摘要
糖尿病是当今面临的首要健康挑战。为了有效管理该疾病，患者需要定期检测血糖水平；然而，标准的取一滴血并将其置于试纸上的检测方法无法实现连续监测，且大多数人都对此感到恐惧，认为其痛苦且不适。全球各地的研究人员正在努力开发无创血糖监测（NIBGM）设备；大多数设备报告称，通过结合光学技术与机器学习可实现令人满意的准确性，但获得CE/FDA认证标记的解决方案至今仍未能推向市场。本系统综述的主要目标是批判性地分析光学NIBGM领域的近期定量研究成果，突出其优势，并确定阻碍这些设备获得监管批准和实现商业化的主要因素。检索了Web of Science、IEEE Xplore、PubMed、ScienceDirect、SPIE数字图书馆和Optica出版集团数据库，检索时间为2015年9月1日至2026年8月1日，使用特定关键词。在最初的1143条记录中，有245项研究被纳入全文质量评估，208项研究因未达到事后质量评分阈值而被排除。报告了37项纳入研究的传感模式、波长、样本量、参考设备、血糖范围、验证策略、准确性指标以及是否将人口统计变量作为模型输入。通过应用作者定义的三级评分标准，突出了每项研究中存在捷径学习的风险。基于这些发现，提出了一个包含十五条具体且基于证据的建议的通用框架，供未来NIBGM研究参考。
