這項研究強調了前期糖尿病和第二型糖尿病的代謝異質性，指出傳統分類可能忽略了重要差異。研究人員透過居家口服葡萄糖耐受測試（OGTT）和持續葡萄糖監測儀（CGM），發現不同的葡萄糖曲線形狀能預測代謝亞表型。在32名早期葡萄糖失調者中，識別出與肌肉或肝臟胰島素抗性及β細胞功能障礙相關的亞表型。機器學習模型在預測這些亞表型上表現出高準確率，可能有助於早期風險分層及個性化管理策略。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何分析1型糖尿病患者的持續血糖監測（CGM）數據。研究發現，GPT-4在10項定量指標中有9項達到完美準確度，並且在兩位臨床評分者的評估下，其生成的定性描述在準確性、完整性和安全性方面表現優異。這顯示GPT-4能有效總結CGM數據，可能提升糖尿病護理，並提供分析醫療數據的新方法。 PubMed DOI

2型糖尿病的發病率上升，對醫療系統造成壓力，藥物治療對控制血糖和預防併發症至關重要，但因治療複雜性和病患依從性影響效果。本研究開發了一個糖尿病管理服務系統（DUMS），提供個性化用藥計畫和自我管理方案。研究顯示，DUMS在準確性和全面性上優於ChatGPT-4，且藥師的介入能顯著提升結果。DUMS能有效支持糖尿病病患自我管理，而ChatGPT-4可作為醫療專業人員的輔助工具，但仍需進一步優化。 PubMed DOI

糖尿病是全球健康的重要議題，醫療人員對其知識水平參差不齊，顯示出有效訓練的必要性。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0和Google Bard在糖尿病教育上展現新可能性。本研究評估了十個模型在糖尿病相關考試中的表現，結果顯示ChatGPT-4.0在英語考試中通過率達62.50%，在中文考試中也表現優異，準確率高達84.82%。這些模型有潛力提升醫療專業人員的糖尿病訓練效果。 PubMed DOI

這篇論文提出了一個針對糖尿病患者的智能問答系統，目的是提供個人化的醫療資訊。系統結合大型語言模型與知識圖譜，克服傳統醫療系統的限制。使用Neo4j的知識圖譜，並結合Baichuan2-13B和Qwen2.5-7B模型，透過低秩適應和提示學習技術提升性能。評估結果顯示，實體識別精確度達85.91%，意圖分類達88.55%。這項研究顯示結合大型語言模型與知識圖譜的潛力，為未來個人化醫療解決方案提供了新方向。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI

這篇研究探討大型語言模型（LLM）如何幫助病人解讀連續血糖監測（CGM）數據，協助糖尿病管理。作者建立了開源的CGM數據問答基準，評估多種LLM表現，並指出LLM在解讀穿戴式健康數據上還有進步空間，這些方法也能應用到其他穿戴裝置。 PubMed DOI

這項研究發現，經LoRA微調的LLaMA 3.2 1B-Instruct輕量級大型語言模型，在偵測物聯網糖尿病管理裝置異常行為時，準確率高達99.91%，且完全沒有誤報，表現比其他模型更好。結果證明LLM能有效提升醫療裝置的資安與可靠性，對醫療照護很有幫助。 PubMed DOI

這項研究用專家指導的模糊邏輯和提示工程，微調GPT模型，讓它能準確又簡潔地摘要連續血糖監測數據。微調後的GPT-4o準確率高達96%，顯示AI有助於糖尿病管理，能把複雜數據轉成實用資訊，減輕醫護人員負擔。 PubMed DOI

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI