导语：作为2024年服贸会重要组成部分之一，国家卫生健康委员会百姓健康频道（CHTV）定于9月13日在京举办“2024首都国际医学大会的平行论坛——数智医疗与医学人工智能创新论坛”，CHTV&医学论坛网将为您带来AI赋能医疗的系列报道，今天我们就来聊一聊人工智能在糖尿病护理中的改革和创新。

力不从心的日子似乎过去了。曾经，面对糖尿病管理，我总是感到束手无策。病患数量的激增，让传统的诊断和治疗方法显得捉襟见肘。曾经，我每天都在努力地寻找最佳的治疗方案，但受限于人力和资源，很多时候，我只能眼睁睁地看着他们病情的波动。

但现在，一切已开始悄然改变。

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糖尿病护理的智能革命：AI技术在挑战与机遇中前行

糖尿病的全球疾病负担正随着患病人数的不断攀升而日益严峻。据预测，到2050年，全球糖尿病患者将激增至13亿，这一数字的背后，是对医疗系统的巨大压力和对个性化治疗的迫切需求。然而，受限于医疗资源的分配不均和诊断手段的局限性，许多患者难以获得及时有效的治疗。在这一背景下，人工智能（AI）技术的兴起，为糖尿病的精准医疗带来了新的希望。

AI在医疗领域的应用，尤其是在糖尿病管理中，正逐渐展现出其独特的价值。从提高疾病筛查的准确性，到个性化治疗方案的制定，再到并发症的早期预测，AI技术正逐步改变传统的糖尿病管理模式。然而，这一技术的发展并非没有挑战。如何确保AI技术的公平性、伦理性，以及在不同人群中的普适性，成为了我们必须面对的问题。

2024年8月，The Lancet Diabetes & Endocrinology杂志发表了一篇题为“糖尿病护理中的人工智能：当前和未来的展望”的综述，通过对现有文献的系统梳理和分析，深入探讨了AI技术在糖尿病管理全过程中的应用潜力，同时也详细指出了技术实施过程中可能遇到的偏见、伦理问题和挑战的深刻洞察，为我们描绘了一个AI技术在糖尿病护理中应用的全景图，展现了一个充满可能性的未来。

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探索AI在糖尿病护理中的角色：文献综述的方法与视角

为全面梳理人工智能在糖尿病护理中的应用现状与未来趋势，作者采用了系统性的方法对文献资料进行筛选与分析。通过Web of Science、Scopus和PubMed等权威数据库，作者广泛搜集了自数据库成立至2024年1月15日间发表的相关研究，特别关注那些在糖尿病筛查、诊断、治疗及并发症预测中应用AI技术的英文文献。在筛选过程中，作者不仅侧重于研究的创新性、样本量的大小和研究方法的独特性，还特别考虑了文献的引用频率和学术影响力。此外，为确保研究的综合性和深入性，作者还对纳入文献的参考文献列表进行了细致的筛查，以发现可能遗漏的相关研究。

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AI技术在糖尿病管理中的应用：从筛查到并发症预测的全面革新

在糖尿病治疗领域，人工智能（AI）技术的引入标志着一个新时代的开启。本文综述了AI技术在糖尿病管理全周期中的关键应用，从早期筛查到并发症的预测和管理，展现了其在提高疾病治疗效率和个性化护理中的潜力（图1～3）。

图1 将AI纳入糖尿病的长期持续护理中

图2 AI融入糖尿病临床护理的机遇

图3 AI融入糖尿病临床护理的挑战

AI革新糖尿病早期筛查：高精度预测的实现

在糖尿病早期筛查领域，AI技术的运用打破了传统方法的局限。例如，Shu等人通过深入分析面部特定区域的纹理特征，使用支持向量机，实现了99.0%的高准确度糖尿病检测。这一结果不仅令人瞩目，更突显了AI在疾病早期识别中的潜力。此外，Li等人的研究采用了基于机器学习的遗传算法和极端梯度提升模型，通过融合舌色和舌苔特征，预测糖尿病前期和糖尿病风险，达到了0.924的AUROC和0.821的准确度。

个性化治疗策略的AI辅助：精准医疗的路径探索

AI技术在个性化治疗策略的制定中扮演了重要角色。Zhang等人开发的深度学习模型，通过对视网膜图像的分析，实现了对2型糖尿病的高准确度检测和发病率预测，其AUROC值在内部测试集上为0.923，临床元数据结合后可提高至0.929。这些研究不仅为患者提供了更为精准的治疗计划，也为医生在复杂病例的临床决策中提供了强有力的辅助工具。

AI预测糖尿病并发症：从预防到管理的全方位覆盖

AI在糖尿病并发症的预测和管理方面也取得了显著进展。以Zhang等人的研究为例，通过深度学习系统对视网膜图像和临床数据的分析，预测糖尿病视网膜病变的进展，展现了从0.754至0.846的一致性指数范围。这些预测模型的建立，不仅提高了对疾病发展的洞察力，也为临床提供了更为前瞻性的管理策略。

AI在自我管理中的作用：从健康追踪到行为改变

在自我管理方面，AI技术的应用正在逐步改变患者对糖尿病的管理方式。BlueStar等移动健康平台通过提供血糖追踪、胰岛素剂量计算等功能，显著提升了患者的自我管理能力。这类平台通过个性化反馈和智能提醒，激励患者更加积极地参与自身健康的管理，从而在实际应用中取得了改善血糖控制的积极效果。

跨领域整合AI技术：糖尿病管理的未来方向

AI技术的跨领域整合为糖尿病管理开辟了新的视野。从初级护理中的风险因素识别，到专科护理中复杂病例的治疗方案制定，再到三级护理中并发症的高级管理，AI技术的应用贯穿了糖尿病护理的全周期。这种整合不仅提高了诊疗效率，也使得患者能够获得更为连贯和个性化的护理体验。

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总结

在本综述中，作者全面阐述并分析了AI技术在糖尿病管理中的多方面应用，从提高筛查效率到个性化治疗，再到并发症的早期预测和管理。这些发现对临床医生来说具有重要的启发意义，提示我们在未来的糖尿病护理中，应更加重视技术与人文关怀的结合，以实现更高效、更精准的疾病管理。同时，也提醒我们在推广AI技术时，需要关注其在不同人群中的公平性和伦理问题，确保技术的发展能够惠及每一位患者。

参考文献

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.

编辑：梨九

二审：赤芍

三审：清扬

排版：半夏