我饶有兴趣地阅读了Andersen及其同事关于1型（T1D）和2型（T2D）糖尿病患者口腔医疗服务社会不平等的基于登记的研究。1

作者们表明，T2D患者不去看牙医的可能性高出25%（RR：1.25），而T1D患者反而更不可能不去（RR：0.93）。尤其值得注意的是，与收入最高五分位组的儿童相比，收入最低五分位组的儿童缺诊风险增加了两到三倍。

我想祝贺作者们为理解糖尿病相关的口腔健康差异做出了这一宝贵贡献。

他们的研究结果凸显了需要采取具体措施来减少口腔医疗服务使用中的社会不平等。作者建议经济支持、健康素养以及专业人士的 awareness 是解决此类差异的潜在方案，但我希望在此基础上进一步拓展，加入人工智能（AI）在解决这些差异方面日益突出的作用。2 AI驱动的工具在以下几个方面有望为这些策略提供额外支持：

  1. 1.

    与本研究中所使用的类似基于登记数据的机器学习模型，可用于确定哪些T2D且社会经济地位较低的患者缺诊风险最高，从而使医疗系统能够主动接触弱势人群3

  2. 2.

    个性化提醒与助推：AI驱动的沟通系统可以根据个体风险因素和偏好提供定制化提醒和教育信息，从而提升慢性病管理中的就诊率

  3. 3.

    临床决策支持：AI驱动的工具可在常规就诊中帮助识别糖尿病患者，并鼓励牙医讨论口腔与全身健康的关联，从而提高意识并促进预防性口腔护理的普及4

  4. 4.

    资源分配：预测分析可用于为公共卫生政策决策提供依据，即如何将有限资源分配给对补贴性牙科护理需求最为迫切的地区（地理区域、人群）。

我认识到AI并非万能良药，应当负责任地使用，并确保数据隐私、算法公平性以及不延续偏见。然而，与Andersen 等人所建议的结构性干预措施相辅相成，AI可以成为应对糖尿病患者口腔健康医疗服务中社会不平等问题的有力推动者。