焦特布尔理工学院的研究人员开发了一种新颖的系统，使智能手机能够快速、方便地为患者进行血糖水平测试。这一创新系统通过应用程序将纸质分析设备 (PAD) 连接到任何 Android 智能手机。它能够检测浓度范围为 10−40 mM 的样品中的葡萄糖。

PAD 是便携式设备，通过快速分析生化样本，改变了需求点测试。该系统包括基于实验室的功能化可生物降解纸，可根据葡萄糖水平和数量改变颜色。通过将其与智能手机集成，研究人员加速并个性化了血糖水平监测过程。

该设备旨在供公众个人使用而开发。它可以提供现场血糖测试结果，无需技术或复杂的实验室设置。此外，它的设计具有成本效益且可生物降解，目前其成本仅为约卢比。 10 在实验室。该团队希望在批量生产过程中进一步降低成本，价格为卢比。 5.

该研究由焦特布尔理工学院机械工程系 Ankur Gupta 教授、Vinay Kishnani 先生、Nikhil Kashyap 先生和 Shivam Shashank 先生等团队完成。

该研究的作者之一、IIT Jodhpur 机械工程系副教授 Ankur Gupta 博士解释说：“智能手机可以与其他技术和平台无缝集成。将基于智能手机的斑点检测框架连接到更大的网络或数据库的能力可以促进远程监控、数据存储和结果共享。这种连接对于医疗保健专业人员或研究人员来说至关重要。”

PAD 的一个主要障碍是它们需要特定的光照条件才能工作。然而，研究人员开发的这套系统完全消除了这一缺点，并允许 PAD 在几乎所有可能的光照条件下工作并将信息传输到智能手机。

通过使用人造葡萄糖样本，使用机器学习应用程序处理彩色样本的各种图像，以开发智能手机应用程序。这确保了 PAD 的颜色强度不受光线条件和智能手机相机类型的影响。因此，PAD 可以连接到任何具有不同相机光学器件的智能手机。该研究工作发表在 ACS Publications 上。

Ankur Gupta 博士阐述了这项研究具有深远的潜力，他说：“这项研究表明，这个开发的系统具备在用户端进行初步疾病筛查的能力。通过结合机器学习技术，该平台可以提供可靠且准确的结果，从而为估计结果的准确性铺平道路，从而改进任何疾病的初始医疗筛查和诊断。”

该模块可以通过提供训练和测试样本数据来检测其他疾病。对于未来的应用，该团队正在致力于通过利用不同的颜色指示剂作为非血液实体中的不同颜色代码来同时检测葡萄糖、尿酸和乳酸。截至目前，尽管该框架仅适用于葡萄糖样本，但该方法也可用于其他疾病的筛查和诊断分析。

虽然基本概念保持不变，但需要针对不同的目标分析物、酶和指示剂进行调整。然后可以进一步训练捕获的图像以进行机器学习分析，以允许诊断信息直接到达用户的智能手机。