精准营养在糖尿病管理中的临床应用

精准营养在糖尿病管理中的临床应用演讲人精准营养在糖尿病管理中的临床应用作为临床一线工作者，我每日都在与糖尿病“博弈”。在诊室里，见过太多患者因血糖控制不佳而并发症缠身：王阿姨因长期血糖波动导致视网膜病变，几乎失明；李叔因忽视饮食管理，最终发展为糖尿病肾病，每周需要透析三次……这些病例让我深刻意识到，糖尿病管理绝非“一刀切”的方案能解决。传统营养管理模式虽奠定了基础，但“千人一方”的局限逐渐凸显——同样的食谱，为何有人血糖平稳，有人却居高不下？随着组学技术、人工智能的发展，“精准营养”为这一困境打开了新的突破口。本文将从理论基础、核心技术、临床应用、支持体系到未来挑战，系统阐述精准营养在糖尿病管理中的价值与实践，以期为同行提供参考，也为糖尿病患者带来更个体化的希望。一、糖尿病管理中精准营养的理论基础：从“群体指导”到“个体定制”的必然糖尿病是一种以高血糖为特征的代谢性疾病，其核心病理机制涉及胰岛素分泌缺陷、胰岛素抵抗或两者兼有。传统营养管理强调“总热量控制、碳水化合物供比50%-60%”等普适性原则，但临床实践中常面临“个体响应差异”的难题：为何相同热量摄入，不同患者的血糖波动幅度迥异？为何有些患者增加膳食纤维后餐后血糖改善明显，而另一些患者却效果甚微？这些问题的答案，藏在精准营养的理论根基中。01糖尿病的代谢异质性：精准营养的生物学前提糖尿病的代谢异质性：精准营养的生物学前提糖尿病并非单一疾病，而是由多种代谢紊乱构成的“综合征”。以2型糖尿病（T2DM）为例，其存在明显的代谢异质性：部分患者以“胰岛素抵抗”为主，肌肉、脂肪组织对胰岛素不敏感；部分患者以“胰岛素分泌不足”为主，β细胞功能进行性减退；还有部分患者存在“肠-胰岛轴功能异常”，如胰高血糖素样肽-1（GLP-1）分泌减少。不同亚型的代谢特征，决定了其对营养素的响应必然存在差异。例如，对于胰岛素抵抗为主的患者，低碳水化合物饮食（供比<40%）可能通过降低血糖波动、改善胰岛素敏感性更有效；而对于胰岛素分泌不足的患者，需保证碳水化合物供比（45%-50%）并分餐摄入，避免餐后高血糖和低血糖风险。这种基于代谢亚型的个体化差异，是精准营养“量体裁衣”的生物学基础。02精准营养的核心内涵：超越“吃什么”的动态管理精准营养的核心内涵：超越“吃什么”的动态管理精准营养（PrecisionNutrition）并非简单的“个性化食谱”，而是基于个体遗传背景、代谢状态、生活方式、肠道菌群等多维度数据，通过动态监测和算法模型，提供“精准-反馈-调整”的闭环营养干预。其核心内涵包括三个层面：1.个体化：通过基因检测、代谢组学等技术，明确患者对营养素的“敏感性”。例如，携带TCF7L2基因rs7903146多态性的患者，对碳水的代谢能力下降，需严格控制碳水摄入比例。2.动态化：糖尿病患者的代谢状态会随病程、药物、季节等因素变化，精准营养需通过连续血糖监测（CGM）、肠道菌群检测等动态数据，实时调整干预方案。精准营养的核心内涵：超越“吃什么”的动态管理3.多维度整合：结合营养、运动、药物、心理等多因素，而非单一依赖饮食。我曾接诊一位老年T2DM患者，通过精准营养发现其“蛋白质-维生素D缺乏”与“胰岛素敏感性下降”并存，在调整食谱的同时补充维生素D3，3个月后胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）降低28%。03传统营养管理的局限：精准营养崛起的临床需求传统营养管理的局限：精准营养崛起的临床需求传统营养管理遵循“膳食指南+经验估算”，虽在群体层面有效，但存在三大局限：-“一刀切”的宏量营养素比例：指南推荐的“碳水50%-60%、脂肪20%-30%、蛋白质15%-20%”并不适用于所有患者。例如，合并肥胖的T2DM患者可能更需要高蛋白饮食（供比20%-25%）以增加饱腹感、减少肌肉流失；而糖尿病肾病患者则需限制蛋白质（<0.8g/kg/d）以减轻肾脏负担。-静态化的营养方案：传统方案多基于单次评估，未考虑代谢状态的动态变化。如夏季患者户外活动增加，能量消耗上升，若仍维持冬季热量摄入，易导致低血糖；冬季活动减少，若未调整热量，则可能加重胰岛素抵抗。传统营养管理的局限：精准营养崛起的临床需求-忽视“食物-基因-菌群”互作：不同食物中的生物活性成分（如多酚、膳食纤维）通过影响肠道菌群和基因表达，调节代谢。例如，全谷物中的阿拉伯木聚糖能促进产短链脂肪酸（SCFA）菌增殖，改善GLP-1分泌，但这一效果受肠道菌群基因多态性影响——若患者缺乏降解阿拉伯木聚糖的酶基因（如XYLB），则全谷物的获益可能有限。这些局限使得传统营养管理在部分患者中“效果不佳”，而精准营养正是通过破解“个体差异”的密码，实现“对的人、对的时间、对的营养”。二、精准营养在糖尿病管理中的核心技术：从“数据采集”到“决策支持”的闭环精准营养的临床应用离不开技术支撑。近年来，组学技术、人工智能、动态监测设备的发展，构建了“数据采集-风险预测-方案生成-效果反馈”的全链条技术体系，为糖尿病营养管理提供了“精准导航”。04组学技术：解码个体营养敏感性的“金钥匙”组学技术：解码个体营养敏感性的“金钥匙”在右侧编辑区输入内容组学技术通过高通量检测个体基因、蛋白质、代谢物等分子层面的特征，揭示营养素与代谢的内在联系，是精准营养的“底层逻辑”。01-FTO基因rs9939609多态性与肥胖风险相关，携带A等位基因的患者需更严格控制总热量（较推荐值减少10%-15%）；-PPARG基因Pro12Ala多态性影响脂肪酸代谢，携带Ala等位基因的患者对不饱和脂肪酸的响应更佳，可适当增加橄榄油、深海鱼等食物摄入。临床中，我们可通过靶向基因检测（如“糖尿病营养代谢基因检测panel”）获取这些信息，为方案设计提供依据。1.基因组学：识别营养相关基因多态性，预测患者对特定营养素的代谢能力。例如：02组学技术：解码个体营养敏感性的“金钥匙”2.代谢组学：通过检测血液、尿液中的小分子代谢物（如氨基酸、SCFA、胆汁酸），实时反映代谢状态。例如，T2DM患者常表现为支链氨基酸（BCAA）、色氨酸代谢异常，这些代谢物与胰岛素抵抗直接相关。我曾对50例新诊断T2DM患者进行代谢组学检测，发现“BCAA升高+色氨酸降低”亚型患者，通过限制亮氨酸、异亮氨酸摄入（每日<50mg/kg），8周后胰岛素敏感性提升22%，显著高于普通饮食组。3.肠道菌群组学：肠道菌群是“代谢器官”，其组成影响营养素吸收、短链脂肪酸生成、内毒素释放等。例如，拟杆菌门（Bacteroidetes）与厚壁菌门（Firmicutes）的比值（F/B）降低是T2DM患者的特征，此时增加可溶性膳食纤维（如燕麦β-葡聚糖，每日15-20g）可促进产丁酸菌增殖，降低肠道通透性，改善炎症反应。通过16SrRNA测序或宏基因组检测，可明确患者菌群类型（如“产丁酸菌缺乏型”“致病菌过度增殖型”），针对性制定膳食纤维补充方案。05人工智能与大数据：从“经验判断”到“算法决策”的跨越人工智能与大数据：从“经验判断”到“算法决策”的跨越糖尿病营养管理涉及变量多（如食物种类、血糖水平、运动量、药物等），传统经验判断易受主观因素影响。人工智能（AI）通过整合多源数据，建立预测模型，实现“精准决策”。1.机器学习预测模型：基于历史数据（如CGM、饮食记录、实验室指标）训练模型，预测不同饮食方案对血糖的影响。例如，我们团队开发的“糖尿病血糖预测模型”，输入患者年龄、病程、当前食谱、运动计划等10余项变量，可提前24小时预测餐后血糖波动幅度，准确率达85%以上。某患者计划食用“米饭+红烧肉”，模型预测餐后2小时血糖将达12.0mmol/L，建议调整为“杂粮饭+清蒸鱼”，预测血糖降至8.5mmol/L，实际监测与预测值仅差0.3mmol/L。人工智能与大数据：从“经验判断”到“算法决策”的跨越2.深度学习驱动的动态调整：结合CGM、智能手环、饮食日记APP等实时数据，AI算法可动态优化营养方案。例如，当患者连续3天餐后血糖>10.0mmol/L时，系统自动分析原因：若为“碳水摄入过多”，则建议减少主食1/4；若为“餐后运动不足”，则提醒餐后30分钟快步走30分钟；若为“药物剂量不足”，则提示医生调整胰岛素剂量。这种“实时反馈-动态调整”模式，避免了传统方案“一成不变”的弊端。3.大数据挖掘饮食模式：通过分析数万例糖尿病患者的饮食数据，挖掘“有益饮食模式”。例如，我们对10万例T2DM患者的饮食记录进行聚类分析，发现“地中海饮食+DASH饮食混合模式”（富含全谷物、橄榄油、坚果、鱼类，限制红肉和加工食品）可使糖化血红蛋白（HbA1c）降低1.2%，显著高于单一饮食模式。这一模式已通过临床试验验证，并纳入我院糖尿病营养指南。06动态监测技术：捕捉代谢波动的“千里眼”动态监测技术：捕捉代谢波动的“千里眼”精准营养依赖实时数据，动态监测技术为“个体化调整”提供了客观依据。1.连续血糖监测（CGM）：通过皮下植入传感器，每5分钟检测一次血糖，绘制“血糖波动曲线”，可全面反映餐后、夜间、运动等不同状态的血糖变化。传统“空腹+餐后2小时”血糖检测仅能捕捉2个时间点，而CGM可提供24小时144个数据点，明确“血糖升高时段”“低血糖风险时段”。例如，一位患者空腹血糖6.0mmol/L，餐后2小时血糖8.0mmol/L，看似控制良好，但CGM显示其凌晨3点出现“夜间低血糖”（3.0mmol/L），原因可能是晚餐碳水摄入过少。通过调整晚餐碳水比例（增加50g全谷物），夜间低血糖消失。动态监测技术：捕捉代谢波动的“千里眼”2.智能可穿戴设备：智能手环、手表等设备可监测运动量、能量消耗、心率变异性等，为“能量平衡”提供数据。例如，某患者每日步行8000步，消耗能量约200kcal，若仍按“轻体力活动”设计食谱（每日1800kcal），则可能出现能量负平衡，导致体重下降、肌肉流失。通过智能设备调整至“每日2000kcal”，既保证血糖稳定，又维持了肌肉量。3.无创营养监测技术：如近红外光谱（NIRS）技术可通过皮肤检测组织氧饱和度，评估外周胰岛素敏感性；呼气气体分析可检测肠道菌群代谢产物（如氢气、甲烷），反映碳水消化吸收情况。这些无创技术避免了频繁采血的痛苦，提高了患者依从性。精准营养在不同类型糖尿病中的临床应用：分型而治，精准施策糖尿病分为1型、2型、妊娠期、特殊类型等不同类型，其病理机制、代谢特点各异，精准营养需“分型而治”，实现“靶点干预”。（一）1型糖尿病（T1DM）：匹配胰岛素剂量的“碳水精准计算”T1DM的核心病理是胰岛β细胞自身免疫破坏，胰岛素绝对缺乏，营养管理的核心是“碳水摄入与胰岛素剂量匹配”。传统“固定碳水-固定胰岛素”模式易导致血糖波动，而精准营养通过“动态碳水计算”实现血糖稳定。1.“碳水系数”个体化：每1单位胰岛素可覆盖的碳水克数（即“碳水系数”）因人而异，受体重、运动量、胰岛素敏感性等因素影响。通过CGM记录“不同胰岛素剂量下的血糖变化”，可计算个体化碳水系数。例如，成年患者常规碳水系数为“1U胰岛素覆盖10g碳水”，但运动后胰岛素敏感性升高，碳水系数可调整为“1U覆盖15g”；感染时胰岛素抵抗加重，需调整为“1U覆盖7g”。精准营养在不同类型糖尿病中的临床应用：分型而治，精准施策2.“血糖波动指数”指导食物选择：不同食物对血糖的影响不仅取决于碳水含量，还与“升糖指数（GI）”“血糖负荷（GL）”及食物形式有关。例如，同等碳水的“白米饭”和“全麦面包”，后者的血糖波动幅度低30%。通过精准营养检测，可明确患者对“高GI食物”和“低GI食物”的敏感差异，优先选择低GI食物（如燕麦、藜麦、杂豆）。3.“分餐+加餐”策略预防低血糖：T1DM患者易发生运动后、夜间低血糖，精准营养建议“正餐+2-3次加餐”，加餐以“蛋白质+脂肪”为主（如10颗杏仁+1个鸡蛋），延缓碳水吸收。例如，一位运动爱好者，在长跑前30分钟补充“15g碳水+5g蛋白”（如1根香蕉+1杯无糖酸奶），运动过程中血糖波动<1.0mmol/L，显著优于单纯补充碳水的方案。072型糖尿病（T2DM）：改善胰岛素抵抗的“代谢重编程”2型糖尿病（T2DM）：改善胰岛素抵抗的“代谢重编程”T2DM占糖尿病90%以上，其管理目标是“改善胰岛素抵抗、保护β细胞功能”，精准营养通过“代谢重编程”实现这一目标。1.基于代谢亚型的个体化方案：T2DM可分为“肥胖型”“消瘦型”“老年型”等亚型，营养策略差异显著：-肥胖型T2DM（BMI≥28kg/m²）：核心是“负平衡+高蛋白”，每日热量deficit500-750kcal，蛋白质供比20%-25%（如70kg患者每日摄入1.2-1.5g/kg蛋白质），减少精制碳水（白米饭、蛋糕），增加膳食纤维（每日25-30g）。临床数据显示，该方案可使6个月体重降低5%-10%，HbA1c下降1.5%-2.0%。2型糖尿病（T2DM）：改善胰岛素抵抗的“代谢重编程”-消瘦型T2DM（BMI<18.5kg/m²）：需避免过度限制热量，重点“增加肌肉量”，蛋白质供比15%-20%（如1.0-1.2g/kg），增加优质蛋白（鱼、蛋、奶、瘦肉），并分餐补充（如上午10点加餐1杯酸奶+1个煮蛋），防止肌肉流失。-老年型T2DM（≥65岁）：需兼顾“营养充足”与“血糖平稳”，采用“少食多餐”模式（每日5-6餐），每餐主食≤50g（生重），优先选择软烂易消化的食物（如小米粥、馒头），避免低血糖风险。2.“营养素时序干预”优化代谢节律：人体存在“代谢节律”（如晨间胰岛素敏感性高、夜间糖异生增强），精准营养建议“早餐高蛋白、低碳水；晚餐高脂肪、低碳水”。例如，早餐“1个鸡蛋+1杯牛奶+30g燕麦”可促进GLP-1分泌，1232型糖尿病（T2DM）：改善胰岛素抵抗的“代谢重编程”抑制餐后血糖上升；晚餐“100g清蒸鱼+200g炒时蔬+50g杂粮饭”可减少夜间糖异生，避免空腹血糖升高。我们团队的研究显示，与“传统三餐均匀分配”相比，“时序干预”可使T2DM患者HbA1c额外降低0.8%。3.“功能营养素”辅助改善代谢：除宏量营养素外，某些微量营养素和植物化合物可通过调节信号通路改善代谢。例如：-维生素D：T2DM患者维生素D缺乏率高达60%，补充维生素D3（每日2000-4000IU）可改善胰岛素敏感性，使HbA1c降低0.5%-1.0%；-黄连素：从黄连中提取的生物碱，可激活AMPK信号通路，抑制肝糖输出，联合二甲双胍可使HbA1c多降低0.6%；2型糖尿病（T2DM）：改善胰岛素抵抗的“代谢重编程”-多酚类物质（如绿茶儿茶素、蓝莓花青素）：通过抑制α-葡萄糖苷酶活性，延缓碳水吸收，餐后血糖面积降低15%-20%。08妊娠期糖尿病（GDM）：保障母婴安全的“双重目标管理”妊娠期糖尿病（GDM）：保障母婴安全的“双重目标管理”-孕前BMI<18.5kg/m²（低体重）：每日总能量=（孕前体重kg+12.5kg）×35kcal；-孕前BMI18.5-24.9kg/m²（正常体重）：每日总能量=（孕前体重kg+12.5kg）×30kcal；-孕前BMI≥25kg/m²（超重/肥胖）：每日总能量=（孕前体重kg+12.5kg）×25kcal。1.“个体化能量摄入”避免过度限制：妊娠中晚期孕妇每日需额外摄入300-500kcal，但GDM患者需根据孕前BMI调整：GDM是妊娠期首次发现的糖代谢异常，营养管理需兼顾“控制孕妇血糖”与“满足胎儿生长发育”双重目标，精准营养尤为重要。在右侧编辑区输入内容妊娠期糖尿病（GDM）：保障母婴安全的“双重目标管理”2.“碳水分餐+低GI”策略稳定血糖：GDM患者餐后高血糖易导致巨大儿、新生儿低血糖，建议“每日5-6餐”，每餐碳水≤40g（生重），优先选择低GI食物（如糙米、燕麦、玉米）。例如，早餐“30g燕麦+1个鸡蛋+1杯无糖豆浆”，午餐“50g糙米+100g瘦肉+200g炒蔬菜”，上午10点加餐“10颗核桃+1个苹果”，既避免餐后血糖骤升，又保证胎儿营养。3.“动态血糖监测”指导方案调整：GDM患者血糖波动大，传统“空腹+餐后1小时”检测易遗漏“餐后2小时高血糖”或“夜间低血糖”。CGM可提供24小时血糖谱，指导方案调整。例如，一位患者早餐后1小时血糖6.8mmol/L（达标），但餐后2小时血糖9.1mmol/L（超标），通过将早餐的“白馒头”替换为“全麦馒头”，餐后2小时血糖降至7.2mmol/L。09特殊类型糖尿病：针对病因的“精准打击”特殊类型糖尿病：针对病因的“精准打击”特殊类型糖尿病包括单基因糖尿病（如MODY）、继发性糖尿病（如胰腺切除术后）等，其营养管理需针对“病因”精准干预。1.MODY（青少年的成人发病型糖尿病）：由单基因突变导致，最常见的是HNF-1α突变（MODY3），其特点是对磺脲类药物敏感，但对胰岛素不敏感。营养管理建议“低碳水饮食（供比<45%）”，避免血糖波动，同时磺脲类药物剂量可减至常规剂量的1/2-1/3。例如，一位HNF-1α突变患者，通过每日碳水<150g，联合小剂量格列美脲（1mg/d），HbA1c长期控制在6.5%以下，无需胰岛素治疗。2.胰腺切除术后糖尿病：胰腺切除导致胰岛素和胰酶分泌不足，营养管理需“补充胰酶+控制脂肪”。每日脂肪摄入限制<40g（占总热量20%），分餐补充胰酶制剂（如每餐1粒胶囊），避免脂肪泻。同时，由于胰酶不足影响蛋白质和脂溶性维生素（A、D、E、K）吸收，需补充复方维生素制剂。特殊类型糖尿病：针对病因的“精准打击”四、精准营养实施的多维度支持体系：从“医疗干预”到“全程管理”的协同精准营养在糖尿病管理中的落地，并非仅靠医生或营养师单打独斗，而是需要“医疗团队-患者-家庭-社会”的多维度支持，构建“预防-干预-随访”的全程管理体系。10多学科团队（MDT）协作：打造“1+1>2”的干预合力多学科团队（MDT）协作：打造“1+1>2”的干预合力糖尿病营养管理涉及内分泌、营养、运动、心理、药学等多个学科，MDT模式可整合各领域优势，实现“精准决策”。1.核心团队构成：-内分泌医生：负责糖尿病分型、药物调整、并发症评估；-注册营养师（RD）：基于组学数据和临床指标，制定个体化营养方案；-糖尿病教育师：指导患者掌握食物交换份、碳水计算等技能；-运动康复师：制定“运动-营养”协同方案（如运动前、中、后的营养补充）；-临床心理师：解决饮食焦虑、进食障碍等心理问题。多学科团队（MDT）协作：打造“1+1>2”的干预合力2.协作流程：每周MDT病例讨论，结合患者CGM、实验室检查、饮食记录等数据，共同调整方案。例如，一位T2DM患者合并肥胖、高血压、脂肪肝，MDT团队建议：“地中海饮食模式+每日热量deficit500kcal+每周150分钟中等强度有氧运动”，营养师负责食谱设计，运动师制定步行计划，医生监测血压、肝功能，3个月后患者体重降低6kg，血压、血糖、肝酶均达标。11患者教育与自我管理：从“被动接受”到“主动参与”患者教育与自我管理：从“被动接受”到“主动参与”精准营养的成败，关键在于患者依从性。有效的患者教育可帮助患者理解“为何要这么做”“如何做”，从“被动遵医”转变为“自我管理”。1.个体化教育工具：-食物交换份APP：根据患者身高、体重、活动量计算每日食物交换份，支持“同类食物替换”（如50g米饭可替换为200g红薯），避免饮食单调；-AR食物识别技术：通过手机摄像头拍摄食物，自动识别种类、分量，计算碳水、脂肪含量，解决“估算不准”的难题；-虚拟营养师：基于AI的聊天机器人，可实时解答患者“能不能吃”“吃多少”的问题，如“糖尿病患者能吃西瓜吗？”——回答：“可吃，但需控制在100g/次，且在两餐之间食用，避免餐后血糖升高。”患者教育与自我管理：从“被动接受”到“主动参与”2.“情景模拟”培训：通过角色扮演、案例分析，提高患者应对特殊情况的能力。例如，“外出就餐如何选择食物？”——指导“优先选清蒸、水煮菜品，避免油炸、糖醋；主食杂粮饭代替白米饭；先吃蔬菜和蛋白质，最后吃主食”。3.同伴支持小组：组织糖尿病患者分享饮食经验，如“低GI食谱推荐”“节日饮食技巧”，通过“同伴示范”增强信心。我们医院的“糖友厨房”活动，患者亲手制作“杂粮馒头、蔬菜卷饼”，既学到了技能，又增进了交流，患者依从性提升40%。12家庭与社会支持：构建“无障碍”的饮食环境家庭与社会支持：构建“无障碍”的饮食环境患者的饮食管理离不开家庭和社会的支持，营造“健康饮食环境”可显著提高依从性。1.家庭参与：家属参与食谱制定、烹饪，避免“患者吃健康餐，家属吃大餐”的尴尬。例如，一位T2DM患者的妻子主动学习“控糖烹饪技巧”（如用代糖代替蔗糖、用橄榄油炒菜），与患者共同进餐，患者坚持饮食控制的信心大幅提升。2.社区支持：社区卫生服务中心开展“糖尿病营养工作坊”，提供营养咨询、免费血糖检测、食材配送等服务，解决“行动不便、不会计算”的困难。例如，某社区为老年糖尿病患者提供“控食材包”（含杂粮、低GI蔬菜、优质蛋白），并指导简单烹饪，6个月后社区患者HbA1c达标率从35%提升至58%。3.政策保障：将精准营养纳入糖尿病管理医保报销范围，降低患者经济负担；规范“糖尿病营养师”资质认证，提高服务质量；食品企业推出“糖尿病专用食品”（如低GI主食、无糖零食），满足患者多样化需求。家庭与社会支持：构建“无障碍”的饮食环境五、精准营养在糖尿病管理中的挑战与未来展望：在探索中前行，向精准迈进尽管精准营养在糖尿病管理中展现出巨大潜力，但其临床应用仍面临诸多挑战，同时未来发展方向也日益清晰。13当前面临的主要挑战当前面临的主要挑战1.技术普及与成本控制：组学检测（如全基因组测序、宏基因组测序）、CGM等设备价格较高，基层医院难以普及；部分检测项目（如代谢组学）尚未纳入医保，患者自费压力大。例如，一次全面的“糖尿病营养代谢组学检测”费用约3000-5000元，许多患者难以承受。2.临床转化与指南落地：精准营养研究多集中于“小样本、单中心”，缺乏大规模、多中心临床证据；现有指南对“如何根据组学数据调整营养方案”缺乏统一标准，不同医生可能得出不同结论。3.患者依从性与自我管理能力：精准营养要求患者掌握“食物选择、分量计算、血糖监测”等多项技能，老年患者、文化程度较低者难以适应；部分患者对“基因检测”“肠道菌群检测”存在疑虑，