约翰霍普金斯医学院和约翰霍普金斯布隆伯格公共卫生学院的研究人员报告称，一款为糖尿病前期患者设计的AI生活方式干预应用程序，在降低糖尿病风险方面与传统人工指导项目效果相当。
由美国国立卫生研究院资助并于10月27日发表在《美国医学会杂志》上的这项研究，据信是首个III期随机对照临床试验，证明AI驱动的糖尿病预防计划（DPP）应用程序帮助患者达到疾病控制与预防中心（CDC）设定的糖尿病风险降低基准的效果，与人工指导项目相当。
据估计，美国有9760万成年人患有糖尿病前期，这是一种血糖水平高于正常但低于2型糖尿病阈值的状况，使他们在未来五年内发展为2型糖尿病的风险增加。先前研究表明，完成人工指导DPP的糖尿病前期成人（这些项目帮助参与者改变饮食和运动习惯）发展为2型糖尿病的可能性降低58%，这在CDC最初的糖尿病预防计划临床研究中已得到证实。然而，获取障碍（如时间安排冲突和项目可用性）限制了这些项目的覆盖面。
在约100个获得CDC认可的数字DPP中，AI-DPP只占很小一部分，且缺乏证明其与人工指导项目相比有效性的数据。
在这项研究中，研究人员测试了完全由AI驱动的项目是否能为糖尿病前期成人提供与为期一年、由人类教练指导的小组项目相似的健康益处。
"即使在糖尿病预防研究之外，也极少有随机对照试验直接比较基于AI的、以患者为导向的干预与传统的人工护理标准，"约翰霍普金斯医学院糖尿病预防与教育计划联合医学主任、研究主要研究者Nestoras Mathioudakis医学博士表示，"这反映了关于AI基DPP健康益处的医学文献的缺失。"
在COVID-19大流行期间，368名中年（中位年龄58岁）参与者自愿被推荐加入四个远程、12个月的人工指导项目之一，或一款提供个性化推送通知以指导体重管理行为、身体活动和营养的强化学习算法应用程序。总体而言，参与者中71%为女性，61%为白人，27%为黑人，6%为西班牙裔。所有参与者均符合种族特定的超重或肥胖身体质量指数（BMI）阈值，并在研究开始前被诊断为糖尿病前期。
在两组中，参与者在12个月研究期间每月连续7天使用手腕活动监测器追踪身体活动。
参与期间，研究志愿者继续从其初级保健提供者处接受医疗服务，但不能参与其他结构化糖尿病项目或使用会影响血糖水平或体重的药物，如二甲双胍或GLP-1受体激动剂。
一旦被推荐，研究人员不会促进项目参与，仅在6个月和12个月时对两组进行随访。
"DPP完成的最大障碍通常是启动，受制于时间安排等后勤挑战。因此，除了临床结果外，我们还感兴趣的是了解参与者在推荐后是否更有可能启动这种异步数字项目，"该研究的共同第一作者、哈佛医学院医学生Benjamin Lalani表示，他同时也是Mathioudakis实验室的研究助理。
12个月后，研究团队发现31.7%的AI-DPP参与者和31.9%的人工指导DPP参与者达到了CDC定义的糖尿病风险降低综合基准（至少减重5%，或至少减重4%加上每周150分钟的身体活动，或糖化血红蛋白A1C绝对降低至少0.2%）。
结果表明，人类教练指导的项目和AI-DPP可以实现相似的结果。此外，与传统项目相比，AI-DPP组的项目启动率（93.4%对82.7%）和完成率（63.9%对50.3%）更高。
研究人员认为，易于获取增加了AI组的参与者参与度，表明AI干预可以作为现有人工指导项目的有效替代方案。因此，初级保健提供者可以考虑为需要生活方式改变计划的患者，特别是那些有相当大后勤限制的患者，使用AI指导的DPP。
"与人工指导项目不同，AI-DPP可以完全自动化并始终可用，扩大其覆盖范围，并使其不受可能限制人工DPP获取的因素（如人员短缺）的影响，"Lalani表示。"因此，尽管AI的'黑箱'性质通常被视为临床采用的障碍，但我们的研究表明，AI-DPP可以提供可靠的个性化干预。"
展望未来，研究团队有兴趣探索他们观察到的AI应用程序结果如何转化为更广泛、服务不足的真实世界患者群体，这些群体可能没有时间或资源参与传统的生活方式干预项目。
此外，正在进行几项次要分析，旨在探索患者对AI与人工模式的偏好、每种干预中参与对结果的影响以及AI指导DPP的相关成本。
作为研究的一部分，Sweetch Health, Ltd.和参与的DPP因向参与者提供服务而获得经济补偿。DPP无法获取整体队列结果，未分析研究数据，也未提供结果解释。
Maruthur和约翰霍普金斯大学因一个未在出版物中讨论的在线糖尿病预防程序获得特许权使用费分配。该安排条款已由约翰霍普金斯大学根据其利益冲突政策进行了审查和批准。
该研究由糖尿病和消化道及肾脏疾病研究所（R01DK125780）和老龄化研究所（K01AG076967）资助。约翰霍普金斯临床与转化研究所也提供了支持，该研究所部分由转化科学促进中心（UL1TR001079）资助。
为本研究做出贡献的其他研究人员包括约翰霍普金斯的Mohammed S. Abusamaan、Defne Alver、Adrian Dobs、John McGready、Kristin Riekert、Benjamin Ringham、Aliyah Shehadeh、Fatmata Vandi、Amal A. Wanigatunga、Daniel Zade和Nisa M. Maruthur，以及Tower Health Medical Group Family Medicine的Brian Kane和Reading Hospital Tower Health的Mary Alderfer。
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