El estudio incluyó a 31 participantes de entre 18 y 65 años con prediabetes o diabetes tipo 2 y sin otros antecedentes médicos significativos. Durante las sesiones de control y las sesiones de prueba de tolerancia a la glucosa oral, se recopilaron datos tanto de un sensor de RF que escanea rápidamente miles de frecuencias como simultáneamente de una extracción de sangre venosa medida con un sistema de medidor de glucosa de hospital aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU. (FDA) para crear observaciones pareadas. 

Entrenamos un modelo de aprendizaje automático de bosque de series temporales en el 80% de las observaciones pareadas e informamos los resultados de la aplicación del modelo al 20% restante. Nuestros hallazgos muestran que el modelo clasificó correctamente el estado glucémico el 93,37% del tiempo como alto, normal o bajo.»