在韩国,为患有2型糖尿病早期发病的成年人提供AI驱动的混合自我管理指导:随机临床试验协议

科学领域:

• 内分泌学 在内分泌学.
• 数字健康数字健康
• 行为科学 行为科学

背景情况:

• 目前的糖尿病自我管理教育和支持 (DSME/S) 计划往往忽视了早期出现2型糖尿病 (T2D) 的成年人.
• 由人工智能驱动的健康干预措施面临阻力,因为人们认为无法解决个人的独特性.
• 3IM干预旨在通过将人工智能与人类支持相结合来解决这些差距.

研究的目的:

• 评估人工智能辅导计划的有效性,并增加了对T2D早期发病的成年人进行虚拟人类支持.
• 为了确定这种综合方法是否与仅使用AI的辅导相比,可以提高糖尿病自我管理.
• 为年轻的T2D人群提供量身定制的DSME/S的发展信息.

主要方法:

• 一项随机对照试验,涉及82名韩国成年人 (20-44岁) 在40岁之前被诊断患有T2D.
• 参与者接受了12周的单独人工智能辅导 (控制) 或人工智能辅导与虚拟人类支持 (干预).
• 计划进行治疗意图和每条协议分析,通过三角分析分析定性数据.

主要成果:

• *初级分析结果正在等待发表. * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
• *二次分析结果正在等待发表. * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
• *定性发现将探索用户对干预的体验. * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

结论:

• 该研究预计将为开发有效的,基于证据的DSME/S干预措施,为患有早期T2D的成年人提供至关重要的发现.
• 结果将指导数字健康工具的适应,以更好地满足年轻糖尿病患者的需求.
• 这项研究解决了针对特定人口群体的糖尿病护理的关键差距.