2020年3月17日，由第三军医大学西南医院输血科与体检中心联合哥伦比亚安第斯大学数学系共同发表了一篇刊登在《自然》杂志上的名为《基于使用自主神经检测的EZSCAN结合人体测量数据诊断中国糖尿病患者的公式》的研究。
糖尿病的临床诊断费时且有创。本研究旨在探讨EZSCAN在中国人群中检测糖耐量受损(IGT)和糖尿病(DM)的有效性和准确性，并利用EZSCAN测量和人体测量数据探索基于自主测试的诊断公式。符合条件的受试者(n = 1547)收集了以下数据:人体测量和EZSCAN测量以及包括FPG、OGTT、HbA1c和血脂测试在内的生化测试。采用支持向量机(SVM)算法推导出诊断公式。在本研究中，452名受试者被诊断为T2DM, 263名受试者被诊断为IGT, 832名受试者被诊断为正常的葡萄糖耐量(NGT)。对T2DM和IGT的敏感性分别为77.2%和80.4%。诊断公式被发现与EZSCAN值有很强的相关性。基于自主试验和人体测量数据的诊断公式在中国人群中似乎是一种方便和准确的常规筛查选择。
据我们所知，这是探索EZSCAN与T2DM诊断相关性的规模最大的基于人群的研究。此外，这是第一个独立 于生化试验数据得出2型糖尿病诊断公式的研究。本研究的其他优势包括大规模、基于人群的设计，纳入了 年龄范围广泛（18-75岁）的参与者，以及将EZSCAN结果与测量的FPG、OGTT和Hb血红蛋白值进行比较。然而 ，我们的研究也有一些值得注意的局限性。首先，所有提出的研究结果都来自于一个横断面调查。其次，每 个受试者只进行了一次EZSCAN分析，因此不能检测受试者内的重现性。在未来，我们需要能够在不同的人群 中（特别是在长期研究中）复制目前的结果，以确认我们的公式在2型糖尿病诊断中的有效性。
在过去的30年里，许多研究人员试图开发无创的血糖测量方法，用于糖尿病前期风险评估。我们的研究 表明，我们基于使用EZSCAN和人体测量数据的自主试验的新诊断公式可以应用于高危人群中糖尿病前期和2 型糖尿病的筛查，而不依赖于生化试验。然而，对现有诊断方法的技术改进，特别是在方便和低成本的即 时糖化血红蛋白检测中，一直是预期的。在此基础上，将一种快速、自动、非侵入性的方法发展为一种新型的筛选设备可能具有重要的意义。
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