Ein Forschungsteam der Trinity College Dublin hat mit GlucoRadar ein neuartiges, nicht-invasives Verfahren zur Blutzuckermessung vorgestellt, das auf Millimeterwellenradar und einer hochoptimierten KI basiert. Die Ergebnisse wurden im IEEE Journal of Microwaves veröffentlicht. Das System sendet 60-GHz-Elektromagnetwellen auf eine Flüssigkeitsoberfläche in weniger als fünf Zentimetern Abstand. Aufgrund der Größenunterschiede zwischen Millimeterwellen und Glukosemolekülen entstehen messbare Streueffekte, die die reflektierten Signale je nach Zuckergehalt charakteristisch modulieren. Aus den empfangenen Wellen extrahieren die Forscher Energieprofile über mehrere Frequenzbänder. Da der Zusammenhang zwischen Signalcharakteristika und Glukosekonzentration nichtlinear ist, kommt ein kompaktes Convolutional Neural Network zum Einsatz. Das neuronale Netz umfasst lediglich zwei Faltungs- und zwei vollvernetzte Schichten sowie eine Pooling-Einheit. Mit etwa 150.000 Parametern belegt es 598 Kilobyte Speicher, wodurch die Installation auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern möglich ist. Die Trainingsdaten wurden durch synthetisches Rauschen auf das Dreifache erweitert, um die Robustheit gegenüber Störsignalen zu erhöhen. Im In-vitro-Test mit wässrigen Glukoselösungen im klinisch relevanten Bereich von 50 bis 200 Milligramm pro Deziliter erzielte das Modell eine Gesamtgenauigkeit von über neunzig Prozent. Die F1-Scores lagen für die meisten Konzentrationsstufen bei über 85 Prozent, wobei Fehlklassifikationen zwischen benachbarten Messwerten minimal blieben. Das Verfahren befindet sich noch im experimentellen Stadium und wurde ausschließlich an Laborlösungen validiert. Für den Einsatz am Menschen müssen komplexe biologische Störfaktoren wie Hautdicke, Feuchtigkeit, Temperatur und Schweißbildung präzise kompensiert werden. Derzeit ist keine Konformitätsbewertung durch die FDA vorhanden. Während optische Messverfahren häufig an starker Lichtabsorption durch Gewebeflüssigkeiten scheitern, nutzt Radar Phasen- und Energieanalysen, was einen alternativen Detektionspfad darstellt. Die Verbrauchsdaten des Radarchips liegen unter fünf Milliwatt, was eine Integration in das Strombudget moderner Wearables ermöglicht. Durch die miniaturisierte Bauweise der Antennen und Prozessoren auf wenige Millimeter lässt sich das System künftig in Smartwatches, Fitnessarmbänder oder Ringe einbetten, ohne das Formfaktor merklich zu verändern. Die Forschenden haben das Systemdesign, die experimentellen Datensätze und die Modellparameter öffentlich zugänglich gemacht, um die wissenschaftliche Community zur weiteren Validierung und klinischen Kalibrierung anzuregen. Zwar steht die kommerzielle Marktreife noch aus, jedoch bestätigt GlucoRadar die technische Machbarkeit einer schmerzfreien, kontinuitätlichen Glukoseüberwachung.