对于患有1型糖尿病（T1D）的人来说，保持血糖水平稳定是一项持续的挑战。弗吉尼亚大学（UVA）的一项新临床试验旨在通过测试一种创新的人工智能驱动设备，来简化糖尿病管理，以改善自动化胰岛素输送。
该试验由数据科学学院的几位教员共同领导，包括数据科学助理教授Heman Shakeri；UVA糖尿病技术中心创始主任、医学院教授兼数据科学名誉教授Boris Kovatchev；以及糖尿病技术中心的研究助理教授兼数据科学名誉助理教授Anas El Fathi。
由于最近获得了FDA的批准，研究人员将评估这项突破性技术。该试验将于3月开始，评估一种名为“带有强化学习功能的推注预处理系统”（BPS_RL）的新功能。协助调整BPS_RL的博士后研究员Ali Tavasoli还生成了计算机模拟，帮助获得了FDA的批准。
完全自动化的BPS_RL技术与现有的自动化胰岛素输送自适应网络（AIDANET）集成——该系统包括一个手机应用程序、Dexcom葡萄糖监测器和Tandem胰岛素泵——从而实现无需用户输入即可进行胰岛素输送。
目标是验证这一新功能是否能帮助人们更好地控制血糖，特别是在进餐和夜间期间，同时保持健康安全并改善易用性。
应对1型糖尿病的挑战
对于许多1型糖尿病患者来说，保持血糖水平稳定是一个持续的斗争。胰岛素需求会因饮食、活动水平、压力和其他因素而变化，这使得准确剂量变得困难。自动化胰岛素输送（AID）系统需要用户输入，并且可能成本高昂且难以获得。UVA的新研究希望通过开发更智能、更具适应性的系统来解决这些问题，该系统不仅有效，而且实用且负担得起。
工作原理
在为期三周的过程中，16名有使用AID系统经验的成人参与者将测试增强型技术。
第一周：参与者在家使用标准的AIDANET系统，以建立基线。
第二周：参与者将在监督测试地点停留，分别使用标准系统和更新系统进行每次18小时的测试。
第三周：参与者返回家中，在远程监控下使用增强型系统。
该研究将比较使用和不使用人工智能升级技术时血糖水平的维持情况。一半的参与者将从当前系统开始，然后再切换到新系统，另一半则相反。
新时代的糖尿病护理
“这次试验不仅仅是推进技术——这是朝着改变糖尿病护理和提升生活质量迈出的勇敢一步。我们致力于创建一个完全自动化的智能胰岛素输送系统，重新定义糖尿病管理，使治疗更加简单、可靠且完全无需患者费心。”
——弗吉尼亚大学数据科学学院助理教授Heman Shakeri
除了改善血糖控制外，研究人员还希望像BPS_RL这样的进步能够减轻糖尿病管理的心理和经济负担。通过使胰岛素输送系统更加适应性强、精确且成本效益高，UVA正在为一个糖尿病护理更加高效和公平的未来铺平道路。
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