人工智能可穿戴设备与2型糖尿病 ^{CEFR B1}

一项由布法罗大学完成的元综述发表于 NPJ Digital Medicine，旨在综览人工智能与可穿戴技术在2型糖尿病和糖尿病前期管理中的研究证据。研究人员最初筛查了约5,000篇经同行评审的论文，最终纳入60篇专门研究二者整合的文章。

综述指出，连续血糖监测仪（CGM）可每几分钟提供血糖读数，人工智能模型可以利用这些高频数据识别模式并提前一到两小时预测血糖变化。这有助于维持更稳定的血糖，并为日常作息、活动和睡眠提供个性化建议，也可能减轻临床人员的部分负担。对于糖尿病前期人群，早期使用此类设备或可支持生活方式改变，从而延缓或预防病情进展。

然而，研究也发现显著不足：多项研究集中在少数设备和模型上，许多模型缺乏可解释性，样本量和人口代表性有限，缺乏标准化基准数据集，且数据质量不一致。此外，临床流程整合不够、设备成本与可及性也是实际障碍。作者强调需要更大规模和更透明的验证研究，才可将这些设备常规用于临床护理。