新火種
2023-10-30 
用AI為糖尿病患者提供動態診治方案，中國專家發表研究成果
近日，復旦大學附屬中山醫院內分泌科李小英、陳穎團隊聯合北京郵電大學王光宇教授團隊在國際頂級醫學期刊《Nature Medicine》（自然醫學）在線發表研究成果。本文圖片均為 中山醫院 供圖
精準調控2型糖尿病患者血糖水平、提升胰島素治療方案準確性，中國研究團隊在糖尿病治療方面再獲突破。
近日，復旦大學附屬中山醫院內分泌科李小英、陳穎團隊聯合北京郵電大學王光宇教授團隊在國際頂級醫學期刊《Nature Medicine》（自然醫學）在線發表研究成果——首次提出采用基于強化學習算法的AI系統“RL-DITR”制定胰島素決策策略，有效提升2型糖尿病患者的胰島素治療方案準確性。
9月15日，李小英、陳穎團隊對澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者表示，該研究成果可為2型糖尿病患者提供個性化、動態的診治方案，輔助建立分級診療體系，提升慢病管理效率。
“人工智能在醫療領域的應用，過去更多是在診斷上，對治療的決策支持相對較少。這次我們的研究，是對糖尿病治療的輔助性決策的研究?！崩钚∮⒄f，此次的研究成果，將為龐大的糖尿病患者群體帶來獲益，助力解決醫院、家庭等場景中糖尿病患者血糖控制等關鍵問題。
中國是糖尿病第一大國，據最新數據顯示，每9個成人中就有一個患有糖尿病，其中，2型糖尿病占糖尿病總人數的90%以上，且將近50%的患者需要使用胰島素注射治療。如何為如此龐大的糖尿病患者群體精確高效地調整胰島素用量，一直以來是困擾醫學界的難題。
李小英、陳穎團隊表示，傳統的胰島素劑量調整主要憑借醫生的經驗，無法滿足個體間動態變化的需求，2020年開始，李小英、陳穎團隊聯合王光宇教授團隊共同開展了基于強化學習等創新算法的AI系統“RL-DITR”優化2型糖尿病患者胰島素治療方案的研究。該系統能夠根據患者的歷史數據和當前生理狀況等特征，針對不同患者對胰島素反應的差異性，以及病程進展中對胰島素需求的變化，實時預測最佳藥物劑量，制定個體化、精準、動態的治療策略，達到血糖控制目標。
復旦大學附屬中山醫院李小英、陳穎團隊，在病房與患者交流。
此次研究顯示，與其他人工智能模型和臨床現行標準方案相比，RL-DITR更接近擁有豐富臨床經驗的醫生判斷，與他們的胰島素推薦劑量相比，差值僅為1.2個單位，同時使患者的葡萄糖達標時間百分比（TIR）提高了24.1%，且不會造成嚴重低血糖或酮癥酸中毒等不良后果。該決策系統操作便捷，能夠自動化實時讀取和處理數據，未來將有望應用于患者的居家管理等更廣泛的應用場景，為糖尿病精細化、智慧化管理提供重要支撐，造福廣大糖尿病患者。
復旦大學附屬中山醫院黨委書記顧建英表示，該院通過將5G、人工智能、大數據、數字孿生等新技術與優質醫療資源深度融合，打造全國首個“5G+數字孿生智慧醫療生態圈”。未來，數字孿生智慧醫療全場景應用將促進智慧醫療相關技術的不斷創新，讓居民看病就醫更便捷。
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