综述：糖尿病医疗中的生成式人工智能

这篇综述深入探讨了生成式人工智能（Generative AI）在糖尿病管理中的创新应用，涵盖变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、Transformer和扩散模型等技术，通过合成数据生成、葡萄糖-胰岛素动态模拟和数字孪生等方向，解决数据稀缺和个性化治疗难题，同时提出模型稳定性、伦理规范等挑战。

　　

生成式人工智能在糖尿病医疗中的变革潜力

引言

现代糖尿病医疗面临数据稀缺和患者异质性等挑战，传统机械模型难以捕捉复杂生理动态。生成式人工智能（Generative AI）通过深度学习技术（如VAE、GAN）模拟高保真数据分布，为个性化治疗和虚拟患者建模提供新范式。

关键技术解析

1. 变分自编码器（VAE）：通过潜在变量建模数据分布，应用于视网膜病变图像生成和电子健康记录（EHR）合成。例如，Sundar等利用VAE从眼底图像中提取特征辅助糖尿病分级。

2. 生成对抗网络（GAN）：以对抗训练生成逼真数据，如GluGAN模拟未来血糖时间序列，而CGAN（条件GAN）可基于HbA1_c生成个性化血糖曲线。

3. Transformer与扩散模型：前者擅长长序列预测（如血糖趋势），后者通过渐进去噪生成高分辨率医学图像，如糖尿病足溃疡合成数据。

核心应用场景

• 数据增强：生成合成患者数据弥补临床数据不足，如Noguer等利用GAN扩充1型糖尿病数据集。

• 数字孪生：结合实时穿戴设备数据构建患者特异性模拟环境，测试胰岛素干预效果。

• 风险预测：扩散模型估计低血糖事件概率，提供安全预警。

挑战与展望

尽管生成式AI前景广阔，仍需解决：

• 模型稳定性：GAN易出现模式坍塌，VAE可能过度简化潜在空间。

• 伦理与合规：合成数据需符合FDA和欧盟AI法案对高风险医疗AI的透明度要求。

• 多模态整合：未来需融合基因组、行为数据提升模型泛化能力。

结论

生成式AI正重塑糖尿病管理范式，从被动治疗转向主动干预。通过持续优化模型鲁棒性和临床验证，其有望成为糖尿病精准医疗的核心工具。