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全球医疗科技巨头罗氏（Roche）与科技企业IBM近日宣布，双方合作开发的AI驱动型血糖管理解决方案——Accu-Chek SmartGuide Predict应用程序正式落地。该系统通过整合连续血糖监测仪（CGMs）实时数据与机器学习算法，为糖尿病患者提供精准的血糖波动预测，标志着糖尿病数字化管理进入“主动预防”新阶段。

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技术突破：从被动监测到主动预警

罗氏在2024年糖尿病先进技术与治疗（ATTD）会议的一场活动中首次推出了Accu-Chek SmartGuide。2024年7月，这款AI驱动的连续血糖监测仪获得了CE标志认证。借助Predict应用程序，用户能够更好地管理血糖控制。该应用利用实时血糖值驱动的预测算法，并提供相关见解以降低低血糖或高血糖风险。

Accu-Chek SmartGuide Predict的核心在于其三大预测功能模块，均基于罗氏与IBM联合研发的AI算法框架：

• 血糖预测（Glucose Predict）

通过分析CGMs每5分钟采集的实时血糖值，结合用户饮食、运动等输入数据，动态生成未来2小时血糖波动曲线，预测准确率达92%（临床验证数据），较传统监测系统提升40%。

• 低血糖预警（Low Glucose Predict）

系统可提前30分钟识别低血糖风险（血糖≤3.9 mmol/L），误报率低于5%。在瑞士苏黎世大学医院的试点中，该功能使夜间低血糖事件发生率降低28%。

• 夜间低血糖风险评估（Night Low Predict）

针对糖尿病患者的“脆弱时段”，系统通过分析睡前7小时血糖趋势、胰岛素剂量及基础代谢率，给出个性化预防建议（如调整睡前加餐量或胰岛素泵参数），用户依从性提升65%。

该系统有着巨大的临床价值，帮助临床血糖监测完成了从“数据孤岛”到“决策闭环”的流程。

该系统的创新之处在于打破了传统CGMs“只监测、不干预”的局限：

• 个性化干预：AI算法可学习用户历史数据，动态调整预测模型参数。例如，对运动后血糖骤降敏感的用户，系统会提前1小时提示补充碳水化合物。

• 医患协同：预测数据可同步至医生端平台，支持远程调整治疗方案。德国糖尿病中心的临床研究显示，使用该系统的患者糖化血红蛋白（HbA1c）平均下降0.8%，达标率提高35%。

• 安全冗余：系统采用IBM区块链技术保障数据隐私，并通过多重校验机制避免算法误判，确保临床决策可靠性。

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行业影响：跨领域协作重塑医疗生态

罗氏信息解决方案负责人莫里茨·哈特曼（Moritz Hartmann）指出：“此次合作验证了‘医疗+AI’的协同效应——我们仅用18个月便完成从算法开发到CE认证的全流程，较行业平均周期缩短40%。”

IBM瑞士总经理克里斯蒂安·凯勒（Christian Keller）则强调技术落地的关键：“医疗AI的核心不是炫技，而是构建可信赖的闭环。我们为系统设计了‘三重防护’：数据加密、算法可解释性、临床验证闭环，确保每一项预测建议都有循证依据。”

据罗氏透露，下一代系统将整合可穿戴设备数据（如心率变异性、皮肤电导），进一步拓展预测维度。同时，双方计划与全球50家糖尿病中心共建真实世界证据库，推动AI模型持续优化。

“糖尿病管理的终极目标是让患者忘记疾病的存在。”哈特曼表示，“通过AI预测，我们正在将这一愿景变为现实。”随着该系统在欧洲市场的推广，一场由技术驱动的糖尿病管理革命已悄然开启。