发布者：医学情报室 来源：健康报 2023-09-21
采用基于强化学习算法的人工智能（AI）系统“RL-DITR”制订胰岛素治疗策略，可有效提升2型糖尿病患者的胰岛素治疗方案的准确性，有利于提升慢病管理效率。这是由复旦大学附属中山医院内分泌科李小英、陈颖团队联合北京邮电大学王光宇教授团队得出的研究成果。相关论文近日在线发表于期刊《自然·医学》上。
我国每9个成年人中就有1个糖尿病患者；其中，2型糖尿病患者占患者总人数的90%以上。如何为糖尿病患者精确高效地调整胰岛素用量，一直困扰着医学界。
传统的胰岛素剂量调整主要凭借医生的经验，无法满足个体间动态变化的需求。从2020年开始，李小英、陈颖团队联合王光宇团队，共同开展了基于强化学习等创新算法的AI系统“RL-DITR”优化2型糖尿病患者胰岛素治疗方案的研究。该系统能够根据患者的历史数据和当前生理状况等特征，针对不同患者对胰岛素反应的差异性，以及病程进展中对胰岛素需求的变化，实时预测最佳药物剂量，从而制订个体化、精准、动态的治疗策略，达到控制血糖的目标。
研究发现，与其他人工智能模型和临床现行标准方案相比，“RLDITR”更接近拥有丰富临床经验的医生的判断，与他们的胰岛素推荐剂量相比，差值仅为1.2个单位；同时，使患者的葡萄糖达标时间百分比提高了24.1%，且不会造成严重低血糖或酮症酸中毒等不良后果。该决策系统操作便捷，能够自动化实时读取和处理数据，有望应用于患者的居家管理等更广泛的应用场景。
