综述：人工智能在糖尿病护理中的应用、挑战与未来机遇

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在糖尿病管理中的革命性应用，涵盖机器学习（ML）和深度学习在糖尿病视网膜病变（DR）筛查、风险预测模型（如WATCH-DM评分）、自动化胰岛素输注（AID）系统及连续血糖监测（CGM）等领域的突破性进展，同时探讨了数据偏差和伦理挑战等关键问题。

　　

Abstract:
人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑糖尿病诊疗体系。从传统机器学习到深度学习算法，AI技术已广泛应用于糖尿病视网膜病变（DR）、黄斑水肿和神经病变等并发症的早期筛查，疾病进展风险预测，以及诊疗决策支持系统的优化。基于图像分析的深度学习模型甚至能通过膳食照片评估宏量营养素含量，而电子健康记录（EHR）集成的风险预测工具正推动个性化医疗的实现。

Introduction:
全球糖尿病患病人数已从2021年的5.37亿激增，预计2045年将达到7.83亿。面对这一公共卫生危机，AI技术展现出独特优势：通过分析视网膜血管直径变化等早期生物标志物，AI能在不可逆损伤发生前预警DR风险；支持向量机（SVM）等算法在预测住院再入院率和糖尿病亚型分类中表现卓越。

Clinical Applications:
在糖尿病视网膜病变领域，AI通过检测视网膜血管的微小改变（如氧化应激导致的周细胞丢失），其诊断准确率已超越人工判读。抗VEGF治疗响应预测方面，光学相干断层扫描（OCT）衍生的放射组学特征结合机器学习，可识别人眼不可见的生物标志物。

Enhanced Devices:
自动化胰岛素输注（AID）系统代表当前糖尿病治疗的巅峰技术。采用比例-积分-微分控制（如Minimed 780G）或模型预测控制（如Control-IQ）的AID系统，通过CGM实时反馈形成闭环调节，使T1D患者血糖达标时间（TIR）显著提升。

Challenges & Responsible AI:
尽管前景广阔，AI模型性能仍受限于数据集偏差——不同人种BMI和空腹血糖等变量的差异可导致预测模型AUC值波动达15%。值得关注的是，XAI4Diabetes等可解释AI平台正通过可视化决策路径提升算法透明度，而联邦学习技术有望在保护隐私的前提下整合多中心数据。

Conclusion:
当前AI技术已实现从DR筛查到胰岛素剂量优化的全流程覆盖，下一代AID系统或将整合强化学习算法模拟胰腺β细胞功能。但实现真正个性化医疗仍需突破数据孤岛、完善伦理框架，这需要临床医生与AI研究者的深度协作。