基于人工智能人脸识别技术2型糖尿病患者五行人体质分布的应用研究

目的应用人工智能人脸识别技术,研究2型糖尿病(T2DM)患者中医五行人体质分布的特点,并提供相应的客观参数。方法①选取2017年12月~2021年9月在兰州市第二人民医院住院的1590例T2DM患者作为观察组,采集面部图像,利用人工智能人脸识别技术对T2DM患者进行分类。②随机选取同期在该院规律随访的非T2DM志愿者984例作为对照组,采集面部图像,根据得到五行人样本间差异性的数据指标,通过总结差异性的模式,基于人工智能人脸识别技术,共测量18个具有五行人面部特征的形态参数,比较T2DM患者和非T2DM志愿者参数差异。结果根据面部特征对观察组T2DM患者进行五行人体质分类,土型人占40.94%,明显高于其他类型。两组受试者18个面部形态参数比较,面部长宽比、上额宽、下额宽、额尖锐度、左上额角余弦值、右上额角余弦值、面宽、下颌宽等8个参数的差异有统计学意义(P<0.05),提示土型兼火型体质的人,在T2DM患者中的比例明显高于其他体质。结论人工智能人脸识别技术是一种有效的探索研究T2DM患者中医五行人体质分布特点的方式。

对糖尿病患者牙源性间隙感染的临床观察及治疗

目的:探讨糖尿病患者并发牙源性间隙感染的临床特点和治疗方法.方法:比较糖尿病组(32例)与非糖尿病组(40例)患者牙源性间隙感染的严重程度、疗程长短,进一步观察患者对自身糖尿病的认识程度及这种认识对临床症状和治疗的影响.结果:糖尿病患者颌面部间隙感染易累及多个间隙(P<0.05),其疗程明显延长.对其原因进行探讨,发现由于患者在感染前不知道自己有糖尿病或对糖尿病治疗的依从性差,血糖控制不良.结论:糖尿病并发颌面部间隙感染多发于中老年人,临床症状较重,病程迁延.要注意糖尿病的早期诊断及血糖的控制.在控制血糖的同时控制感染、处理病灶.