怎么提前知道糖尿病肾病患者是否存在营养不良风险?很简单,伸出舌头让 AI“看一看”就知道。
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2026年8月,北京中医药大学等机构的研究人员在《Frontiers in Nutrition》期刊上发表了一篇题为《Objective tongue phenotyping and nutritional risk in diabetic kidney disease: a dual-centre study linking quantified tongue features to the controlling nutritional status score》的研究论文。该研究利用先进的中医 AI 舌诊仪,开发了一种无创、客观的舌象定量筛查方法,能够灵敏地评估患者的糖尿病肾病营养不良风险。
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研究人员采用的是 YZAI-02 中医智能舌诊仪。该设备配备了标准 LED 环形光源和面部贴合设计,能完全排除外界环境光干扰,并使用超高清摄像头捕捉图像。在医生或程序指导下,患者只需保持自然坐姿,伸出舌头 2–3 秒,即可完成拍摄。
为了确定 AI 舌诊是否真的有效,研究团队在 2023 年 5 月至 2026 年 5 月期间,连续纳入了来自北京两家三甲医院的392 名糖尿病肾病患者,开展了双中心横断面研究。
为了评估患者的真实营养状况,研究采用了临床经典的控制营养状态评分(CONUT 评分)。该评分仅需通过血常规和生化指标(血清白蛋白 ALB、淋巴细胞绝对数 LY#、总胆固醇 TC)即可自动计算,总分为 0–12 分,分数越高代表营养状况越差:
糖尿病肾病患者中营养不良极其普遍:在这群患者中,高达 77.6% 的人存在 CONUT 定义的营养不良(CONUT ≥ 2),其中轻度营养不良占 50.0%,中度占 24.7%,重度占 2.8%。这再次印证了在 DKD 患者中进行日常营养筛查的紧迫性。
血糖低反而营养差?有趣的“”现象:研究发现,营养不良组的糖化血红蛋白(HbA1c)中位值(7.10%)显著低于营养正常组(8.50%)。这并非因为他们血糖控制得好,而是因为在糖尿病肾病晚期,患者肾脏对的清除减少、食欲下降、碳水化合物摄入减少,导致血糖和 HbA1c 出现了病理性的“自发下降”,这反而提示了肾性高血糖缓解严重的代谢和营养风险。
锁定两个核心的舌象“预警信号”:在排除年龄、性别、研究中心、肾功能(eGFR)和糖化血红蛋白(HbA1c)等混杂因素后,研究发现,舌苔厚度、齿痕和裂纹等宏观形态与营养状态无显著关联,但舌头的颜色和明暗度却表现出了明确的预警价值:
舌中明度下降:营养风险越高的患者,舌面中心的亮度越低,显得晦暗无光。在多因素联合模型中,舌中明度与 CONUT 评分呈稳定的负相关(β = -0.234)。
舌边饱和度上升:营养状况越差,舌边的颜色纯度反而越高(越红、越深,中位值从正常组的 67 飙升到重度营养不良组的 91)。
为什么舌头能反映营养和肾脏状况?
为什么伸伸舌头就能看透身体的内部危机?这背后是传统中医“藏象理论”与现代微循环生理学的奇妙契合:
晦暗发白(明度下降)的本质是“与”:中医认为“舌为心之苗”,舌面明亮红活依赖于气血的充盈。在西医中,糖尿病肾病患者由于促红素生成减少、铁缺乏和慢性炎症,极易发生肾性贫血,加之低蛋白血症引起的舌组织水肿,会显著降低舌粘膜表面的血红蛋白红光反射和整体明度,使其呈现出晦暗、淡白、无光泽的病理改变。
深红舌边(饱和度升高)的本质是“微血管病变与炎性充血”:中医认为舌边对应肝胆,红绛的舌边代表内热、阴虚或血瘀。现代医学研究表明,糖尿病肾病晚期的毒素堆积、微循环障碍以及局部炎性充血,会在角化程度低、黏膜较薄的舌边缘最先表现出来,从而导致舌边局部的色彩饱和度异常升高。
随着这一技术的成熟和便携化,未来,糖尿病肾病患者可能只需在家里用手机对准舌头拍摄一张照片,后台的 AI 算法就能及时提醒其营养状态的波动!
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