來自加拿大的Scanbo，於2017年由有 IT 諮詢和創業背景的 Ashishsh Raichura 所創立。

Scanbo 血糖測量儀原型機結合了心電測量和光電容積描記法（PPG）技術，經過 60 秒測量後，血糖數據會輸入到算法模型中，借助機器學習（ML）卷積神經網路（Convolutional Neural Network ；CNN，是一種模仿生物神經網路行為特徵的演算法數學模型，被廣泛用於圖像辨識）和深度神經網絡（ Deep Neural Network；DNN，主要透過監督或非監督式的學習來提高機器的演算辨識能力）對其展開分析。

根據測試，Scanbo 血糖測量儀原型機與傳統血糖儀的測試結果的血糖值分別為 6.2 mmol/L 和 6.3 mmol/L，誤差值相當低。

使用Scanbo 血糖測量儀很簡單，只需打開設備電源，將雙手各兩隻手指放在設備上，60 秒內就能生成結果，但 Scanbo 正在努力將其縮短到 30 秒。Scanbo 使用可充電電池，預計電池壽命為 3 年。

該血糖測量儀仍處於原型階段，其採用了與競爭對手不同的方法，首次將心電圖（ECG）測量與光學光電容積描記 (Photoplethysmography；PPG，是借光電手段在活體組織中檢測血液容積變化的一種無創檢測方法。) 傳感相結合來測量血糖水平。

雖然 Scanbo的血糖測量方法並非創新的，但Raichura 說：「Scanbo 是不同的，因為我們同時從 PPG 紅光、綠和 ECG 數據中收集數據，而不是連續收集數據。」

一般PPG測法可分為綠光跟紅光，基本上綠光得到的信號會比用紅光得到的信號變化幅度要大，但測量誤差較大，不過其技術較成熟，因此多數廠商多是以綠光測量。而紅光雖然比綠光能更準確的反應人體體征，但由於其技術含量較大，雖然測量值較準確，但較少被應用。Scanbo則是結合兩者優缺點，因此備受期待。

Raichura 表示，截至 2022 年初，Scanbo 已經使用“所有可用的黃金標準血糖儀”（採用黃金電極試片之血糖機，測試數值較準確）使用這項技術進行了 248 次測試。結果誤差與傳統血糖儀相較約在的 5% 到 10% 範圍內，但他相信AI計算將將縮小兩者之間的差距。

Scanbo 表示，該儀器還可以用在血壓的測量上。公司也正與美敦力（Medtronic）、三星、LG 等接洽及尋求合作，並致力拿到北美市場監管部門（包括美國 FDA）的批准，希望未來能將產品商業化。

雖然Scanbo尚未公開分享他們的數據，但許多專家認為，無創血糖測量設備將會成功，並在未來 5 年內創造一個蓬勃發展的市場。

資料來源： Healthline、Wiki