摘要：本综述概述了人工智能技术，探讨了人工智能和数据驱动的系统在广泛背景下的应用和潜力，涵盖了所有糖尿病类型，包括：(1)患者教育和自我管理；(2)临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持、治疗和筛查建议、并发症预测；(3)多模态数据的应用，如成像数据或基因数据。该综述为数据和人工智能驱动的系统如何在未来几年改变糖尿病治疗以及如何将其整合到日常临床实践中提供了一个视角与远景。
综述：《糖尿病与闭环之外的人工智能：现状、前景和挑战》
糖尿病患病率的快速增长是21世纪最严重的全球卫生紧急事件之一。目前，糖尿病影响着全球10%的人口，造成近1万亿美元的支出。大量可预防的并发症的管理和后遗症花掉了大部分费用。随着糖尿病患病率的增长，目前的糖尿病治疗模式将无法满足需求。因此，迫切需要更有效和更具成本效益的治疗和管理。通过促进个性化的和经改进的治疗与管理，数据驱动的解决方案可以改善患者的治疗效果，减轻医务人员的工作重担。因此，它们提供了一个有希望的机会，即在全球范围内促进提高成本效益的糖尿病治疗与管理。
糖尿病专家和学者之间关于技术和人工智能(AI)的讨论通常围绕10%的1型糖尿病患者展开，重点关注的是血糖传感器、胰岛素泵以及越来越多的闭环系统。这一重点反映在会议主题、战略文件、技术评价和资金流向中。正如已发表的文献和市场上的新产品所表明的那样，数据和人工智能的更广泛应用往往被忽视，而数据和人工智能的广泛应用则为改善临床治疗、提升医疗服务效率和提高成本效益提供了有希望的途径。
本综述概述了人工智能技术，探讨了人工智能和数据驱动的系统在广泛背景下的应用和潜力，涵盖了所有糖尿病类型，包括：(1)患者教育和自我管理；(2)临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持、治疗和筛查建议、并发症预测；(3)多模态数据的应用，如成像数据或基因数据。该综述为数据和人工智能驱动的系统如何在未来几年改变糖尿病治疗以及如何将其整合到日常临床实践中提供了一个视角与远景。
本综述也讨论了益处和潜在危害的证据，并考虑了可推广采用的现有障碍，包括与数据可用性和数据交换、健康不平等、临床医生踌躇不前和监管相关的挑战。包括临床医生、学者、政策制定者和有实际经验的人在内的所有利益相关方必须积极合作，实现人工智能支持的糖尿病治疗可能带来的潜在好处，同时降低风险并应对挑战。
综述：《糖尿病与闭环之外的人工智能：现状、前景和挑战》英文版如下：