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American Diabetes Association
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AI模型优化2型糖尿病随访间隔，降低成本
研究人员开发了一种情境马尔可夫决策过程（CMDP）模型，用于优化2型糖尿病（T2D）患者的随访间隔，超越了美国糖尿病协会的固定指南。通过分析超过22,000名患者的电子健康记录，该模型识别出两个不同的风险亚群。CMDP推导出的策略建议采用自适应随访计划，建议间隔时间从1个月（针对未测量实验室检查）到6-12个月（针对持续的血糖控制），高风险患者的随访间隔更短。与固定间隔基准相比，这种方法显著降低了预期的累积成本。
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AI聊天机器人ClinicBot通过可验证的引用将医疗建议植根于指南
研究人员开发了ClinicBot，这是一个旨在通过将响应植根于官方医疗指南来提供准确且可验证的临床支持的AI系统。该系统通过采用新颖的检索增强生成（RAG）方法解决了大型语言模型中常见的幻觉问题。ClinicBot优先考虑基于临床重要性和指南结构的证据，而不是简单的文本相似性，并提供带有可验证引用的答案。它已通过与糖尿病相关的问题和美国糖尿病协会的护理标准进行了演示。