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本文聚焦糖尿病（DM）诊断，综述人工智能（AI）在其中的应用。涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术，探讨其如何利用电子健康记录（EHRs）等数据提升诊断准确性，还讨论了面临的挑战与伦理问题，对推动 AI 在 DM 诊断中的应用意义重大。
引言
在当今快速发展的世界，强化医疗保健系统以应对日益增长的健康问题迫在眉睫。糖尿病（DM）作为一种全球患病率高且具有重大社会经济影响的慢性代谢疾病，备受关注。据 2020 年美国国家糖尿病统计报告，美国约十分之一的人患有糖尿病，且年轻人群新发病例显著增加；印度在 2019 年约有 7700 万糖尿病确诊病例。
传统的糖尿病诊断方法，如空腹血糖和口服葡萄糖耐量试验（OGTTs）存在局限性。空腹血糖测试易受患者禁食依从性等因素影响，无法记录血糖波动；OGTTs 虽全面，但不方便且患者需遵循特定协议，结果可能存在差异。自我血糖监测（SMBG）和连续血糖监测（CGM）是管理糖尿病的辅助工具。SMBG 可在家中定期检测血糖，但依靠间歇性指尖采血，可能不准确反映全天血糖变化，且患者体验不佳。CGM 能提供连续血糖读数，然而其价格昂贵，需定期校准，传感器舒适度和准确性也有待提高。
人工智能（AI）在医疗保健领域发挥着变革性作用。机器学习（ML）和深度学习（DL）算法可处理大量医疗数据、识别复杂模式并生成有价值的见解。在糖尿病诊断中，AI 能优化诊断流程、提高早期检测能力，改善患者预后。基于电子健康记录（EHRs）的模型利用 HbA1c 水平、用药史和合并症等历史临床参数进行风险分层和辅助诊断；基于 CGM 数据的模型则通过分析连续血糖谱，实时检测血糖变异性并预测不良事件。此外，先进的预处理技术、创新的特征选择策略和数据增强方法提高了模型性能和可靠性。DL 技术中的卷积神经网络（CNNs）用于分析视网膜图像检测糖尿病视网膜病变（DR）；循环神经网络（RNNs），尤其是长短期记忆网络（LSTMs）及其双向形式（BLSTMs），可预测血糖水平，辅助糖尿病诊断。
糖尿病概述
糖尿病是一种全球普遍存在的健康问题，无论国家发展状况如何，都有大量人群受其影响。它的特征是血糖水平（BGLs）持续偏高，主要原因是胰岛素分泌不足或胰岛素敏感性降低。胰岛素在促进葡萄糖进入细胞提供能量的过程中至关重要，胰岛素缺乏或作用失效会导致葡萄糖在血液中积累，进而引发各种并发症。糖尿病一般分为不同类型。
数据类型
基于 AI 的糖尿病诊断模型的有效性，很大程度上取决于输入数据的质量、粒度和临床相关性。在众多可用的数据形式中，EHRs 和 CGM 数据应用最为广泛，且与临床实践深度融合。EHRs 提供纵向数据，能帮助识别长期风险因素；CGM 数据则提供实时信息，有助于发现疾病发作的早期指标和血糖变异性模式，这些对于准确诊断和管理糖尿病至关重要。
糖尿病诊断的数据预处理技术
有效的数据预处理是开发强大的基于 AI 的糖尿病诊断模型的关键。预处理过程包括将原始数据转化为特定格式，以提高用于糖尿病诊断的 ML 算法的性能和准确性。关键的预处理技术有数据清洗和归一化，目的是确保诊断数据的一致性并减少偏差。特征选择和提取也十分重要，通过这些操作可以确定对准确诊断最相关的变量。
基于 ML 和 DL 的糖尿病诊断的最新进展
这部分主要探讨基于 ML 和 DL 技术的糖尿病诊断的最新进展。研究人员开发出许多突破性方法，以提高预测准确性和效率。在 ML 领域，创新的特征选择方法、插补技术和数据增强手段不断涌现；在 DL 领域，新的神经网络架构和数据合成技术也在不断发展。通过具体案例研究，可以看到这些技术在实际应用中的效果，它们有效提高了诊断准确性，改善了患者预后。
模型透明度和可解释性
AI 在糖尿病诊断中的应用涉及重要的伦理问题，尤其是模型的透明度和可解释性。随着 AI 系统对医疗决策的影响日益增大，这些模型的运行方式需要透明且可解释。这不仅有助于在医疗服务提供者和患者之间建立信任，还能确保 AI 在医疗领域的合理使用。模型透明度可以让人们清楚了解 AI 如何做出诊断决策，而模型可解释性则能对决策过程进行合理说明。
基于疾病风险的预防性治疗的科学和伦理考量
糖尿病诊断中预防性治疗的科学基础，依赖于多方面的综合方法，强调准确性、个性化和适应性。确保风险预测的准确性至关重要，糖尿病风险模型必须在不同人群中进行严格验证，以准确识别高危个体，尽量减少假阳性和假阴性结果。这样才能避免不必要的治疗，降低患者负担。
结论
本综述全面探讨了 AI 在提高糖尿病预测能力方面的作用，重点介绍了 ML 和 DL 方法。AI 通过整合各种数据来源和先进的预处理技术，在提高诊断准确性和个性化治疗策略方面具有巨大的变革潜力。其中，EHRs 和 CGM 数据因其临床相关性和在日常护理中的应用，在糖尿病诊断中发挥着重要作用。
