约翰斯·霍普金斯医学院与约翰斯·霍普金斯布隆伯格公共卫生学院的研究人员报告称，一款面向前期糖尿病患者的AI驱动生活方式干预应用程序，在降低糖尿病风险方面的效果与传统人工指导项目相当。
该研究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》（JAMA）上，据信这是首个三期随机对照临床试验，证实AI驱动的糖尿病预防项目（DPP）应用程序能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，效果与人工指导项目相当。
美国约有9760万成年人患有前期糖尿病，这是一种血糖水平高于正常但尚未达到2型糖尿病诊断阈值的状况，使其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的前期糖尿病患者（该项目帮助参与者改变饮食和运动习惯）罹患2型糖尿病的可能性降低58%，这已在CDC原始糖尿病预防项目临床研究中得到证实。然而，预约冲突和资源可用性等获取障碍限制了这些项目的覆盖范围。
在约100个获得CDC认证的数字化DPP中，AI-DPP仅占少数子集，且缺乏与人工指导项目效果对比的数据证据。
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前期糖尿病成年人提供与为期一年、由人类教练带领的小组项目相似的健康益处。
"除糖尿病预防研究外，直接比较AI患者自主干预与传统人工护理标准的随机对照试验极为罕见，"约翰斯·霍普金斯医学院糖尿病预防与教育项目联合医学主任、研究主要调查员Nestoras Mathioudakis医学博士指出，"这反映了关于AI-DPP健康效益的医学文献存在空白。"
在新冠疫情期间，368名中年（中位年龄58岁）参与者自愿选择加入四个远程、为期12个月的人工指导项目之一，或使用强化学习算法应用程序——后者通过个性化推送通知指导体重管理行为、身体活动和营养摄入。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。所有参与者均达到种族特定的超重或肥胖身体质量指数阈值，且在研究开始前已确诊前期糖尿病。
在12个月研究期间，两组参与者均使用腕部活动监测器每月连续七天追踪身体活动数据。
研究期间，志愿者继续接受其初级保健提供者的医疗服务，但不得参与其他结构化糖尿病项目，也不能使用二甲双胍或GLP-1受体激动剂等影响血糖水平或体重的药物。
一旦转介后，研究人员未主动促进项目参与，仅在第6个月和第12个月进行随访。
"DPP完成的最大障碍通常是启动阶段，受预约等后勤挑战阻碍。因此，除临床结果外，我们还关注参与者是否更可能在转介后启动异步数字项目，"研究共同第一作者、哈佛医学院在读医学生兼Mathioudakis实验室研究助理Benjamin Lalani表示。
12个月后，研究团队发现AI-DPP组31.7%的参与者与人工指导DPP组31.9%的参与者达到了CDC定义的糖尿病风险降低综合基准（至少减重5%、至少减重4%并每周进行150分钟身体活动，或糖化血红蛋白A1C绝对值降低至少0.2%）。
结果表明，人类教练项目与AI-DPP可实现相似的健康成果。此外，AI-DPP组的项目启动率（93.4%对82.7%）和完成率（63.9%对50.3%）均高于传统项目。
研究人员认为，便捷的获取途径提高了AI组的参与度，表明AI干预可作为现有人工指导项目的有效替代方案。因此，初级保健提供者可考虑为需要生活方式改变项目（尤其是面临重大后勤限制）的患者提供AI指导的DPP。
"与人工指导项目不同，AI-DPP可实现完全自动化且随时可用，从而扩大覆盖范围并规避影响人工DPP获取的因素，如人员短缺，"Lalani解释道，"因此，尽管AI的'黑箱'特性常被视为临床应用的障碍，但我们的研究表明AI-DPP能提供可靠的个性化干预。"
展望未来，研究团队希望探索AI应用程序观察到的效果如何转化为更广泛、服务不足的真实患者群体，这些群体可能没有时间或资源参与传统生活方式干预项目。
此外，多项次级分析正在进行中，旨在探索患者对AI与人工模式的偏好、每种干预中参与度对结果的影响，以及AI指导DPP的相关成本。
作为研究的一部分，Sweetch Health有限公司和参与的DPP因向参与者提供服务而获得经济补偿。这些DPP无法获取整体队列结果，未分析研究数据，也未对结果进行解读。
Maruthur和约翰斯·霍普金斯大学因一款未在出版物中讨论的在线糖尿病预防项目获得版税分配。相关安排条款已根据约翰斯·霍普金斯大学的利益冲突政策接受审查和批准。
该研究由国家糖尿病与消化及肾脏疾病研究所（R01DK125780）和国家老龄化研究所（K01AG076967）资助。约翰斯·霍普金斯临床与转化研究所也提供了支持，该研究所部分资金来自国家转化科学促进中心（UL1TR001079）。
参与本研究的其他研究人员包括来自约翰斯·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，以及来自Tower Health医疗集团家庭医学的Brian Kane和Reading Hospital Tower Health的Mary Alderfer。
【全文结束】
