连续血糖监测技术的临床应用与数据解读

连续血糖监测技术的临床应用与数据解读演讲人目录连续血糖监测技术的挑战与未来展望连续血糖监测技术的临床应用：从“数据采集”到“决策支持”引言：从“点”监测到“线”洞察——血糖管理范式的革新连续血糖监测技术的临床应用与数据解读总结：连续血糖监测——重塑血糖管理的“数字力量”5432101连续血糖监测技术的临床应用与数据解读02引言：从“点”监测到“线”洞察——血糖管理范式的革新引言：从“点”监测到“线”洞察——血糖管理范式的革新在糖尿病管理的漫长历程中，血糖监测始终是核心环节。从早期的尿糖定性检测，到指尖血糖仪的“点”监测（每日3-7次），再到连续血糖监测（ContinuousGlucoseMonitoring,CGM）技术的诞生，我们见证了血糖管理从“模糊估算”到“精准可视化”的跨越。作为一名深耕内分泌领域十余年的临床医生，我仍清晰记得十年前那些因反复低血糖住院的患者——他们严格遵循“三餐前+睡前”的指尖血糖监测方案，却依然躲不过凌晨2点的“隐形杀手”。直到CGM技术逐步普及，我们才真正捕捉到那些被“点监测”遗漏的血糖波动，让“看不见的血糖”变得“有迹可循”。CGM通过皮下植入的葡萄糖传感器，实时组织间液葡萄糖浓度（每1-5分钟/次），可连续监测3-14天，生成完整的血糖图谱。其核心价值不仅在于提供“全天候”数据，更在于揭示血糖变化的规律、趋势与波动——这些信息对于优化治疗方案、预防急性并发症、引言：从“点”监测到“线”洞察——血糖管理范式的革新延缓慢性进展具有不可替代的作用。本文将结合临床实践，系统阐述CGM在各类人群中的应用场景，并深入解读其核心参数与数据逻辑，旨在为同行提供从“技术认知”到“临床转化”的完整路径。03连续血糖监测技术的临床应用：从“数据采集”到“决策支持”连续血糖监测技术的临床应用：从“数据采集”到“决策支持”CGM的临床应用已覆盖糖尿病管理的全周期，从1型糖尿病（T1DM）的强化治疗，到2型糖尿病（T2DM）的阶梯化干预，再到妊娠期糖尿病（GDM）、住院患者及特殊人群的血糖调控，其价值在不同场景中呈现出独特优势。以下结合具体人群展开分析。1型糖尿病：从“生存”到“优质生活”的基石T1DM患者因胰岛素绝对缺乏，血糖波动极大，是CGM最早且最核心的应用人群。传统指尖血监测难以捕捉餐后高血糖、夜间无症状低血糖及黎明现象等关键问题，而CGM的连续性数据为精细化胰岛素调整提供了“导航”。1型糖尿病：从“生存”到“优质生活”的基石1降低低血糖风险，尤其夜间无症状低血糖无症状低血糖是T1DM患者最隐匿的威胁，其发生时患者无典型心慌、出汗等症状，若不及时干预，可能进展为低血糖昏迷。研究显示，T1DM患者夜间无症状低血糖发生率可达20%-30%，而CGM的“低血糖警报”功能（可设置阈值，如<3.9mmol/L）能及时提醒患者及家属。我曾接诊过一位15岁T1DM女性，病程8年，反复出现晨起头痛、乏力，指尖血糖监测空腹血糖“正常”（5.6mmol/L），但CGM显示其凌晨2-4点血糖持续低于2.8mmol/L，且无任何症状。通过将晚餐前预混胰岛素中的门冬胰岛素剂量减少2单位，并睡前加餐，患者夜间低血糖事件消失，晨起症状明显改善。这一案例充分体现了CGM在“捕捉隐匿性低血糖”中的不可替代性。1型糖尿病：从“生存”到“优质生活”的基石2优化餐后血糖管理，减少血糖波动T1DM患者餐后高血糖主要与胰岛素分泌延迟、剂量不足或食物升糖指数（GI）过高相关。CGM可清晰显示餐后血糖上升的斜率（如“每分钟上升0.3mmol/L”）及峰值出现时间（如餐后60分钟达峰值10.2mmol/L），帮助医生调整餐时胰岛素剂量或注射时间。例如，若患者餐后血糖2小时仍未回落至目标范围（<10.0mmol/L），可考虑增加餐时胰岛素10%-20%；若峰值出现时间延迟（如餐后90分钟），则建议提前15分钟注射胰岛素。1型糖尿病：从“生存”到“优质生活”的基石3辅助胰岛素泵治疗，实现“闭环”基础对于持续皮下胰岛素输注（CSII，即“胰岛素泵”）治疗的患者，CGM是“闭环系统”（artificialpancreas）的核心组件。通过CGM实时数据与胰岛素泵的算法联动，可自动调整基础胰岛素输注率，模拟生理性胰岛素分泌。目前，部分闭环系统已通过FDA认证，在T1DM儿童和成人中显示出优于传统CSII的血糖控制效果（TIR提升10%-15%，低血糖事件减少50%以上）。2型糖尿病：从“控制达标”到“平稳达标”的助力T2DM患者占糖尿病总人口的90%以上，其管理目标不仅是降低糖化血红蛋白（HbA1c），更需减少血糖波动。CGM在T2DM中的应用场景已从“胰岛素治疗患者”扩展至“口服药治疗患者”，甚至在“糖尿病前期”人群中展现出预防价值。2型糖尿病：从“控制达标”到“平稳达标”的助力1胰岛素治疗患者的剂量调整工具T2DM患者病程进展后期常需胰岛素治疗，但传统方案易导致“体重增加、低血糖风险上升”等问题。CGM通过“全天血糖曲线”可识别“胰岛素抵抗高峰”（如黎明现象）或“过度降糖时段”（如下午3点血糖骤降），指导胰岛素剂量精细化调整。例如，某老年T2DM患者（BMI28kg/m²）每日甘精胰岛素32单位，空腹血糖仍波动在8-12mmol/L，CGM显示其凌晨4-6点血糖快速上升（黎明现象），遂将甘精胰岛素分两次注射（睡前22单位+晨起6单位），并联合二甲双胍，空腹血糖稳定在6-7mmol/L，且未出现低血糖。2型糖尿病：从“控制达标”到“平稳达标”的助力2口服药治疗患者的波动管理部分T2DM患者虽HbA1c达标（<7.0%），但血糖波动大（如餐后血糖峰值>13.9mmol/L，餐前血糖<3.9mmol/L），这种“高波动”状态同样会加速血管并发症。CGM可帮助识别“餐后高血糖”与“餐前低血糖”的交替现象，提示调整口服药方案。例如，对于餐后高血糖为主的患者，可优先选择α-糖苷酶抑制剂（如阿卡波糖）或DPP-4抑制剂（如西格列汀）；对于易发生餐前低血糖的患者，则需减少磺脲类药物剂量或改用格列奈类（那格列奈、瑞格列奈）。2型糖尿病：从“控制达标”到“平稳达标”的助力3糖尿病前期及预防领域的探索糖尿病前期（IFG/IGT）是糖尿病的“后备军”，其核心问题是“餐后高血糖”与“胰岛素抵抗”。研究表明，通过CGM监测发现餐后血糖峰值>7.8mmol/L的人群，进展为糖尿病的风险是正常人的3倍。目前，部分医疗机构已开始对糖尿病前期人群进行CGM筛查，结合生活方式干预（如低碳饮食、间歇性运动），可有效延缓糖尿病发生。妊娠期糖尿病：守护母婴安全的“血糖雷达”妊娠期糖尿病（GDM）或孕前糖尿病合并妊娠患者的血糖管理直接关系到母婴结局，其控制目标较普通人群更严格（空腹血糖<5.3mmol/L，餐后1小时<7.8mmol/L，餐后2小时<6.7mmol/L）。孕期生理性胰岛素抵抗及胎儿对葡萄糖的高需求，使血糖波动加剧，而指尖血监测难以反映全天血糖变化，CGM已成为妊娠期血糖管理的“金标准”。妊娠期糖尿病：守护母婴安全的“血糖雷达”1识别“餐后高血糖”与“夜间低血糖”的矛盾孕期患者常面临“餐后高血糖”（满足胎儿营养需求）与“夜间低血糖”（胰岛素敏感性升高）的两难困境。CGM可清晰显示餐后血糖达峰时间（如餐后30-60分钟）及回落速度，指导胰岛素剂量分次注射；同时监测夜间血糖（如23:00-3:00），避免因过度降糖导致胎儿宫内窘迫。例如，一位孕28周GDM患者，饮食控制后空腹血糖达标，但餐后1小时血糖常达9.0mmol/L，CGM显示其餐后血糖峰值出现在45分钟，遂将三餐前门冬胰岛素提前15分钟注射，并联合睡前中效胰岛素（NPH），最终血糖全部达标，分娩巨大儿的风险从30%降至5%。妊娠期糖尿病：守护母婴安全的“血糖雷达”2产后血糖管理的延续性产后，胎盘分泌的拮抗胰岛素激素迅速下降，胰岛素敏感性恢复，部分GDM患者可能出现“产后低血糖”。CGM可帮助调整胰岛素或口服药剂量，避免低血糖发生，同时监测血糖是否恢复至正常范围，为远期糖尿病风险评估提供依据。住院患者血糖管理：从“经验治疗”到“循证调控”住院患者（如外科术后、重症感染、心脑血管疾病合并高血糖）的血糖管理目标是“安全、平稳”，而非“严格达标”（一般目标：血糖4.4-10.0mmol/L，危重症患者7.8-10.0mmol/L）。CGM在住院场景中的应用，解决了传统指尖血监测“频率低、滞后性”的问题，为血糖波动提供实时干预依据。住院患者血糖管理：从“经验治疗”到“循证调控”1危重症患者的血糖预警脓毒症、心肌梗死等危重症患者常伴应激性高血糖，且血糖波动大，与不良预后相关。CGM可每5分钟更新一次血糖数据，及时发现“高血糖危象”（>16.7mmol/L）或“低血糖事件”（<3.9mmol/L），指导胰岛素输注速度调整。例如，一位重症肺炎患者，静脉胰岛素输注速度从4u/h调整为2u/h后，指尖血糖监测显示“血糖稳定”，但CGM显示其每小时血糖下降速度>1mmol/L，提示低血糖风险，遂暂停胰岛素输注，患者血糖稳定在6.7mmol/L，避免了低血糖导致的二次损伤。住院患者血糖管理：从“经验治疗”到“循证调控”2术后及禁食患者的血糖管理术后患者因禁食、感染应激及使用糖皮质激素，易出现“血糖波动大、低血糖风险高”的问题。CGM可监测“禁食期血糖”（如上午8点至下午4点）及“餐后血糖”，指导基础胰岛素剂量调整，避免因“常规胰岛素方案”导致的低血糖。例如，一位骨科术后患者，禁食期间使用“中性胰岛素+5%葡萄糖”补液，CGM显示其上午10点血糖降至3.8mmol/L，立即停止胰岛素输注并口服糖水，患者未出现低血糖症状，术后切口愈合良好。特殊人群：儿童、老年人及认知障碍患者的个体化应用1儿童及青少年糖尿病患者儿童糖尿病患者（多为T1DM）具有“生长发育快、饮食不规律、运动量波动大”的特点，血糖管理难度极高。CGM的“无创（或微创）佩戴”“数据实时传输”功能（可连接手机APP）便于家长和医生远程监测，同时“警报功能”可及时提醒校园或运动中的低血糖事件。例如，一位7岁T1DM患儿，上学期间多次因运动后低血糖晕倒，佩戴CGM后，发现其体育课后血糖下降速度>2mmol/L，遂在运动前加餐15g碳水化合物，并减少运动时胰岛素剂量10%，此后未再发生低血糖事件。特殊人群：儿童、老年人及认知障碍患者的个体化应用2老年糖尿病患者老年糖尿病患者常合并“肝肾功能减退、多重用药、认知障碍”，低血糖风险高，且症状不典型。CGM可帮助制定“宽松血糖目标”（如HbA1c<7.5%，空腹血糖5.0-8.0mmol/L，餐后<11.1mmol/L），避免过度降糖。同时，通过“血糖趋势图”识别“餐后高血糖”与“餐前低血糖”的交替，指导口服药减量（如减少格列本脲剂量）或改用低血糖风险小的药物（如DPP-4抑制剂）。特殊人群：儿童、老年人及认知障碍患者的个体化应用3认知障碍及独居患者对于阿尔茨海默病等认知障碍糖尿病患者，自我管理能力丧失，低血糖发生时无法主动求助。CGM的“家属端APP”可实时推送血糖警报，帮助家属及时干预。例如，一位独居老年T2DM患者，家属通过CGM发现其夜间多次出现血糖<3.0mmol/L，遂调整其睡前降糖方案（停用格列齐特，改为二甲双胍缓释片），并安装智能药盒提醒服药，低血糖事件消失。三、连续血糖监测数据的深度解读：从“数字”到“临床意义”的转化CGM的核心价值不仅在于“采集数据”，更在于“解读数据”。若仅关注“单次血糖值”，则会丢失大量有价值的信息。临床医生需掌握CGM的核心参数、趋势分析及模式识别，才能将数据转化为精准的诊疗决策。以下从“核心参数”“趋势分析”“模式识别”三个维度展开。核心参数：血糖管理的“量化指标”CGM报告包含数十个参数，其中以下6个参数是临床决策的“核心支柱”，需重点解读：1.1葡萄糖目标范围内时间（TIR,TimeinRange）定义：24小时内血糖在目标范围内（通常为3.9-10.0mmol/L，妊娠期为3.3-10.0mmol/L）的时间占比。临床意义：TIR是近年来国际糖尿病联盟（IDF）、美国糖尿病协会（ADA）推荐的“首要血糖控制目标”，其价值优于HbA1c（反映近2-3周平均血糖），能同时反映高血糖和低血糖风险。研究显示，T1DM患者TIR每提升10%，糖尿病视网膜病变风险降低37%，非致死性心肌梗死风险降低16%；T2DM患者TIR>70%时，微血管并发症风险显著降低。核心参数：血糖管理的“量化指标”目标值：ADA/EASD指南推荐，非妊娠成人TIR目标为>70%；儿童T1DM为>50%；妊娠期糖尿病为>85%（目标范围3.3-10.0mmol/L）。案例解读：某T2DM患者HbA1c7.0%（达标），但TIR仅55%，CGM显示其TBR（低血糖时间）>10%，TAR（高血糖时间）>35%。提示虽平均血糖达标，但波动大、低血糖风险高，需调整方案（如减少磺脲类剂量，加用DPP-4抑制剂）。1.2葡萄糖低于目标范围时间（TBR,TimeBelowRange）定义：24小时内血糖低于目标下限（<3.9mmol/L）的时间占比。核心参数：血糖管理的“量化指标”临床意义：TBR是低血糖风险的“直接量化指标”，尤其是<3.0mmol/L的严重低血糖时间（TBR<3.0mmol/L）。研究显示，TBR<3.9mmol/L的时间占比>4%时，严重低血糖风险显著增加；TBR<3.0mmol/L的时间占比>1%时，需立即调整降糖方案。目标值：非妊娠成人TBR<3.9mmol/L的目标为<4%；TBR<3.0mmol/L的目标为<1%；儿童和老年患者TBR目标更严格（<2%）。1.3葡萄糖高于目标范围时间（TAR,TimeAboveRange）定义：24小时内血糖高于目标上限（>10.0mmol/L）的时间占比。临床意义：TAR反映高血糖负荷，与糖尿病微血管（视网膜、肾脏）及大血管（心脑血管）并发症风险相关。TAR>20%时，HbA1c常>7.5%，并发症风险显著上升。核心参数：血糖管理的“量化指标”目标值：非妊娠成人TAR目标为<20%；妊娠期糖尿病TAR目标为<15%（目标上限10.0mmol/L）。核心参数：血糖管理的“量化指标”4平均葡萄糖（AG,AverageGlucose）定义：24小时血糖平均值（CGM直接计算，无需指血校准）。临床意义：AG与HbA1c呈正相关（AG≈HbA1c×1.59-2.59），可作为HbA1c的“替代指标”，尤其适用于HbA1c受干扰的情况（如贫血、血红蛋白病）。AG>7.0mmol/L时提示平均血糖升高，需调整治疗方案。1.5血糖标准差（SD,StandardDeviation）与变异系数（CV,CoefficientofVariation）定义：SD反映血糖绝对波动大小（单位：mmol/L）；CV=SD/AG×100%，反映血糖相对波动大小（单位：%）。核心参数：血糖管理的“量化指标”4平均葡萄糖（AG,AverageGlucose）临床意义：SD和CV是血糖波动（GV）的核心指标。CV<36%提示血糖波动小；CV36%-47%为中度波动；CV>47%为重度波动。研究显示，血糖波动与氧化应激、内皮损伤相关，是独立于HbA1c的并发症危险因素。例如，某患者AG7.0mmol/L（达标），但CV50%（重度波动），其血管内皮功能损伤程度与AG9.0mmol/L、CV30%的患者相当，需优先控制血糖波动（如改用胰岛素类似物、DPP-4抑制剂）。1.6葡萄糖管理指标（GMI,GlucoseManagementIndi核心参数：血糖管理的“量化指标”4平均葡萄糖（AG,AverageGlucose）cator）定义：基于CGM数据计算的“模拟HbA1c”，公式：GMI=3.31×(logAG)+0.0235×SD-0.0529×(年龄/10)-0.819（适用于成人）。临床意义：GMI校正了“血糖波动对HbA1c的影响”，能更准确反映“实际平均血糖控制水平”。当HbA1c与GMI差异较大时（如HbA1c7.0%，GMI8.0%），提示存在“高血糖波动”或“近期低血糖”（低血糖后反跳性高血糖可使HbA1c假性降低）。趋势分析：血糖变化的“动态轨迹”CGM的“实时血糖曲线”是趋势分析的核心，通过观察血糖变化“斜率”（如“每分钟上升0.2mmol/L”或“每分钟下降0.3mmol/L”），可预警高/低血糖风险，指导实时干预。2.1血糖变化速率（RateofChange,ROC）定义：单位时间内血糖变化值（mmol/L/min），CGM报告中通常标注“5分钟ROC”（如+0.2mmol/L/5min或-0.3mmol/L/5min）。临床意义：ROC是“血糖趋势的预警信号”。当ROC>0.1mmol/L/5min时，提示血糖快速上升，需提前干预（如增加餐时胰岛素、减少碳水化合物摄入）；当ROC<-0.1mmol/L/5min时，提示血糖快速下降，需警惕低血糖（如暂停胰岛素、补充碳水化合物）。趋势分析：血糖变化的“动态轨迹”案例应用：一位T1DM患者午餐后血糖从5.6mmol/L快速上升（ROC+0.3mmol/L/5min），30分钟后达12.0mmol/L，遂立即追加餐时胰岛素2单位，1小时后血糖回落至7.8mmol/L，避免了餐后持续高血糖。趋势分析：血糖变化的“动态轨迹”2关键时间点血糖值CGM可提供“全天24小时血糖分布”，重点关注以下时间点：-空腹血糖（6:00-8:00）：反映基础胰岛素或口服药夜间效果，若持续>7.0mmol/L，提示“黎明现象”（凌晨生长激素分泌增多，胰岛素抵抗增强）；若<3.9mmol/L，提示“苏木杰现象”（夜间低血糖后反跳性高血糖）。-餐后血糖（从第一口餐计时）：反映餐时胰岛素或口服药效果，T1DM患者餐后1小时血糖应<10.0mmol/L，T2DM患者应<11.1mmol/L；若餐后2小时血糖仍>11.1mmol/L，提示“餐后高血糖未控制”。-睡前血糖（22:00）：指导夜间胰岛素剂量，目标为5.0-8.0mmol/L（若睡前注射中效胰岛素或预混胰岛素，需根据睡前血糖调整剂量）。模式识别：血糖规律的“图谱化呈现”CGM通过连续数天的数据，可识别出患者独特的“血糖模式”，这些模式是“个体化治疗方案”的依据。常见模式及干预策略如下：模式识别：血糖规律的“图谱化呈现”1黎明现象（DawnPhenomenon）图谱特征：凌晨3:00-5:00血糖开始上升，空腹血糖>7.0mmol/L，早餐前血糖达峰值。机制：生长激素、皮质醇等升糖激素在凌晨分泌增加，导致胰岛素抵抗增强。干预策略：-T1DM：将基础胰岛素（如甘精胰岛素）注射时间从睡前调整为睡前+晨起（分两次注射），或改用超长效胰岛素类似物（德谷胰岛素，作用时间42小时）。-T2DM：睡前加用α-糖苷酶抑制剂（如伏格列波糖），抑制肠道葡萄糖吸收；或调整二甲双胍为缓释片（晚餐后服用），增强夜间胰岛素敏感性。模式识别：血糖规律的“图谱化呈现”2苏木杰现象（SomogyiPhenomenon）图谱特征：夜间（凌晨0:00-3:00）血糖<3.9mmol/L（低血糖），随后出现反跳性高血糖（空腹血糖>7.0mmol/L）。机制：夜间低血糖诱发“升糖激素（胰高血糖素、肾上腺素）反应性分泌”，导致血糖升高。干预策略：立即减少夜间胰岛素剂量（如甘精胰岛素减少2-4单位），或睡前加餐（如15g碳水化合物），避免夜间低血糖，反跳性高血糖可自然缓解。3.3餐后高血糖（PostprandialHyperglycemia）图谱特征：餐后1-2小时血糖>11.1mmol/L，餐后3-4小时血糖未回落至目标范围。机制：胰岛素分泌延迟或不足、食物GI过高、运动量不足。模式识别：血糖规律的“图谱化呈现”2苏木杰现象（SomogyiPhenomenon）干预策略：-饮食：减少精制碳水化合物（如白米饭、白面包）比例，增加膳食纤维（如燕麦、蔬菜），降低餐后血糖峰值。-药物：T1DM提前15-30分钟注射餐时胰岛素；T2DM加用α-糖苷酶抑制剂、DPP-4抑制剂或GLP-1受体激动剂（如司美格鲁肽）。-运动：餐后30分钟进行轻度运动（如散步20分钟），促进葡萄糖利用。3.4运动相关性低血糖（Exercise-RelatedHypoglycem模式识别：血糖规律的“图谱化呈现”2苏木杰现象（SomogyiPhenomenon）ia）图谱特征：运动中或运动后1-2小时血糖<3.9mmol/L，尤其常见于中高强度运动（如跑步、游泳）。机制：运动时肌肉摄取葡萄糖增加，胰岛素敏感性升高，若未及时调整胰岛素剂量或补充碳水化合物，易发生低血糖。干预策略：-运动前1小时：若血糖<5.6mmol/L，补充15-30g碳水化合物（如香蕉、能量棒）；若血糖>5.6mmol/L，无需额外补充。-运动中：若血糖<4.4mmol/L，立即停止运动并补充10g碳水化合物。-运动后：监测血糖3-6小时，若血糖<5.0mmol/L，睡前加餐10-15g碳水化合物。04连续血糖监测技术的挑战与未来展望连续血糖监测技术的挑战与未来展望尽管CGM技术在临床中展现出巨大价值，但其普及仍面临传感器准确性、佩戴舒适度、数据解读门槛等挑战。同时，随着人工智能、微型化技术的发展，CGM正朝着“更精准、更便捷、更智能”的方向迈进。当前挑战：从“技术可用”到“临床普及”的瓶颈1传感器准确性与使用寿命目前主流CGM的MARD值（MeanAbsoluteRelativeDifference，平均绝对相对误差）为8%-10%，接近指尖血糖仪（MARD10%-15%），但在血糖快速变化时（如餐后、运动中），准确性可能下降（MARD>15%）。此外，传感器使用寿命多为7-14天，部分患者出现“信号漂移”（佩戴后期数据偏差增大），需频繁更换，增加医疗成本。当前挑战：从“技术可用”到“临床普及”的瓶颈2患者依从性与舒适度CGM需皮下植入传感器，部分患者（尤其是儿童、老年人）对“异物感”敏感，可能出现局部红肿、瘙痒等不适，导致佩戴中断。此外，数据解读需一定学习成本，部分老年患者或文化程度较低者难以独立操作，影响长期依从性。当前挑战：从“技术可用”到“临床普及”的瓶颈3数据解读与临床决策转化CGM产生的海量数据（每日288个血糖值）需结合患者个体情况（年龄、病程、并发症）综合分析，若仅关注“TIR、AG”等单一参数，可能导致“过度治疗”或“治疗不足”。目前，部分基层医生对CGM参数的解读能力不足，限制了其临床应用。未来展望：从“监测工具”到“管理平台”的跨越1技术革新：提升准确性与便捷性-无创CGM：通过透皮离子导入、光学传感等技术，实现“无痛、无创”血糖监测，解决患者对皮下植入的抵触。例如，美国Medtronic公司开发的“光学CGM”利用近红外光谱检测组织间液葡萄糖，MARD值已降至7%以下。-