内分泌疾病监测中的新兴数字技术：持续葡萄糖监测系统与人工智能在多囊卵巢综合征诊断中的应用

引言与目的：内分泌疾病影响代谢过程的调节，且常与葡萄糖和激素稳态紊乱相关。近年来，数字工具在代谢性疾病的诊断和监测中发挥了越来越重要的作用。技术进步为糖尿病患者引入了持续葡萄糖监测（CGM），并引入了人工智能（AI）算法以支持PCOS诊断中激素和影像学参数的评估。尽管取得了这些进展，但关于使用CGM同时被诊断为PCOS的糖尿病患者的研究仍然有限。基于AI的诊断工具在通过激素谱和超声成像检测PCOS特征方面显示出令人鼓舞的准确性。本综述旨在总结当前关于CGM系统和AI在内分泌疾病（重点是糖尿病和PCOS）评估和诊断中的证据。方法：本叙述性综述检索了PubMed和Google Scholar，分析了2019–2025年的文献以及一篇较早的出版物，重点关注CGM、AI和内分泌疾病的诊断方法。结果：CGM为糖尿病患者的血糖波动和代谢模式提供了宝贵的见解，但其在合并PCOS患者中应用的证据有限。基于AI的工具在识别PCOS特征方面表现出很高的准确性，特别是通过激素谱分析和超声分析。结论：CGM和AI等数字技术为改善内分泌疾病（尤其是PCOS女性患者）的评估和管理提供了广阔前景。需要更大规模、标准化的研究来验证其临床实用性并支持其整合到常规诊疗中。