大家好，关于糖尿病很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能与糖尿病的知识，希望对各位有所帮助！
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糖尿病患者使用胰岛素泵一个月的费用大约多少钱？
胰岛素泵治疗是采用人工智能控制的胰岛素输入装置，通过持续皮下输注胰岛素的方式，模拟胰岛素的生理性分泌模式从而控制高血糖的一种胰岛素治疗方法。胰岛素泵的价格最便宜的在一万元左右，应用较多的在4万元左右，价格较高的在七万元到八万元左右。未来还可能会研制出现智能泵，可以同时监测血糖以及调整胰岛素用量，但是价格会更贵一些。
耗材也就是输主管路，按通常的要求是5-7天更换一次，因为时间较久可能会导致胰岛素输注不畅可能影响降糖效果。一套管路费用大约在100元左右。胰岛素每支50元左右，每支300u，用量不同，每月需要量也不同，通常为2-4支。所以可以根据情况来计算每月花费。但是耗材和胰岛素纳入医保报销，我们的报销比例大约在60%，所以除去泵的购买费用（自费），自己负担大约在每月300-400元钱，应该说还是可以承受的。
应用胰岛素泵后血糖控制相对平稳，对工作和生活影响较小，因此应该是个不错的选。但从应用情况来看，还是少年儿童应用较多。
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糖尿病患者应该如何提升自我管理能力？
糖尿病人提升自我管理能力，首先是不要走入误区，了解糖尿病是怎么形成的，我们为什么会得糖尿病，不当医盲。其次，糖尿病属于消化系统出了毛病，脾和胃是一个消化系统，肝和胆是另一个消化系统，肝和胆主要帮我们消化肉食类以及蔬菜，水果类。脾和胃帮我们消化五谷类，糖尿病就是血糖问题，中医管糖尿病叫消渴症，饮食过度，情志郁结这些方面改正，并写日记来警醒自己的生活习惯，遵寻天人合一的自然规律，从而养成养生习惯。
摆脱药物依赖，最终走出治疗糖尿病误区。
哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？
该题目有些大，为了更好地说明，我从下面这两张图说起：
正所谓“有需求就有市场”，正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求，才推动了人工智能技术的快速发展！
新技术的快速迭代应用，当前人工智能向着两个截然相反的方向发展，即人工增强与人工替代！不管哪个发展方向，人的活动都产生了巨大的变化！
当前阶段，简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代，涉及行业与岗位之众，超乎我们所想像，尤其是在制造业，搬运类的工作、单一动作的作业，已被自动化流水线与自动化装备替代！而在服务业，电话营销、客服正被智能机器人取代！随着机器深度学习技术的深入开发与应用，将有更多的岗位（不分行业）被智能机器人所替代，下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位！最后，当机器在深度学习能力的加持下，无限逼近独立思考时，人又将何去何从？！
所以，各行业、各岗位，人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果，只是时间与条件成熟的问题！
国内外巨头纷纷布局，人工智能将如何在医疗行业中谋求发展？
在医学领域中，凡是“重复性，有规律可循，可通过大数据计算出来的”都可被人工智能取代，因此医疗中一些重复性的工作或劳动，会优先被人工智能所替代，但人工智能的引入不会改变医学专业的本质，也无法替代医生的诊疗工作，很多医学的本质、专业的东西，因为有人的思维、情感和个性化的需求，给病人的体验是不一样的。
人工智能在医疗领域的发展，以我个人的了解，主要在一下几个方面：
1.智能老龄护理智能老龄护理人工智能技术的突破，能够逐步实现以居家为基础、社区为依托、医疗机构为补充的养老服务体系。人工智能可以协助老年人完成日常事务，监测老人行为与健康状况等。
2.智能病房构建传统的病房只是医护人员为病人提供医疗服务的场所，由于医疗资源的紧缺，医护人员的工作负荷较大，病人的住院体验也较差。为了解决这一问题，美英等过已开始建设智能病房，这些智能病房的构建旨在通过更深层次、灵活、个性化的反应性护理来提升病人的住院体验，降低医护人员的工作负荷。
3.危险预警识别机器对数据的分析、整合和开发，对于各类疾病及其治疗中的危险信号识别有着快速精准的判断，能够避免一些严重的后果或并发症。例如，英国Moorfields眼科医院与谷歌DeepMind长期合作开发出了一套能识别视觉疾病的机器学习系统Streams，该程序能够早期筛查导致视力丧失的两大疾病：糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。
4.协助疾病诊断20世纪80年代中期，JudeaPearl的形式论使得贝叶斯网络在计算机上流行，从那时起，人工智能开始在临床诊断问题上进行探索和实施。随着神经网络技术在医学专家系统中的新崛起，人工智能在医学诊断中的应用进入黄金时代。在医学图像和声音识别方面，日本三菱机电研究所研制的“人工网膜基片”能快速准确地识别数量极大的医学图像信息。在医学诊断方面，Topalovic等开发了一套机器学习框架，它模拟人脑的认知来分析复杂的医学数据，自动解读肺功能测试和计算机断层扫描结果，从而诊断多数常见的阻塞性肺疾病，例如慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、肺间质病等，一般准确率为68%。这一技术的成功应用得益于机器学习，因其具有更高速、广阔的空间，能辅助医生提供更快、更准确的诊断。
5.协助疾病治疗人工智能虽不能替代医生诊疗，但对于疾病治疗的辅助作用也是不容小觑的，它在治疗过程中担当起监测效果、依从性、副作用的角色，保证了治疗的最优效果和最低风险。
6.癌症管理--肿瘤有机芯片与人工智能的结合癌症是全球第二大死亡原因，每年癌症导致死亡的人数约在1300万人，预计到2030年全球新增癌症病人2200万人。癌症的治疗在医学上一直是个棘手的问题。随着人工智能的发展，研究者开发了一种由生物细胞构成的微型有机芯片，该芯片在一个时间、空间可控的微环境下模拟不同类型的肿瘤细胞，试图用来研究肿瘤的病理学、发生发展过程及不同肿瘤细胞对各种化学药物制剂的反应和敏感性。
随着机器学习、人工神经网络、自然语言处理、计算机视觉的发展，人工智能在医疗领域的发展还将不断扩大。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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