机器学习与人工智能在糖尿病检测与管理中的应用：系统综述

"基于机器学习和人工智能的糖尿病检测和自我管理：系统综述" 这篇系统综述探讨了如何利用机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术来改善糖尿病（Diabetes Mellitus, DM）的检测、诊断及自我管理。随着科技的发展，这些自动化工具在糖尿病管理中的应用变得越来越重要，因为它们可以提供更快速、准确的诊断，有助于预防并发症的发生。 糖尿病是一种慢性疾病，分为不同类型，包括前糖尿病、1型糖尿病、2型糖尿病以及其他罕见类型的糖尿病。前糖尿病是糖尿病的前期状态，如果不加以控制，可能会发展成2型糖尿病。1型糖尿病通常在儿童和青少年中发现，是由于胰岛素分泌不足导致，而2型糖尿病则更为常见，与生活方式和遗传因素有关，表现为胰岛素抵抗。 文章详细介绍了ML和AI在糖尿病管理中的应用。其中，监督学习、无监督学习和强化学习是AI领域的三种主要学习方式，它们在数据分类、模式识别和决策制定中起到关键作用。在糖尿病的预测和诊断中，监督学习被广泛应用于训练模型，以识别病人的特征并预测疾病状态。无监督学习则可用于发现数据集中的隐藏模式，例如，找出糖尿病患者的共同风险因素。强化学习则可能在自我管理中发挥作用，通过学习和适应病人的行为，以优化治疗策略。 研究者们分析了各种数据集，这些数据集包含了与糖尿病相关的大量临床和生物标志物信息，如血糖水平、体重、年龄、性别等。数据预处理是提高模型性能的关键步骤，包括清洗、缺失值处理、异常值检测和标准化等，这些都能帮助提高模型的准确性和稳定性。 在特征提取方法上，文章涵盖了统计方法、信号处理技术以及深度学习网络等，这些方法能够从原始数据中提炼出对疾病预测有显著影响的特征。接着，基于机器学习的糖尿病识别和分类系统被详细讨论，这些系统可以使用多种算法（如支持向量机、随机森林、神经网络等）进行糖尿病的自动诊断。此外，基于AI的智能糖尿病助手也被提及，它们能够提供个性化的健康建议，帮助患者更好地自我管理。 性能指标如敏感性、特异性、准确率和F1分数等，是评估这些AI和ML模型的重要标准。通过对Scopus和PubMed数据库的详尽文献回顾，研究者选出了107篇相关文献进行深入分析，并讨论了现有研究的结果和局限性，以及未来可能的研究方向，包括糖尿病检测和诊断的个性化、自我管理的智能化以及数据隐私和安全问题。 这篇综述为科研人员提供了一个全面的视角，展示了ML和AI在糖尿病管理中的最新进展，对于进一步提升糖尿病的早期识别、精准诊疗和患者自我管理能力具有重要参考价值。