中国发表 | 人工智能在糖尿病诊疗中的应用现状和前景
中国发表 | 人工智能在糖尿病诊疗中的应用现状和前景的核心信息是什么？
概述 OVERVIEW 糖尿病已经成为全球公共卫生领域的一项重大挑战，预计全球糖尿病患者人数将从2021年的5.29亿人增长至2050年的13.1亿人；随着糖尿病前期患者发病率上升，全球糖尿病负担将进一步加重；糖尿病管理不当可能会增加心血管疾病和下肢截肢等并发症的风险；此外，延迟诊断是糖尿病管理的一个突出挑战，全球约有45%的成人未被诊断；不同种族和性别在管...
概述 OVERVIEW 糖尿病已经成为全球公共卫生领域的一项重大挑战，预计全球糖尿病患者人数将从2021年的5.29亿人增长至2050年的13.1亿人；随着糖尿病前期患者发病率上升，全球糖尿病负担将进一步加重；糖尿病管理不当可能会增加心血管疾病和下肢截肢等并发症的风险；此外，延迟诊断是糖尿病管理的一个突出挑战，全球约有45%的成人未被诊断；不同种族和性别在管理风险因素上的差异，以及治疗依从性和生活方式调整方面的挑战，均增加了糖尿病管理的复杂性；在中低收入国家以及高收入国家的农村地区，资源匮乏和医疗可及性问题进一步加剧了糖尿病管理的挑战 人工智能（AI）的使用，如机器学习和深度学习算法，有可能通过先进的数据分析、特征或信号识别以及预测分析来重塑糖尿病管理，这种整合在数据驱动下使糖尿病筛查、诊断、治疗、预后和预防方面的进步成为可能，为其管理提供了新的可能性 该综述旨在回顾目前关于AI在糖尿病管... 属于「拓麦Diabetes」分类。 关键词：肾上腺皮质功能不全 、糖尿病 、诊断。
本文核心问答
Q1: 这篇资讯的核心内容是什么？
概述 OVERVIEW 糖尿病已经成为全球公共卫生领域的一项重大挑战，预计全球糖尿病患者人数将从2021年的5.29亿人增长至2050年的13.1亿人；随着糖尿病前期患者发病率上升，全球糖尿病负担将进一步加重；糖尿病管理不当可能会增加心血管疾病和下肢截肢等并发症的风险；此外，延迟诊断是糖尿病管理的一个突出挑战，全球约有45%的成人未被诊断；不同种族和性别在管理风险因素上的差异，以及治疗依从性和生活方式调整方面的挑战，均增加了糖尿病管理的复杂性；在中低收入国家以及高收入国家的农村地区，资源匮乏和医疗可及性问题进一步加剧了糖尿病管理的挑战 人工智能（AI）的使用，如机器学习和深度学习算法，有可能通过先进的数据分析、特征或信号识别以及预测分析来重塑糖尿病管理，这种整合在数据驱动下使糖尿病筛查、诊断、治疗、预后和预防方面的进步成为可能，为其管理提供了新的可能性 该综述旨在回顾目前关于AI在糖尿病管...
Q2: 本文属于哪个学科分类，涉及哪些关键词？
本文属于「拓麦Diabetes」分类，涉及关键词：肾上腺皮质功能不全 、糖尿病 、诊断。
Q3: 这篇资讯的发布时间是什么？
本文发布于1726138823，来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。
概述
OVERVIEW
糖尿病已经成为全球公共卫生领域的一项重大挑战，预计全球糖尿病患者人数将从2021年的5.29亿人增长至2050年的13.1亿人；随着糖尿病前期患者发病率上升，全球糖尿病负担将进一步加重；糖尿病管理不当可能会增加心血管疾病和下肢截肢等并发症的风险；此外，延迟诊断是糖尿病管理的一个突出挑战，全球约有45%的成人未被诊断；不同种族和性别在管理风险因素上的差异，以及治疗依从性和生活方式调整方面的挑战，均增加了糖尿病管理的复杂性；在中低收入国家以及高收入国家的农村地区，资源匮乏和医疗可及性问题进一步加剧了糖尿病管理的挑战
人工智能（AI）的使用，如机器学习和深度学习算法，有可能通过先进的数据分析、特征或信号识别以及预测分析来重塑糖尿病管理，这种整合在数据驱动下使糖尿病筛查、诊断、治疗、预后和预防方面的进步成为可能，为其管理提供了新的可能性
该综述旨在回顾目前关于AI在糖尿病管理中的整合应用，包括从初级到三级的管理（例如，糖尿病及其并发症的筛查、分类、预测、预防和综合管理)；此外，本综述还评估了将AI纳入糖尿病管理临床实践的机遇和挑战
该综述通过检索Web of Science、Scopus和PubMed等权威数据库，搜集自数据库成立至2024年1月15日期间发表的相关研究，重点关注利用AI技术进行糖尿病筛查、进展和发病率预测的文献；最终纳入的论文通常发表在2016年之后，还筛选了纳入研究的参考文献列表，以发现可能遗漏的相关研究
该综述主要内容包括：
AI在糖尿病筛查和诊断方面的应用
在糖尿病筛查中使用AI可能具有即时、无创和经济高效地识别早期阶段的潜力；例如，通过研究面部纹理特征用于糖尿病检测，使用支持向量机的准确率达到99%；基于机器学习通过舌色和舌苔特征预测糖尿病前期和糖尿病风险，平均分类准确率为0.821，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）达到0.924；基于深度学习模型可以检测2型糖尿病的AUROC，单独眼底图像的AUROC为0.923，在内部测试集中具有临床元数据的眼底图像的AUROC为0.929
AI在糖尿病发病预测方面的应用
有研究使用电子健康记录中的临床元数据来预测糖尿病的发病，在多种族数据集中，AUROCs为0.71至0.80；为了获得全面的健康状况，研究人员将各种数据源，包括视网膜眼底图像和临床危险因素整合到一个深度学习系统中，以预测2型糖尿病的发病，内部测试集的一致性指数为0.781，外部测试集的一致性指数为0.765
AI在糖尿病自我管理方面的应用
具有AI支持的应用程序的移动健康平台使个人能够积极管理自己的病情，从而改变了糖尿病的自我管理方式；平台可以提供血糖追踪、胰岛素剂量计算、饮食和运动记录、药物提醒以及教育资源访问等功能；还提供了基于用户数据的个性化反馈和智能提醒，以及与卫生保健提供者进行远程监测和远程医疗咨询的备选方案
AI在糖尿病并发症方面的应用
糖尿病的并发症可导致严重的合并症；多种AI技术，从预测模型算法到通过可穿戴技术进行实时监测，以有效管理和预防糖尿病相关并发症；例如，糖尿病视网膜病变的自动筛查已经得到评估，可用于促进早期发现和干预糖尿病，潜在预防糖尿病患者的不可逆失明，其中一些模型在不同种族的人群中表现出与眼科医生或经验丰富的评分者相似的能力
AI融入糖尿病临床管理的未来
鼓励在糖尿病管理中使用更具包容性和通用性的的医疗AI模型，这可以加强糖尿病管理的各个方面，包括实时风险因素监测、筛查、药物剂量优化和并发症预测；可穿戴技术和医疗物联网，包括互联的医疗设备和系统，通过强大的互操作性和网络安全措施以及可靠的数据传输促进无缝数据交换，可以提高AI驱动工具的有效性
AI融入糖尿病临床管理的挑战
AI在研究环境中的潜力与其在现实世界中不可预测的应用形成鲜明对比，尤其是在不同的人群中，如果训练数据集不包含平衡数据，则可能加剧偏见，导致潜在的误诊或代表性不足群体的次优管理，因此包容性数据收集策略对于解决这一问题至关重要；确保数据隐私在AI驱动的医疗保健中至关重要，在开发和实施过程中存在保护数据方面的挑战，当在全球范围内实施AI时，这一挑战的复杂性进一步加剧，需要严格的数据保护措施
结论
CONCLUSION
AI在糖尿病筛查、分类、预测和预防方面具有巨大的潜力；然而，AI在糖尿病管理中的发展和实施面临诸多挑战，AI技术的快速发展凸显了系统性偏见、获取先进医疗保健方法方面的差异以及AI驱动决策的伦理影响等关键问题；将AI审慎地整合到医疗保健中至关重要，需优先考虑包容性、伦理完整性和对广泛社会影响的全面理解；这种平衡的方法对于充分发挥AI在持续对抗糖尿病方面的潜力至关重要
通讯作者：
Bin Sheng, Shanghai Belt and Road International Joint Laboratory for Intelligent Prevention and Treatment of Metabolic Disorders, Department of Computer Science and Engineering, School of Electronic, Information, and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Department of Endocrinology and Metabolism, Shanghai Sixth People's Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Diabetes Institute, Shanghai Clinical Center for Diabetes, Shanghai, China; Key Laboratory of Artificial Intelligence, Ministry of Education, School of Electronic, Information, and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.
供稿：Jaya
校对：Lisa Chao
排版：Vanessa
声明：
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原文来自：Sheng B, Pushpanathan K, Guan Z, et al. Artificial intelligence for diabetes care: current and future prospects. Lancet Diabetes Endocrinol. 2024;12(8):569-595. doi:10.1016/S2213-8587(24)00154-2
#AI：Artifcial intelligence, 人工智能
#Diabetes：糖尿病
#Screening：筛查
#Diagnosis：诊断
#Treatment：治疗
引用格式：中国发表 | 人工智能在糖尿病诊疗中的应用现状和前景. 发布日期：1726138823. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/1319 参考DOI: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(24)00154-2
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