综述：自动化胰岛素输送系统的未来

这篇综述深入探讨了自动化胰岛素输送（AID）系统的现状与未来，系统梳理了其核心组件（如连续葡萄糖监测CGM、胰岛素泵、控制算法）的进展与局限，并展望了下一代技术的发展方向，包括全闭环控制、多激素系统、人工智能（AI）优化及可穿戴设备整合，旨在为糖尿病管理提供更安全、个性化且可及的解决方案。

　　

自动化胰岛素输送系统的革新与挑战

Abstract
自动化胰岛素输送（AID）系统通过整合连续葡萄糖监测（CGM）、胰岛素泵和先进算法，显著改善了糖尿病管理的精准性和便捷性。然而，现有系统仍面临自动化程度不足、用户适应性有限及可及性壁垒等问题。未来技术将聚焦全闭环控制、新型胰岛素制剂、多激素协同（如胰高血糖素和胰淀素）以及人工智能驱动的个性化优化。

Introduction
AID系统虽能提升血糖达标时间（TIR）和降低糖化血红蛋白（HbA_1c
），但用户仍需应对警报疲劳和设备维护负担。当前研发重点在于扩大适用人群（如孕妇、老年患者）并提升系统易用性。

Addressing Diverse Needs and Populations
AID的适用性已从1型糖尿病（T1D）患者扩展至妊娠糖尿病、需胰岛素的2型糖尿病（T2D）及住院患者，不同人群对血糖控制目标和操作便捷性需求各异。

Multi-Hormone Systems
模拟健康胰腺的多激素分泌（如胰岛素-胰淀素-胰高血糖素协同）成为研究热点。双激素系统（如胰岛素+胰高血糖素）可有效预防低血糖，但稳定性与长期安全性仍需验证。

Infusion Sites
皮下输注技术直接影响胰岛素吸收效率。新型导管材料可延长佩戴时间至7天以上，并集成故障检测功能以减少输注中断风险。

Glucose Sensing
集成式CGM（iCGM）需满足更高精度标准。最新传感器已实现无校准、快速启动（<1小时）和微型化，但植入式非侵入监测仍是未来方向。

Ketone Monitoring
连续酮体监测（CKM）技术正在开发中，以预防胰岛素中断导致的糖尿病酮症酸中毒（DKA），尤其对使用SGLT₂
抑制剂的患者至关重要。

Machine Learning & AI
传统控制算法（如PID、MPC）正被AI增强，通过分析海量数据实现动态参数调整，例如预测餐后血糖波动并提前干预。

Improving AID Access and Usability
降低成本和简化操作（如一体化设备设计）是普及关键。跨平台互操作性和医保覆盖将助力解决医疗资源不平等问题。

Conclusions
下一代AID系统将通过技术创新与可及性提升，为糖尿病患者提供更接近生理性血糖调控的方案，最终改善生活质量和长期预后。

Funding & Disclosures
研究受美国国立卫生研究院（NIDDK）支持，作者披露与多家糖尿病科技企业存在合作及资金往来。