管理第1型糖尿病患者的餐後血糖水平是挑戰。調整治療、關注餐食營養、處理身體活動是重要策略。個性化建議不足，控制效果有限。建議提供個人化餐食、活動建議、行為指導，以及考慮替代療法。未來或許可採用深度學習和基礎模型，提供更精確的建議。 PubMed DOI

CGM有助於控制糖尿病，提供血糖控制見解。研究使用GPT-4分析1型糖尿病患者CGM數據，結果顯示GPT-4能正確安全地總結數據。然而，有些限制需注意，如可能將低血糖和高血糖事件給予過高優先級。總結，LLMs在糖尿病護理和醫學數據分析有潛力。 PubMed DOI

RISE框架的開發目的是提升大型語言模型（LLMs）在回答糖尿病相關問題的準確性和全面性。研究評估了RISE的有效性，包含重寫查詢、資訊檢索、摘要和執行四個步驟。研究結果顯示，應用RISE後，三個基礎LLM（GPT-4、Claude 2和Google Bard）的回答準確性平均提高12%。具體來說，GPT-4提高7%，Claude 2提高19%，Google Bard提高9%。此外，回答的全面性和可理解性也有所增強，顯示RISE對於患者教育和慢性疾病自我管理的重要性，有助於改善公共健康。 PubMed DOI

這項研究探討2型糖尿病（T2D）和前期糖尿病的代謝異質性，超越傳統的空腹血糖或HbA1c分類。研究人員識別出四種代謝亞表型，分別是肌肉胰島素抗性、β細胞功能障礙、腸促胰島素作用受損及肝臟胰島素抗性，並發現個體之間存在顯著變異。透過口服葡萄糖耐受測試（OGTT）和機器學習，研究團隊成功預測這些亞表型，並提供有效的風險分層及針對性治療策略，以預防T2D，挑戰傳統的血糖水平分類方法。 PubMed DOI

這項研究探討了生活方式因素，特別是飲食、睡眠和運動，如何影響個體的葡萄糖反應。研究對象為36位灣區健康成年人，使用可穿戴設備和持續葡萄糖監測（CGM）進行監測。主要發現包括：進食時間與血糖水平及胰島素抗性有關，而特定營養素影響不大；身體活動時間對葡萄糖控制的影響因人而異；整合生活方式數據的機器學習模型能預測代謝特徵。研究強調個性化的生活方式改變對管理葡萄糖水平的重要性。 PubMed DOI

在過去十年，穿戴式科技大幅改變了慢性疾病的管理，特別是心率監測器和持續血糖監測（CGM）設備。這些科技讓患者能即時獲得健康數據，並透過手機應用程式輕鬆查看。CGM對糖尿病患者的管理影響深遠，但解讀數據對某些人來說仍具挑戰性。本研究探討大型語言模型（LLMs）在CGM數據問答中的應用，並建立了一個開源基準，未來可供研究和開發使用，雖然主要針對糖尿病，但也可應用於其他穿戴設備。 PubMed DOI

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

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

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