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人工智能可穿戴设备与2型糖尿病 — a person holding a smart phone next to an electronic device

人工智能可穿戴设备与2型糖尿病CEFR A2

2025年12月6日

改编自 Unknown author, Futurity CC BY 4.0

照片: Towfiqu barbhuiya, Unsplash

在原文基础上,借助 AI 为中文学习者进行简化改写。

布法罗大学的研究人员在期刊 NPJ Digital Medicine 发表了一项元综述。他们评估了人工智能增强型可穿戴设备对2型糖尿病和糖尿病前期人群的作用。

例如,连续血糖监测仪(CGM)每几分钟提供血糖读数。人工智能模型利用这些数据识别模式,并能在血糖变化前一到两小时给出预测。这类系统可以提供个性化的生活和活动建议,并可能减轻临床工作负担。

但研究也发现问题,如许多模型像“黑箱”、样本量有限、数据质量不一致、以及与临床流程整合和设备成本的障碍。研究共筛查约5,000篇论文,最终选了60篇相关研究。

难词

  • 元综述对许多研究的综合总结
  • 可穿戴设备可以戴在身上的电子设备
  • 连续血糖监测仪持续测量血糖的医疗设备
    连续血糖监测仪(CGM)
  • 识别找到并确定数据或模式
    识别模式
  • 个性化根据个人情况调整的建议
  • 黑箱内部过程不透明、难以解释
  • 样本量参加研究的数据数量
  • 障碍阻止或使事情困难的问题

提示:在文章中将鼠标悬停、聚焦或轻触高亮词语,即可在阅读或听音频时快速查看简要释义。

讨论问题

  • 你愿意使用可穿戴设备来监测健康吗?为什么?
  • 你会担心人工智能像“黑箱”那样不透明吗?为什么或为什么不?
  • 如果设备成本高或难以和医院系统连接,你会选择使用吗?请说明理由。

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