近日，復旦大學附屬中山醫(yī)院內分泌科李小英、陳穎團隊聯(lián)合北京郵電大學王光宇教授團隊在國際頂級醫(yī)學期刊Nature Medicine（自然醫(yī)學）在線發(fā)表研究成果——采用基于強化學習算法的AI系統(tǒng)“RL-DITR”制定胰島素治療策略。該研究成果為國際首次提出，能有效提升2型糖尿病患者的胰島素治療方案準確性，可為2型糖尿病患者提供個性化、動態(tài)的診治方案，輔助建立分級診療體系，提升慢病管理效率。

中國是糖尿病第一大國，據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，每9個成人中就有一個患有糖尿病，其中，2型糖尿病占糖尿病總人數(shù)的90%以上，且將近50%的患者需要使用胰島素注射治療。如何為龐大的糖尿病患者群體精確高效地調整胰島素用量，這一難題一直困擾著醫(yī)學界。

傳統(tǒng)的胰島素劑量調整主要憑借醫(yī)生的經驗，無法滿足個體間動態(tài)變化的需求。從2020年開始，李小英、陳穎團隊聯(lián)合王光宇教授團隊共同開展了基于強化學習等創(chuàng)新算法的AI系統(tǒng)“RL-DITR”優(yōu)化2型糖尿病患者胰島素治療方案的研究。該系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的歷史數(shù)據(jù)和當前生理狀況等特征，針對不同患者對胰島素反應的差異性以及病程進展中對胰島素需求的變化，實時預測最佳藥物劑量，制定個體化、精準、動態(tài)的治療策略，達到血糖控制目標。

與其他人工智能模型和臨床現(xiàn)行標準方案相比，“RLDITR”更接近擁有豐富臨床經驗的醫(yī)生判斷，與他們的胰島素推薦劑量相比，差值僅為1.2個單位，同時使患者的葡萄糖達標時間百分比（TIR）提高了24.1%，且不會造成嚴重低血糖或酮癥酸中毒等不良后果。該決策系統(tǒng)操作便捷，能夠自動化實時讀取和處理數(shù)據(jù)，未來將有望應用于患者的居家管理等更廣泛的應用場景，為糖尿病精細化、智慧化管理提供重要支撐，造福廣大糖尿病患者。