人工智能与可穿戴技术整合：糖尿病管理的革命性突破

《npj Digital Medicine》：Integration of artificial intelligence and wearable technology in the management of diabetes and prediabetes

　　本刊编辑推荐：为解决2型糖尿病(T2D)管理的精准化难题，研究人员系统评估了人工智能(AI)与可穿戴技术整合的研究现状。通过对60项研究的分析发现，AI模型结合连续血糖监测(CGM)等设备在血糖预测、胰岛素管理等方面展现出显著潜力，平均预测误差RMSE<15 mg/dL。该研究为开发个性化、数据驱动的糖尿病管理方案提供了重要证据，标志着数字健康向精准医疗迈进的关键一步。

　　

随着全球糖尿病患病率的持续攀升，目前已有超过8亿人受此疾病困扰，且预计到2050年将增至13亿。其中90%以上为2型糖尿病，这对全球公共卫生系统构成了严峻挑战。传统糖尿病管理方式存在监测不连续、干预滞后、个性化不足等局限，难以满足患者多样化且不断变化的需求。

在这一背景下，人工智能和可穿戴技术的融合为糖尿病管理带来了革命性机遇。连续血糖监测仪、智能手表等可穿戴设备能够实时采集生理参数数据，而人工智能算法则能分析这些海量数据，识别模式并做出预测，为临床决策和个性化治疗提供支持。然而，这两项技术的结合应用，特别是在2型糖尿病管理领域，仍处于相对初级的探索阶段。

发表在《npj Digital Medicine》上的这项系统性评价研究，首次全面评估了人工智能与可穿戴技术整合在2型糖尿病管理中的研究现状。研究人员检索了PubMed、IEEE Xplore、ACM Digital Library和Embase等数据库，最终纳入了60项符合标准的研究，涵盖了从2014年至2024年9月期间发表的相关文献。

研究方法概述

本研究遵循PRISMA指南，采用系统性评价方法，对人工智能模型应用于可穿戴设备数据在2型糖尿病管理中的研究进行全面分析。研究团队开发了系统的检索策略，结合受控词汇和自由文本关键词，确保检索的全面性。数据提取包含25个结构化字段，涵盖研究 metadata、AI/ML模型类型、模型输入输出、预测时间范围、人群特征等多个维度。数据分析采用定性和定量相结合的方法，重点进行叙述性综合，以应对研究设计、AI模型架构和设备特性的异质性。

研究结果

研究选择与趋势分析

研究发现，人工智能在糖尿病研究中的应用呈现快速增长趋势，特别是在2022年后出现显著增长。早期研究主要集中在间质葡萄糖预测，而后期研究则扩展到胰岛素管理和分类任务等多个方向。

研究特征

纳入研究展示了多种可穿戴技术和人工智能模型在2型糖尿病管理中的多样化应用。67%的研究为观察性或实验性设计，其中20%为专注于自然环境下可穿戴设备实时数据的前瞻性观察研究。研究地域分布广泛，45%在北美进行，30%在亚洲国家，但非洲和南美洲地区代表性不足。

样本规模从5人到超过1000人不等，中位数为150人。40%的研究纳入少于100名参与者，可能限制结果的普适性。大多数研究聚焦于平均年龄55岁的2型糖尿病成人患者，性别分布相对均衡(48%为女性)，但仅有7%的研究报告了种族和民族人口统计数据，少数族裔人群的代表性较低。

可穿戴设备使用方面，70%的研究采用连续血糖监测仪进行实时血糖监测，20%使用健身追踪器和智能手表来捕捉身体活动、心率等指标，其余10%使用光电体积描记术传感器和皮肤电活动监测仪等较少见的可穿戴设备。

人工智能架构

人工智能架构在不同研究间差异显著，反映了向先进建模技术的转变。深度学习模型，特别是循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)，在45%的研究中得到应用，这得益于它们处理可穿戴设备时间序列数据的能力。传统机器学习模型，如随机森林和支持向量机(SVM)，因可解释性而在30%的研究中使用。新兴架构如时序融合转换器和混合模型占剩余的25%，凸显了向复杂人工智能解决方案发展的趋势。

模型性能与预测准确性

大多数研究报告了性能指标，包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和受试者工作特征曲线下面积(AUC)等。60%的研究实现了临床可接受的葡萄糖预测误差范围(通常RMSE低于15 mg/dL)。使用连续血糖监测仪大型高频数据集的研究预测准确性通常更高，一些先进模型在1-2小时预测窗口内达到85%以上的准确率。

40%的研究采用了可解释性措施，如SHAP值和特征重要性分析，以提高临床医生信任度和模型透明度。尽管如此，60%的研究仍使用复杂的"黑箱"模型，由于透明度有限而阻碍了临床采纳。

个体研究结果

60篇纳入评价的文献探讨了各种人工智能模型在2型糖尿病可穿戴设备数据中的应用，涵盖早期检测、诊断、实时血糖监测、生活方式干预和个性化胰岛素管理等多个方面。多项研究开发了基于智能手机光电体积描记术和其他可穿戴传感器的数字生物标志物，以实现无创糖尿病检测。深度神经网络和机器学习框架被用于提高诊断准确性，但数据多样性和模型可解释性方面的限制仍是重要关切。

除血糖监测外，一些研究探索了实时干预策略，包括使用强化学习和模糊逻辑模型来优化胰岛素剂量。例如，Zhu等人的研究展示了复杂人工智能模型在指导胰岛素调整方面的潜力。整合生活方式数据(如饮食和运动)进一步提高了预测准确性，但需要更清晰的模型解释以促进临床采纳。此外，真实世界验证的空白和更广泛人口统计学代表性的缺乏被一致提及，强调未来研究需要解决这些管理问题。

研究的局限性

研究指出了一些关键局限性，包括复杂人工智能模型的可解释性和各种偏倚来源。关注聚类算法和决策支持系统的研究强调需要更清晰的模型解释以促进临床采纳。此外，真实世界验证的空白和更广泛人口统计学代表性的缺乏是未来研究需要解决的关键领域。

观察到的手稿中的各种偏倚包括选择偏倚、种族和民族偏倚以及其他偏倚来源。选择偏倚最为普遍，源于同质化的研究人群往往偏向某些种族或民族群体。这限制了普适性，导致少数族裔人群代表性不足，影响了人工智能模型在亚人群间的性能，并引发公平性关切。其他偏倚，如数据源完整性、技术限制(如传感器准确性)和结果报告偏倚，影响了干预一致性和结果准确性。虽然一些研究采用了稳健的方法学，但许多缺乏外部验证，未能充分解决人口统计学不平衡问题，凸显了需要改进的关键领域。

讨论与结论

这项系统性评价强调了人工智能和可穿戴设备在2型糖尿病管理中日益重要的作用。大多数研究利用连续血糖监测仪提供细粒度的实时血糖数据，使人工智能模型能够预测血糖变异性并检测早期低血糖或高血糖事件。其他可穿戴设备，如健身追踪器和智能手表，被用于监测生理参数，包括身体活动和心率，拓宽了可用于人工智能驱动洞察的数据范围。

人工智能模型主要使用深度学习架构，包括循环神经网络和长短期记忆网络，这些架构擅长捕捉可穿戴设备的时间数据模式。传统机器学习模型，如随机森林，因可解释性而仍然流行，而新兴架构展示了整合高维数据的潜力，但往往缺乏透明度。增强模型可解释性的努力包括SHAP值等工具，提高了透明度，但在各研究中的应用不一致。

然而，也发现了一些关键差距。仅7%的研究报告了种族和民族人口统计数据，种族和民族少数人群的代表性有限，特别是在美国进行的研究中。虽然研究的地域分布广泛，包括一些亚洲国家，但大多数没有报告分类的人口统计数据，难以评估在任何特定背景下对代表性不足人群的纳入。许多研究未包括外部验证，较小的样本量限制了其发现的普适性。没有研究进行长期随访，留下了在理解人工智能驱动干预对2型糖尿病结果的长期影响方面的空白。虽然这些进步强调了人工智能和可穿戴设备彻底改变糖尿病管理的潜力，但它们也揭示了现有可穿戴解决方案研究中的关键差距。解决这些局限性对于确保人工智能驱动干预在不同临床人群中的公平有效应用至关重要。

未来研究应优先开发包含来自多个来源的多样化患者数据的基准数据集，以提高模型验证和可重复性。增加人工智能模型开发中纳入患者人群的多样性将确保模型更好地反映与2型糖尿病相关的生理和生活方式因素。此外，扩展多模态人工智能技术以整合来自连续血糖监测仪、心率监测器和活动追踪器的数据，可以提供更丰富、情境感知的预测。此类进步将实现更个性化和公平的护理。

还需要进行成本效益分析，比较人工智能驱动干预与传统护理方法，因为它们提供了关于人工智能技术的经济效益和效率的证据，有助于为医疗政策提供信息并推动这些创新解决方案的更广泛采纳。最后，为复杂模型开发实用的可解释性工具，并研究如何增强临床医生对人工智能的信任，将确保人工智能驱动的可穿戴设备在2型糖尿病护理中得到有效和公平的实施。

这项研究通过首次全面综合结合人工智能与可穿戴衍生生理数据用于2型糖尿病管理的研究，填补了文献中的重要空白。虽然先前的许多评价涉及人工智能在糖尿病护理中的应用，但它们没有系统评估可穿戴技术和人工智能建模在2型糖尿病人群中的结合应用。除了绘制这一交叉点之外，我们的评价引入了一个明确解决人口统计学包容性、模型可解释性和传感器融合问题的框架——这些领域在先前文献中常常被孤立讨论，但很少整合。这些特点使我们的评价与众不同，并为未来开发公平、可解释和数据丰富的人工智能系统用于糖尿病护理提供了具体指导。