復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院內(nèi)分泌團(tuán)隊(duì)國際首次提出采用AI系統(tǒng)“RL-DITR”實(shí)現(xiàn)2型糖尿病患者血糖個性化精準(zhǔn)調(diào)控

近日，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院內(nèi)分泌科李小英、陳穎團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北京郵電大學(xué)王光宇教授團(tuán)隊(duì)在國際頂級醫(yī)學(xué)期刊Nature Medicine（自然醫(yī)學(xué)）在線發(fā)表研究成果——采用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的AI系統(tǒng)“RL-DITR”制定胰島素治療策略。該研究成果為國際首次提出，能有效提升2型糖尿病患者的胰島素治療方案準(zhǔn)確性，可為2型糖尿病患者提供個性化、動態(tài)的診治方案，輔助建立分級診療體系，提升慢病管理效率。

中國是糖尿病第一大國，據(jù)最新數(shù)據(jù)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?cè)藬?shù)的90%以上，且將近50%的患者需要使用胰島素注射治療。如何為龐大的糖尿病患者群體精確高效地調(diào)整胰島素用量，這一難題一直困擾著醫(yī)學(xué)界。

傳統(tǒng)的胰島素劑量調(diào)整主要憑借醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，無法滿足個體間動態(tài)變化的需求。從2020年開始，李小英、陳穎團(tuán)隊(duì)聯(lián)合王光宇教授團(tuán)隊(duì)共同開展了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)等創(chuàng)新算法的AI系統(tǒng)“RL-DITR”優(yōu)化2型糖尿病患者胰島素治療方案的研究。該系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前生理狀況等特征，針對不同患者對胰島素反應(yīng)的差異性以及病程進(jìn)展中對胰島素需求的變化，實(shí)時預(yù)測最佳藥物劑量，制定個體化、精準(zhǔn)、動態(tài)的治療策略，達(dá)到血糖控制目標(biāo)。

與其他人工智能模型和臨床現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)方案相比，“RLDITR”更接近擁有豐富臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)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(dá)標(biāo)時間百分比（TIR）提高了24.1%，且不會造成嚴(yán)重低血糖或酮癥酸中毒等不良后果。該決策系統(tǒng)操作便捷，能夠自動化實(shí)時讀取和處理數(shù)據(jù)，未來將有望應(yīng)用于患者的居家管理等更廣泛的應(yīng)用場景，為糖尿病精細(xì)化、智慧化管理提供重要支撐，造福廣大糖尿病患者。