我們的糖尿病前期照護，人工智慧能帶來哪些新可能嗎？
「糖尿病前期」是一個越來越常被大家聽到的名詞，它代表著身體的血糖值已經高於正常範圍，但還沒達到第二型糖尿病的診斷標準。這是一個非常重要的警訊，因為若不加以干預，糖尿病前期有較高的機率會進展成第二型糖尿病，進而引發心血管疾病、腎臟病變、視網膜病變等多種嚴重的併發症。目前，糖尿病前期在全球的盛行率相當高，已經成為一個重大的公共衛生議題。然而，現行的糖尿病前期篩檢、風險評估與生活型態管理方式，卻面臨著一些挑戰，例如診斷標準不一致、許多潛在患者未被及時發現、不同個體的疾病進展風險差異大，以及傳統面對面衛教課程耗費人力與資源等問題。
在這樣的情況下，人工智慧（AI）技術，包含機器學習、深度學習、可解釋式人工智慧，以及由演算法驅動的數位介入方案，正被積極地探索，期望能彌補這些現有照護模式的不足。一項最新的研究回顧，透過系統性地搜尋了 PubMed、Web of Science Core Collection 和 Embase 等醫學資料庫中，從 2010 年 1 月至 2026 年 4 月間發表的相關研究，特別挑選了評估人工智慧輔助或演算法驅動方法，應用於糖尿病前期篩檢、進展風險預測或生活型態介入，並報告了相關模型效能、驗證結果或介入成效的文章。這項研究旨在瞭解人工智慧在糖尿病前期照護中，究竟能扮演什麼樣的角色，以及它是否能為我們帶來更精準、更有效的管理策略。
什麼是「糖尿病前期」，為什麼我們需要更有效的方法來管理它？
您可能聽過身邊的親友被醫師告知「血糖有點高」，這通常指的就是糖尿病前期。這是一個介於正常血糖與糖尿病之間的中間代謝狀態，意味著您的身體對胰島素的敏感度可能已經降低，或者胰臟製造胰島素的功能開始出現問題。根據現行的醫療共識，糖尿病前期患者若不積極改變生活習慣，在未來數年內，有相當高的比例會發展成真正的第二型糖尿病。
由於糖尿病前期本身通常沒有明顯症狀，許多人根本不知道自己處於這種狀態，直到健檢發現異常血糖，或甚至已經發展成糖尿病才驚覺。這就是我們所說的「不完全的個案偵測」。即使被診斷出來，也不是每個糖尿病前期患者都會以相同的速度進展成糖尿病，有些人的風險較高，有些則相對較低，這就是「異質性的疾病進展風險」。然而，目前的風險評估工具可能無法精準地區分出哪些人最需要立即且密集的介入。
此外，傳統上，為了協助糖尿病前期患者預防疾病進展，醫療院所會提供營養諮詢、運動指導等生活型態衛教課程。這些課程雖然有效，但往往需要醫護人員面對面提供服務，耗費大量的人力與時間資源，使得服務的普及性與可近性受到限制。尤其對於幅員廣闊或醫療資源較不充足的地區來說，這更是一大挑戰。這項研究的回顧指出，正是這些現有的限制，促使研究人員將目光轉向人工智慧，希望它能提供一套更具效率、更個人化的解決方案。
人工智慧如何在糖尿病前期的篩檢與風險評估中發揮作用？
想像一下，如果我們能更早、更精準地找出哪些人有較高的風險會發展成第二型糖尿病，那麼就能及早進行預防性介入，大幅降低未來的健康負擔。根據這項研究回顧的結果，人工智慧在此領域展現出相當大的潛力。
研究顯示，人工智慧模型能夠整合多種傳統風險評估工具無法同時處理的複雜數據。這些數據來源非常多元，包含：
例行性的臨床資料：例如年齡、性別、身體質量指數（BMI）、血壓、血脂、血糖值等基本健康指標。這些是醫師在一般門診中較容易取得的資訊。
長期的電子健康病歷（EHR）：透過分析一個人長期以來的就醫記錄、檢驗報告、用藥史等，人工智慧可以捕捉到疾病發展的軌跡和潛在的風險模式。例如，體重變化趨勢、家族病史、過去特定藥物的使用等，都可能被納入考量。
連續式血糖監測（CGM）數據：這是一種新興的技術，能全天候記錄血糖波動情況。人工智慧可以分析這些動態的血糖變化模式，例如飯後血糖高峰、夜間血糖穩定性等，提供比單次抽血血糖值更細膩的風險評估。
穿戴式裝置的行為訊號：智慧手錶、運動手環等穿戴式裝置能夠收集步數、活動量、心率、睡眠模式等生活行為數據。人工智慧可以從這些數據中學習，識別出與糖尿病進展相關的生活習慣模式。例如，較低的活動量、較差的睡眠品質等，都可能是潛在的風險因子。
新興的分子生物標記：隨著科技進步，越來越多與代謝疾病相關的生物標記被發現，例如基因組學、蛋白質組學、代謝組學等數據。人工智慧能夠處理這些高維度的分子資料，找出與糖尿病前期進展相關的生物學特徵。
這項研究指出，透過整合這些來自不同面向的數據，人工智慧模型在區分高風險與低風險個體的能力上，能夠超越傳統的風險評估工具。換句話說，它能幫助我們更精準地「篩選」出那些最需要被關注的糖尿病前期患者。部分經過外部獨立驗證的人工智慧模型，也已經顯示出具有臨床相關的效能，能夠有效地識別出那些有較高進展風險的個體。這意味著，未來醫師可能可以藉由這些人工智慧工具的協助，更精準地制定個人化的預防策略，例如針對高風險者提供更密集的衛教或藥物介入，而對風險較低者則可採取較為輕鬆的追蹤模式。
人工智慧能如何協助我們改變生活習慣來預防糖尿病？
預防糖尿病的關鍵在於改變生活習慣，包括均衡飲食和規律運動。然而，知易行難，許多人知道該怎麼做，卻難以持之以恆。這項研究回顧顯示，人工智慧驅動的數位介入方案，在這方面也展現了不錯的潛力。
研究中提到的數位方案，通常是透過以下形式提供：
手機應用程式（App）：這是較為常見的形式，App 可以提供飲食記錄、運動追蹤、健康知識、個人化建議、目標設定與進度追蹤等功能。人工智慧可以在後台分析您的數據，例如根據您的飲食習慣推薦較健康的替代品，或根據您的活動量提供合適的運動建議。
網路平台：透過網頁介面，使用者可以存取健康資訊、參與線上社群、接受線上諮詢或課程。人工智慧可以根據用戶的互動模式和學習進度，推薦相關的學習內容或活動。
連結體重計與感測器：智慧體重計能自動記錄體重變化，並將數據上傳至雲端。結合其他感測器，如血糖儀或運動手環，人工智慧可以整合這些生理數據，提供更全面的健康評估與回饋。例如，體重增加時，App 可能會提醒使用者注意飲食或增加運動量。
感測器為基礎的回饋系統：這可能包含利用穿戴式裝置監測身體活動、睡眠等，並即時給予使用者回饋。例如，當偵測到長時間久坐時，裝置可能會震動提醒使用者起身活動。
這些完全或半自動化的數位方案，根據研究顯示，有潛力能夠支持個體做出生活型態的改變，並提高使用者在健康管理過程中的參與度。相較於傳統需要大量人力的面對面諮詢，這些數位工具可以大大降低對人力資源的依賴。想像一下，一個由人工智慧驅動的 App，就像您的專屬健康教練，可以全天候提供支持與建議，且成本較為低廉，更容易普及到更多有需要的人。這對於實現糖尿病前期的「規模化」生活管理，具有非常重要的意義。
總結來說，這項研究清楚地揭示了人工智慧在糖尿病前期照護中的潛力。人工智慧作為一種輔助性技術，可能有助於更早地發現潛在患者、更精準地評估其疾病進展風險，並提供更具規模化的生活型態管理方案。然而，我們也必須客觀地看待其現階段的限制。例如，目前糖尿病前期的診斷標準在不同研究之間可能存在差異；人工智慧模型在不同人群或地區的外部驗證仍較為有限；其長期效益仍有待更多研究證實；不同地理區域的證據數量不平衡；以及資料隱私與健全的管理框架等議題，都需要進一步的關注與發展。
因此，儘管人工智慧帶來了許多令人振奮的可能性，未來的研究仍需進行更多跨中心、前瞻性、並聚焦於實際應用層面的研究，才能真正確立人工智慧在糖尿病前期照護中的臨床實用性、公平性、安全性與成本效益。這將是一個持續演進的過程，但人工智慧無疑為糖尿病前期的預防與管理開闢了一條充滿希望的新道路。
參考文獻：
Artificial intelligence in prediabetes care: applications in screening, risk prediction, and lifestyle intervention. Frontiers in Endocrinology. 2026 Aug 14; 17(5):899-916. doi: 10.3389/fendo.2026.1885905
