从MARD值的大幅改善可以看到，CGM（持续葡萄糖监测）行业准确性的关键拐点，正是校准算法与传感器技术协同突破带来的系统性升级。这一拐点的标志性事件是德康医疗通过“Smart”CGM算法体系，在不对硬件进行任何升级的情况下，将G4的MARD从12.6%降低至9.0%，首次将主流产品拉入“可替代指血血糖仪进行治疗决策”的10%门槛之内。
MARD：衡量CGM准确性的核心标尺
MARD（平均绝对相对误差值）是评估CGM准确性的核心指标，数值越低代表监测数据与真实血糖值越接近。目前主流的微创CGM的MARD值均已低于10%，而无创CGM的MARD值仍高于20%，这也是无创技术短期内难以成为主流的原因。根据已发表研究，MARD≤10%的CGM系统可替代指血血糖仪进行糖尿病治疗决策，这一阈值成为行业准确性的分水岭。
技术迭代：从硬件升级到算法驱动的拐点
CGM准确性的提升并非单一技术的功劳，而是传感器技术、酶固定化技术与校准算法共同演进的结果。
| 技术维度 | 演进方向 | 对准确性的影响 |
|---|---|---|
| 电化学传感器 | 从一代到三代迭代 | 解决“氧匮乏”等问题，提升灵敏度 |
| 校准算法 | 从每天校准到免校准 | 修正组织液与血糖浓度差、传感器衰减等误差 |
| 酶固定化 | 提升长期稳定性 | 减少酶活性下降带来的灵敏度衰减 |
其中校准算法的发展为CGM产品带来了实质性的提升。德康G4的案例充分说明，即便硬件不变，仅靠算法优化也能将MARD从12.6%降至9.0%，这背后是对组织间液与血糖浓度差、电极钝化、异体反应等多重误差源的系统性修正。与此同时，从需要每天校准到免校准是便利性演进的大势所趋，这既需要硬件层面的传感器一致性保障，也需要校准算法的深度优化。
常见问题
CGM的MARD值降到多少才算“够用”？
根据已发表研究，MARD≤10%的CGM系统可替代指血血糖仪进行糖尿病治疗决策。目前主流微创CGM产品均已跨过这一门槛，而指血血糖仪（BGM）的代表产品MARD约为6.8%，CGM仍在持续逼近这一基准。
为什么无创CGM的准确性始终上不去？
无创CGM虽然舒适性最佳，但未能解决体外测试指标与血糖关联性弱的难点，其MARD值仍高于20%，与微创CGM（低于10%）存在显著差距，短期内仍难以成为主流技术。
免校准是如何实现的？全靠算法吗？
免校准的实现是硬件与算法的协同结果。硬件层面需要保证传感器生产的一致性、货架期与穿戴期的稳定性；算法层面则需要通过优化修正血糖与组织液葡萄糖关系的一致性，两者缺一不可。