高科技皮肤扫描仪和 AI 算法彻底改变糖尿病监测

在一项突破性进展中，慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员利用高分辨率光声成像和人工智能（AI）来评估糖尿病患者的微血管病变严重程度。微血管病变以毛细血管壁增厚和变弱为特征，可能导致影响包括皮肤在内的各种器官的并发症。这种创新方法有可能彻底改变糖尿病监测和治疗的方式，提供一种非侵入性、高效且便携的解决方案来评估治疗效果。

光声成像：微血管的窗口

这项革命性技术的关键在于光声成像，这是一种利用光脉冲在组织内产生超声波的非侵入性方法。当周围含有血红蛋白等吸光分子的组织发生微小的膨胀和收缩时，传感器会记录这些信号并将其转换为高分辨率图像。由于血红蛋白集中在血管中，光声成像能够提供详细的血管图像，超越了其他非侵入性技术的能力。重要的是，这种方法快速且无辐射。

这项研究中采用的具体方法被称为“光栅扫描光声介观成像”（RSOM），它能够在不同的皮肤深度同时收集数据，深入皮肤表面以下 1 毫米。根据该研究的主要作者 Angelos Karlas 的说法，RSOM 在深度和细节方面优于其他光学方法。

通过 AI 进行定量评估

研究团队利用 RSOM 拍摄了 75 名糖尿病患者和 40 名对照组成员腿部皮肤的照片。然后采用 AI 算法来识别与糖尿病相关并发症相关的临床相关特征。编制了一份包含 32 项皮肤微血管显著变化的综合清单，包括血管直径和分支数量。

在值得注意的发现中，观察到糖尿病患者在真皮层中血管和分支数量减少，而在更接近皮肤表面的表皮层中这些特征增加。重要的是，所有 32 项已识别的特征都与糖尿病的进展和严重程度密切相关。通过结合这些发现，研究人员能够计算出一个“微血管病变评分”，从而在皮肤中小血管的状况与糖尿病严重程度之间建立了定量联系。

彻底改变糖尿病监测

该研究的通讯作者 Vasilis Ntziachristos 强调了这一突破的潜在影响，他表示：“通过 RSOM，我们现在可以定量描述糖尿病的影响。”他进一步指出，随着 RSOM 变得更加便携和具有成本效益，它将为全球超过 4 亿糖尿病患者提供持续监测的途径。

未来前景令人鼓舞，有望实现快速且无痛的检查，甚至可以在家庭环境中进行。这意味着在几分钟内，个人就可以确定他们的糖尿病疗法是否产生了预期的结果。尖端技术与 AI 的结合有可能显著增强糖尿病的管理和治疗，为医疗保健提供一种更高效、更以患者为中心的方法。

在技术与医学科学的非凡融合中，慕尼黑工业大学的研究人员公布了一种评估糖尿病相关微血管病变严重程度的开创性方法。通过利用光声成像和人工智能的能力，这一突破提供了一种非侵入性且高效的方法来监测和评估糖尿病，有可能改变全球数百万人的生活。随着这项技术的不断进步，它有望使个人能够更轻松、更精确地管理他们的糖尿病，开启医疗保健的新时代。