アイルランド・ダブリン大学（UCD）の研究チームは、ミリ波レーダーと軽量AIを組み合わせた非侵襲型血糖計測技術「GlucoRadar」を開発した。糖尿病患者が日常的に行う採血や連続血糖モニタリングの負担を軽減するため、皮膚接触なしで血糖値を推定する新規アプローチを提案するものであり、その研究成果はIEEE Journal of Microwaves誌に発表されている。 同システムは60GHz帯のミリ波レーダーを使用し、液体表面から5cm以内に設置して電磁波を照射する。ブドウ糖分子による電波の散乱現象を利用し、反射信号の特徴量から血糖濃度を抽出する。実験では50から200mg/dLの16段階濃度を有するグルコース水溶液を用い、計測データを平均化やフィルタ処理、窓関数適用によってノイズ除去した。抽出されたエネルギー特徴量には複雑な非線形パターンが含まれるため、チームは15万パラメータ、約598KBの軽量の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を設計。データ拡張を施して学習させた結果、テストセットにおける分類精度は90％を上回り、多くの濃度カテゴリでF1スコアも85％を超えた。 現時点では培養液を用いた体外試験段階であり、実際の生体組織における皮膚の厚みや含水量、温度変動などが電波伝播に与える影響は未解決課題である。米国FDAも本技術を搭載した消費財製品は未承認だが、レーダーチップの消費電力は5mW以下に抑えられ、アンテナ一体型の微小モジュール化が可能であるため、スマートウオッチやリング型デバイスへの統合展望は広い。UCDチームは設計データ、実験結果、モデルパラメータをすべて开源しており、学界および産業界におけるアルゴリズム最適化や臨床検証に向けた基盤を提供している。非侵襲血糖計測市場において、光学的アプローチとは異なる電波特性を活用した本技術は、ウェアラブル健康モニタリング技術の新たな実証例として注目されている。