面向提升糖尿病诊断与管理的 AI 驱动临床决策支持系统
机器学习
2026-02-13 v1 人工智能
摘要
识别 2 型糖尿病 Mellitus 在临床实践中具有挑战性，尤其是对于普通护理医师而言。整合人工智能（AI）的临床决策支持系统（AI-CDSS）可帮助医疗专业人员以高准确率诊断 2 型糖尿病。本研究旨在评估一种专为诊断 2 型糖尿病而开发的 AI-CDSS，采用将专家见解与机器学习技术相结合的混合方法。该 AI-CDSS 使用包含 650 名患者的训练数据集进行开发，并使用 648 名患者的测试数据集进行测试。算法利用身体质量指数、血浆空腹血糖和血红蛋白 A1C 等关键特征生成预测。此外，开展了为期 105 名患者的临床试点研究，以评估该系统在非内分泌科医生与内分泌科专家之间的诊断准确性。AI-CDSS 在预测糖尿病、预测糖尿病前期、识别高危人群和预测无糖尿病方面的准确率分别为 99.8%、99.3%、99.2% 和 98.8%。测试数据集显示，内分泌科专家与 AI-CDSS 之间的一致性为 98.8%。在试点研究中，2 型糖尿病在 105 名个体中的 45% 被识别。与内分泌科专家相比，AI-CDSS 的一致性得分为 98.5%，显著高于非内分泌科医生的 85% 一致率。这一发现表明，AI-CDSS 有潜力成为准确识别 2 型糖尿病的有用工具，尤其是在内分泌科专家不易获得的情况下。
引用
@article{arxiv.2602.11237,
title = {AI-Driven Clinical Decision Support System for Enhanced Diabetes Diagnosis and Management},
author = {Mujeeb Ur Rehman and Imran Rehan and Sohail Khalid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.11237},
year = {2026}
}