将临床经验与人工智能结合 ， 复旦大学附属中山医院一项人工智能胰岛素辅助决策系统实现专利转化 。
4月6日 ， 澎湃新闻采访人员从中山医院获悉 ， 近日该院内分泌科主任、中华医学会糖尿病学分会副主任委员李小英教授团队在糖尿病患者胰岛素使用的临床经验基础上 ， 结合机器学习技术 ， 创新研发的人工智能胰岛素辅助决策系统（iNCDSS）实现专利转化 。
中国属于糖尿病大国 ， 最新数据显示 ， 每10个成年人中至少有一人是糖尿病 ， 其中大约有50%的糖尿病患者在接受胰岛素注射治疗 。
但如何为糖尿病患者精确高效地调整胰岛素用量 ， 一直是道难题 。
中山医院这项新发明 ， 可应用于院内血糖管理等多个场景 ， 旨在及时、有效制定精准的个体化胰岛素治疗方案 ， 提高糖尿病患者的血糖管理水平 ， 有望化解上述用量难题 。
李小英介绍 ， 这一人工智能胰岛素辅助决策系统 ， 基于中山医院内分泌科糖尿病患者电子病历 ， 并应用人工智能技术 ， 根据医院内分泌科专家的临床诊疗经验而建立 。
该系统以专家经验为框架 ， 建立真实世界数据机器学习模型 ， 最大程度还原专家在糖尿病患者治疗过程中的胰岛素治疗策略 。 不仅如此 ， 系统还嵌入诊疗模式 ， 自动抽取应用人群特征 ， 实时推荐治疗方案 。
研究显示 ， 该系统推荐治疗方案的准确性高达90%以上 ， 优于低年资临床医师水平 ， 达到内分泌科专科主治医师水平 。
专家认为 ， 人工智能胰岛素辅助决策系统将辅助实现以病人为中心的糖尿病个体化治疗 ， 以创新的诊疗模式推动糖尿病慢病管理 ， 有助缓解基层医生短缺、诊治水平参差不齐、对胰岛素使用缺乏信心等现实问题 ， 实现对糖尿病患者管理的“人工智能化” ， 助力分级诊疗 。
【人工智能|人工智能调整胰岛素用量，中山医院：推荐方案达主治医师水平】(本文来自澎湃新闻 ， 更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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