人工智能助力诊断糖尿病患者分型 为患者获得精准治疗提供数据支撑

9日，记者从北京大学人民医院获悉，该院内分泌科主任纪立农带领团队采用数据驱动方法确定了中国及美国初步诊断糖尿病人群的糖尿病分型，为我国糖尿病患者获得更精准的治疗提供了数据支撑，该研究成果发表在《柳叶刀·糖尿病与内分泌学》杂志上。

糖尿病是由胰腺分泌功能障碍或胰岛素抵抗引起、以血糖升高为特征的代谢性疾病。据国际糖尿病联盟发布的2017年全球糖尿病地图，全球成人患者达4.25亿，平均每11个人中就有1位患该病。其中，中国患病人数居全球首位，达1.14亿人，是全球患者总数的1/3。

“当前全世界已经使用了20多年的糖尿病分型系统，是按照病因、病理生理特征将糖尿病分成多个亚型，但研究表明其对指导临床治疗的作用有限。”北京大学人民医院内分泌科住院医师邹显彤在接受记者采访时表示，明确的诊断分型可以为糖尿病病人获得精准治疗提供依据。因此，该团队在更加精细的糖尿病分型上“多下了功夫”。

为何选择中美糖尿病患者人群?“我们想为中美两国人群糖尿病的精准分型及治疗研究尽一份绵薄之力。”邹显彤表示，来自北欧的Groop团队也曾采用人工智能方式将初发糖尿病分为截然不同的亚群，并证明亚群之间有着不同的临床表现及其对应的治疗方法。然而此项研究仅针对北欧人群，是否适用于其他人群目前未知。纪立农团队则将初发糖尿病的中国人群2316例和美国人群815例分别列入研究，通过人工智能中的聚类方法，采用年龄、体重指数(BMI)、血糖水平、胰岛素敏感性指数(HOMAIR)及胰岛细胞功能指数(HOMAB)等5个维度将两个人群分成了4个亚型。经数据分析表明，4个亚型的主要临床特征在中国及美国人群中基本一致，并与北欧人群的亚型特点相重合，证实了糖尿病精准分型的理论在不同的人群及种族之间保持稳定。

关键词： 人工智能 糖尿病患者