印度的糖尿病负担已经十分沉重，而且还在不断上升。超过1亿印度人患有糖尿病，其中许多人处于糖尿病前期。并发症出现时，费用曲线会急剧上升：肾衰竭、截肢、视力丧失和心血管事件会导致频繁且昂贵的住院治疗。与糖尿病并发症相关的单次入院费用可能高达5万至15万卢比，而诸如开始透析或心脏手术等关键事件的费用则远高于此。再加上生产力损失、护理人员的时间浪费以及长期依赖，被动治疗的实际成本令人震惊。
预防比救援更便宜
扭转这一趋势最简单的方法是及早发现风险并采取行动。当血糖开始波动时及时干预可以推迟或预防并发症。在全国范围内推广，这些避免的入院治疗可以转化为逐年累积的节省。然而，传统的指尖采血检测并非为此而设计的。它提供的是一些片段，而糖尿病管理依赖于规律：早晨血糖激增、午餐后血糖飙升、运动后血糖不稳定地下降。当患者的糖化血红蛋白看起来“正常”时，患者常常会感到沮丧，而隐藏的波动仍在持续刺激着表层下的血管和神经。
正因如此，连续血糖监测仪 (CGM)才成为如此关键的转变。CGM 就像一面实时反映代谢健康的镜子，全天候 (24/7) 静静地追踪血糖趋势，将日常生活转化为个性化的血糖故事。即使只使用三个月的 CGM，也能揭示实验室值无法揭示的信息：哪些食物会导致血糖急剧上升，哪些晚餐时间会使曲线变平，饭后散步 20 分钟如何使峰值变平缓，以及睡眠不足或深夜吃零食如何影响血糖控制。有了这些反馈，患者可以采取适合自身生理状况的调整，而不是墨守成规。今天的个性化指导，决定了明天的血糖是稳定还是复杂。
人工智能使 CGM 数据的价值倍增
当模式识别能够凸显新兴风险、标记异常波动的日子并在适当时机提醒患者或临床医生时，原始数据便可转化为切实可行的指导。对于印度那些已经处理大量数据面板的临床医生来说，人工智能驱动的摘要能够有效解决数据过载问题：“7天中有5天早餐后血糖峰值超过60毫克/分升；考虑调整进餐时间或用药”，或“夜间低血糖升高；评估基础剂量”。这些简洁明了、优先排序的洞察能够支持诊所开展更快、更有意义的对话，并使每位医生能够在不降低医疗质量的情况下帮助更多患者。
经济学原理很简单。住院是糖尿病治疗费用的顶峰，而监测和指导则是山脚下的山脚。如果医疗系统哪怕只减少一小部分并发症相关的入院人数，就能立即带来巨大的节省。简单来说：
设A为每年因糖尿病入院的人数。
设C为平均入场费。
设r表示通过早期发现和干预减少此类入院人数的百分比。
年度节省 ≈ A × C × r 。即使r取值不大，也能产生巨大的收益，因为C很高。至关重要的是，这些节省会反复出现——每年接受透析或截肢的患者数量减少，资源就会从危机应对转向持续健康。对于家庭来说，避免入院不仅仅是一笔小开支；它意味着保住了一个月的工资，保住了工作，让孩子一年的学业得以继续。
在印度推广这一愿景并不需要完美无缺；它需要实用且经济实惠的监测，并结合简单及时的行动。首先，针对高危人群，采用短周期的动态血糖监测 (CGM)，以便每位患者和临床医生都能发现最重要的模式。利用人工智能 (AI) 将连续的读数转化为清晰的优先级，并将临床医生的注意力分流到最需要关注的地方。鼓励雇主和保险公司承保有针对性的监测周期，因为投资回报很快就会体现在更少的急诊入院和更短的住院时间上。为初级保健团队配备易于阅读的动态血糖监测 (CGM) 摘要，以便咨询服务在几分钟内（而不是几小时内）从常规咨询转变为个性化咨询。
增强医疗判断
所有这些都不能取代医学判断，而是增强了它。CGM 指导下的护理并非追求完美的曲线，而是要降低危险的波动性，并在成本低且可逆的情况下及时发现问题。当患者能够看到昨晚的晚餐或今天的散步如何改变了他们的曲线图时，依从性就不再是抽象的概念。当临床医生收到简明的风险摘要而不是原始信息时，预约会变得更有针对性、更有效。当支付方评估结果时，不仅要考虑糖化血红蛋白 (HbA1c)，还要考虑峰值的降低、崩溃的减少和入院人数的减少，预防最终会像资产一样得到重视。
印度正处于一个岔路口。一条路我们很熟悉：不定期检测、干预延迟、并发症增多以及家庭和医疗系统难以承受的不断攀升的费用。另一条路则更智能、更友善：价格实惠的血糖监测系统可以揭示每个人的血糖状况；人工智能可以将数据转化为指导；以及早期的治疗方案调整，让人们远离医院，享受正常的生活。这不仅是临床上的选择，也是经济上的选择，而且刻不容缓。