陈康教授：2024人工智能在糖尿病和内分泌疾病中的应用——我们能期待什么？
陈康教授：2024人工智能在糖尿病和内分泌疾病中的应用——我们能期待什么？
人工智能正在深刻改变医学和研究的各个领域，特别是在内分泌系统这一复杂且相互关联的领域。本文将探讨人工智能在糖尿病和内分泌疾病中的应用现状、进展及未来展望。
人工智能在内分泌领域的三个层次应用
目前，我们可以将人工智能在内分泌领域的应用分为三个层次：
已建立的临床应用
2015-2016年，FDA首次批准了用于临床用途的基于人工智能的技术（归类为医疗设备），早期应用就包括糖尿病眼底病变的识别和分类等领域。截至2023年，FDA已批准的基于AI的医疗设备数量超过500种，这一数字还在呈指数级上升。在欧洲，虽然没有具体的审批程序，但数量与美国相似。国内的审批进程相对滞后，影响了相关技术向临床的推进。
在内分泌学领域，特别是糖尿病管理中，人工智能已展现出显著成效。例如，DreaMed Advisor PRO与MiniMed 780G系统结合使用，可实现胰岛素的自动输送；Guardian Connect则是一种连续血糖监测系统，使患者能够在移动设备上监测血糖水平并接收警报。此外，EyeArt和IDx-DR等人工智能技术已广泛用于糖尿病视网膜病变的筛查。
正在开发的应用
目前，研究人员正在开发一些基于人工智能的应用，这些应用在内分泌疾病管理的各个方面都显示出有希望的结果，但尚未获得批准。例如，人工智能在诊断甲状腺结节、淋巴结和细胞病理学标本方面已取得显著进展。研究还表明，机器学习算法可以比人类更准确地使用基因组数据预测2型糖尿病病例。
未来潜在应用
未来，人工智能在内分泌学领域的应用前景广阔。例如，在生殖内分泌学领域，人工智能可以通过监测卵母细胞形态、精液分析、卵泡生成监测等帮助改善辅助生殖结果。此外，人工智能在风险识别和预防方面的潜力也值得关注，特别是在骨质疏松症和甲状腺功能亢进症等疾病的预测和筛查中。
面临的挑战
尽管人工智能在内分泌学领域的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。首先，人工智能系统依赖于大量高质量的数据，而这些数据往往受到数据保护法的约束。其次，目前缺乏针对基于人工智能或机器学习的医疗器械的具体监管途径。此外，医疗保健中的人工智能系统通常是复杂的干预措施，其有效性取决于用户的专业知识和培训以及实施环境。
结语
人工智能具有彻底改变各种内分泌疾病的预后、诊断、治疗和管理的巨大潜力。然而，要实现这一目标，首先需要解决当前批准新开发的医疗设备的挑战，以确保人工智能在医疗保健领域的好处对所有人都是公平的。现在是进一步研究和开发基于人工智能的技术的合适时机，为未来更高效和更有效的医疗保健系统铺平道路。
专家介绍：
陈康教授，中国人民解放军总医院第一医学中心内分泌科副主任医师、副教授，医学博士。目前兼任中华医学会内分泌学分会青年委员会副主任委员、高尿酸学组委员、电解质学组副组长；北京医师协会内分泌代谢医师分会理事，北京医学会内分泌分会委员。