（人民日報健康客户端記者 趙萌萌 尹薇 邱越）9月15日，復旦大學附屬中山醫院內分泌科李小英、陳穎團隊聯合北京郵電大學王光宇教授團隊在國際頂級醫學期刊《Nature Medicine（自然醫學）》在線發表研究成果——首次提出採用基於強化學習算法的AI系統“RL-DITR”制定胰島素決策策略，有效提升2型糖尿病患者的胰島素治療方案准確性。
“人工智能在醫療領域的應用，過去更多是在診斷上，對治療的決策支持相對較少。這次我們的研究，是對糖尿病治療的輔助性決策的研究。” 李小英9月17日在接受人民日報健康客户端採訪時表示，“該決策系統操作便捷，能夠自動化實時讀取和處理數據，未來將有望應用於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。 ”
復旦大學附屬中山醫院李小英（前排左一）、陳穎團隊，在病房與患者交流。受訪者供圖
據國際糖尿病聯盟（IDF）發佈的第10版《全球糖尿病地圖》數據顯示，截至2021年，中國糖尿病患者人數達1.41億人，發病率高達12.8％，相當於每10個人裏就有1個糖尿病患者。其中，90%以上是2型糖尿病。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羣體精確、高效地調整胰島素用量？這是一直以來困擾醫學界的難題。“傳統的胰島素劑量調整主要憑藉醫生的經驗，無法滿足個體間動態變化的需求。”李小英表示，“此次研究顯示，與其他人工智能模型和臨牀現行標準方案相比，‘ RL-DITR’更接近擁有豐富臨牀經驗的醫生判斷，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提高了24.1%，且不會造成嚴重低血糖或酮症酸中毒等不良後果。”
2020年開始，李小英、陳穎團隊聯合王光宇教授團隊共同開展了基於強化學習等創新算法的AI系統“RL-DITR”優化2型糖尿病患者胰島素治療方案的研究。該系統能夠根據患者的歷史數據和當前生理狀況等特徵，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、動態地治療策略，達到血糖控制目標。
復旦大學附屬中山醫院黨委書記顧建英在臨牀研究成果新聞發佈會上表示，該院通過將5G、人工智能、大數據、數字孿生等新技術與優質醫療資源深度融合，打造全國首個“5G+數字孿生智慧醫療生態圈”。未來，數字孿生智慧醫療全場景應用將促進智慧醫療相關技術的不斷創新，讓居民看病就醫更便捷。