一套感測器可以連戴兩個月。
圖片：David Baillot／UC San Diego Jacobs School of Engineering
13.72% MARD 有睇頭，樣本規模就要睇清楚
研究錄得 420 個配對數據點，整體血糖 MARD 約 13.72%；一型糖尿病測試平均約 17.05%，健康測試約 6.14%。MARD 越低，代表估算值同參考血糖平均相差越細。不過 420 個點唔代表 420 個人，論文主要人體圖表只展示一名一型糖尿病受試者同一名健康受試者嘅長時段結果。咁細規模未足以回答膚質、出汗量、藥物同日常環境會帶嚟幾大差異。
同 CGM 最大差距，唔止係有冇拮入皮膚
現有 CGM 會用幼細感測絲伸入皮下組織液，雖然唔係傳統抽血，始終要穿過皮膚。CHARM 只喺皮膚表面收集汗液，理論上戴得舒服啲。不過汗液葡萄糖濃度較低，又會受出汗、皮膚殘留物同生理延遲影響。今次有餐後測試出現約 15 分鐘延遲，研究亦冇正式加入血液至汗液嘅延遲修正；血糖急升急跌嗰陣，誤差風險會特別值得留意。
低血糖、脫水同連戴幾日，全部未過關
論文自己列出幾個硬傷：未有大型糖尿病群組、未完整覆蓋低血糖同急速升跌、未測脫水情況，亦欠缺多日連續佩戴數據。防水、感測器表面積聚污物、可更換流體模組同充電設計都要再改。美國 FDA 亦曾警告，未經審批而聲稱可免穿刺量血糖嘅手錶同戒指，錯誤讀數可能令人用錯藥；CHARM 暫時只係研究原型，唔可以用嚟診斷、調校胰島素或取代血糖機同 CGM。
較合理嘅短期方向係多指標趨勢
CHARM 最有意思嘅地方，係一隻戒指可以同步追蹤葡萄糖、酮體、乳酸同酒精等變化。假如日後大型人體研究證明數據穩定，佢可以先用喺飲食、運動同代謝趨勢分析，再慢慢向醫療用途推進。至於免拮針管理糖尿病，下一步要等大規模臨床結果、低血糖準確度同長期佩戴表現，暫時冇上市時間、售價或供應資料。
參考來源
- Android Authority — Scientists built a smart ring that analyzes sweat to measure blood glucose and more — original report
- A fully integrated smart ring for daily biochemical monitoring — 原始研究論文，提供裝置結構、人體測試、MARD、延遲同研究限制。
- New Wearable Ring Tracks Glucose, Ketone and Other Biomarkers in Sweat Simultaneously — UC San Diego 研究團隊發布嘅介紹，交代抽汗原理、感測項目同硬件設計。
- Do Not Use Smartwatches or Smart Rings to Measure Blood Glucose Levels: FDA Safety Communication — 交代免穿刺血糖產品嘅監管狀況，同錯誤讀數可能帶嚟嘅醫療風險。
- Diving into Sweat: Advances, Challenges, and Future Directions in Wearable Sweat Sensing — 汗液感測背景研究，整理低出汗量、蒸發、皮膚污染同血液相關性等限制。
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