将临床经（jīng）验（yàn）与人工（gōng）智能结合，复旦（dàn）大学（xué）附属中山医院（yuàn）一项（xiàng）人工（gōng）智能胰岛素辅助决策系统实现（xiàn）专利转化。

近日中（zhōng）山（shān）医（yī）院内分泌科主任（rèn）、中华医学会糖尿病学（xué）分会副主任委员李小英教授团队在（zài）糖尿病患者胰岛素使用的临床经（jīng）验基础上，结合（hé）机器学习技术，创新研发的人工智能胰（yí）岛（dǎo）素（sù）辅助决策系统（iNCDSS）实（shí）现专利转化。

中国属于糖尿病大国，最新（xīn）数据显示，每（měi）10个成年人中至少（shǎo）有（yǒu）一人（rén）是糖（táng）尿病，其中大约（yuē）有50%的（de）糖尿病患者（zhě）在（zài）接受胰岛素注射治疗。

但如何为糖尿病患（huàn）者精确高效地调（diào）整（zhěng）胰岛素用量，一直是道难题。

中山医院这项新发明（míng），可（kě）应用于院内血（xuè）糖管理等多个场景，旨在及时、有效制定精准（zhǔn）的个（gè）体化胰岛素（sù）治疗方（fāng）案（àn），提高糖尿病患者的血糖管理水平，有望化解上（shàng）述用量难题。

李小英介绍，这一人工智能胰岛素辅助决（jué）策系统，基于中山医院内（nèi）分泌科糖（táng）尿病患者电子病历，并应（yīng）用人工智（zhì）能技术（shù），根据医院内分泌科专家的（de）临床诊疗经验而建立。

该系统以专家经验为框架，建立真（zhēn）实世界数据机器学习模型，最大（dà）程度还原专家在糖尿病患者治疗过（guò）程中的（de）胰岛素（sù）治（zhì）疗策略。不仅如此，系（xì）统还嵌入诊疗模式（shì），自动抽（chōu）取应用人群（qún）特征，实时推（tuī）荐治疗方案。

研究显示，该系统（tǒng）推荐治（zhì）疗方案（àn）的准确（què）性高达90%以上，优于低年资临床医（yī）师水平（píng），达到（dào）内分（fèn）泌科（kē）专科主治医师（shī）水平。