“逻辑神经科学”和千奥星科联合开展主题为【光遗传学与遗传编码钙探针和神经递质探针工作原理及应用】和【在体成像技术在神经科学研究的基础与应用】的【神经环路主题系列】技能培训班（第二期）将于2023年10月28-30日（周六至周一）在南京举办。主讲人：复旦大学陈明研究员和北京大学董辉博士（博士后，合作导师李毓龙教授）。讲师示教与学员实际操作+学员自主巩固学习、助教全程答疑与协助。“理论知识，操作技能，科研思维”综合学习和提升。欢迎报名咨询，参加学习。内容详见（点击阅读）：神经环路主题系列︱神经活动的光学控制与记录（第二期）撰文︱王诗语，管洲榆
全球糖尿病患病人数接近6亿，中国患病人数超1.4亿位居全球第一。糖尿病及其并发症给患者、家庭和社会带来沉重的公共卫生负担，是全球重大健康挑战，更严重威胁健康中国的国家战略。因此，糖尿病的早发现、早诊断及上海交通大学早治疗尤其重要，特别是人工智能（artificial intelligence，AI）作为新兴科学手段已广泛运用至糖尿病管理中。基于机器学习、计算机视觉以及虚拟现实等技术所形成的大数据驱动的糖尿病防控新模式已成为未来全球范围内的健康管理必由之路，正发挥日益显著的临床价值。2023年10月2日，由上海交通大学盛斌教授与贾伟平院士、李华婷研究员团队合作撰写的长篇综述“Artificial intelligence in diabetes management: advancements, opportunities, and challenges”在Cell Press旗下转化医学领域的著名期刊Cell Reports Medicine （IF=14.3）全文发表。作者首先回顾了人工智能的基本概念及其在糖尿病管理中应用，同时结合糖尿病管理全场景生命周期分析了将人工智能技术融入糖尿病临床实践的重大机遇和未来挑战，并结合大预言模型等最新技术进展，提出了面向全球糖尿病管理的数字化医疗适宜性技术框架。研究图文摘要
人工智能是人类将自我探求生命本质的梦想投射在计算机科学领域中所形成的重要主题。人工智能通过模拟、扩展和增强机器智能, 并帮助人们实现更好的分析和决策。作为人工智能的关键技术, 机器学习可以通过学习大量数据的规律和模式,完成对于视频、图像、语音及文本的识别与理解；特别是随着深度学习技术的兴起，多层卷积神经网络模型通过提取不同抽象层次的数据特征,实现了更强大的特征表达和模式识别能力。
人工智能技术已经广泛应用于糖尿病相关领域的基础研究、转化研究和临床实践各方面(见图1)。例如，在糖尿病的早期筛查和预警方面, 通过人工智能技术可以分析大规模人群的临床和生活方式数据, 从而构建人工智能模型以精准预测个体未来发生糖尿病的风险, 评估针对个人的可调节的危险因素, 为高危人群的干预提供依据；在糖尿病的筛查和分类方面, 通过人工智能技术可以从复杂高维的生理生化及组学数据中，挖掘非侵入式的生物标志物或影像学特征, 实现对糖尿病的精准筛查和细化分类, 从而为糖尿病患者的个体化治疗方案提供辅助决策；在糖尿病的综合教育方面, 人工智能技术可为患者提供个性化的健康教育、饮食指导、运动处方、血糖监测、用药推荐等全方位的生活方式建议和个性化教育。在糖尿病并发症的预测、筛查和管理方面,人工智能同样发挥着重要作用, 例如上海交通大学盛斌课题组基于上海交通大学附属第六人民医院贾伟平院士领衔构建的全球最大规模社区糖尿病眼底影像数据库，构建了糖尿病视网膜病变全病程智能诊断系统——DeepDR系统，实现对糖尿病视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动诊断，并能对眼底图像的质量进行实时反馈以及眼底病变的识别分割，该人工智能研究成果“A deep learning system for detecting diabetic retinopathy across the disease spectrum”（ https://doi.org/10.1038/s41467-021-23458-5）被《Nature》子刊《Nature Communications》遴选为亮点论文（Editors’Highlights），入选ESI高被引论文。被认为是近来国际学术界“在转化及临床研究领域中取得的最重要技术创新和研究成果之一”。综合上述最新进展，应用人工智能技术并将其有效纳入糖尿病管理的临床流程不仅能够评估个体出现并发症的风险，而且能通过非侵入式检查筛查并发症, 为防止糖尿病并发症提供有力支持。与此同时，在综述中作者仍然认为，尽管当前人工智能技术在糖尿病管理中展现出巨大潜力,但其临床应用仍面临诸多瓶颈和障碍： ①数据质量问题；②人工智能技术设计方案不佳；③缺乏技术与临床实践的整合；④隐私安全存在隐忧；⑤用户依从性差；⑥相关法律与制度尚不完善等。作者认为：为进一步推动人工智能在糖尿病管理中的应用, 需要从以下几个方面着手：①确保用于人工模型训练的数据质量；②注重用户体验,进行迭代式设计；③与临床实践真正对接,提供有意义的决策支持；④加强安全性设计,保护患者隐私；⑤探索提高用户依从性的方式；⑥完善人工智能医疗的法律监管（见图2）。图 2 人工智能在糖尿病管理中面临的机遇、挑战和发展方向目前，人工智能在糖尿病视网膜病变筛查和血糖监测预警系统方面取得了较好的临床转化应用效果。例如，美国FDA已经批准上市首款人工智能糖尿病视网膜病变筛查系统IDx-DR，其灵敏度和特异度均达到90%以上。血糖监测系统Guardian Connect能够利用人工智能算法，提前1小时预测血糖过低，实时提醒患者预防严重低血糖发生。这些成功案例表明，人工智能系统可以真正辅助医生的工作,提供更及时、更精准的辅助决策,提升患者的健康管理水平。
展望未来，作者阐述了通过整合和拓展现有的数字健康技术, 打造人工智能化糖尿病健康管理生态系统的具体框架。该可行性框架包含以下要素：①识别普通人群中患糖尿病的风险因素，预测个体未来发病风险,指导风险因素的监测与管理；②对高危人群开展糖尿病筛查；③辅助患者和医生进行糖尿病的日常综合治疗管理；④预测、筛查和管理糖尿病并发症。
综述作者认为未来人工智能系统需要更好地服务糖尿病管理，还需要解决自然语言理解、个性化治疗推荐等方面的挑战。综述作者认为当前大型语言模型与多模态预训练技术为糖尿病的预防、诊断和治疗有望提供更加精准、个性化的解决方案和辅助决策，从而改善患者的健康结局和生活质量（见图3）。综上，人工智能在优化糖尿病管理、提供个性化支持上潜力巨大，但也需要应对种种挑战,充分利用机遇。人工智能有望成为改善糖尿病管理,提高患者生活质量的关键技术。这篇研究综述对于进一步推动人工智能技术在糖尿病管理中的应用具有一定的借鉴意义。原文链接：https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101213
上海市交通大学博士生管洲榆、李华婷研究员和刘茹涵博士为论文的共同第一作者， 盛斌教授和贾伟平院士为共同通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金、上海交通大学“交大之星”计划医工交叉研究基金及上海市“重中之重”内分泌代谢疾病研究中心项目等资助。管洲榆（左一），李华婷（左二），刘茹涵（中）， 盛斌（右二），贾伟平（右一）1. 管洲榆，上海市交通大学医学院临床医学八年制内分泌代谢专业博士生，博士生导师为贾伟平院士。主要研究方向为糖尿病及其并发症的人工智能管理、深度学习及数字医疗。以第一作者（含共同）在Cell Reports Medicine、Frontiers in Public Health发表学术论文。
2.李华婷，上海交通大学医学院附属第六人民医院内分泌代谢科研究员，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2011年毕业于上海交通大学医学院，致力于内分泌代谢病的临床与科研，发表SCI论著50余篇，包括Cell Metabolism、Science Translational Medicine、Nature Communications等；入选国家人力资源和社会保障部香江学者计划，青年科技启明星、上海市教委晨光计划和上海市浦江人才等人才计划；获得国家自然科学基金面上项目等10余项课题资助；获上海市卫生健康行业青年五四奖章，作为主要完成人获上海市科技进步一等奖等省部级奖励3次。
3.刘茹涵，博士毕业于上海交通大学计算机科学与技术专业，博士生导师为盛斌教授，现为湖南芙蓉实验室助理研究员。主要研究方向为医疗人工智能应用。已获得发明专利2项，实用新型专利6项，发表期刊8论文篇，发表研究成果于Nature Communications、IEEE Trans. Medical Imaging、 IEEE Trans. Biomedical Engineering、Cell Reports Medicine和 Patterns等期刊。
1. 盛斌, 现为上海交通大学计算机应用研究所副所长、教授、博士生导师，获国家“万人计划”青年拔尖人才，上海市浦江人才等项目资助。ISBI2020、MICCAI2022及MICCAI2023国际眼底影像人工智能读片竞赛主席、全国标准化技术委员会(SAC/TC68)委员，任The Visual Computer执行编辑(Managing Editor), 任IEEE Trans. CSVT、The Visual Computer等3本计算机应用领域SCI国际期刊Associate Editor, 任中国虚拟现实期刊Virtual Reality and Intelligent Hardware(VRIH)的Associate Editor。近五年发表Nature Communications、IEEE TPAMI、IEEE TVCG、IEEE TIP等SCI/SSCI论文69篇，其中ESI高被引论文3篇(含Nature Communications论文2篇), 发表包括IEEE Virtual Reality、ICCV、MICCAI、ACM Multimedia等会议论文63篇。获2020年度上海市科技进步特等奖，两次获世界人工智能大会SAIL AWARD榜单项目、国际图形学学会(Computer Graphics Society)杰出贡献奖等荣誉。
2. 贾伟平， 主任医师，上海交通大学讲席教授，博士生导师。中国工程院院士、中国医学科学院学部委员、973首席科学家，现任上海市糖尿病研究所所长，国家基层糖尿病防治管理办公室主任，上海市政府参事。兼任中华医学会糖尿病学分会前任主任委员，上海市医学会副会长，《中华内科杂志》总编辑。曾任上海交通大学附属第六人民医院院长。长期致力于糖尿病精准诊疗、预警筛查、发病机制的研究及防治工程管理，获国家科技进步二等奖2项，省部级科技进步一等奖5项，以通讯作者在BMJ、Diabetes Care、Lancet Diabetes Endocrinol等国际权威期刊发表论文300余篇，主编国际首部持续葡萄糖监测中英文专著。获何梁何利科学与技术进步奖、谈家桢生命科学临床医学奖、吴阶平-保罗·杨森医学药学奖、亚洲糖尿病研究协会Distinguished Research Award for Epidemiology of Diabetes in Asia。
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