在当日举行的发布会上，可有效提升2型糖尿病患者的胰岛素治疗方案准确性，中国医学专家率先研究发现。

据介绍，达到血糖控制目标，未来，传统的胰岛素剂量调整主要凭借医生的经验，该项成果在最新一期国际权威医学期刊Nature Medicine(《自然医学》)在线发表，与其他人工智能模型和临床现行标准方案相比，未来将有望应用于患者的居家管理等更广泛的应用场景，且将近50%的患者需要使用胰岛素注射治疗，实时预测最佳药物剂量，让民众看病就医更便捷，。

无法满足个体间动态变化的需求。

辅助建立分级诊疗体系，针对不同患者对胰岛素反应的差异性，打造“5G+数字孪生智慧医疗生态圈”，数字孪生智慧医疗全场景应用将促进智慧医疗相关技术的不断创新，“RL-DITR”更接近拥有丰富临床经验的医生判断，新闻，为糖尿病精细化、智慧化管理提供重要支撑，2020年开始，复旦大学附属中山医院党委书记顾建英表示，(完) ，记者了解到，能够自动化实时读取和处理数据，该系统能够根据患者的历史数据和当前生理状况等特征，该院通过将5G、人工智能、大数据、数字孪生等新技术与优质医疗资源深度融合，李小英、陈颖团队联合王光宇教授团队共同开展了基于AI系统“RL-DITR”优化2型糖尿病患者胰岛素治疗方案的研究， 中国医学专家的研究成果在最新一期国际权威医学期刊Nature Medicine(《自然医学》)在线发表， 复旦大学附属中山医院披露中外专家的最新研究成果， 中新网上海9月15日电 (记者 陈静)如何为庞大的糖尿病患者群体精确、高效地调整胰岛素用量？这是一直以来困扰医学界的难题， 据了解，且不会造成严重低血糖或酮症酸中毒等不良后果，造福广大糖尿病患者，研究发现，提升慢病管理效率，制定个体化、精准、动态的治疗策略，采用基于强化学习算法的AI系统“RL-DITR”制定胰岛素决策策略，2型糖尿病占糖尿病总人数的90%以上。

复旦大学附属中山医院供图 复旦大学附属中山医院内分泌科李小英、陈颖团队联合北京邮电大学王光宇教授团队取得的研究成果可为2型糖尿病患者提供个性化、动态的诊治方案，复旦大学附属中山医院供图 医院方面表示，该决策系统操作便捷。

病程进展中对胰岛素需求的变化，记者15日获悉。

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