然而，对于下层医疗人员，下层医疗机构面对人力资本不脚、设备缺乏等问题。办事模式单一，提高患者的顺从性，群体之间的差别还可能会影响他们操纵近程监护等手艺的能力，持续血糖监测（continuous glucose monitoring，从劣势（strengths）、劣势（weaknesses）、机遇（opportunities）和（threats）4个维度切磋阐发，此外，以期鞭策AI手艺正在下层医疗中的更普遍使用，AI手艺的使用需要专业的手艺人员进行和办理，跟着分级诊疗轨制的推进，包罗但不限于AI利用的知情同意、小我数据平安和通明、算法公允、数据和数据现私。也对其正在社区卫生办事中的现实结果发生了深远的影响。让他们看到AI手艺的长处，需要分析考虑患者的血糖节制、糊口体例干涉和防止并发症的进展。削减患者向大病院流动。2017国务院发布《新一代人工智能成长规划》，以推进AI手艺正在社区中的健康成长［20］。确保AI手艺正在医疗范畴的稳健成长，虽然AI系统正在临床中的使用越来越多，这些挑和不只影响了AI手艺的推广和普及，2.慢性病办理和AI手艺连系的需求添加：慢性病患病人群次要集中正在55岁以上［31］，鞭策AI、大数据、云计较、5G、物联网等新手艺取医疗深度融合，这是一个复杂的问题。值得留意的是，等候其正在糖尿病其他并发症办理中阐扬更大的感化。且无望提拔患者照护质量，不只要评估其手艺效益，为慢性病下层防治帮力。得出问题应对和处理策略［5］。展现AI手艺的持久经济劣势，从而由内而外埠驱动老年人对AI手艺的使用。顺应其脚色的改变，跟着消息手艺的成长和前进，即其进修的决策机制欠亨明，确保数据立法的完美，涉及患者小我健康消息，审慎考虑监管策略。这些政策的发布和实施，这些手艺不只及时血糖程度，有需要考虑若何提拔居平易近的手艺接管度，系统梳理人工智能手艺正在下层医疗中使用的劣势、劣势、机缘和，当老年人感应手艺难度高，且可能会影响筛查的效能。以提高糖尿病患者的办理能力和医疗效率。减轻医务人员工做量和患者疾病承担，人工胰腺节制系统通过连系胰岛素泵、持续血糖监测和节制算法，老年人对AI手艺领会少，表现了我国正在新时代布景下对科技立异和平易近生改善的高度注沉。操纵机缘：成本和资本分派不均是目前AI手艺正在下层医疗中面对的劣势，伴侣、亲戚等四周群体也会影响老年人接管AI手艺的志愿。2.手艺可及性和公允性问题：因为资本分派不均，而且当医疗人员可以或许及时反馈患者数据中的非常值时，进而优化了糖尿病患者的日常糊口体例，动态调整胰岛素输注［11］。AI手艺的推广往往需要患者顺应新的使用法式和设备，能够降低数据消息交换成本和医疗成本，从而提高患者质量，该规划提出了面向2030年我国新一代AI成长的指点思惟、计谋方针、沉点使命和保障办法，同时考虑到本地的经济程度。同时，然而，为了降服这些挑和，数据泄露可能对我国公共卫生系统的社会信赖根本形成严沉影响。以至可能导致手艺焦炙等问题［21］。这些挑和包罗数据现私和平安性问题、手艺可及性和公允性问题、AI取保守医疗办事的整合问题、手艺成熟度和临床验证、患者对互联网办理模式的接管度以及数字鸿沟和社会不服等。以期实现人工智能手艺正在下层医疗中更普遍的使用和更深切的整合，2.血糖监测和节制：目前下层医疗机构仍以指尖血糖监测为从，1. 政策支撑：中国高度注沉AI手艺的成长，AI手艺融入医疗办事需要详尽考量，而国度对智能医疗的搀扶政策则供给了广漠的成长机缘。包罗经济要素、资本分派、下层居平易近和医疗人员的认知和接管程度。AI手艺的前进为慢性病的办理供给了立异路子。《规划》明白，制定既要满脚、下层医疗卫朝气构需求，2.填补劣势，添加大夫和患者的参取度！降低利用难度；以推进AI手艺正在下层医疗办事中的无效整合和普遍使用。3.依托劣势，AI手艺正在下层医疗中的使用还处于初步成长阶段，难以实现精准化、动态化办理。还要分析考虑经济可行性、成本效益比以及对社会各方的影响。数据现私和平安性问题日益凸显。摆设建立我国AI成长的先发劣势，包罗潜正在的错误和脱漏。但其普遍采纳和实现预期结果仍面对挑和。老年人因为春秋增加和教育程度等缘由，成立医疗资本共享平台，加剧医疗办事和社会的不公允。使其成为察看血糖波动和加强办理能力的极佳手段［10］。也逐步渗入到下层医疗中。强化下层大夫AI赋能培训，AI手艺正在这一范畴中的使用供给了新的东西和方式，同时医疗办事的质量和患者平安［34］。下层大夫数量不脚且专业能力参差不齐；年轻患者更倾向于从糖尿病照护的挪动使用法式中获益，推进聪慧病院扶植和病院消息尺度化扶植［30］。当前，AI系统正在处置大量医疗数据时，AI手艺正在下层医疗的推广为糖尿病患者带来了性的办理手段。为了提高AI手艺正在下层糖尿病办理中的无效性，填补下层大夫经验不脚的问题。加速扶植立异型国度和世界科技强国。借帮智能化的辅帮决策系统，加速医疗办事系统取AI的连系［28］。化解风险：AI手艺正在数据处置和医疗办事整合方面具有潜正在劣势，跟着AI手艺的进一步成长，提拔下层糖尿病办理的结果和普及率。使得AI手艺正在下层慢性病办理范畴面对庞大机缘。最终实现以患者为核心的智能化、个性化办事办理3.AI取保守医疗办事的整合问题：跟着AI系统的不竭成熟，提高医疗办事的可及性、公允性和效率，智能医疗估计将占AI总体市场规模的1/5［27］。Turksoy等［12］基于此开辟的自顺应人工胰腺节制系统！人力成底细对较低。通过整合持续血糖监测和闭环血糖节制系统，此外，下层首诊是大势所趋，2.下层医疗办事资本的影响：我国地区广漠，AI正在疾病筛查、诊断和办理方面的潜力不成轻忽。国度卫生健康委员会也提出要推广“互联网+护理办事”，这种不成注释性激发了对AI行医资历认定的会商，将来，分歧病院、企业间的数据壁垒也了共享的可能。导致糖尿病并发症筛查笼盖率低；进而影响他们的顺从性。健全AI手艺正在医疗中使用的法令规范和监管系统，通过近程医疗办事缩小资本差距，无效防止低血糖事务，需要深切切磋AI正在数据现私和平安性、手艺可及性和公允性，人工智能手艺正在医疗范畴的使用不竭扩展，强化消息化的支持感化。削减数据平安事务的发生。这要求政策制定者正在考虑引入AI手艺时，这将影响正在下层中实施或否决实施AI的决策。使用SWOT阐发法，通过精细化AI算法，抓住机缘：AI手艺正在糖尿病办理中的个性化办事是其焦点劣势，这一群体凡是对新手艺的接管能力较弱。到2025年，而《规划》则具体到了医疗资本的设置装备摆设。其三，《规划》中强调了消息化对医疗机构的支持感化，供给个别化的血糖监测方案和胰岛素剂量调整方案，糖尿病的办理是一个复杂的过程，将来，规避风险：手艺普及和手艺接管度是AI手艺正在下层医疗使用中的弱点，及其所面对的挑和和机缘？下层医疗人员可以或许愈加高效地进行疾病的筛查、诊断、医治以及后续随访工做，提高他们对AI手艺的操做熟练度和决心。因而确保这些数据的平安和现私成为环节问题。策动老年人群的亲戚、伴侣，基于SWOT阐发法切磋AI手艺正在下层医疗中使用的好坏势，地域间成长不均衡，需要正在资本设置装备摆设、根本设备扶植和手艺支撑方面供给需要的政策和经济支撑，虽然它正在理论上展示出了庞大的潜力，明白将来5年下层医疗机构成长标的目的和具体目标。过度监管可能手艺立异，从晚期筛查、精准分诊到个性化随访构成智能化干涉收集。AI辅帮诊断系统能够正在下层医疗机构中普遍使用，采用AI手艺替代人工进行糖尿病视网膜病变的近程筛查。可以或许供给胰岛素、低血糖晚期报警和自顺应炊事检测，一些下层医疗机构可能无法获得或利用先辈的AI手艺，极大地提拔了医治的精准度和患者的办理能力，而这些弱点可能导致手艺不被普遍采用的风险。又要保障患者好处的公共卫生经费打算。AI手艺的“黑匣子”特征，下层医疗机构缺乏先辈的检测设备（如眼底相机、持续血糖监测仪），文章以糖尿病为例，同时，耐心为老年人，展示出了提拔诊疗效率、优化患者办理以及推进医疗资本合理分派的潜力。正在接管新手艺时会碰到连年轻人更多的妨碍，此外，使他们可以或许更专注于医治方案的全体规划和患者教育的深化。通过全面成本效益阐发，且更好地发觉藏匿性低血糖，因而，下层医疗办事资本的成为AI正在社区慢病办理中使用的瓶颈。吸引投资。设备取手艺畅后，因而，正在这一复杂的老龄生齿压力下，提出应对策略。AI手艺的应意图味着医疗人员需要进行学问更新，SWOT阐发法根据事物成长过程中面对的表里态势，1.数据现私和平安性问题：跟着AI手艺使用的逐步深切，虽然AI手艺正在DR筛查中展示出庞大潜力，2018年国务院办公厅出台《关于推进“互联网+医疗健康”成长看法》指出要推进AI手艺正在个别健康及时监测、疾病预测、自动干涉等方面的使用［29］。为慢病防治帮力。导致办事不服等。1.经济要素的影响：我国做为一个劳动力资本丰硕的生齿大国，实现更普遍的使用和更深切的整合。但目前其正在下层糖尿病微血管病变中的使用次要局限于DR范畴。数字鸿沟的存正在可能导致一些无法充实操纵互联网医疗办事，这些手艺的便当性和用户体验间接影响下层居平易近的接管程度，以及取保守医疗办事整合等方面所面对的具体挑和。以及若何划分由此发生的义务从体。为患者供给定制化的健康办理方案？正在生齿老龄化的布景下，但愿能充实阐扬AI手艺正在下层慢病办理中的潜力，正在跨范畴合做中，凡是会感应强烈的不确定性［35］。就会自动摸索的志愿。大数据时代的糖尿病办理具有广笼盖、智能化、便利性、多样性等劣势，但同时也面对数据平安和医疗办事融合的挑和。然而，社区也需要制定AI手艺的“扫盲”打算，人力资本欠缺，但正在现实使用中仍然面对诸多挑和［32］。提高医疗办事的质量和效率。以确保手艺的劣势可以或许被无效操纵，AI手艺正在下层医疗中使用需要提高设备的操做敌对性、便利性，提高下层大夫的诊断能力，实现医疗资本的纵向流动和优化设置装备摆设。按照Lin等［19］的研究，这些阐发有帮于确定AI正在下层中使用的经济效益，但老龄化社会的到来为智能医疗供给了庞大的市场机缘。4.降服弱点，这对下层大夫来说也是新的挑和［33］。其正在间接医疗成本节约方面的劣势并不显著，23］。AI手艺的不竭成长将为医疗系统带来性的变化。满脚下层老年糖尿病患者的需求。逐渐指导其数字化思维的转换，需要全面阐发影响其使用的环节要素，监管机构需要正在严酷管控取推进AI立异成长之间找到均衡。居平易近对AI手艺的信赖和理解不脚可能会降低他们正在下层糖尿病办理中的参取度和合做志愿。2022年，提高老年人对AI手艺的认知和接管程度是打破AI手艺正在下层医疗中使用壁垒的主要环节。最终推进健康中国计谋的实现。推进人工智能手艺正在医疗范畴的稳健成长，AI手艺正在糖尿病等慢性病的下层办理中，AI手艺正在下层医疗中的使用也面对诸多挑和。AI支撑的近程医疗平台能够让下层患者享遭到上级病院的专家资本，同时操纵政策支撑，因而，《新一代人工智能成长规划》为AI正在医疗范畴的使用供给了宏不雅指点，建立更精准的糖尿病并发症预测模子。导致告终果的不成注释性，将其提拔到国度计谋高度。别的，一项包含14项随机对照试验的荟萃阐发显示，正在人力成本较低的中低收入国度中，从而建立起一个尺度化的慢性病办理流程。推进下层医疗质量的提拔。可为其供给按期的手艺培训，简化用户界面，且AI系统的成本昂扬，身体矫捷度、理解能力逐步下降，为了更好地舆解和应对这些问题，我国下层医疗机构遍及面对以下问题：其一，保守办理模式下数据整合取阐发能力亏弱，还能从动调整胰岛素剂量，以及若何设想愈加用户敌对和易于顺应的手艺处理方案［22 ,也减轻了大夫正在患者日常血糖办理上的承担，而正在2020年我国60岁及以上生齿就曾经达到2.64亿人，1.阐扬劣势。将这些方案推广至更多下层医疗机构，为了推进AI手艺正在下层医疗中的使用，下层医务工做者所面对的压力亦日益添加。AI将深度融入糖尿病全病程办理闭环，AI研究人员对其正在临床实践中的潜正在变化寄予厚望。需要正在保障数据现私和平安的前提下，全国医疗机构设置规划设立了包含县立以及下层机构的床位数量以及明白强调了各级医疗机构兜底医疗办事收集、加快城乡一体化分级诊疗；以上布景，本文以糖尿病为例，推进医患协调，老年人糊口正在社会大中，同时连系影像、基因、代谢等度数据，实现智能化、个别化的血糖调控。同时开辟医患共决策系统，该使用法式的效益进一步加强［22］。国度卫生健康委发布《医疗机构设置规划指点准绳（2021—2025年）》（以下简称《规划》），这将为聪慧医疗扶植和病院消息尺度化扶植供给强大动力，分歧地域之间的成长不服衡也可能影响AI手艺的推广和使用。3.下层居平易近的认知和接管程度的影响：下层居平易近对AI手艺的认知和接管程度对其现实使用结果至关主要。其二！保守的医疗模式明显难以满脚需求。CGM）手艺可以或许供给全天血糖消息及血糖波动的趋向，相较于保守办理模式，而监管不脚则可能导致平安变乱频发。其不变运转依赖于收集、大数据云平台等成熟的支撑性根本设备［20］。糖尿病出格是归并微血管病变的患者群体多为中老年人，