数字医疗或数字疗法是一种基于软件程序的疗法，为患者提供循证治疗干预以诊断、评估、预防、管理或治疗疾病。数字医疗可以分为数字健康、数字医疗和数字疗法三个部分。医疗信息化已经基本覆盖了所有医院，通过互联网系统医院能够实现与患者的连接，提供远程医疗服务。
我国糖尿病患者超过1亿，但诊断率仅为38%，存在大量未被诊断的患者。对糖尿病等慢病的全生命周期管理的第一步是广泛筛查以及早发现病例，数字医疗能够提升筛查效率，实现对疾病的早发现早干预。线上糖尿病管理教育项目利用医学知识图谱和人工智能技术，为患者提供个体化的教育和生活方式建议，有效提升了糖尿病患者的糖化血红蛋白达标率。糖尿病患者中视网膜病变的患病率高达16.3%，使用基于时序影像序列深度学习的糖尿病视网膜并发症预警系统“DeepDR Plus”，可基于眼底图像精准预测糖尿病视网膜病变进展。在基层糖尿病管理中通过APP进行血糖监测和健康教育，有助提高患者血糖控制水平。相信随着数字医疗技术的发展和进一步完善，智慧管理将成为未来糖尿病管理的重要手段。
随着数字医疗和人工智能越来越多地渗透到临床诊疗活动中，我们不仅要对其有一个开放和包容的态度，而且更要积极应对数字医疗所带来的四个方面的挑战。一是构建高质量人工智能模型的数据，建立大规模、高质量的多模态慢病数据库用于人工智能技术开发，确保数据标签的准确性和权威性。二是人工智能模型的可解释性与信任，发掘已建立人工智能技术捕获的表型特征和病理生理意义，增加临床医生对人工智能模型输出结果的信任程度。三是人工智能技术的循证证据，开展严谨的临床研究，验证已开发人工智能技术的临床有效性，开展真实世界前瞻性研究、临床随机对照研究。四是人工智能技术的推广应用，提高已开发人工智能技术应用于真实世界临床场景的易用性和接受度，通过用户友好界面设计、持续培训支持、持续模型更新等优化人工智能技术的适用性。■
（作者系中国工程院院士）
