La diabetes mellitus es una enfermedad grave que se caracteriza por niveles elevados de glucosa en la sangre como consecuencia de la desregulación de la hormona insulina. Requiere un control cuidadoso que supone la medición constante de la hormona. 

A base de mucha prueba y error, un equipo de la Universidad Estatal de Kennesaw (EEUU) crearon un proceso no invasivo que puede identificar el valor de la glucosa en sangre sin necesidad de tomar una muestra. El proceso utiliza una luz que atraviesa el tejido humano, ya sea en la oreja o en el dedo, y una pequeña cámara para captar imágenes en el otro lado. A continuación, los científicos utilizan un modelo para estudiar la cantidad de absorción de luz en esas imágenes para determinar la concentración de glucosa.

El sistema se basa en Raspberry Pi, una cámara portátil (Raspberry Pi camera) y un láser de luz visible. La cámara captura un conjunto de imágenes cuando un láser de luz visible atraviesa el tejido de la piel. La concentración de glucosa se estima mediante un modelo de red neuronal artificial que utiliza la absorción y la dispersión de la luz. El prototipo se desarrolló utilizando TensorFlow, Keras y Python.

La precisión del prototipo es del 79%. Si se toman imágenes de la oreja, esta se atenúa al 62%. Aunque el conjunto de datos actual es limitado, los resultados son alentadores. Sin embargo, en futuros estudios es necesario abordar tres limitaciones principales: aumentar el tamaño de la base de datos para mejorar la robustez del modelo de red neuronal artificial, analizar el impacto de factores externos como el color de la piel, el grosor de la piel y la temperatura ambiente en el prototipo actual y mejorar el objeto para que sea adecuado en la colocación fácil de los dedos y las orejas.

Este aparato demuestra que se puede estimar la concentración de glucosa en sangre mediante un hardware que utiliza imágenes infrarrojas de tejido humano. El equipo ha probado el proceso en casi 50 personas hasta ahora, pero antes de presentar una patente completa evaluarán cómo funciona el proceso en personas con distintas pigmentaciones y grosores de piel.