随着医疗保健领域最令人兴奋的进步，收集，分析和使用数据的能力变得无处不在。无论是利用人工智能（AI）来帮助医生预测威胁生命的疾病的DeepMind，还是使用生物信息学进行基因检测的Amelieff之类的公司，数据都可能是回答一些医疗领域最持久问题的关键。

机器学习尤其是未来更广泛的糖尿病管理和医疗保健的重要方面。机器学习是一种经过编程的AI，可以通过自身的经验自动学习和改进。对于某些人来说，这听起来像是一部科幻电影的想法，但如今，机器学习已经席卷了我们的世界，它具有改善我们生活的巨大潜力。

德勤（Deloitte）和欧洲医疗技术公司（MedTech Europe）在最近的一份报告中估计，仅在欧洲，人工智能在医疗保健中的应用每年就可以节省2000亿欧元（2240亿美元）和18亿工作小时。更切实地，该报告建议每年可以挽救40万欧洲人的生命-这个惊人的数字强调了AI的潜力。
机器学习在医疗保健中有多种用途，可以在生成和利用数据的任何地方使用，例如在临床试验，诊断甚至在管理慢性病（例如糖尿病）中。从理论上讲，机器学习为医疗保健方面带来了自动化，个性化和简单性，而这正是人们所渴望的。
糖尿病几乎总是终身病，需要持续的支持和监测，使其成为数据驱动管理方法的理想人选。据估计，全球有4.63亿人患有糖尿病，因此该疾病在全球卫生议程中处于首位就不足为奇了。鉴于它的普遍性，通过人工智能和机器学习为糖尿病患者（PWD）带来的任何改善都将对数以百万计的人们的生活产生巨大影响。
我们在整个PWD旅程中都看到了这一点，从预测和预防到监测和管理，那么机器学习将如何彻底改变糖尿病？
预测，预防和早期诊断

  早期诊断是对抗慢性病和更普遍的疾病影响的关键之一。无论是通过将其应用于放射学，基因组学还是电子健康数据，人工智能及其机器学习的子领域都开始比以前更早地实现这一目标以及对风险的预测。
早期诊断可以极大地改善1型糖尿病（T1D）的结局，因为它可以使人们了解自己的身体并了解如何从更早的年龄开始治疗自己的病情，并最终更好地避免一生中伴随的健康并发症。对于2型糖尿病（T2D），比我们目前所能识别的风险最高的人的前景令人难以置信，因为它可能有助于激发人们努力通过行为改变来预防其发作。
  此外，通过AI和机器学习提供的预测分析可以帮助PWD在其出现或进展之前确定其是否具有发展合并症和并发症（如心血管疾病或神经病）的较高风险。例如，公司以前曾研究过如何使用机器学习来自动进行糖尿病性视网膜病变的筛查，这被认为是工作年龄的成年人（20-65岁）失明的主要原因之一。希望以这种方式使用数据将帮助我们将各种情况和医疗保健设置之间的各个点联系起来，从而创建一个比今天更完整的医疗保健生态系统。随着PWD和HCP之间的接触点不断发展以更加虚拟地促进护理，这一点尤其重要。

糖尿病管理

日常糖尿病管理非常适合于AI，因为它主要涉及识别PWD的模式，无论是行为模式还是血糖模式。随着PWD越来越多地使用诸如应用程序之类的数字工具来帮助他们管理自身状况的情况尤其如此。
特别是对于葡萄糖管理，机器学习可以基于连续血糖监测器（CGM）的数据自动执行胰岛素需求或推注计算，该系统可连续测量血糖。
例如，DreaMed Diabetes使用基于云的分析软件来提供有关最佳胰岛素剂量的建议，从而随着数据积累而变得更加精通。此外，包括我们的CONTOUR®Diabetes应用程序在内的各种应用程序和平台上的算法都可以利用数据来了解一个人的习惯，并帮助确定其葡萄糖谱中的模式。

个性化和可用性
  改善糖尿病历程的另一种方法是定制可满足各个PWD需求的工具。就提供哪些糖尿病管理工具以及如何交付它们而言，肯定不是一种适合所有情况的工具。对于PWD，有无数的考虑因素，从可用的基础设施和特定地理位置的人们的行为，到个人的喜好和需求，不一而足。
机器学习和AI可以通过使用数据为PWD提供个性化的制度和指导来帮助个性化治疗。然后，信息输出可以自动进行进化和调整，同时算法会不断提取数据以了解PWD。
一个很好的例子是Virta Health为T2D患者提供的个性化营养疗法。在此平台上，机器学习用于根据Pirs在Virta应用程序中记录的模式为他们提供食谱建议和营养提示，以最大程度地减少对糖尿病药物的依赖。
  此外，来自应用程序和其他移动健康工具的可用性数据可以帮助开发人员确定如何设计其产品，以使更加有用和有效。随着我们的前进，重要的是要利用我们掌握的数据来简化我们提供服务和解决方案的方式。例如，使用算法更好地了解消费者的行为和模式，可以使我们抢占他们的需求，并使他们的生活尽可能轻松，不受干扰。简单性是采用技术的关键，因此也是释放AI潜力的关键。
在整个医疗保健领域，由于更好地使用数据，我们开始看到人们的治疗方式正在加速改善，这仅仅是一件好事。随着全球PWD的数量达到数以百万计，数据池并没有变得更大，并且毫无疑问地可以从中发现许多关键的知识。
  通过AI和机器学习提供的自动化意味着可以以前所未有的速度处理和随后利用庞大的数据集，而数据共享则有可能进一步优化这些见解。我们很高兴看到这种由数据驱动的糖尿病未来将如何进一步增强患有这种疾病的人们的能力，并为他们提供实现最佳健康结果的工具。
但是糖尿病只是谜团之一。数据在医疗保健中无处不在，并且随着我们收集更多数据，我们的AI和机器学习功能将能够成倍增长。人工智能有潜力在多种情况下促进个性化治疗方法，实现有效的医疗保健交付，并带来更紧密联系的医疗保健生态系统。我们相信，通过接受数据革命，无论在糖尿病方面还是在其他方面，健康成果都可以得到显着改善。





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