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。2025年，全球有5億8,900萬成年人罹患糖尿病，但仍有超過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。傳統篩檢方法如空腹血糖或糖化血色素（HbA1c）需至診所檢測，且常忽略早期病症。AI驅動的診斷工具現提供更快速、低成本且非侵入式的替代方案，能在症狀出現前識別高風險族群。

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與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微妙警訊。相較之下，AI系統能辨識傳統實驗室忽略的隱藏模式。

一個利用穿戴式血糖數據、飲食及腸道菌群資訊的AI模型，能標示出標準HbA1c檢測可能遺漏的糖尿病早期風險。

— 斯克里普斯研究所科學家

兩位HbA1c數值相同的患者，其潛在代謝風險可能大相逕庭。透過整合豐富多維度資料，如血糖尖峰模式及夜間血糖趨勢，AI為臨床醫師提供比單一實驗室數值更細緻的代謝健康評估。

穿戴裝置與非侵入式感測器

AI驅動的穿戴裝置與感測器正革新糖尿病篩檢，實現無針頭、無需診所的快速且便利檢測。這些創新透過呼吸、光學及影像分析測量生物標記。

呼吸感測技術

賓州州立大學研究人員開發出雷射石墨烯呼吸分析感測器，能偵測呼氣中丙酮濃度—糖尿病的生物標記。當丙酮濃度超過約1.8 ppm時，裝置會標示糖尿病或糖尿病前期。只需簡單呼氣樣本，數分鐘內即可得結果，免除抽血。

智慧型手機篩檢

2019年史丹佛研究將熱門心率應用程式（Azumio Instant Heart Rate）轉化為糖尿病篩檢工具。透過手機閃光燈照射指尖並分析攝影機的光體積描記法（PPG）訊號，AI偵測因血糖升高引起的微妙血流變化：

非接觸式影像診斷

日本研究團隊開發出利用高速攝影捕捉臉部與手部微血流波動的非接觸式方法。深度學習模型分析這些微妙血管變化，篩檢高血壓與糖尿病。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檢方式，未來只需對著攝影機即可完成。

視網膜影像結合人工智能

視網膜是觀察全身血管健康與代謝異常的獨特窗口。AI視網膜分析現可診斷糖尿病—有時甚至在患者察覺病情前—透過偵測肉眼無法見的微血管變化。

基於眼底影像的深度學習

一個以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時達到約0.86的AUC，即使眼睛尚無明顯糖尿病視網膜病變跡象。AI辨識出臨床醫師無法透過視覺檢查察覺的微血管異常。

智慧型手機視網膜掃描

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影像，並以99%準確率識別糖尿病眼病。此突破帶來：

• 資源有限地區基層醫療人員的篩檢能力
• 高風險族群在家中或藥局自我篩檢
• 全球數十億人以極低成本取得糖尿病檢測

糖尿病篩檢中人工智能的未來

我們正進入一個快速、AI輔助糖尿病篩檢的轉型時代。機器學習模型、穿戴裝置與行動應用能從多元資料來源—連續血糖模式、人口調查、視網膜照片、呼吸生物標記等—識別糖尿病風險。這些工具是臨床判斷的補充，而非替代，促進更早分流與介入。

早期發現的迫切性

國際衛生機構強調行動的重要性。2025年國際糖尿病聯盟（IDF）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驅動的篩檢是此策略的基石。透過更早識別疾病，這些工具促使及時的生活型態調整或用藥，預防嚴重併發症並挽救生命。

主要重點整理

• AI偵測傳統實驗室檢測無法察覺的糖尿病模式
• 穿戴裝置與感測器實現非侵入式快速篩檢
• 智慧型手機與視網膜影像應用普及全球檢測
• 早期AI輔助偵測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、簡便且普及。從呼吸分析儀與手機應用，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，日常糖尿病篩檢將可能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。