智能设备成为糖尿病数字化管理基本前提，关键创新点有哪些？

国际糖尿病联合会第9版《全球糖尿病地图（IDF Diabetes Atlas）》显示，目前全球范围内约有4.63亿人患糖尿病。尽管糖尿病无法治愈，但针对药物治疗依从性、生活方式、营养、体育锻炼、减压等因素进行干预，就可为病情带来明显改善。更重要的是，患者应加强自我管理。

糖尿病是时间密集型管理的疾病，患者每天必须做出有关血糖监测、营养、胰岛素和药物摄入等各项决定。以患者为中心的数字化管理是极其适合糖尿病的解决方案，全球科技工作者也在不断尝试和迭代相应技术。

2019年，雅培与诺和诺德曾宣布进行一项非独家合作，将诺和诺德联网型胰岛素注射笔的胰岛素数据集成到雅培数字健康管理工具上。诺和诺德商业创新副总裁Anders Dyhr Toft表示，缺少可靠的信息令许多糖尿病患者及其医生十分受挫，此次合作将使医疗健康专业人员更好地了解患者的糖尿病管理，并帮助患者对治疗更有信心。

该项目是一个典型的糖尿病数字化医疗方案的构架，虽然至今尚未真正开始实施，但我们有理由相信，在数字化工具的帮助下，人们能够评估基于个体数据的干预措施对生活方式的改变，以及对血糖控制、其他医疗参数和用药依从性的影响。

数字医疗应具备“3D”要素，即：设备Device、设备的数据Data、和数据所产生的医疗决策Decision。三个要素中，设备Device排在第一，足见其重要性。这同样适用于糖尿病数字化管理，足够适用的智能设备才能解决Anders Dyhr Toft口中“缺少可靠信息”的问题。

纵观目前主流的糖尿病数字化管理模式，根据适用患者、使用方式的不同，主要包括两大类：一是基于连续血糖监测（CGM）、自动胰岛素输注（AID）和控制算法的人工胰腺系统；二是基于智能指尖血糖仪、胰岛素笔注射剂量计数器和智能决策的自我管理系统。本文将梳理出两类模式中设备的发展和应用情况，以期为行业带来参考。

智能设备与人工胰腺

力争回归正常生活，既是糖尿病患者自身的强烈愿望，也是科技工作者研发攻关的终极目标。模仿人体胰腺工作机制的“人工胰腺”就是这一目标的落地产品。

作为连续生理指标数据采集和连续药物输送的智能设备，CGM和AID能够动态调整血糖水平，最大程度接近胰腺的生理机能，因此，二者的发展程度也代表了人工胰腺的进步程度。

人工胰腺的工作流程，动脉网制图

CGM和AID对人工胰腺的价值

根据美国糖尿病协会（ADA）、美国临床内分泌医师协会（AACE）及美国内分泌学会（ACE）的共识，CGM和胰岛素泵主要适用于1型糖尿病患者、需要胰岛素强化治疗的2型糖尿病患者。

CGM能够帮助上述患者了解自身饮食、运动、药物治疗等行为带来的血糖变化情况和趋势，从而帮助患者准确计算和调整胰岛素注射剂量，并综合管控饮食和运动。不过，早期“CGM+胰岛素泵”需要人工调整胰岛素剂量，因此被称为开环人工胰腺系统。随着胰岛素智能输注技术的发展，“CGM+控制算法+智能胰岛素泵”的闭环系统得以问世。

2019年12月，FDA批准了Beta Bionics公司的iLet仿生胰腺系统。iLet通过Dexcom G6或Senseonics的Eversense连续血糖监测仪来持续采集患者血糖数据，通过人工智能算法，调节1型糖尿病患者的胰岛素和胰高血糖素输注剂量，减少高血糖和低血糖的发生，使血糖保持在正常范围内。

类似的产品还有Insulet的Omnipod Horizon自动胰岛素输送系统，是将Dexcom G6连续监测血糖仪与自己的Omnipod胰岛素泵进行连接，在控制器中置入算法来实时调整胰岛素泵的剂量。

美敦力人工胰腺MINIMED 670G的产品构成，来源：美敦力官网

美敦力、Tandem、Insulet、Beta Bionics等公司通过数十年不懈的研究和市场迭代，实现了胰岛素输注剂量可以根据血糖数据实时自动控制和调整，被认为是现阶段糖尿病管理和治疗的最佳解决方案。

人工胰腺的技术和市场难点

尽管人工胰腺系统获得了快速发展，但仍然存在来自技术和市场方面的挑战。

以2019年12月获FDA批准的Tandem Control-IQ为例，其代表了全球最新人工胰腺技术，但它距离真正意义上的模拟胰岛素分泌功能依然很遥远；将人体实时摄入的碳水化合物及运动消耗热量也纳入自动监测范围，结合CGM数据、并通过算法作用于AID，仍是技术研发需要攻克的难题。

此外，CGM系统也存在技术难点。CGM包含传感器、发射器、接收器三大部分，其中，传感器是核心部件，直接决定CGM测量结果的准确性和稳定性。当前，CGM技术存在传感器外膜设计、校准算法、和传感器酶固定技术的难点。例如，校准算法的难点在于CGM所测量的皮下间质液葡萄糖浓度与血糖浓度之间存在不恒定的差值，校准算法需要解决不同生理状态、传感器表面的钝化及异体物包裹、测试环境等导致的测量差值。

CGM的终极理想技术是无创连续监测，无创检测技术尚未找到体外测试指标与血糖浓度强关联性的基础原理，虽然一直是全球研发热点，但精准性和可靠性还有待考验。

市场方面，受经济能力、佩戴舒适性、产品可及性等原因，目前国内糖尿病患者在院外的血糖监测仍以使用指血血糖仪为主；CGM整体渗透率不足0.5%，远低于指血血糖仪25%的渗透率。同时，国产CGM和胰岛素泵的发展已经超过10年，但一直面临国内市场无医保覆盖、国际市场有专利风险的局面，是进一步规模化的挑战。

智能设备与自我管理系统

如果说人工胰腺更强调技术的专业性和治疗效果，那么，针对2型糖尿病患者的管理模式则更需要良好生活行为习惯的建立和保持，以及对医疗方案的依从性。

基于个体数据的个性化提醒、智能建议、娱乐游戏化激励和人机交互是针对这个群体的根本解决方案，即“智能设备+智能决策”的数字化糖尿病管理系统。

智能监测提升患者留存与活跃

由于2型糖尿病患者群体庞大，适用于这些患者的管理系统应该做到广覆盖、低成本，还需要具备高留存和高活跃的特性。

在这种强调患者自我管理的数字化管理系统中，血糖监测仍然是最基础的工作。目前，绝大多数Connecting SMBG血糖仪采用蓝牙连接方式，方便注册，方便应用于其他管理系统，以及方便与人工胰腺系统连接。但是，这种方式与患者留存和活跃没有直接关联。

为了提升患者留存率和活跃度，糖护士Dnurse2014年上市的第一代手机血糖仪实现了指血血糖仪和音频通信技术的跨界结合，除了自动记录血糖数据到血糖管理APP之外，这款血糖仪还采用了独特的无屏幕设计，患者使用后，关注糖尿病管理APP的频率和时长更高，比使用带有屏幕的连接型指血血糖仪高出4倍。

同样采用类似音频或USB通信接口的还有美国的Dario血糖仪，该技术的物理优势是成本低、功耗低和连接便捷性。

高留存和高活跃是管理效果的重要评价指标，很显然，手机血糖仪在糖尿病数字化管理方案中，较好地解决了患者自我管理依从性的问题。这样的设计也必须通过更严苛的审批标准，即：血糖仪与APP一同注册审批。据了解，糖护士Dnurse的手机血糖仪和APP拥有CFDA和CE的注册许可，以及APP的FDA Class 1注册，远销亚非拉15个国家和地区。

此外，糖护士Dnurse于2020年7月还推出了SPUG血糖尿酸测试仪，具备血糖尿酸一机双测功能，便于糖尿病合并痛风患者的综合管理，以及满足年轻痛风患者的需求。SPUG不再是3.5MM耳机接口，而是与时俱进的Type-C通信接口，针对苹果手机还配备有专门研发的转接线。

糖护士Dnurse旗下的全自动胰岛素注射剂量计数器、手机血糖仪和糖护士APP，来源：公开资料

智能计数提升患者依从性

在人工胰腺系统的工作流程中，智能设备主要在于患者解决“将要用多少药”的问题，实际上，患者“什么时间、用了多少药”同样重要。历史数据不仅能帮助患者查看自己的用药记录——因为现实生活中有患者会忘记什么时候打了胰岛素、打了多少胰岛素，还能帮助患者家人、医生等掌握用药情况，以便对患者进行适时提醒、鼓励，或者综合患者的其他生活行为数据以调整管理方案。

当然，数据记录也能用智能方式来实现。Patient Pending公司研发出了智能胰岛素笔帽产品Timesulin，可记录患者上一次注射胰岛素的时间。2017年，Patient Pending被Bigfoot收购，Timesulin则被应用与Bigfoot Inject胰岛素闭环系统中。

运用了智能胰岛素笔帽产品的Bigfoot Inject胰岛素闭环系统，图片来源：Bigfoot官网

不同于Bigfoot对技术和产品的生态链整合，糖护士Dnurse则是智能设备和智能决策系统全部自主研发。2016年10月，糖护士Dnurse在美国发布了全自动胰岛素注射剂量计数器insulinK，其目的是通过insulinK采集患者注射胰岛素的行为数据，并传输给糖护士APP，由智能决策系统对患者进行提醒、建议、鼓励和交互，以此提高患者的用药依从性。

目前，insulinK共推出3个型号，分别适用于诺和诺德耐用型笔4和笔5、礼来的优伴笔、以及赛诺菲的来得时预充笔。过去2年，insulinK服务了近3万名起始胰岛素患者，有效降低了胰岛素患者的用药脱落率。

无论是手机血糖仪还是胰岛素注射剂量计数器，都通过产品模式的创新增加了患者数据量的采集，为制定更精确的管理方案提供了可能。对患者而言，遵从更精准的管理方案才能稳定控糖，降低并发症风险；对药械企业而言，这些创新能够提升药物、耗材在存量患者中的销量，具有产业价值。 

糖尿病数字化管理不同设备在技术性和用户覆盖面上的差别，动脉网制图

综合本文梳理的两大管理模式来看，人工胰腺及其重要组成设备CGM、AID等，是侧重技术专业性的设备型模式；手机血糖仪、胰岛素注射剂量计数器等设备则是侧重覆盖率的患者型模式。无论哪种模式，都是通过设备采集数据，再通过人工智能去匹配健康生活解决方案，具备高效、个性化的特征，是进行后续管理的基本前提。

对于全球4.63亿糖尿病患者，中国1.16亿糖尿病患者，医护提供健康干预的供给是远远不够的，人工干预存在成本高、效率低的短板。在数字化管理中，无论是设备型模式还是患者型模式，都能针对相应的患者群体发挥出极大价值。同时，我们也看到了两种模式中设备的技术壁垒、关键创新点等驱动要素，这成为糖尿病数字化管理持续迭代的方向。

由于“3D”要素中除了设备之外，数据和智能决策同样发挥着至关重要的作用，我们也将在后续文章中梳理相关的发展与应用情况。

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