/PRNewswire/ -- 在 2026 年 ATTD 大會上，人工智能已成為關於糖尿病護理未來的熱門話題。隨着連續血糖監測（CGM）的普及，下一步的挑戰不再是收集數據，而是將這些數據轉化為對患者和醫生有意義的指導方針。
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SIBIONICS GS3 AI 見解
在其 ATTD 研討會 “超越葡萄糖：CGM、CKM 和人工智能在糖尿病中的綜合未來” 上，SIBIONICS 提出了一種新的視角，展示了人工智能如何將 CGM 的價值擴展到單純監測之外。
該公司推出了多項基於人工智能的功能，旨在將日常數據轉化為實用見解。一個重要特徵是 多日 TIR 概覽結合峯值分析，使醫生和患者能夠識別更長時間內的葡萄糖模式，從而做出更精確的臨牀決策。
另一項創新集中在 智能記錄和標記 上。得益於基於人工智能的語音記錄，用户可以輕鬆描述日常事件，如飲食、運動或藥物服用。系統隨後會自動將這些信息匯總到結構化的健康記錄中，從而簡化日常記錄並提高治療依從性。
SIBIONICS 還展示了 基於人工智能的營養分析，評估記錄的飲食並展示飲食決策如何影響血糖變化，幫助患者更好地理解哪些調整可以改善血糖控制。
總體而言，醫療專業人士強調，最有價值的人工智能工具作為 個性化數據助手，將複雜的血糖數據轉化為清晰的見解和可操作的建議，支持患者參與和臨牀決策。
研討會由 Lutz Heinemann 教授 主持，他是全球公認的糖尿病技術研究者和顧問，以及 Federico Bertuzzi 教授，米蘭 Niguarda 醫院糖尿病科主任和 SID Lombardia 主席。
會議還包括 國際專家 的發言，其中包括 Talita Trevisan 博士，她的 CGM 和自動胰島素輸送的研究成果被引用於 ADA 治療標準；Hande Turan 教授，兒科內分泌學和糖尿病臨牀結果的專家；Ahmad Haidar 教授，麥吉爾大學的專家，以其在人工胰腺系統和胰島素給藥算法方面的研究而聞名；以及 Wei Qiang 博士，西安交通大學的內分泌學專家，專注於改善中國的糖尿病護理。
隨着人工智能根本改變血糖數據的解讀，糖尿病技術正朝着智能系統發展，這些系統支持臨牀決策和日常自我管理。
SIBIONICS 將在即將舉行的第 4 屆 AGP&amp;DTx 峯會上介紹哪些新見解和創新——這些將如何進一步重新定義人工智能在糖尿病護理中的角色？
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在 2026 年 ATTD 大會上，人工智能成為糖尿病護理的一個關鍵話題。SIBIONICS 推出了基於人工智能的功能，將日常數據轉化為可操作的洞察，提升了連續血糖監測（CGM）的功能，不再僅僅是跟蹤。創新包括多天的血糖範圍（TIR）概覽和智能記錄，以更好地識別血糖模式。醫療專業人士強調個性化人工智能工具的重要性，這些工具能夠將複雜數據轉化為清晰的建議，支持患者參與和臨牀決策。研討會邀請了專家討論糖尿病技術的進展以及人工智能在改善糖尿病管理中的不斷演變的角色

, /PRNewswire/ -- Auf dem ATTD 2026 ist KI zu einem der meistdiskutierten Themen im Hinblick auf die Zukunft der Diabetesversorgung avanciert. Da CGM zunehmend Verbreitung findet, besteht die nächste Herausforderung nicht mehr darin, Daten zu erheben, sondern diese in aussagekräftige Leitlinien für Patienten und Ärzte umzuwandeln.
<div class="lb-trans">/PRNewswire/ -- 在 2026 年 ATTD 大會上，人工智能已成為關於糖尿病護理未來的熱門話題。隨着連續血糖監測（CGM）的普及，下一步的挑戰不再是收集數據，而是將這些數據轉化為對患者和醫生有意義的指導方針。
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SIBIONICS GS3 AI insights
<div class="lb-trans">SIBIONICS GS3 AI 見解
</div>Im Rahmen seines ATTD-Symposiums „Beyond Glucose: The Integrated Future of CGM, CKM, and AI in Diabetes&#34; (Über Glukose hinaus: Die integrierte Zukunft von CGM, CKM und KI bei Diabetes) stellte SIBIONICS eine neue Perspektive vor, wie KI den Nutzen von CGM über die reine Überwachung hinaus erweitern kann.
<div class="lb-trans">在其 ATTD 研討會 “超越葡萄糖：CGM、CKM 和人工智能在糖尿病中的綜合未來” 上，SIBIONICS 提出了一種新的視角，展示了人工智能如何將 CGM 的價值擴展到單純監測之外。
</div>Das Unternehmen führte mehrere KI-gestützte Funktionen ein, die darauf ausgelegt sind, alltägliche Daten in praktische Erkenntnisse umzuwandeln. Ein wesentliches Merkmal ist eine mehrtägige TIR-Übersicht in Verbindung mit einer Spitzenwertanalyse, die es Ärzten und Patienten ermöglicht, Glukosemuster über einen längeren Zeitraum zu erkennen und so präzisere klinische Entscheidungen zu treffen.
<div class="lb-trans">該公司推出了多項基於人工智能的功能，旨在將日常數據轉化為實用見解。一個重要特徵是 多日 TIR 概覽結合峯值分析，使醫生和患者能夠識別更長時間內的葡萄糖模式，從而做出更精確的臨牀決策。
</div>Eine weitere Innovation konzentriert sich auf intelligentes Logging und Tagging. Dank der KI-gestützten Sprachprotokollierung können Nutzer einfach alltägliche Ereignisse wie Mahlzeiten, sportliche Aktivitäten oder die Einnahme von Medikamenten beschreiben. Das System fasst diese Informationen dann automatisch in strukturierten Gesundheitsakten zusammen, was die tägliche Erfassung erleichtert und die Therapietreue verbessert.
<div class="lb-trans">另一項創新集中在 智能記錄和標記 上。得益於基於人工智能的語音記錄，用户可以輕鬆描述日常事件，如飲食、運動或藥物服用。系統隨後會自動將這些信息匯總到結構化的健康記錄中，從而簡化日常記錄並提高治療依從性。
</div>SIBIONICS stellte zudem KI-gestützte Ernährungsanalysen vor, die aufgezeichnete Mahlzeiten auswerten und aufzeigen, wie sich Ernährungsentscheidungen auf den Blutzuckerverlauf auswirken, wodurch Patienten besser verstehen können, welche Anpassungen zu einer besseren Blutzuckerkontrolle führen können.
<div class="lb-trans">SIBIONICS 還展示了 基於人工智能的營養分析，評估記錄的飲食並展示飲食決策如何影響血糖變化，幫助患者更好地理解哪些調整可以改善血糖控制。
</div>Generell betonen Fachkräfte im Gesundheitswesen, dass die wertvollsten KI-Tools als personalisierte Datenbegleiter fungieren, die komplexe Blutzuckerdaten in klare Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen umwandeln, welche sowohl die Patientenbeteiligung als auch die klinische Entscheidungsfindung unterstützen.
<div class="lb-trans">總體而言，醫療專業人士強調，最有價值的人工智能工具作為 個性化數據助手，將複雜的血糖數據轉化為清晰的見解和可操作的建議，支持患者參與和臨牀決策。
</div>Den Vorsitz des Symposiums hatten Prof. Lutz Heinemann, ein weltweit anerkannter Forscher und Berater im Bereich der Diabetes-Technologie, sowie Prof. Federico Bertuzzi, Leiter der Abteilung für Diabetologie am Krankenhaus Niguarda in Mailand und Präsident der SID Lombardia.
<div class="lb-trans">研討會由 Lutz Heinemann 教授 主持，他是全球公認的糖尿病技術研究者和顧問，以及 Federico Bertuzzi 教授，米蘭 Niguarda 醫院糖尿病科主任和 SID Lombardia 主席。
</div>Die Session umfasste auch Beiträge internationaler Experten, darunter Dr. Talita Trevisan, deren Forschungsarbeiten zu CGM und automatisierter Insulinabgabe in den ADA-Behandlungsstandards zitiert wurden; Prof. Hande Turan, eine Expertin für pädiatrische Endokrinologie und Diabetes-Ergebnisse in der Praxis; Prof. Ahmad Haidar von der McGill University, bekannt für seine Arbeit an künstlichen Pankreassystemen und Insulindosierungsalgorithmen; sowie Dr. Wei Qiang, ein Endokrinologe der Xi'an Jiaotong University, der sich auf die Verbesserung der Diabetesversorgung in China konzentriert.
<div class="lb-trans">會議還包括 國際專家 的發言，其中包括 Talita Trevisan 博士，她的 CGM 和自動胰島素輸送的研究成果被引用於 ADA 治療標準；Hande Turan 教授，兒科內分泌學和糖尿病臨牀結果的專家；Ahmad Haidar 教授，麥吉爾大學的專家，以其在人工胰腺系統和胰島素給藥算法方面的研究而聞名；以及 Wei Qiang 博士，西安交通大學的內分泌學專家，專注於改善中國的糖尿病護理。
</div>Da KI die Interpretation von Blutzuckerdaten grundlegend verändert, entwickelt sich die Diabetes-Technologie hin zu intelligenten Systemen, die sowohl klinische Entscheidungen als auch das tägliche Selbstmanagement unterstützen.
<div class="lb-trans">隨着人工智能根本改變血糖數據的解讀，糖尿病技術正朝着智能系統發展，這些系統支持臨牀決策和日常自我管理。
</div>Welche neuen Erkenntnisse und Innovationen könnte SIBIONICS auf seinem bevorstehenden 4. AGP&amp;DTx Summit vorstellen – und wie könnten diese die Rolle der KI in der Diabetesversorgung weiter neu definieren?
<div class="lb-trans">SIBIONICS 將在即將舉行的第 4 屆 AGP&amp;DTx 峯會上介紹哪些新見解和創新——這些將如何進一步重新定義人工智能在糖尿病護理中的角色？
</div>KONTAKT: [email protected]
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00:57 ETATTD Spotlight: Von Blutzuckerwerten zu KI-basierten Erkenntnissen - eine neue Richtung für das Diabetes-Management

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00:57 ETATTD 聚焦：從血糖值到基於人工智能的洞察——糖尿病管理的新方向