11月23日下午举行的糖尿病并发症流行病学专题研讨会现场人头攒动，吸引了大批参会者。北京大学人民医院韩学尧教授，广西医科大学第二附属医院梁瑜祯教授主持了专场。

韩学尧教授，梁瑜祯教授主持

专场的一个报告，北京协和医院张化冰教授分享了基于机器学习的生存分析构建疾病预测模型。

张化冰教授谈道，当下医学研究面临新的机遇与挑战，人工智能大有可为，机器学习是人工智能的重要部分。与传统统计方法对比，机器学习具有非线性、复杂相互作用、纳入更多影响结局变量等特点，其在提高预测准确性，发现复杂相互作用，发现新的影响因素，探索疾病亚型分类，利用自然语言处理提取文本电子病历关键信息等方面，应用前景广阔。

张化冰教授进一步举例了一项基于机器学习的全因死亡预测模型的构建过程。在本研究中，6种机器学习算法在预测中国人群全因死亡的准确性明显高于传统Cox方法。基于问卷的简易预测模型与全因素预测模型效果间，无统计学差异。本研究开发的6年全因死亡预测模型在预测中国人口2年、9年、11年全因死亡中C-index均超过0.75，值得进一步研究开发。

该研究优势在于将死亡按时间结局事件处理，而非二分类事件，增加预测准确性。采用的机器学习模型包含了与生存分析相关的三类模型，即惩罚回归、增强及树模型。纳入变量众多，纳入中国人群，可开发适合国人的特异性模型。研究构建了基于问卷的简易模型，更方便应用。

但该模型同时也存在一定不足，尽管纳入了尽可能多的变量，但由于数据库限制，可能会忽略掉某些重要的死亡风险因素。由于随访时间短，模型开发队列死亡人数有限。此外，本模型在开发过程中排除了妊娠、哺乳女性及肿瘤患者，因此仅适用于一般中国人群，是否适合更广泛人群，仍有待进一步验证。

随后，中山大学附属第三医院曾龙驿教授分享了当下非常热门的一个话题，生活方式干预缓解2型糖尿病。

中国2型糖尿病患病率逐年上升，超重/肥胖患病率的增加是我国糖尿病患病率逐年升高主要原因之一。2016年WHO全球糖尿病报告中即指出，可通过限制饮食/代谢手术有效缓解2型糖尿病合并肥胖患者的高血糖状态。

曾龙驿教授指出，其实糖尿病“缓解”的概念一直在不断完善中，不同的糖尿病“缓解”定义标准，代表不同的疾病状态。2021版ADA共识专家组对缓解（remission）、消除（resolution）、逆转（reversal）、治愈（cure）4个专业术语进行分析评估，建议仍然沿用“缓解”描述糖尿病预后，认为“缓解”能恰当表达血糖改善的动态平衡状态，提示糖尿病并非时时处于进展状态，同时也暗示这种明显的血糖改善不一定能永远持续。

实现2型糖尿病缓解的方法包括强化生活方式、药物治疗、代谢手术等，其中强化生活方式干预贯穿全程。研究证实，生活方式干预后糖尿病缓解率与糖尿病病程及体重减轻相关。

具体到生活方式干预缓解糖尿病的执行方法，《2型糖尿病缓解中国专家共识（2021版）》对包括饮食营养治疗、运动干预等在内的强化生活方式干预措施进行了明确推荐。

总结来说，明确了“2型糖尿病缓解”的定义，为2型糖尿病的临床诊治指明了相应目标与方向。生活方式干预贯穿糖尿病管理的全程，获得糖尿病缓解是驱动患者执行生活方式改变的动力，可获得多重获益。生活方式干预可通过限制能量、调整饮食结构及运动干预结合的方式，获得更多的糖尿病缓解。

如何提高糖尿病医疗质量？北京大学人民医院纪立农教授基于从真实世界研究——全球性DISCOVER研究中获得的启示，分享了观点。

2型糖尿病需要根据指南进行全面管理，以降低并发症的风险，提高生活质量，然而多数地区仍缺乏足够的关于治疗及其结果的数据，在具有足够治疗数据的地区，仍缺乏足够的细节资料，关于新型降糖药物的数据仍不足。基于此，DISCOVER研究应运而生。

纪立农教授介绍道，DISCOVER研究旨在通过提供关于全球2型糖尿病患者使用二线及其他降糖药物治疗的真实世界数据以帮助缩小上述提及的知识差距。

DISCOVER研究是一项为期3年、前瞻性、纵向、观察性研究，以起始二线治疗为基线，在基线和第6、12、24和36个月时收集数据。研究自2014年纳入第一例患者，2016年最后一例患者入组，2019年完成末次访视。研究主要终点为2型糖尿病患者起始二线治疗后的治疗模式与疾病进展。

研究结果表明，全球各地区血糖控制情况，平均HbA_1c水平为8.3%。一线及二线治疗情况方面，处方率最高的一线治疗方法为二甲双胍单药治疗及二甲双胍＋SU联合治疗;处方率最高的二线治疗方法分别为二甲双胍+SU联合治疗；处方率最高的二线治疗方法分别为二甲双胍＋DPP-4i及二甲双胍＋SU联合治疗。微血管及大血管并发症的全球流行病学方面，全球18.8%患者报告出现微血管并发症；全球12.7%患者报告出现大血管并发症。二线治疗开始时，26.7%的患者HbA_1c≥9.0%。年轻、男性、教育水平低、国家收入低、诊断时间较长等为二线治疗开始时，HbA_1c＞8.0%的风险因素。纪立农教授现场还进一步分享了DISCOVER研究更多随访数据。

随着循证证据的完善，2型糖尿病管理逐渐转变为以心肾结局为中心的综合管理，从DISCOVER研究 到iCaReMe全球登记研究，更多相关研究正在稳步开展中。

上海市第六人民医院侯旭宏教授分享了一项糖尿病肾病（DKD）预测模型的探索过程。

慢性肾脏疾病（CKD）是糖尿病患者常见的合并症，发生率约30%~40%。CKD与严重不良临床结局的发生密切相关，包括肾功能衰竭、心血管疾病以及死亡。目前，CKD也已成为终末期肾病的主要原因。

积极识别和筛查CKD高风险个体，通过加强监测和健康促进来预防CKD的发生，改善预后，已被证明具有显著的成本效益。因此，构建一个有效的早期风险预测模型显得尤为重要。

但目前绝大多数现有的预测模型均聚焦于疾病晚期，如肾功能衰竭、终末期肾病等。基于人群数据，侯旭宏教授团队开发了一个早期DKD预测模型，团队同时将该模式与已发表的模型进行了比较。

该项社区人群的前瞻性队列研究，在2013-2014年间纳入1897例55~70岁的糖尿病患者，至2018年对其中1545例入组患者完成了4.6年的随访，其中225例（14.6%）入组患者罹患慢性肾脏疾病。

该模型使用最小收缩算法来选择潜在的预测变量，使用逻辑回归（backward elimination）构建DKD预测模型，并以列线图方式呈列，同时比较了新DKD预测模型与已有的模型的判别准确性。

该模型可能仅适用于患有糖尿病的中老年人，未来期待更多预测模型的开发，造福更多患者。

中国医学论坛报记者 依依 发自武汉