什么是人工智能？
人工智能(AI)其实是一个没有单一、明确定义的概念。日本学会指出“人工智能旨在准确地对大量数据做出高级推论”。虽然没有明确的定义，在AI中存在强AI和弱AI概念之分，强AI是指一种高度通用的AI，可以建立接近人类思维的“意识”，利用适当的程序，做出全面的决策，举例来说比如电影《终结者》中的天网、漫画《多拉芒》和电影《星球大战》中的C-3PO。与强AI相比，弱AI是指专门针对特定领域或执行特定任务的AI，不具有像强AI一样做出综合判断的意识和能力，比如IBM的计算机程序DeepBlue或GoogleDeepMind的AlphaGo。自驱动技术和语音识别技术，如iPhone上的Siri，也属于弱AI。
AI如何应用？
图1显示了AI在医学中的代表性使用流程。流程分为三个阶段：输入、分析和输出。其中，AI作为分析工具之一被纳入分析部分。在过去的AI热潮中，基于规则的算法如专家系统主要用于医学。然而，当前AI热潮的主流是由机器学习(ML)和深度学习主导，因此目前医学领域的AI通常是指机器学习或深度学习。
因此，目前在医学中使用AI的主要方法可能是使用机器学习和深度学习作为分析工具来获得目标输出。例如，如果目标是根据皮肤成像确定患者是否患有糖尿病坏疽，我们将使用机器学习开发分类器，将选择图像/成像作为输入，深度学习作为分析工具，并分类输出。
图1.AI在医学中的使用流程
统计学与机器学习的关系
正如我们提到的，AI可能是一种分析工具。因此，可以认为基于AI的分析只是传统统计方法的替代，即线性回归或逻辑回归。在医学上，推理和预测都是常规统计和机器学习都能实现的重要目标。然而，统计和机器学习中强调的方法和目标之间存在差异。统计强调通过推理为决策提供一个框架。相反，机器学习强调最大化预测性能。
在统计学上，我们使用基于许多假设的手头数据估计理想人群中的值，并进行假设检验以评估组间的相关性或差异。在构建模型时，已经确定了模型变量（即风险因素）的候选因素。换句话说，统计强调得出合理结论的过程，如统计模型的有效性、各参数的准确估计或从模型中推断。
另一方面，机器学习被用来最大限度地预测我们尚不知道的问题答案。此外，即使模型变量很难用语言表达，也有可能通过将输入变量转换为它们来发现、生成和选择使输出最大化的特征。从这个意义上说，当特征的重要性较高时，其与统计过程中的风险因素具有相似的关系，但相反，它们只是最大化预测的一个组成部分。机器学习有时会与标记工作进行比较，因为它主要学习如何根据大量输入数据的特定算法判断标记，优化模型产生更好的输出，然后尽可能正确地标记新数据。
AI在当前糖尿病管理中的应用
在AI在糖尿病医学中的应用中，美国食品药品监督管理局(FDA)于年批准了首个基于AI的医疗器械——BodyGuardian，该器械是配有基于AI的心律失常检测算法的片状心电图。此后，包括AI在内的程序化医疗器械的法规在各个国家都取得了进展，包括美国、欧洲、中国和日本。得益于当前深度学习技术的显著发展和临床应用的进步，在过去几年中，美国和欧洲批准的基于AI的医疗器械数量急剧增加。
目前，使用AI/机器学习技术的FDA许可的基于AI的医疗器械有数十种。在这些医疗器械中大多数与放射学、心脏病学和肿瘤学相关，其中三种基于AI的医疗器械与糖尿病管理相关。截至年，日本已批准12种基于AI的医疗器械。但是它们都是用于放射学和诊断成像相关的图像分析，并且没有此类医疗器械获批用于糖尿病护理。
针对AI在糖尿病诊治中的临床应用主要分为4个领域：(1)视网膜自动筛查，(2)临床诊断支持，(3)患者自我管理工具，(4)危险分层。
第一类是自动视网膜筛查，这是一种AI技术，可从眼底图像自动解释是否存在糖尿病视网膜病变——糖尿病的重要并发症。比如DigitalDiagnosticsInc.生产的IDx-DR器械，该器械因其临床试验中的高诊断性能于年获得FDA批准。使用这种AI设备，无需眼科医生的专业判断，即可诊断患者是否患有糖尿病视网膜病变。然后，初级医生可以选择让眼底图像患者到眼科医生处就诊或12个月后重新检查IDx-DR设备。该器械有助于糖尿病视网膜病变的筛查和诊断，尤其是在难以联系眼科医生的农村社区。
第二类是临床诊断支持。例如其他AI技术的辅助设备如微调胰岛素剂量，而不仅仅是糖尿病诊断本身的支持系统。例如FDA于年批准的DreaMedDiabetes,Ltd.制造的AdvisorPro。该系统将动态血糖监测(CGM)和自我血糖监测(SMBG)获得的信息发送到云服务器上，利用AI确定并提出远程调整胰岛素剂量的必要性。然后，医生可以通过线上审查并通知患者。在年发表的AI技术临床试验中，例1型糖尿病患者被随机分配至使用AI系统接受胰岛素治疗的AI管理组或由糖尿病专家接受胰岛素治疗的手动管理组。结果证明，与专科人工管理组相比，AI引导组的目标血糖浓度维持和低血糖发生率具有非劣效性。未来，在微调胰岛素治疗方面，基于AI的医疗器械取代糖尿病专家的情况会更多。
第三类是患者自我管理工具。通过患者自我管理工具，AI技术可解释其生物特征数据，并像糖尿病专家一样发出警报，以改善患者的血糖控制。美敦力公司生产的GuardianConnect系统就是具有此功能的AI系统的一个实例。该系统基于CGM，随附智能手机应用程序，并于年获得FDA认证。其特点是根据CGM数据提前1h使用AI预测低血糖发作，并提醒患者。根据产品数据，报警的准确度为98.5%，仅在低血糖发作前30min。在该系统中，AI问题通过其生物特征数据向患者发出低血糖警报，有时难以理解。然后，患者可以服用，例如葡萄糖片剂，以预防低血糖和相关并发症。
使用AI预测新发糖尿病
AI在糖尿病诊断和治疗中使用的第四类是预测和风险分层。这项技术最终将在极早期阶段通过对这些人实施医疗干预，消除糖尿病的发病率。迄今为止，在大型队列中使用已知糖尿病风险因素的统计创建了许多糖尿病发病预测模型。Abbasi等人报道了logistic回归、Cox比例风险模型或Weibull分布分析等统计模型预测5～10年内非糖尿病个体糖尿病发病的有用性。在本报告中，C指数中5至10年内新发糖尿病预测的准确度约为0.74至0.94。尽管由于每个队列的基线特征不同，预测性能存在差异，但仅通过传统统计模型，该结果可能显示相对较高水平的预测性能。
然而，与传统统计模型相比，机器学习可能是一种有前景的工具，可以最大限度地提高预测性能。表1显示了通过机器学习模型预测新发糖尿病的研究。Zou等人报道采用随机森林对住院患者新发DM预测的准确性在0.81左右。使用基于人群的队列或电子健康记录(EHR)的其他报告表明，就AUC而言，新发DM预测性能约为0.84-0.87。作者还开发了一个基于机器学习的预测模型，使用梯度增强决策树方法来识别糖尿病发作前的糖尿病特征。一共招募了年至年日本石川金泽市名参与者的份年度健康检查记录。其中65,例无DM的受试者被纳入分析。在研究期间确定了例新发糖尿病患者(7.2%)。作者训练的模型预测未来糖尿病的发病率，曲线下面积(AUC)和总体准确性分别为0.71和94.9%。
表1.通过机器学习模型评估新发糖尿病预测的研究列表
其中一些研究比较了统计模型和机器学习模型之间的预测性能。然而，目前不能得出结论，机器学习在预测特定人群新发糖尿病方面优于常规统计分析。此外，可能会发生过度拟合问题，其中对于训练人群的预测准确性非常高，但对于目标人群，其准确性显著降低。尽管将机器学习模型用于临床实践预测新发DM仍存在问题，但更高效的机器学习模型和更多的数据作为组学数据库有可能解决问题，并进一步提高新发DM的准确性。
结论
AI旨在对大量知识数据做出准确和先进的预测。截至年，AI最常指的是机器学习和深度学习，由于计算机性能的急剧提高，随着计算资源的增加，AI取得了重大进展。目前，许多研究利用机器学习来预测糖尿病的发病。然而，与结合风险因素的常规统计技术相比，这些机器学习方法在预测疾病发作方面并没有表现出优越的性能。尽管如此，在机器学习中的持续研究及其实际应用的努力将最大限度地提高AI的预测性能——使用大量有组织的数据和丰富的计算资源——并显著提高糖尿病疾病诊断、预防和治疗的预测准确性。
参考文献：
Nomura,A.,Noguchi,M.,Kometani,M.etal.ArtificialIntelligenceinCurrentDiabetesManagementandPrediction.CurrDiabRep21,61().