人工智能如何革新糖尿病诊断

糖尿病是全球重要的健康挑战。到2025年，全球有5.89亿成年人患糖尿病，但仍有超过2.52亿（约42%）未被诊断。在美国，约有3700万成年人患糖尿病，其中五分之一未被发现。传统筛查方法——如空腹血糖或糖化血红蛋白检测——需要到诊所就诊，且常常漏诊早期疾病。人工智能驱动的诊断工具现提供更快速、更经济且无创的替代方案，帮助在症状出现前识别高风险人群。

传统诊断与人工智能洞察

标准糖尿病诊断依赖临床环境中的血液检测。糖化血红蛋白和葡萄糖耐量测试确认患者是否达到诊断标准，但往往无法捕捉代谢功能异常的细微预警信号。相比之下，人工智能系统能够识别传统实验室忽视的隐藏模式。

一种利用可穿戴血糖数据、饮食和微生物组信息的人工智能模型，能够标记标准糖化血红蛋白检测可能遗漏的糖尿病早期风险信号。

— 斯克里普斯研究所科学家

两位糖化血红蛋白水平相同的患者，其潜在代谢风险可能大相径庭。通过整合丰富的多维数据——如血糖峰值模式和夜间血糖趋势——人工智能为临床医生提供比单一实验室数值更细致的代谢健康评估。

可穿戴设备与无创传感器

人工智能支持的可穿戴设备和传感器正在革新糖尿病筛查，实现无需针刺或诊所就诊的快速便捷检测。这些创新通过呼吸、光学和视频分析测量生物标志物。

呼吸传感技术

宾夕法尼亚州立大学研究人员开发了一种激光石墨烯呼吸分析传感器，可检测呼出气中的丙酮——糖尿病的生物标志物。当丙酮浓度超过约1.8 ppm时，设备会提示糖尿病或糖尿病前期。只需简单呼气，几分钟内即可获得结果，无需抽血。

基于智能手机的筛查

2019年斯坦福研究将一款流行的心率应用（Azumio Instant Heart Rate）转变为糖尿病筛查工具。通过手机手电筒照射指尖并分析摄像头的光电容积描记（PPG）信号，人工智能检测因血糖升高引起的细微血流变化：

无接触视频诊断

日本研究人员开发了一种无接触方法，利用面部和手部的高速视频捕捉微小血流波动。深度学习模型分析这些细微的血管变化，用于筛查高血压和糖尿病。人工智能在试点研究中“准确检测了绝大多数”糖尿病病例，提供了一种完全无接触的筛查方式，未来只需对着摄像头即可完成检测。

视网膜成像与人工智能结合

视网膜为系统性血管健康和代谢功能异常提供独特窗口。人工智能驱动的视网膜分析现可诊断糖尿病——有时甚至早于患者意识到病情——通过检测人眼无法察觉的细微血管变化。

基于眼底图像的深度学习

一款基于眼底照片训练的深度学习模型，在区分糖尿病患者与非患者方面达到约0.86的AUC，即使眼睛未显示明显糖尿病视网膜病变迹象。该人工智能识别出临床医生通过常规视觉检查无法检测的微观血管改变。

智能手机视网膜扫描

一款创新的人工智能视网膜应用（SMART）能在不到一秒内处理智能手机摄像头图像，并以99%准确率识别糖尿病眼病。该突破实现了：

• 资源有限地区的初级医疗提供者筛查
• 高风险人群在家中或药店自我筛查
• 全球数十亿人以极低成本获得糖尿病检测

糖尿病筛查中人工智能的未来

我们正迈入一个快速、人工智能辅助糖尿病筛查的变革时代。机器学习模型、可穿戴设备和移动应用现能从多样数据源——连续血糖模式、人口调查、视网膜照片、呼吸生物标志物等——识别糖尿病风险。这些工具是临床判断的补充，而非替代，助力更早分诊和干预。

早期发现的紧迫性

国际卫生机构强调行动的紧迫性。2025年国际糖尿病联盟糖尿病地图警告称“超过四成糖尿病患者尚未被诊断”，并呼吁“更大胆的早期发现行动”。人工智能驱动的筛查是这一响应的基石。通过更早识别疾病，这些工具促使及时的生活方式调整或药物治疗，预防严重并发症，挽救生命。

关键要点

• 人工智能检测传统实验室检测遗漏的糖尿病模式
• 可穿戴设备和传感器实现无创快速筛查
• 智能手机和视网膜成像应用普及全球检测
• 早期人工智能辅助检测促进及时干预和预防
• 这些工具是临床判断的补充，而非替代

总结：人工智能让糖尿病诊断更快、更简便且更广泛可及。从呼吸分析仪和智能手机应用，到先进的视网膜分析，目标是在糖尿病发现你之前先发现它。随着这些人工智能工具的成熟和监管批准，常规糖尿病筛查或许很快就能像吹气或拍眼照片一样简单——带来更少漏诊的希望。