葡萄糖钳夹技术普遍应用于肌体胰岛素敏感性和胰岛β细胞功能的评价。从方法学角度讲，这种技术是目前公认的最优方法。目前这一技术也被广泛应用于药物一致性评价和药效学评价中。

在药物评价应用中，葡萄糖钳夹技术的拓展应用起到了关键作用。与常规钳夹技术不同的是：在注射被研究药物后，实验过程中的血浆胰岛素浓度是非恒定的、需要通过不断变化的葡萄糖输注速度来反应被研究药物的时效曲线。这样，整个实验过程中存在两个相互作用的变量。这或许是利用葡萄糖钳夹技术评价药物效能的最大难点。

经典钳夹实验中，葡萄糖输注速度的计算是基于血浆胰岛素浓度稳态和一种负反馈的算法实现的。这种负反馈计算公式是由经典钳夹技术的创立者DeFronzo教授创立的。他巧妙的将葡萄糖输注速度分为“代谢量”和“反馈量”两种组分。通过“反馈量”不断修正“代谢量”，达到血糖浓度稳态的目的。我们分别对这两种组分的计算方式进行简单的分析：

01代谢量

     代谢量就是前次的葡萄糖输注量（相当于由肌肉和脂肪细胞组成的慢速池），这个输注量是过剩还是不足？我们无法即时判断，它体现在下一个点的血糖浓度。血糖浓度高于目标值，则此输注速度过大；反之则相反。在经典钳夹试验中，由于胰岛素浓度是相对恒定的，因此稳态期的葡萄糖输注量的理论值也是恒定的。但在药物评价中，血浆胰岛素浓度是始终变化的，因此代谢量也是时刻变化的。另外, 在传统的计算方法中，代谢量引用的是10分钟前的葡萄糖输注速度。实际上，5分钟前的葡萄糖输注速度对血糖浓度的影响也是非常明显的。这种计算模式在实际操作中，会引发一种“耦合震荡”的情况。对于血糖稳态的控制是非常不利的。
 

02 反馈量

之前我们提到，假如当前时刻的血浆葡萄糖浓度偏低，说明血液中的葡萄糖被转持续移至细胞内；假如血浆葡萄糖浓度高于目标值，说明输注的葡萄糖过剩，葡萄糖堆积在外周血液中。如果我们知道葡萄糖分布容积和当前时刻葡萄糖浓度与目标血糖浓度的差值，我们就可以得到“反馈量”（即快速池）。然而，葡萄糖分布容积主要取决于血管外的快速交换间隙而不是血浆容量。因此葡萄糖分布容积的个体差异是不容忽视的。同时非胰岛素依赖的葡萄糖利用在实验过程中的变化也有待明确。
这种多变量的模型给研究者在进行药物评价过程中的葡萄糖输注速度计算带来极大的负担，而且不同类型的被研究药物的时效曲线也是不同的。因此研究者很难在短时间内积累足够的经验值以应付这样的复杂局面；不同的研究者对计算方法理解的不同，也会造成实验结果的离散程度偏大。

03 新的算法

      借助现代个人电脑的计算能力和新的实验模型，我们植入了多种算法以适应不同的应用场景。它的核心是一种多参数自适应的算法。在实验过程中，根据数据的不断更新和累积，内置的算法会对代谢量和反馈量不断修正和迭代，得到最优的结果。计算机控制的钳夹试验系统不再依靠个人的经验，研究者经过简单的训练即可掌握各种实验模型。极大提高了人力资源的使用效率和研究效率。

      目前, 人工智能算法是一个受到追逐的热点领域。在无人机、自动驾驶、人脸识别甚至上网购物等工作生活的各个领域，智能算法都扮演着极其重要的角色。当前的人工智能依然只是按照人工设定好的控制律进行工作，是以大量的数据训练和强大的计算能力为基础的。与其它智能算法一样，钳夹试验系统内置的算法同样是把大量以人工经验为主的数据转换成数学模型，配合不同的影响因子达到稳定工作的目的。钳夹试验系统的算法主要涉及两个方面— 分类算法和预测算法。

一、分类算法
举个例子。当我们在某宝某东购物时，后台程序会记录你所有的购物行为事件。包括购物频率，浏览记录，种类，品牌，消费能力，购物满意度评价等等。系统会把所有这些特征事件分配不同的发生概率。当你再次购物时，系统会通过特征事件矩阵找到最大概率事件。结果怎样？你会收到符合你消费习惯的各种产品推送、促销信息。这个过程就是购物平台根据你的特征信息的概率对你的购物倾向进行的分类结果。

在钳夹试验过程中，血糖浓度变化并不始终符合我们的预期。抽血环节、取样环节、受试者状态（入睡、排尿、活动等）都会对血糖浓度的测量产生影响。而钳夹试验系统工作的前提就是默认采集到的血糖浓度是准确的。例如，假设目标血糖浓度是5mmol/L, 实际测量得到的血糖浓度是4.0mmol/L。这种情况下，我们很容易联想到该血糖检测结果是由于样本稀释造成的离群值。若假设测量得到的血糖浓度是4.5mmol/L，在经验不足的情况下，我们对于这种处于“灰区”的结果判断起来就比较困难了。而分类算法会根据实验状态、参数、历史结果等影响因子的概率分布找到相对合理的分类结果以及相应的应对措施。
      在实际操作中，系统仍然保留了人工干预选项。如果发现某次血糖测量结果和预期值发生较大偏差，首先应重新采集样本进行复核（注意是重新从静脉留置针处采集样本），从而决断是否剔除除该异常值。而对于处于“灰区”的结果，我们建议交由计算机进行判断处理。
 
二、预测算法
在葡萄糖钳夹试验系统中，我们无法判断当前时刻计算得到葡萄糖输注速度是否合理。原因是当前输注的葡萄糖需要一定时间才能分布到全身的葡萄糖交换空间，这个时间大约是10分钟。很显然，我们当前的计算结果是对10分钟后肌体葡萄糖空间的一种预测。首先，系统会根据前面的葡萄糖输注速度的分布和趋势推算出一个新的葡萄糖输注速度Ginf1。我们还可以根据当前的血糖浓度和目标血糖浓度之间的差异，计算出另一个葡萄糖输注速度Ginf2。我们相信Ginf1还是Ginf2？回答这个问题，我们需要进一步假设，Ginf1和Ginf2都存在测量误差，且符合正态分布。通过这两个输注速度的均方差，我们就可以得到三个新的参数: 当前输注速度的最优解Ginfi、惩罚因子Ki、Ginfi的偏差Ei。其中Ki、Ei会持续迭代到下一个输注速度的计算当中并不断更新。惩罚因子Ki的作用是：假设Ginf2的偏差大，则对Ginf2施加惩罚因子，结果偏向Ginf1。通过数据的不断累积更新，Ki、Ei也会不断更新，则Ginfi也会趋于更加合理。
 
三、特异性和灵敏度
      在药物评价中, 葡萄糖输注曲线可反映出被研究药物的时效曲线。例如在一种短效胰岛素评价实验中，在胰岛素起效达峰阶段，葡萄糖输注速度在短时间内可升高到基线水平的2-3倍左右。无论是人工操作还是算法计算，都是通过观察起峰阶段血糖浓度下降这一特征信号实现的。可以说，血糖浓度的持续偏低是葡萄糖输注速度持续升高的动力。
      然而在算法实现的实验过程中，如何有效的判断血糖浓度的降低是胰岛素起效引发的还是测量误差、还是样本稀释造成的，就显得尤为重要。一种方法是血糖浓度一旦下降就判断为胰岛素起效，则立刻加快葡萄糖输注。这种模式的灵敏度很高，但是极易误判，造成下一个血糖大幅度升高。相反，如果血糖持续降低若干个时间点才判断为胰岛素起效，则特异性高，但是会低估药物效能，甚至引发低血糖风险。
      为了解决这一矛盾，我们在算法中加入了葡萄糖输注速度/血糖变化趋势和累计误差两个因子。这两个因子的加入，比较好的解决了如何判断被研究药物的起效时间问题。但是由于目标血糖的存在以及这两个因子的协同作用，系统是不允许血糖长期低于目标血糖值的。在实际操作中，有研究者出于实验设计的考虑，往往偏向于将血糖控制在略低于目标血糖的水平上。这时我们可以观察到系统计算的葡萄糖输注速度是持续升高的。在此，提示使用该系统的用户注意此现象。另一方面，系统内部也设置了限制门。限制门可以抑制葡萄糖输注速度无休止的升高，避免超调现象的发生。 
      现阶段人工智能水平还处于“人工智障”阶段，任何算法都是在规则范围内求最优解的过程。计算机控制的葡萄糖钳夹试验系统为用户提供了一种便捷的工具，但它并不是万能的。只有更好的了解这种工具的原理、工作方式，才能更好的发挥它的优势。