将临床经验与人工（gōng）智能（néng）结合，复旦（dàn）大学附属中山医院（yuàn）一（yī）项（xiàng）人工（gōng）智能胰岛素辅助决策（cè）系（xì）统（tǒng）实现（xiàn）专利转化（huà）。

近日中山医院内分泌科主任、中华（huá）医学会糖尿病学分会副主（zhǔ）任委员李小英（yīng）教授团队（duì）在（zài）糖（táng）尿病患者胰（yí）岛素使用的临床经验基础上，结合机器学习技术，创新（xīn）研发的人工智能胰岛素辅助决策系（xì）统（iNCDSS）实现专利转化。

中国属于糖尿病大国，最新数据显示，每10个成年人中至少有一人是糖尿病（bìng），其中大约有50%的（de）糖（táng）尿病患者在接（jiē）受（shòu）胰（yí）岛（dǎo）素注射（shè）治疗。

但如何为糖（táng）尿病患者精（jīng）确高效地调整胰岛素用量，一直是道（dào）难题。

中山医院这项新发明（míng），可应用于院内血糖管理（lǐ）等多个场景，旨在及时（shí）、有效制定精准的个体化胰岛素治疗方案，提高糖尿病患者的血糖管理水平，有望化解上述用（yòng）量难（nán）题。

李小英介（jiè）绍，这一（yī）人工（gōng）智能胰（yí）岛素辅助决策系统，基于中山医院内分泌（mì）科糖尿（niào）病（bìng）患者电子病历，并应用人工智能技术，根据医院内分泌科专家的临床诊疗经（jīng）验而（ér）建（jiàn）立。

该（gāi）系统以专家经验为框（kuàng）架，建立真实（shí）世界数据机器学（xué）习（xí）模型，最大程度还（hái）原专家在糖尿（niào）病患（huàn）者治（zhì）疗过（guò）程中的（de）胰岛素治疗策（cè）略。不（bú）仅（jǐn）如此，系统还嵌入诊（zhěn）疗（liáo）模（mó）式，自动抽取应用人群特（tè）征，实时（shí）推荐治疗方案。

研究显示，该系（xì）统推荐治疗方案的准确性高达90%以上，优（yōu）于低年资临床（chuáng）医师水平，达到内分泌科专科主治医师水（shuǐ）平。