传统糖尿病分型难以满足2型糖尿病（T2DM）精准医疗需求，而基于病理生理的Ahlqvist分型通过整合临床变量与机器学习，将T2DM细分为五大亚型，即严重自身免疫性糖尿病、严重胰岛素缺乏（SIDD）、严重胰岛素抵抗（SIRD）、轻度肥胖相关（MOD）、轻度年龄相关（MARD），实现了跨种族验证（覆盖全球大于2万例患者）。该分型驱动精准诊疗的核心在于亚型特异性并发症风险分层［SIRD肾病风险（危害比=2.40）、MOD脑卒中风险（优势比=1.07）］、个体化治疗策略优化（SIRD首选二甲双胍、噻唑烷二酮类药物联合钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂）、筛查差异化［MOD强化脑卒中监测、严重胰岛素缺乏/SIRD干预生活方式风险（如吸烟率大于50%）］等。日本TANABE团队构建了不需要HOMA2的实用模型（准确率为82.9%），突破了资源匮乏地区应用壁垒；但亚型动态转换和非代谢因素整合不足仍是挑战。Ahlqvist分型为T2DM高危人群分层、靶向预防、个体化治疗提供了循证框架，推动了糖尿病管理向精准化转型。