Nature子刊热议：CGM与AI双轮驱动糖尿病管理新突破

Nature子刊热议：CGM与AI双轮驱动糖尿病管理新突破

近日，《Nature Reviews Endocrinology》发表综述文章，深入探讨了连续血糖监测（CGM）技术在2型糖尿病管理中的最新进展。研究指出，CGM不仅能够实时监测血糖水平，还能揭示血糖波动模式，为患者和医生提供更精准的治疗依据。与此同时，AI技术的融入正在为糖尿病管理带来革命性变化。

2024年，CGM领域迎来重要里程碑。多款CGM系统，如Stelo、Lingo和Libre Rio，相继获得美国FDA批准，成为首批非处方药（OTC）产品。这意味着患者无需处方即可购买使用，大大提高了CGM的可及性。

新型CGM设备在功能和用户体验上都有显著提升。以Stelo CGM系统为例，该设备专为18岁以上非胰岛素治疗的成年人设计，具有简洁的用户界面和智能提醒功能，能够与智能手机应用程序同步，实现数据的实时监测和分析。此外，设备的传感器寿命也得到延长，从7天到15天不等，部分植入式系统甚至可达数月。

CGM技术的核心优势在于其能够持续监测皮下组织间液的葡萄糖水平，而非传统的指尖血糖检测。这种监测方式不仅能提供即时血糖数据，还能追踪血糖变化趋势，帮助患者更好地理解饮食、运动和药物对血糖的影响。最新一代CGM设备还具备智能手机连接、可定制警报等功能，进一步提升了用户体验。

在AI技术的推动下，糖尿病管理正迈向个性化和智能化的新阶段。上海交通大学等机构联合研发的DeepDR-LLM系统，作为全球首个面向糖尿病诊疗的多模态大模型，为糖尿病管理带来了突破性进展。

DeepDR-LLM系统融合了大语言模型和深度学习技术，能够同时处理医学影像和文本信息，提供糖尿病视网膜病变（DR）辅助诊断及个性化糖尿病管理建议。该系统已在涵盖亚洲、非洲和欧洲七个国家的多中心队列中完成验证，并在中国基层医疗机构进行了真实世界测试。

研究显示，DeepDR-LLM系统在多个维度展现出卓越性能：

• 准确性：系统在50多万张眼底图像的测试中达到专业眼科医生水平，DR诊断准确率达95%以上。
• 临床实用性：通过专家委员会评估，系统生成的诊疗意见质量达到或超过基层医生水平。
• 普适性：系统在不同国家和地区的临床环境中均表现出良好的适应性和可靠性。

CGM技术和AI应用的突破正在重塑糖尿病管理模式：

1. 提高可及性：OTC审批和AI辅助诊断降低了患者获取专业医疗服务的门槛，特别是在医疗资源有限的地区。
2. 优化治疗效果：实时监测和智能分析有助于及早发现血糖异常，调整治疗方案，降低并发症风险。
3. 减轻医疗负担：自动化监测和智能诊断减少了医护人员的工作量，提高了医疗服务效率。

然而，这些技术进步也带来了一些挑战：

• 数据安全与隐私：大量医疗数据的收集和传输需要严格的安全保障措施。
• 技术依赖性：过度依赖设备可能影响患者的基本医疗知识和技能。
• 成本问题：尽管长期来看可能节省医疗开支，但初期设备和系统部署成本仍然较高。

CGM技术和AI在糖尿病管理中的应用前景广阔。随着技术的不断进步和成本的逐步降低，这些创新有望惠及更多患者。同时，跨学科合作和国际交流将继续推动该领域的发展，为全球糖尿病防治提供更有效的解决方案。

值得注意的是，尽管技术进步显著，但患者教育和医患沟通仍是糖尿病管理中不可或缺的环节。CGM和AI工具应被视为辅助手段，最终的治疗决策仍需在医生的指导下进行。