10月2日，由上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系盛斌教授、上海交通大学讲席教授贾伟平院士，以及上海交通大学医学院附属第六人民医院李华婷研究员等合作撰写的长篇综述“Artificial intelligence in diabetes management: advancements, opportunities, and challenges”（人工智能在糖尿病管理中的发展、机遇和挑战）在Cell Press旗下转化医学领域的著名期刊Cell Reports Medicine (IF=14.3)全文发表。

研究背景

全球糖尿病患病人数接近6亿，中国患病人数超1.4亿位居全球第一。糖尿病及其并发症给患者、家庭和社会带来沉重的公共卫生负担，是全球重大健康挑战，更严重威胁健康中国的国家战略。因此，糖尿病的早发现、早诊断及早治疗尤其重要，特别是人工智能作为新兴科学手段已广泛运用至糖尿病管理中。基于机器学习、计算机视觉以及虚拟现实等技术所形成的大数据驱动的糖尿病防控新模式已成为未来全球范围内的健康管理必由之路，正发挥日益显著的临床价值。

研究内容

论文首先回顾了人工智能的基本概念及其在糖尿病管理中应用，同时结合糖尿病管理全场景生命周期分析了将人工智能技术融入糖尿病临床实践的机遇和挑战，最后结合大语言模型等最新技术进展，提出了面向全球糖尿病管理的数字化医疗适宜性技术框架。

人工智能技术在糖尿病管理多个领域的应用

人工智能技术已广泛应用于糖尿病相关领域的基础研究、转化研究和临床实践各方面，如糖尿病的早期筛查和预警、糖尿病的筛查和分类、糖尿病的综合教育、提供全方位的生活方式建议和个性化教育等。在糖尿病并发症的预测、筛查和管理方面，人工智能同样发挥着重要作用，例如上海交通大学盛斌课题组基于贾伟平院士领衔构建的全球最大规模社区糖尿病眼底影像数据库，构建了糖尿病视网膜病变全病程智能诊断系统——DeepDR系统，实现对糖尿病视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动诊断，并能实时反馈眼底图像的质量和识别分割眼底病变。

尽管人工智能技术在糖尿病管理中展现出了巨大潜力，其临床应用仍面临诸多障碍: ①数据质量问题；②人工智能技术设计方案不佳；③缺乏技术与临床实践的整合；④隐私安全存在隐忧；⑤用户依从性差；⑥相关法律与制度尚不完善等。

人工智能在糖尿病管理中面临的机遇、挑战和发展方向

论文表明为进一步推动人工智能在糖尿病管理中的应用，需要从以下几个方面着手：①确保用于人工模型训练的数据质量；②注重用户体验，进行迭代式设计；③与临床实践对接,提供有意义的决策支持；④加强安全性设计,保护患者隐私；⑤探索提高用户依从性的方式；⑥完善人工智能医疗的法律监管。

目前，人工智能在糖尿病视网膜病变筛查和血糖监测预警系统方面取得了较好的临床转化应用效果。相关成功案例表明人工智能系统可以辅助医生的工作，提供更及时、更精准的辅助决策,提升患者的健康管理水平。

展望未来，论文提出通过整合和拓展现有数字医疗技术，打造人工智能化糖尿病健康管理生态系统的具体框架。该可行性框架包含以下要素：①识别普通人群中患糖尿病的风险因素，预测个体未来发病风险，指导风险因素的监测与管理；②对高危人群开展糖尿病筛查；③辅助患者和医生进行糖尿病的日常综合治疗管理；④预测、筛查和管理糖尿病并发症。

人工智能化糖尿病健康管理生态系统

论文还指出未来人工智能系统需要解决自然语言理解、个性化治疗推荐等难题。当前大型语言模型与多模态预训练技术有望为糖尿病管理提供精准的、个性化的解决方案和辅助决策，改善患者的健康结局和生活质量。

论文信息

论文链接

https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101213