人工智能如何革新糖尿病診斷

糖尿病是全球重要的健康挑戰。到2025年，全球有5億8,900萬成年人患有糖尿病，但超過2億5,200萬（約42%）未被診斷。在美國，約有3,700萬成年人患病，其中五分之一未被發現。傳統篩查方法如空腹血糖或糖化血紅蛋白（HbA1c）檢測需到診所進行，且常忽略早期病症。AI驅動的診斷工具現提供更快速、廉價及非侵入式的替代方案，能在症狀出現前識別高風險個體。

傳統診斷與人工智能洞察

標準糖尿病診斷依賴臨床血液檢測。HbA1c及葡萄糖耐受測試確認患者是否達到診斷標準，但常無法捕捉代謝功能異常的細微警示。相比之下，AI系統能識別傳統實驗室忽略的隱藏模式。

一個利用可穿戴血糖數據、飲食及微生物組資訊的AI模型，能標示出標準HbA1c測試可能漏掉的糖尿病早期風險。

— 斯克里普斯研究所科學家

兩位HbA1c水平相同的患者，其潛在代謝風險可能大相逕庭。透過整合豐富多維數據，如血糖波動模式及夜間血糖趨勢，AI為臨床醫生提供比單一實驗室數值更細緻的代謝健康評估。

可穿戴設備與非侵入式感應器

AI驅動的可穿戴設備及感應器正革新糖尿病篩查，實現無需針頭或診所的快速便捷測試。這些創新透過呼吸、光學及視頻分析測量生物標誌物。

呼吸感應技術

賓夕法尼亞州立大學研究人員開發了一款雷射石墨烯呼吸分析感應器，能檢測呼氣中的丙酮—糖尿病的生物標誌物。當丙酮濃度超過約1.8 ppm，裝置即標示糖尿病或糖尿病前期。只需簡單呼氣樣本，數分鐘內即可得出結果，無需抽血。

智能手機篩查

2019年史丹福研究將一款流行的心率應用程式（Azumio Instant Heart Rate）轉化為糖尿病篩查工具。透過手機手電筒照射指尖並分析攝影機的光體積描記(PPG)信號，AI偵測因血糖升高引起的微妙血流變化：

非接觸式視頻診斷

日本研究人員開發了一種非接觸式方法，利用高速攝影捕捉面部及手部的微血流波動。深度學習模型分析這些細微血管變化，篩查高血壓及糖尿病。AI在試點研究中「準確偵測大多數」糖尿病病例，提供完全非接觸的篩查方式，未來只需對著攝影機即可完成。

視網膜成像結合人工智能

視網膜是觀察全身血管健康及代謝異常的獨特窗口。AI驅動的視網膜分析現可診斷糖尿病—有時甚至在患者察覺病情前—透過偵測人眼無法察覺的細微血管變化。

基於眼底圖像的深度學習

一款基於眼底照片訓練的深度學習模型，在區分糖尿病患者與非患者方面達到約0.86的AUC，即使眼睛無明顯糖尿病視網膜病變跡象，AI仍能識別微觀血管異常，這是臨床視覺檢查無法做到的。

智能手機視網膜掃描

一款創新的AI視網膜應用程式（SMART）能在不到一秒內處理手機攝影機圖像，並以99%準確率識別糖尿病眼病。這項突破實現了：

• 資源有限地區的基層醫療篩查
• 高風險個體在家中或藥房自我篩查
• 全球數十億人以極低成本獲得糖尿病檢測

糖尿病篩查中AI的未來

我們正進入一個快速、AI輔助糖尿病篩查的轉型時代。機器學習模型、可穿戴設備及移動應用現能從多元數據源—連續血糖模式、人口調查、視網膜照片、呼吸生物標誌物等—識別糖尿病風險。這些工具是臨床判斷的補充，而非替代，促進更早分流及介入。

早期發現的緊迫性

國際衛生機構強調行動的迫切性。2025年國際糖尿病聯合會糖尿病地圖警告，「超過四成糖尿病患者尚未被診斷」，並呼籲「更大膽的行動」推動早期發現。AI驅動的篩查是這一回應的基石。透過更早識別疾病，這些工具促進及時的生活方式調整或藥物治療，預防嚴重併發症並挽救生命。

主要重點

• AI偵測傳統實驗室檢測無法發現的糖尿病模式
• 可穿戴設備及感應器實現非侵入式快速篩查
• 智能手機及視網膜成像應用普及全球檢測
• 早期AI輔助發現促進及時介入與預防
• 這些工具是臨床判斷的補充，而非替代

總結：人工智能讓糖尿病診斷更快速、更簡便且更廣泛可及。從呼吸分析儀、智能手機應用到先進視網膜分析，目標是在糖尿病找到你之前先找到它。隨著這些AI工具成熟並獲得監管批准，常規糖尿病篩查或將變得像吹氣測試或拍攝眼睛照片一樣簡單，帶來更少病例被漏診的希望。