将临床经验与人工智能结合，复旦大学附属中山（shān）医（yī）院（yuàn）一项人工智能胰岛素辅助决策系统实现专利转化。

近日中山医（yī）院内分泌科主任、中华医（yī）学会（huì）糖尿病学（xué）分（fèn）会副主任委（wěi）员李小英教授团（tuán）队在（zài）糖尿病患者胰岛素使用的临床经验基础上（shàng），结合机器学习技术（shù），创新研发的人工智能胰（yí）岛素辅助（zhù）决策系统（iNCDSS）实现专利转化。

中国属于糖尿病大国，最（zuì）新数据显示，每（měi）10个成（chéng）年人（rén）中（zhōng）至少（shǎo）有（yǒu）一人（rén）是糖（táng）尿病，其中大约有50%的（de）糖尿病患者在接受（shòu）胰岛素注射治疗。

但如何（hé）为糖尿病患者精确高效（xiào）地调（diào）整胰岛素用（yòng）量（liàng），一直是道难题。

中山（shān）医院（yuàn）这（zhè）项新发（fā）明，可应用于院内血糖管理等多（duō）个场（chǎng）景，旨（zhǐ）在及时、有效制定精准（zhǔn）的（de）个体化胰岛素（sù）治疗方案，提高糖（táng）尿病患（huàn）者的血（xuè）糖管理（lǐ）水（shuǐ）平，有望（wàng）化解上述用量难题。

李小英介绍，这一（yī）人工智能胰岛素辅（fǔ）助（zhù）决策系统（tǒng），基于中山医院内分泌科糖（táng）尿病患者电子病历，并应用人工智（zhì）能（néng）技术，根据（jù）医院内（nèi）分泌科专家的临床（chuáng）诊疗（liáo）经验而建立。

该系统（tǒng）以专家（jiā）经验为（wéi）框架，建立（lì）真实世界数据机（jī）器学（xué）习模型（xíng），最大程度还（hái）原（yuán）专家在（zài）糖尿病（bìng）患者治疗过程中的胰岛（dǎo）素治疗策略。不仅如此，系（xì）统还嵌入（rù）诊疗模式，自动抽（chōu）取应用人群特（tè）征，实（shí）时推荐治疗方案。

研究显示，该（gāi）系统推（tuī）荐治疗方案的准确性（xìng）高达90%以（yǐ）上，优于低（dī）年资（zī）临床（chuáng）医（yī）师水平，达到内分泌科专科主（zhǔ）治医师水平。