在当前的医疗健康领域，人工智能技术的应用正日益广泛，尤其是在糖尿病等慢性疾病的管理中显示出巨大的潜力。糖尿病作为全球性的公共卫生问题，其患病率持续攀升，对患者的生活质量和医疗资源造成了巨大压力。因此，利用医学人工智能辅助开展糖尿病患者远程管理，已成为提高患者自我管理能力和医疗服务质量的重要手段。
根据提供的文件内容，我们可以了解到医学人工智能在糖尿病远程管理中的具体应用和效果分析。该研究通过将2019年1月至12月间在某内分泌科出院的156例2型糖尿病患者分为两组，即常规干预组和智能干预组。常规干预组采取传统的门诊随访，而智能干预组则在门诊干预的基础上，引入了基于医学人工智能技术构建的院外管理平台，通过实施个性化处方管理、智能教育、智能饮食和智能运动等全线上干预措施。
该研究的主要目标是探究医学人工智能辅助开展糖尿病患者远程管理的有效性。研究采用随机数字表法对患者进行分组，并对两组患者进行了为期6个月的血糖控制指标和治疗依从性的评估和比较。结果表明，智能干预组在降低血糖水平、减少低血糖事件以及提高治疗依从性方面均优于常规干预组。此外，智能干预组患者在饮食、运动、血糖控制和用药方面获得了更高的维度评分和总分，显示出人工智能辅助远程管理在改善患者生活质量方面的显著成效。
具体知识点分析如下：
1. 医学人工智能：医学人工智能是指将人工智能技术应用于医学领域的科学研究和实践，包括疾病诊断、治疗方案推荐、患者监护等多个方面。
2. 糖尿病远程管理：糖尿病远程管理是一种非面对面的医疗服务模式，旨在利用现代信息技术，如移动通信、互联网等手段，对糖尿病患者进行持续监控和指导，帮助患者实现更好的自我管理。
3. 个性化处方管理：指的是根据患者的具体情况，利用人工智能技术进行数据分析，从而提供个性化的治疗方案，包括药物剂量的调整、生活方式的优化建议等。
4. 智能教育：利用人工智能技术，如大数据分析和机器学习，向糖尿病患者提供个性化和动态的教育内容，帮助患者更好地理解疾病、治疗和管理知识。
5. 智能饮食及运动建议：通过分析患者的饮食和运动习惯，人工智能系统可以推荐更适合患者的饮食计划和运动计划，辅助患者更好地管理体重和血糖水平。
6. 治疗依从性：指患者对医生提出的治疗方案的遵循程度，良好的依从性能够显著提高治疗效果和患者的治疗体验。
7. 大数据分析：通过对患者医疗数据进行收集和分析，可以更好地监测患者的病情变化，为临床决策提供依据，同时也为未来医疗人工智能的优化提供数据支持。
8. 院外管理平台：是针对慢性病患者在医院外环境中提供持续健康管理和服务的电子系统，它将患者、医疗服务提供者和相关医疗设备等信息资源连接起来，为患者提供全面的院外支持。
通过上述分析可以看出，医学人工智能在糖尿病患者远程管理中扮演了重要角色，提供了精准、个性化和高效的医疗服务。这不仅能够改善患者的治疗结果，还能够减轻医疗机构的负担，提高整体医疗服务的效率和质量。未来随着人工智能技术的不断发展和完善，其在糖尿病管理乃至其他慢性疾病管理中的应用前景将更加广阔。
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