近日，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在国际顶级医学期刊《Nature Medicine》（自然医学）在线发表研究成果——国际首次提出采用基于强化学习算法的AI系统“RL-DITR”制定胰岛素决策策略，有效提升2型糖尿病患者的胰岛素治疗方案准确性。该研究成果可为2型糖尿病患者提供个性化、动态的诊治方案，辅助建立分级诊疗体系，提升慢病管理效率
近日，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在国际顶级医学期刊《Nature Medicine》（自然医学）在线发表研究成果——国际首次提出采用基于强化学习算法的AI系统“RL-DITR”制定胰岛素决策策略，有效提升2型糖尿病患者的胰岛素治疗方案准确性。该研究成果可为2型糖尿病患者提供个性化、动态的诊治方案，辅助建立分级诊疗体系，提升慢病管理效率。
中国是糖尿病第一大国，据最新数据显示，每9个成人中就有一个患有糖尿病，其中，2型糖尿病占糖尿病总人数的90%以上，且将近50%的患者需要使用胰岛素注射治疗。如何为如此庞大的糖尿病患者群体精确高效地调整胰岛素用量？这是一直以来困扰医学界的难题。
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，2020年开始，李小英、陈颖团队联合王光宇教授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，制定个体化、精准、动态的治疗策略，达到血糖控制目标。
研究发现，与其他人工智能模型和临床现行标准方案相比，RL-DITR更接近拥有丰富临床经验的医生判断，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（TIR）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，未来将有望应用于患者的居家管理等更广泛的应用场景，为糖尿病精细化、智慧化管理提供重要支撑，造福广大糖尿病患者。
复旦大学附属中山医院党委书记顾建英表示，构筑数字化医疗健康世界，建设医疗服务新生态是中山医院的不懈追求，通过将5G、人工智能、大数据、数字孪生等新技术与优质医疗资源深度融合，打造全国首个“5G+数字孪生智慧医疗生态圈”。未来，数字孪生智慧医疗全场景应用将促进智慧医疗相关技术的不断创新，让群众看病就医更便捷。立足长三角，辐射全中国，面向全世界，中山医院将继续以5G为支撑，构建智慧医院“新范式”，助力健康中国建设。
中山医院历来重视科研创新，强调要从临床中发现问题、提出问题，并通过高水平、规范化的科学研究解决问题，不断强化顶层设计、建立了成熟高效的新技术培育体系、临床研究管理体系、成果转化体系、医工结合体系等具有中山特色的科技创新模式。其次利用“5G、云、大、物、移、智”等新兴信息化技术为医疗科技创新赋能，在脑疾病、肝肿瘤、心血管疾病、糖尿病等的诊断和治疗中都得到广泛应用，构建和完善医院数据平台和智慧科研平台，切实提高科研工作的效率和质量。此外，中山医院加大临床研究资助，培育和发展大批具有解决临床问题的研究项目，倡导合作共赢，通过与高校、科研院所、研发型企业的深度合作，向“卡脖子”、“临门一脚”的技术难题发起挑战，并取得一系列重大突破性成果。
9月15日，复旦大学附属中山医院召开内分泌领域重大临床研究成果新闻发布会，中山医院党委书记顾建英、党委副书记李耘、内分泌科主任李小英、内分泌科副研究员陈颖等研究团队成员、医院相关职能部门负责人出席。发布会由复旦大学附属中山医院院长助理、中山医院临床医学研究院执行院长汤其群主持。
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