三诺智慧糖尿病管理系统 推进AI驱动的糖尿病智能管理

shishuyong

近年来，我国糖尿病患病率持续走高，传统管理模式已难以应对日益严峻的防控形势，诊疗效率与医疗资源的结构性矛盾日益突出，资源分布不均导致基层防控能力薄弱，患者依从性差又加剧了病情管理难度，这些都严重影响着防控效果。在这一背景下，CGM、AI 算法、远程平台等数字医疗技术的突破，为糖尿病管理带来了向个体化、智能化、协同化转型的曙光。糖尿病数字管理大会形成的核心共识，聚焦于技术闭环构建、基层能力建设以及临床管理革新等关键方向。

在技术层面，四川省人民医院杨正林教授指出，AI 技术在糖尿病防治中已展现出多元应用潜力：基于 GWAS + AI 的妊娠期糖尿病(GDM)预测模型，能提前在妊娠 20 周前发出预警;单细胞多组学结合机器学习，有助于解析 T2D 基因调控机制;CGM 联合机器学习，则可预测代谢亚型。弗吉尼亚大学 Marc Breton 教授展示的医学数字孪生技术同样亮眼，借助虚拟模型协助医生实时优化胰岛素剂量，搭配全闭环人工胰腺系统(FCL AID)实现个性化控糖，“监测 - 分析 - 干预”的闭环模式，为未来糖尿病管理树立了新的技术标准。在基层推广方面，中南大学湘雅二医院周智广教授介绍的国家糖尿病标准化防控中心(DPCC)建设项目，通过 5G、物联网等技术构建分级诊疗网络，实现“全人群覆盖、全病程管理、全因素分析”，开创了糖尿病标准化防控的全新模式。

三诺生物针对糖尿病数字化管理临床应用的痛点，带来了极具针对性的创新解决方案。三诺生物副总经理兼董事会秘书郑霁耘博士以“从数据到决策：AI驱动糖尿病管理的未来” 为题，深入剖析 AI 大模型在医疗应用中的困境。尽管 AI 大模型由海量数据计算出参数，但在真实医疗场景中，其知识更新滞后，难以适应快速迭代的医学进展，严重威胁诊疗安全;数据收集的被动性，也常因信息不全、遗漏，导致错误诊断和建议，进一步加剧了“防控困境”。

为攻克这些难题，三诺生物构建“大模型 + 记忆 + 规划 + 工具” 的糖尿病专科智能体，打造了动态知识更新与动态数据整合机制。三诺智慧糖尿病管理系统，集成 BGM、CGM、持续皮下胰岛素输注(CSII)、患者教育平台(PEP)及慢病综合管理等功能，深度融合 AI 技术，化身医生的智能助手，不仅能精准分析数据、优化治疗方案，还能通过主动收集和更新患者信息，提升诊断准确性与治疗效率，切实解决患者依从性差、医疗资源利用不足等问题，助力医生高效管理患者。