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导语：糖尿病作为一种全球性的重大公共卫生挑战，其患病率不断上升，预计到2050年患者人数将达到13.1亿。这种慢性疾病不仅给患者带来身体上的痛苦，还增加了心血管疾病等并发症的风险，尤其在低收入和中等收入国家（LMICs），糖尿病的负担更为沉重。随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在糖尿病护理中的应用逐渐受到关注。AI能够模拟人类思维过程，通过机器学习和深度学习算法，为糖尿病的筛查、诊断、治疗优化以及并发症管理提供新的可能性。Bin Sheng及其研究团队发表在The Lancet Diabetes & Endocrinology上的一篇文章，探讨了AI在糖尿病护理中的现状与未来前景，分析其在不同护理阶段的应用，并讨论面临的挑战与机遇。
糖尿病的早期筛查和诊断对于改善患者预后至关重要。然而，全球约45%的糖尿病患者仍未被诊断，这主要是由于2型糖尿病的无症状期较长以及筛查不足。AI技术的出现为这一问题提供了新的解决方案。通过分析大量的临床数据，AI能够识别潜在的糖尿病患者，甚至在症状出现之前就发出预警。
例如，Shu等人（2017）利用面部纹理特征进行糖尿病检测，准确率达到了99.0%。Li等人（2021）则通过舌象特征预测糖尿病风险，平均分类准确率为0.821，AUROC（接收者操作特征曲线下面积）为0.924。此外，Zhang等人（2021）开发的深度学习模型能够通过眼底图像检测2型糖尿病，AUROC在内部测试集上达到0.923，结合临床元数据后，AUROC进一步提高到0.929。这些研究表明，AI在糖尿病筛查中的应用具有巨大的潜力，能够实现快速、无创且成本效益高的早期检测。(图1)
图1.AI在糖尿病筛查中的应用示例，展示面部纹理分析、舌象分析和眼底图像分析的图像，说明这些技术如何帮助早期发现糖尿病。
在糖尿病的治疗过程中，AI能够通过分析患者的医疗档案、治疗反应和多种相互作用的疾病状况，为复杂病例制定有效的治疗计划。例如，Ahlqvist等人（2018）通过机器学习对糖尿病患者进行亚型分类，识别出五种不同的糖尿病亚型，包括严重自身免疫性糖尿病（SAID）、严重胰岛素缺乏糖尿病（SIDD）、严重胰岛素抵抗糖尿病（SIRD）、轻度肥胖相关糖尿病（MORD）和轻度年龄相关糖尿病（MARD）。这种分类不仅有助于理解疾病进展，还能预测并发症风险，为个性化治疗提供依据。
此外，AI还可以通过整合多种数据源来预测和管理糖尿病相关并发症。例如，Zhang等人（2021）的研究表明，结合眼底图像和临床风险因素的深度学习系统能够预测2型糖尿病的发生，内部测试集的C指数为0.781，外部测试集的C指数为0.765。这些研究结果表明，AI在糖尿病治疗优化中的应用能够提高治疗的精准性和有效性。（图2）
图2.人工智能（AI）整合到临床糖尿病护理中的机会和挑战
糖尿病的自我管理对于控制病情进展至关重要。AI技术可以通过健康教练、移动应用程序和可穿戴设备等多种方式为患者提供支持。例如，Yom-Tov等人（2017）开发的强化学习系统能够通过个性化提醒提高糖尿病患者的运动依从性，并降低糖化血红蛋白（HbA1c）水平。Everett等人（2018）的研究表明，结合移动应用程序和数字体重秤的健康教练能够显著提高患者的运动量和体重减轻，同时降低HbA1c水平。
此外，AI技术还可以通过图像识别技术帮助患者进行饮食管理。例如，GoCARB和iSpy等应用程序能够通过图像识别技术准确估算碳水化合物摄入量，为1型糖尿病患者提供胰岛素剂量计算的依据。这些技术不仅提高了患者自我管理的便利性，还能够改善血糖控制效果。
糖尿病并发症的管理是糖尿病护理中的重要组成部分。AI技术在糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病和糖尿病周围神经病变等并发症的筛查和预测中展现了巨大的潜力。
在糖尿病视网膜病变方面，Gulshan等人（2016）开发的深度学习算法能够通过眼底图像检测糖尿病视网膜病变，其在外部验证集上的AUROC达到0.991，敏感性为90.3%~97.5%，特异性为93.4%~98.1%。Ting等人（2017）的研究进一步表明，这种深度学习系统在多民族人群中也具有良好的表现，内部验证集的AUROC为0.936，敏感性为90.5%，特异性为91.6%。这些研究表明，AI技术能够为糖尿病视网膜病变的早期筛查和干预提供有力支持。
在糖尿病肾病方面，Zhang等人（2021）的研究表明，结合眼底图像和临床元数据的深度学习模型能够预测糖尿病肾病的发生，内部验证集的C指数为0.845，外部验证集的C指数为0.719~0.912。这些研究结果表明，AI技术在糖尿病肾病的早期筛查和风险预测中具有重要应用价值。
尽管AI在糖尿病护理中展现了巨大的潜力，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，AI模型的训练需要大量的数据，而数据的收集和整合过程中可能存在偏差，导致模型在不同人群中的表现差异。其次，AI技术的伦理问题和数据隐私保护也是亟待解决的问题。此外，AI技术的实施需要强大的信息技术基础设施支持，这在资源有限的地区可能难以实现。
然而，AI技术也为糖尿病护理带来了新的机遇。随着5G技术的发展和物联网的普及，AI驱动的糖尿病护理工具将更加高效和便捷。例如，通过可穿戴设备和移动应用程序，患者可以实时监测血糖水平、运动量和饮食情况，AI系统能够根据这些数据提供个性化的建议和干预措施。此外，AI技术还可以通过分析大量的临床数据，为糖尿病的精准医疗提供支持，帮助医生制定更加有效的治疗方案。
AI技术在糖尿病护理中的应用前景广阔，从早期筛查和诊断到治疗优化和并发症管理，AI为糖尿病患者提供了更加精准和个性化的护理方案。然而，AI技术的广泛应用仍面临诸多挑战，包括数据偏差、伦理问题和基础设施限制等。为了充分发挥AI在糖尿病护理中的潜力，需要跨学科的合作，包括临床医生、数据科学家和AI工程师的共同努力。同时，政策制定者和医疗机构也需要加强对AI技术的监管和支持，确保其在糖尿病护理中的安全和有效应用。通过这些努力，AI技术有望为糖尿病患者带来更好的生活质量，并减轻全球糖尿病负担。
[1] BIN SHENG,KRITHI PUSHPANATHAN,ZHOUYU GUAN, et al. Lancet Diabetes Endocrinol,2024 Aug;12(8):569-595.
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