糖尿病是全球性的公共卫生问题,发病率和死亡率逐年上升(1),但早期干预可有效延缓和减少高危人群患糖尿病的机会(2-5),而要实现这一目标,及早识别和发现糖尿病高危人群至关重要(6,7)。既往研究表明,糖尿病的患病率和进展存在明显的性别差异(8,9),且这种差异随时间而变化(10,11)。因此,在精准医疗的新时代,量化男女未来糖尿病风险,评估高危人群趋势,为基层医生提供针对性别的干预措施参考,从而降低糖尿病的发病率,刻不容缓。当前,糖尿病正处于迅速蔓延的流行病之中,多数论据支持糖尿病蔓延趋势主要归因于肥胖症的流行(12,13)。肥胖主要表现为皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪 (VAT) 的堆积 (14,15)。然而,越来越多的证据表明,异位沉积的脂肪组织 VAT 与胰岛素抵抗的关联性比 SAT 更强,并且在糖尿病的发展中起着更重要的作用 (16-18)。此外,微环境中内脏脂肪的性别差异显著影响糖尿病的发展 (19,20)。因此,量化内脏脂肪可能提供一种更有效的方法来评估不同性别人群的糖尿病风险,并准确预测其发病率和未来趋势。然而,精确的内脏脂肪测量需要腹部计算机断层扫描或核磁共振成像扫描,而这些扫描价格昂贵且不易获得 (21),阻碍了它们在大规模人群健康筛查中的应用。因此,开发简单而有效的内脏脂肪评估替代方法势在必行。近年来,Kahn 等人利用腰围 (WC) 和甘油三酯 (TG) 水平计算出的 LAP 已成为评估 VAT 的有效替代方法 ( 22 , 23 )。
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简介 人工智能 (AI) 已深入人心。该技术现在支持日常活动,从驾驶等日常任务到临床诊断等专业决策。人工智能影响最有益的领域,包括交通、医疗和社会护理,都是安全至关重要的领域。在这些领域,人工智能故障可能会产生严重后果,造成身体、心理和社会伤害。因此出现了一个根本问题:人工智能的安全意味着什么?一个有些模糊但常见的回答是“这取决于”,例如取决于技术的使用地点和方式以及如何开发它。本文提出了人工智能安全的全面定义。然后,它探讨了影响其含义的关键概念。目的是为跨学科辩论提供信息并推进有关人工智能 1 [1] 的安全论证。