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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