AI驱动的糖尿病预防项目与人工教练项目:一项务实性非劣随机对照试验

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糖尿病前期患病率高且进展为糖尿病的风险显著。以糖尿病预防项目（DPP）为代表的生活方式干预可有效降低发病风险，但受限于项目可及性与转介后的低参与率，实际覆盖不足。数字化DPP可缓解部分实施障碍，而基于人工智能（AI）的全自动干预有望进一步提升可扩展性与个体化支持。本研究旨在检验：对糖尿病前期且超重/肥胖成人，转介至完全AI主导的DPP在体重、糖化血红蛋白（HbA1c）与体力活动相关综合目标的达成上，是否不劣于转介至人工教练主导的DPP。



（图源AI）

本研究为Ⅲ期、平行组、务实性、非劣效随机对照试验，于美国两家临床中心开展（2021年10月—2024年12月随访结束）。纳入≥18岁、实验室确诊糖尿病前期且超重/肥胖者，按1:1随机转介至AI主导数字化DPP（手机App+蓝牙体重秤，基于强化学习的个体化推送与行为支持）或CDC认可的人工教练远程DPP（12个月结构化课程）。主要结局为复合终点：全程HbA1c维持<6.5%，且12个月时满足以下任一项——体重下降≥5%，或体重下降≥4%且中高强度体力活动≥150min/周（加速度计测量），或HbA1c绝对下降≥0.2个百分点；预设非劣界值为风险差下限不跨越−15%。

共纳入368例（中位年龄58岁；女性约71%；中位BMI32.3）。转介后AI组启动率更高（93.4%vs82.7%），项目完成率亦更高（63.9%vs50.3%）。主要复合终点达成比例在AI组为31.7%（58/183），人工组为31.9%（59/185），风险差−0.2%，单侧95%CI下限−8.2%，满足非劣效判定；复合终点各组成部分的比较方向与主要分析一致。研究期间HbA1c达到或超过6.5%的比例两组无显著差异（4.4%vs3.8%）。不良事件报告在AI组更多，但无研究相关不良事件。

在糖尿病前期且超重/肥胖成人中，转介至完全自动化AI主导DPP在12个月综合目标达成方面不劣于转介至人工教练主导DPP，提示AI模式可作为传统DPP的可行替代路径，其潜在价值主要体现在可扩展性、便捷性以及更高的启动与持续参与。研究采用务实性设计与客观体力活动测量增强了外部效度，但亦存在未盲法、以替代结局而非糖尿病发病为终点、仅两中心且受试者整体动机与教育水平较高等局限；此外，人工组在疫情背景下远程化实施可能影响参与与效果。后续研究需进一步评估对糖尿病发病的长期影响、成本效果、不同人群的推广适用性及患者偏好。

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参考资料：

Mathioudakis N, Lalani B, Abusamaan MS, Alderfer M, Alver D, Dobs A, et al. An AI-Powered Lifestyle Intervention vs Human Coaching in the Diabetes Prevention Program: A Randomized Clinical Trial. Jama. 2025;334(23):2079-89.

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