導語：作為2024年服貿會重要組成部分之一，國家衛生健康委員會百姓健康頻道(CHTV)定於9月13日在京舉辦“2024首都國際醫學大會的平行論壇——數智醫療與醫學人工智能創新論壇”，CHTV&醫學論壇網將為您帶來AI賦能醫療的係列報道，今天我們就來聊一聊人工智能在糖尿病護理中的改革和創新。

力不從心的日子似乎過去了。曾經，麵對糖尿病管理，我總是感到束手無策。病患數量的激增，讓傳統的診斷和治療方法顯得捉襟見肘。曾經，我每天都在努力地尋找最佳的治療方案，但受限於人力和資源，很多時候，我隻能眼睜睜地看著他們病情的波動。

但現在，一切已開始悄然改變。

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糖尿病護理的智能革命：AI技術在挑戰與機遇中前行

糖尿病的全球疾病負擔正隨著患病人數的不斷攀升而日益嚴峻。據預測，到2050年，全球糖尿病患者將激增至13億，這一數字的背後，是對醫療係統的巨大壓力和對個性化治療的迫切需求。然而，受限於醫療資源的分配不均和診斷手段的局限性，許多患者難以獲得及時有效的治療。在這一背景下，人工智能(AI)技術的興起，為糖尿病的精準醫療帶來了新的希望。

AI在醫療領域的應用，尤其是在糖尿病管理中，正逐漸展現出其獨特的價值。從提高疾病篩查的準確性，到個性化治療方案的製定，再到並發症的早期預測，AI技術正逐步改變傳統的糖尿病管理模式。然而，這一技術的發展並非沒有挑戰。如何確保AI技術的公平性、倫理性，以及在不同人群中的普適性，成為了我們必須麵對的問題。

2024年8月，The Lancet Diabetes & Endocrinology雜誌發表了一篇題為“糖尿病護理中的人工智能：當前和未來的展望”的綜述，通過對現有文獻的係統梳理和分析，深入探討了AI技術在糖尿病管理全過程中的應用潛力，同時也詳細指出了技術實施過程中可能遇到的偏見、倫理問題和挑戰的深刻洞察，為我們描繪了一個AI技術在糖尿病護理中應用的全景圖，展現了一個充滿可能性的未來。

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探索AI在糖尿病護理中的角色：文獻綜述的方法與視角

為全麵梳理人工智能在糖尿病護理中的應用現狀與未來趨勢，作者采用了係統性的方法對文獻資料進行篩選與分析。通過Web of Science、Scopus和PubMed等權威數據庫，作者廣泛搜集了自數據庫成立至2024年1月15日間發表的相關研究，特別關注那些在糖尿病篩查、診斷、治療及並發症預測中應用AI技術的英文文獻。在篩選過程中，作者不僅側重於研究的創新性、樣本量的大小和研究方法的獨特性，還特別考慮了文獻的引用頻率和學術影響力。此外，為確保研究的綜合性和深入性，作者還對納入文獻的參考文獻列表進行了細致的篩查，以發現可能遺漏的相關研究。

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AI技術在糖尿病管理中的應用：從篩查到並發症預測的全麵革新

在糖尿病治療領域，人工智能(AI)技術的引入標誌著一個新時代的開啟。本文綜述了AI技術在糖尿病管理全周期中的關鍵應用，從早期篩查到並發症的預測和管理，展現了其在提高疾病治療效率和個性化護理中的潛力(圖1～3)。

圖1 將AI納入糖尿病的長期持續護理中

圖2 AI融入糖尿病臨床護理的機遇

圖3 AI融入糖尿病臨床護理的挑戰

AI革新糖尿病早期篩查：高精度預測的實現

在糖尿病早期篩查領域，AI技術的運用打破了傳統方法的局限。例如，Shu等人通過深入分析麵部特定區域的紋理特征，使用支持向量機，實現了99.0%的高準確度糖尿病檢測。這一結果不僅令人矚目，更突顯了AI在疾病早期識別中的潛力。此外，Li等人的研究采用了基於機器學習的遺傳算法和極端梯度提升模型，通過融合舌色和舌苔特征，預測糖尿病前期和糖尿病風險，達到了0.924的AUROC和0.821的準確度。

個性化治療策略的AI輔助：精準醫療的路徑探索

AI技術在個性化治療策略的製定中扮演了重要角色。Zhang等人開發的深度學習模型，通過對視網膜圖像的分析，實現了對2型糖尿病的高準確度檢測和發病率預測，其AUROC值在內部測試集上為0.923，臨床元數據結合後可提高至0.929。這些研究不僅為患者提供了更為精準的治療計劃，也為醫生在複雜病例的臨床決策中提供了強有力的輔助工具。

AI預測糖尿病並發症：從預防到管理的全方位覆蓋

AI在糖尿病並發症的預測和管理方麵也取得了顯著進展。以Zhang等人的研究為例，通過深度學習係統對視網膜圖像和臨床數據的分析，預測糖尿病視網膜病變的進展，展現了從0.754至0.846的一致性指數範圍。這些預測模型的建立，不僅提高了對疾病發展的洞察力，也為臨床提供了更為前瞻性的管理策略。

AI在自我管理中的作用：從健康追蹤到行為改變

在自我管理方麵，AI技術的應用正在逐步改變患者對糖尿病的管理方式。BlueStar等移動健康平台通過提供血糖追蹤、胰島素劑量計算等功能，顯著提升了患者的自我管理能力。這類平台通過個性化反饋和智能提醒，激勵患者更加積極地參與自身健康的管理，從而在實際應用中取得了改善血糖控製的積極效果。

跨領域整合AI技術：糖尿病管理的未來方向

AI技術的跨領域整合為糖尿病管理開辟了新的視野。從初級護理中的風險因素識別，到專科護理中複雜病例的治療方案製定，再到三級護理中並發症的高級管理，AI技術的應用貫穿了糖尿病護理的全周期。這種整合不僅提高了診療效率，也使得患者能夠獲得更為連貫和個性化的護理體驗。

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總結

在本綜述中，作者全麵闡述並分析了AI技術在糖尿病管理中的多方麵應用，從提高篩查效率到個性化治療，再到並發症的早期預測和管理。這些發現對臨床醫生來說具有重要的啟發意義，提示我們在未來的糖尿病護理中，應更加重視技術與人文關懷的結合，以實現更高效、更精準的疾病管理。同時，也提醒我們在推廣AI技術時，需要關注其在不同人群中的公平性和倫理問題，確保技術的發展能夠惠及每一位患者。

參考文獻

SHENG B, PUSHPANATHAN K, GUAN Z, et al. Artificial intelligence for diabetes care: current and future prospects[J]. Lancet Diabetes Endocrinol, 2024, 12(8):569-595. DOI: 10.1016/S2213-8587(24)00154-2.

編輯：梨九

二審：赤芍

三審：清揚

排版：半夏