2型糖尿病患者血糖如何精准调控？中山医院利用AI系统突破，成果刊顶级期刊
转自：顾泳
近日，复旦大学附属中山医院内分泌科李小英、陈颖团队联合北京邮电大学王光宇教授团队在国际顶级医学期刊《NatureMedicine》（自然医学）在线发表研究成果。联合团队在国际首次提出采用基于强化学习算法的AI系统“RL-DITR”制定胰岛素决策策略，有效提升2型糖尿病患者的胰岛素治疗方案准确性。该研究成果可为2型糖尿病患者提供个性化、动态的诊治方案，辅助建立分级诊疗体系，提升慢病管理效率。
我国是糖尿病第一大国，最新数据显示，每9个成人中就有一个患有糖尿病，其中2型糖尿病占糖尿病总人数的90%以上，将近50%的患者需要使用胰岛素注射治疗。
如何为庞大的糖尿病患者群体精确高效地调整胰岛素用量？这是一直以来困扰医学界的难题。
传统胰岛素剂量调整主要凭借医生的经验，无法满足个体间动态变化的需求。2020年开始，李小英、陈颖团队联合王光宇教授团队共同开展了基于强化学习等创新算法的AI系统“RL-DITR”优化2型糖尿病患者胰岛素治疗方案的研究。
这一系统能根据患者的历史数据和当前生理状况等特征，针对不同患者对胰岛素反应的差异性，以及病程进展中对胰岛素需求的变化，实时预测最佳药物剂量，制定个体化、精准、动态的治疗策略，达到血糖控制目标。
研究发现：与其他人工智能模型和临床现行标准方案相比，RL-DITR更接近拥有丰富临床经验的医生判断，与他们的胰岛素推荐剂量相比，差值仅为1.2个单位，同时使患者的葡萄糖达标时间百分比（TIR）提高了24.1%，且不会造成严重低血糖或酮症酸中毒等不良后果。
决策系统操作便捷，能够自动化实时读取和处理数据，未来将有望应用于患者的居家管理等更广泛的应用场景，为糖尿病精细化、智慧化管理提供重要支撑，造福广大糖尿病患者。
复旦大学附属中山医院党委书记顾建英表示：构筑数字化医疗健康世界，建设医疗服务新生态是医院的追求，医院通过将5G、人工智能、大数据、数字孪生等新技术与优质医疗资源深度融合，打造全国首个“5G+数字孪生智慧医疗生态圈”。
未来，数字孪生智慧医疗全场景应用将促进医院智慧医疗相关技术不断创新，让群众看病就医更便捷。此外，全场景应用还将立足长三角，辐射全中国，面向全世界，构建智慧医院“新范式”，助力建设健康中国。