在世界各个地区，糖尿病的患病人数都在不断增加，据统计，2014年全球约有4.22亿糖尿病人（我国约1.3亿，占我国人口约10%）。世界卫生组织将糖尿病列为全球第七大死亡原因，并指出：“许多糖尿病病例是可以预防的，采取检测和管理身体状况的措施，可增加糖尿病患者长久和健康生活的可能性”。治疗糖尿病需要频繁检测血糖水平，常规血糖测量需要采血，给病人带来痛苦的同时还存在感染的风险，并且需要试剂或试纸等消耗品，不少人因此常年不检查,贻误病情。近红外光谱主要反映的是样品中含氢基团振动的倍频和组合频吸收，具有丰富的结构和组成信息，非常适合葡萄糖等有机物含量的检测。近红外光谱分析具有无需破坏样品、不使用化学试剂、在秒级时间内即可分析出多种物质的组分含量的优点，是无创血糖检测技术的研究热点。本项目研究近红外光谱无创血糖检测的理论、方法、算法和软硬件实现，研究准确高效的光谱测量技术、光谱信息提取技术和基于机器学习的血糖检测建模技术等关键技术。该技术成熟后可用在医院、社区或家庭等多种使用场地，为医院提供快速血糖检测，方便社区的医疗、保健、养老等服务、或作为智能微型医疗装备提供老年社区及家庭医疗保健服务。