斯坦福大学的研究人员利用人工智能（AI）深入研究糖尿病诊断——这一成果可能意味着更好的、更易获取的医疗服务。
我们通常认为糖尿病分为1型或2型。但在近年来，科学家们发现了2型糖尿病中重要的变异，即亚型，这些亚型揭示了患相关疾病（如肾病、心脏病或肝病）的风险。
“了解糖尿病背后的生理学需要在研究环境中进行代谢测试，但这些测试繁琐且昂贵，在临床环境中不切实际”，斯坦福大学内分泌学教授Tracey McLaughlin博士解释道。
研究人员利用血糖仪收集的数据开发了一种算法，能够识别四种最常见的2型糖尿病亚型中的三种。与临床数据相比，该算法“在预测代谢亚型（如胰岛素抵抗和β细胞功能不足）方面的准确性高于传统的代谢测试”——大约90%的时间。
知道患者的亚型可以影响治疗效果。医生可以根据具体情况制定个性化的药物计划，更好地分配资源，从而降低成本。此外，这项研究将AI应用于人们已经容易获取的数据，这意味着算法无需更大的或更复杂的临床环境即可工作。
“这很重要，因为不同的亚型对某些药物的反应会有所不同”，McLaughlin说。“我们的目标是找到一种更便捷、随时可用的方法，让人们更好地理解和改善他们的健康。”
研究人员相信，该算法将使那些因地理位置、贫困或其他因素无法获得医疗基础设施的人群更容易获取健康信息。
考虑到近13%的美国人口被诊断为糖尿病，这些细微差别可能会对治疗选择和效果产生重大影响——尤其是如果AI可以从患者已经拥有的可穿戴设备中收集到更好见解的数据。
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