隨著近年來社區型連鎖藥局的興起，連鎖藥局既可提供慢性病，包括糖尿病患之調劑，亦可進行糖尿病患之血糖檢測。因此本計畫預計配合社區型的連鎖藥局，利用本計畫所開發輕便型之近紅外光反射光譜系統，同時進行侵入式血糖與非侵入式之近紅外光反射光譜量測，以取得對於開發利用近紅外光反射光譜之非侵入式血糖量測之重要資料的資料庫，並完成輕便型之近紅外光反射光譜系統的開發。而對於血糖相關近紅外光反射光譜量測資料庫的建立而言，受測者個人特徵資料的對於後續近紅外光反射光譜量測資料的篩選與判讀至為重要。本計畫的執行將藉由詳細問卷的設計，在糖尿病患者同意進行實驗之前，就能夠清楚地區分這些患者的人種、居住地、性別、年齡、病史等可能造成非侵入式近紅外光反射光譜量測出現的誤差或是差異，便成為本計畫在進行時一個極重要的課題。而在進行近紅外光反射光譜量測資料分類及篩選時，便可以根據利用上述Google表單問卷統計所進行的分類或篩選，找出在各種狀況下正確機率最高的正確結果。而在利用Google表單問卷統計所進行的分類或篩選，並找出在各種狀況下正確機率最高的近紅外光反射光譜量測結果之後，對於血糖相關近紅外光反射光譜量測資料庫的建立而言，重要的便是這些量測資料所建立的資料庫是否能夠正確地提供作為非侵入血糖量測使用，因此本研究所使用的資料庫模型為目前市售血糖機產品所用的黃金標準，亦即「克拉克誤差網格分析」方法來進行資料庫模型建立的分析。因此本研究將先利用同一受測者多組的侵入式血糖數據以及對應的近紅外光反射光譜量測數據來進行血糖相關之紅外線反射率模型，而模型的選擇則是利用擬合模型中擬合R2值最高值的模型作為受測者的模型。而在擬合模型初步建立之後，持續進行同一受測者的侵入式血糖數據以及對應的近紅外光反射光譜量測數據，並利用克拉克誤差網格分析來驗證本研究技術的準確度。

本技術藉由社區型連鎖藥局的配合，並利用本計畫所開發輕便型之近紅外光反射光譜系統，同時進行侵入式血糖與非侵入式之近紅外光反射光譜量測，以取得對於開發利用近紅外光反射光譜之非侵入式血糖量測之重要資料的資料庫。

本技術藉由社區型連鎖藥局的配合，以取得專屬於個別病患血糖資料庫，搭配本技術所開發輕便型之近紅外光反射光譜系統，將可以提供個別的糖尿病患者非侵入式的血糖檢測結果。另一方面，本技術將可應用在一般需使用大量進行血糖檢測的場所，像是安養中心等。搭配智慧型手環的使用，將可降低醫護人員在進行大量血糖檢測的負擔。