復旦大學附屬中山醫院內分泌團隊國際首次提出采用AI系統“RL-DITR”實現2型糖尿病患者血糖個性化精準調控

近日，復旦大學附屬中山醫院內分泌科李小英、陳穎團隊聯合北京郵電大學王光宇教授團隊在國際頂級醫學期刊Nature Medicine（自然醫學）在線發表研究成果——采用基于強化學習算法的AI系統“RL-DITR”制定胰島素治療策略。該研究成果為國際首次提出，能有效提升2型糖尿病患者的胰島素治療方案準確性，可為2型糖尿病患者提供個性化、動態的診治方案，輔助建立分級診療體系，提升慢病管理效率。

中國是糖尿病第一大國，據最新數據顯示，每9個成人中就有一個患有糖尿病，其中，2型糖尿病占糖尿病總人數的90%以上，且將近50%的患者需要使用胰島素注射治療。如何為龐大的糖尿病患者群體精確高效地調整胰島素用量，這一難題一直困擾著醫學界。

傳統的胰島素劑量調整主要憑借醫生的經驗，無法滿足個體間動態變化的需求。從2020年開始，李小英、陳穎團隊聯合王光宇教授團隊共同開展了基于強化學習等創新算法的AI系統“RL-DITR”優化2型糖尿病患者胰島素治療方案的研究。該系統能夠根據患者的歷史數據和當前生理狀況等特征，針對不同患者對胰島素反應的差異性以及病程進展中對胰島素需求的變化，實時預測最佳藥物劑量，制定個體化、精準、動態的治療策略，達到血糖控制目標。

與其他人工智能模型和臨床現行標準方案相比，“RLDITR”更接近擁有豐富臨床經驗的醫生判斷，與他們的胰島素推薦劑量相比，差值僅為1.2個單位，同時使患者的葡萄糖達標時間百分比（TIR）提高了24.1%，且不會造成嚴重低血糖或酮癥酸中毒等不良后果。該決策系統操作便捷，能夠自動化實時讀取和處理數據，未來將有望應用于患者的居家管理等更廣泛的應用場景，為糖尿病精細化、智慧化管理提供重要支撐，造福廣大糖尿病患者。