Диабет, хроническое метаболическое заболевание, является глобальным бременем для здравоохранения. По данным Международной диабетической федерации (IDF), 463 миллиона человек в возрасте от 20 до 79 лет страдают диабетом, а 374 миллиона имеют нарушение толерантности к глюкозе.
Диабет связан с различными осложнениями и значительной заболеваемостью и смертностью. Важно вмешиваться не только для лечения, но и для профилактики и своевременного выявления диабета.

Американская диабетическая ассоциация (ADA) поддерживает использование ИИ в лечении диабета. ADA признала использование автономного ИИ для выявления диабетической ретинопатии и макулярного отека.

В лечении диабета применялось несколько методов на основе ИИ:
– Рассуждение на основе конкретных случаев (CBR)
– Машинное обучение
– Глубокое обучение
– Искусственные нейронные сети
— Поддержка векторной регрессии (SVG)

Клиническая поддержка принятия решений

Были разработаны контролируемые инструменты поддержки принятия клинических решений на основе машинного обучения для прогнозирования краткосрочного и долгосрочного ответа HbA1c после начала введения инсулина у пациентов с сахарным диабетом 2 типа. Эти инструменты также помогают определить клинические переменные, которые могут повлиять на ответ HbA1c пациента. Площади под кривой (AUC) 0,80 (95% доверительный интервал [ДИ] 0,78–0,83) и 0,81 (95% ДИ 0,79–0,84) соответственно приведены для краткости. и долгосрочный ответ HbA1c.

Прогностическая стратификация риска населения.

Система медицинских рекомендаций (HRS) с использованием машинного обучения помогла прогнозировать риск заболевания, включая диабет, путем анализа образа жизни пациента, факторов физического здоровья, факторов психического здоровья и их активности в социальных сетях. Данные 68 994 здоровых людей и пациентов с диабетом использовались в качестве обучающего набора данных для использования дерева решений, случайного леса и нейронных сетей для прогнозирования диабета с высокой точностью (точность = 0,8084 со всеми атрибутами).

ИИ внес квантовые изменения в лечение диабета и будет продолжать развиваться. В дальнейшем более широкий опыт, полученный в результате непрерывного использования ИИ, поможет стандартизировать функциональность и полезность в лечении диабета.

использованная литература

Эллахэм, Самер. Искусственный интеллект: будущее лечения диабета. _The American Journal of Medicine_ 133, вып. 8 (август 2020 г.): 895–900. (https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2020.03.033).