기계 학습을 통한 웨어러블 땀 센서에서 pH 및 포도당의 신뢰할 수 있는 컬러리메트릭 검출 가능성

초록 의료 분야에서 혈액 pH 및 포도당 수치는 특히 당뇨병과 같은 만성 질환의 중요한 지표입니다. 혈액 샘플을 채취하는 것은 정확하지만, 침습적이고 많은 사람들에게는 비용이 부담입니다. 웨어러블 센서는 비침습적이고 지속적인 검출 방법을 제공하지만, 높은 비용, 부정확성, 복잡한 해석과 같은 주요 문제에 직면해 있습니다. 기계 학습(ML)과 통합된 컬러리메트릭 웨어러블 센서는 땀에서 pH 값 및 포도당 농도를 정확하게 검사하는 데 도입되었습니다. 이 배터리가 필요 없는 비용 효율적인 바이오센서는 면직물로 제작되어 데이터 수집 및 자동 분석을 위해 스마트폰과 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 새로운 pH 지표는 향상된 감도로 합성되었으며, 두 가지 유형의 포도당 센서는 면 기판에 효소 용액을 도포하여 개발되었습니다. 센서의 성능은 pH 수준이 4에서 10까지의 표준 용액과 포도당 농도가 0.03에서 1 mM 사이인 솔루션으로 평가됩니다. 이 센서에서 촬영된 사진은 이미지 처리와 세 가지 서로 다른 ML 알고리즘에 의해 분석되어 pH 및 포도당 검출에서 90%의 정확도를 달성합니다. 이러한 결과는 섬유 기반 땀 센서에 대한 효과적인 합성 방법을 제공하고, 컬러리메트릭 분석을 위한 다양한 ML 알고리즘의 중요성을 보여주며, 이 과정에서 인간의 개입이 필요 없음을 입증합니다.