高血糖科普12：未来如何用数字医疗对抗高血糖？

这是我们的课程的最后一讲。前面的课程，我们已经把高血糖如何发现，如何预防、逆转、治疗都给到了你，但实话实说，高血糖的整体管理，远不像高血压、高血脂那么简单易行，这是一个在医学界，也依然很不好管的病。

作为一个健康人，要想预防高血糖，我们得想办法预防血糖波动，饮食、运动、心理都要管，还得及时发现糖尿病前期。如果你已经高血糖了，还得加上对血糖的监测、药物和十几种并发症的管理。即使是认知再全面、再有自制力的人，要执行这一整套方案，也是个很大的挑战。

更重要的是，高血糖不只是个个人问题，而且是社会层面上的大挑战。中国糖尿病的新增比例是全世界最高的，最新的一次全国数据统计，糖尿病患者有接近1.3亿，还有3.6亿人进入了糖尿病前期的池子，总患病人数接近5亿。而每个糖尿病人的花费，远远高于高血压、高血脂，这个单一病种已经成为目前中国医疗最大的负担之一。

无论是个人层面，还是国家层面，有没有什么工具，能帮助我们守护血糖健康？这一讲，我们就来谈谈，在迎战高血糖这件事上，有哪些能看得见的未来。

如果我们地毯式搜索一下，在这个方向上的全球最前沿，未来最可期的，就是数字医疗。

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个体层面的数字医疗

数字医疗怎么发挥作用呢？先看个体层面。我们每一个人，在高血糖防治这件事情上，最关键的就是解决，你吃进去的食物、你的运动、你的心理活动与身体的血糖代谢之间的关系。

你可能会觉得，营养处方、运动处方和心理处方怎么做，前面已经说得清清楚楚，这个关系还不明确吗？

确实如此。但是我们今天能够制定出的明确的处方，绝大多数都是基于别人的数据经验。也就是，医生接诊各种各样的病人，把他们的数据拿来做研究，总结出人群的规律，再制定处方用到你的身上。

这个方法，总体上效果不错，但我们目前没办法考虑到的是，你的身体是独一无二的，你的基因组，你的分子代谢，都会对血糖有影响，每一个人适用的最佳方案，当然就不一样。

再说了，即便我们目前总结出的这些规律都对，它们也只藏在医生的脑袋里，世界上的糖尿病专科医生加起来还不到十万，你也不能把他们拴在你的身边，随时咨询。

这个困境怎么解决呢？医学家的思路就是，让人工智能来代替我们思考。近十年，医学和IT工程联手，希望通过传感器采集到的大数据，结合无数医学研究的结果，医生的经验，形成人工智能的算法，随时随地用来指导你的生活。

这其中，未来最有希望看见的，就是精准的营养医学治疗。也就是，让机器指导我们吃饭，从而达到平稳的血糖。

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这在五年前，听起来还只是一个愿景，但今天这个梦想已经完全有了照进现实的可能。这主要得益于三件事情的进步：

第一，  我们有了足够精确的传感器，可以实现连续的血糖检测。

2018年，美国药监局FDA第一次批准了植入式的血糖监测仪，它不仅可以通过植入皮肤的传感器，测量血糖发到手机上，而且可以续航长达90天。也就是说，在这90天里，病人不需要反复地扎针抽血，就可以清楚地知道当下的血糖值。这是我们实现精准干预的开始。

第二个进步是，我们解决了一个老大难的问题，就是饮食的定量管理。

过去，你吃了什么，喝了什么，我们几乎没有长期的方法去监测，只能让你自己填饮食问卷，这就难免有水分。但是最近，科学有了一个全新的突破，就是把你的饮食问卷记录，和你身体的代谢组学结合在一起，也就是通过监测你的代谢产物，来反推你吃了什么。

比如，你长期吃鸡肉，我们就可能监测到血液中的鹅肌肽；
如果尿液中能监测到脯氨酸甜菜碱，则表示你经常吃柑橘类的水果；
通过你血液中的脂类，我们可以区分你吃的是哪种来源的脂肪，诸如此类。

有了这样的监测，医生就可以明确，你有没有好好坚持地中海饮食？有没有好好吃够不饱和脂肪酸的食物？要知道，你的身体代谢可比主观记录诚实得多。

第三，  如果我们可以精准地知道你吃了什么，而且能实时监测血糖，就可以借助无数个这样的对应关系，算出食物和血糖之间的量化关系，再结合你的基因、代谢组学、环境，从而预测你的血糖变化，给你量身定制精准的医学营养方案。你的手机，就会成为你的专属营养医生。

比如，当你拿起一瓶饮料准备买单，你的手机就会开始报警，该饮料含糖超标，最近三天你不能再喝含糖饮料，否则血糖就会超过正常了。
再比如，当你在烧烤店点菜的时候，手机会提示你不要再点生蚝了，因为你今天的胆固醇已经超标，你可以考虑6串以内的鸡肉，1条烤鱼，5串蔬菜。当你对建议不喜欢，手机还会给你一个可选范围，自由替换。

这种借助AI，实现更精准的生活方式调整，在未来是完全有可能实现的。现在还差哪几个突破的关键点呢？

一是，虽然连续的血糖监测已经基本可以实现，但现在的监测仪还是植入型的，有创伤，我们需要更无创、工作时间更长的血糖监测。

二是在饮食标记上，代谢组学还没能清晰地把所有的食物，和它的代谢物一一对应，所以大部分还停留在实验室阶段。

一旦这两点能有所突破，那么在人工智能的帮助下，实现个体层面的精准指导，都不是问题。可以说，面向C端客户的数字医疗，势在必行。

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国家层面的高血糖防治

那么国家层面上的高血糖防治，数字医疗又要怎么发挥作用呢？关键在于，借助AI，加强对糖尿病前期的管理。

前面讲过，我国已经成为全球糖尿病发展最快的国家，为什么会这样？根源上，是因为我们有一个全球最大的糖尿病前期池子。这个人口池在上游，源源不断地给糖尿病注入新的病源。

想要解决我们糖尿病问题的关键，就是能从群体层面，发现我们身边3亿多的糖尿病前期人群，想办法把他们拉回到正常血糖，而不是放任他们进入糖尿病。

如何解决这个问题呢？其实，这个挑战是全球性的，每个国家都要面对，而好的答卷，我在第四讲糖尿病前期的逆转就说得很清楚了，就是社区干预。比如我们国家的大庆研究，美国的DPP研究，还有芬兰的DPS研究，都是找出一个或几个社区里的糖尿病前期人群，然后对他们统一进行严格的生活方式管理，最后得到良好的高血糖逆转效果。

那么，既然大家都有共同的经验，干预方法也是确认有效的，为什么到今天依然没有大规模拓展呢？因为我们面临着两个大问题，一是认知水平的提高，二是大规模干预的人工成本。未来这两件事的解决，也必然依赖于人工智能。

先来看认知水平，它决定着管理血糖的动力。高血糖这个健康问题，与生活方式息息相关，你的血糖水平很大程度上是由你的生活方式决定，而不是医生开了几片降糖药。而你对高血糖的认知，直接决定了你怎么管理自己的生活方式。所以我们看到，各个国家都把高血糖的教育，放在了防治高血糖的第一步。

但现在的问题是，医院里的这门课，往往只有走到糖尿病的人才能听。我希望，未来这个课堂能够关联医疗保险的大数据，由人工智能来监测你属于哪个阶段，再智能推送给每一个投保人，也许保费还会和你的认知水平挂钩。

只要每一个人的认知水平都提升了，我们就能大大提高糖尿病前期的预防、发现和逆转，也就解决了管理血糖的动力问题。

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接下来就是操作层面的人工成本问题，这更要用到AI。

目前，医学上知道怎么干预糖尿病前期，也知道干预后的良好效果，但现实情况是，如果要每个人都干预，人工成本实在太高了，高到我们即使把现在所有会干这活的医生都用上，估计也管不到全中国0.1%的糖尿病前期人群。

而数字医疗，将会是破局的关键。如果我们可以考虑给基层医生，和筛出糖尿病前期的病人，配备一套人工智能管理软件，让软件充当医生的助理，指导病人的生活方式干预。这样，不仅可以大大减少糖尿病的发病率，同时还能节省大量的医保开支。

就目前看来，这个群体层面的数字医疗战略，应该比个体层面离我们更近。因为在群体层面，对精准度的要求没有那么高，大部分的技术点已经突破了。一旦我们的医保测算、公共卫生政策的制定得以统筹，这件事就可以试点运行。

好了，这一讲，我带你看了高血糖防治在个体层面和群体层面的前进方向，那就是数字医疗。虽然听起来很厉害，但它和我们的距离并没有那么远，未来可期。

当然更重要的是，你的未来，始于你的足下。不管你的血糖高了还是没高，处在哪一个阶段，都要把这门《高血糖医学课》告诉你和你的家人，健康的生活方式，现在就操练起来。这才是保持血糖健康、拿掉衰老加速器的终极法宝。

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