Tiêu điểm
- Chương trình Phòng ngừa Đái tháo đường (DPP) vẫn là một can thiệp sống khỏe dựa trên bằng chứng quan trọng để giảm tiến triển từ tiền đái tháo đường sang đái tháo đường tuýp 2.
- Các can thiệp sống khỏe DPP do AI dẫn dắt đạt được kết quả tương đương về giảm cân, giảm HbA1c và tăng hoạt động thể chất so với chương trình huấn luyện con người trong một thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên thực tế quy mô lớn.
- Tỷ lệ khởi động cao và sự tham gia tích cực được quan sát thấy với can thiệp AI, cho thấy khả năng mở rộng và tiềm năng giảm các rào cản cố hữu của can thiệp do con người thực hiện.
- Thử nghiệm hỗ trợ việc mở rộng các chiến lược điều trị số hóa kết hợp AI như một lựa chọn thay thế khả thi cho huấn luyện con người truyền thống trong phòng ngừa bệnh mãn tính.
Nền tảng
Tiền đái tháo đường ảnh hưởng đến một tỷ lệ đáng kể người lớn trên toàn cầu và là một cơ hội quan trọng để can thiệp nhằm ngăn chặn tiến triển sang đái tháo đường tuýp 2 (T2DM), gây ra sự suy giảm đáng kể sức khỏe, tử vong và chi phí y tế. Các can thiệp sống khỏe nhấn mạnh giảm cân, tăng hoạt động thể chất và kiểm soát đường huyết đã chứng minh hiệu quả mạnh mẽ trong việc trì hoãn hoặc ngăn ngừa sự khởi phát T2DM. Thử nghiệm DPP mang tính bước ngoặt đã xác lập huấn luyện hành vi cường độ cao do con người dẫn dắt là một chiến lược hiệu quả. Tuy nhiên, việc triển khai rộng rãi đối mặt với các thách thức bao gồm thiếu hụt nhân lực, chi phí và sự biến đổi về chất lượng huấn luyện và khả năng tiếp cận.
Các can thiệp y tế số, bao gồm các ứng dụng di động được bổ sung bởi trí tuệ nhân tạo (AI), cung cấp một giải pháp thay thế có khả năng mở rộng cho huấn luyện con người truyền thống. AI có thể cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa, phản hồi thường xuyên và giám sát liên tục từ xa. Tuy nhiên, bằng chứng chất lượng cao so sánh can thiệp sống khỏe do AI dẫn dắt với do con người dẫn dắt trong phòng ngừa đái tháo đường còn hạn chế, và việc đánh giá sự không thua kém trong các kết quả quan trọng đối với nguy cơ đái tháo đường như giảm cân, hemoglobin A1c (HbA1c) và hoạt động thể chất là cần thiết để hướng dẫn áp dụng lâm sàng.
Nội dung chính
Thiết kế Nghiên cứu và Đặc điểm Đối tượng
Thử nghiệm tham chiếu của Mathioudakis et al. (2025) đại diện cho một thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên không thua kém thực tế, nhóm song song, giai đoạn 3 được thực hiện tại hai địa điểm ở Hoa Kỳ. Nó tuyển chọn người lớn từ 18 tuổi trở lên có tiền đái tháo đường và thừa cân hoặc béo phì, một nhóm dân số có nguy cơ cao tiến triển thành đái tháo đường. Người tham gia (n=368) được ngẫu nhiên 1:1 để tham gia vào can thiệp sống khỏe DPP do AI hỗ trợ hoặc DPP do huấn luyện viên con người dẫn dắt được thực hiện từ xa trong 12 tháng. Đặc điểm ban đầu bao gồm độ tuổi trung vị 58 tuổi, 71% nữ, với sự đa dạng về chủng tộc (27% người da đen, 6% người gốc Tây Ban Nha, 61% người da trắng) và chỉ số BMI trung vị chỉ ra béo phì (32.3 kg/m2).
Các Hình thức Can thiệp
Can thiệp do AI dẫn dắt sử dụng một ứng dụng di động kết hợp với cân điện tử Bluetooth, cung cấp huấn luyện cá nhân hóa tự động, các gợi ý hành vi và theo dõi tiến trình liên tục mà không cần tương tác trực tiếp với con người. Can thiệp do con người dẫn dắt bao gồm các buổi huấn luyện trực tiếp được thực hiện từ xa bởi các huấn luyện viên sống khỏe được đào tạo, tái tạo tiêu chuẩn chăm sóc của DPP.
Kết quả Chính và Phụ
Kết quả tổng hợp chính bao gồm các biện pháp có ý nghĩa lâm sàng:
- Duy trì HbA1c dưới 6.5% trong suốt thời gian nghiên cứu.
- Đạt ít nhất 5% giảm cân.
- Hoặc ít nhất 4% giảm cân kết hợp với 150+ phút hoạt động thể chất hàng tuần được đo khách quan bằng actigraphy.
- Hoặc giảm tuyệt đối HbA1c ít nhất 0.2 điểm phần trăm sau 12 tháng.
Sự không thua kém được xác định nếu giới hạn dưới của khoảng tin cậy một phía 95% (CI) cho sự khác biệt về rủi ro không vượt qua -15%. Phân tích phụ khám phá các thành phần của kết quả tổng hợp và sự tuân thủ can thiệp.
Kết quả và Giải thích
Khởi động can thiệp DPP do AI dẫn dắt vượt quá huấn luyện con người (93.4% so với 82.7%), nhấn mạnh khả năng tiếp cận hoặc chấp nhận cao hơn của hình thức giao phó kỹ thuật số. Kết quả chính đạt được tương đương trong cả hai nhóm—31.7% trong nhóm AI so với 31.9% trong nhóm huấn luyện con người—with một sự khác biệt về rủi ro là -0.2% (khoảng tin cậy một phía 95%, -8.2%), đáp ứng biên độ không thua kém được xác định trước.
Các kết quả nhất quán được quan sát trong các lĩnh vực riêng lẻ của kết quả tổng hợp (giảm cân, thay đổi HbA1c và hoạt động thể chất). Phân tích nhạy cảm củng cố sự vững chắc của kết quả.
Những kết quả này phù hợp với các tiêu chuẩn hiệu quả được xác định bởi các triển khai DPP trước đây nhưng chứng minh rằng huấn luyện AI hoàn toàn tự động có thể tái tạo hiệu quả của can thiệp do con người dẫn dắt trong một dân số thực tế đa dạng.
Đặt trong Bối cảnh Bằng chứng Trước đó và Nghiên cứu Y tế Số hóa
Các thử nghiệm ngẫu nhiên trước đó đã xác nhận hiệu quả của huấn luyện con người trong việc phòng ngừa đái tháo đường, nhưng vẫn còn các rào cản cho việc phổ biến rộng rãi. Các chương trình sống khỏe số hóa tận dụng các công cụ web hoặc di động đã cho thấy hiệu quả đa dạng, thường bị hạn chế bởi sự tuân thủ hoặc tham gia. Sự tích hợp AI giới thiệu các vòng lặp phản hồi cá nhân hóa được nâng cao và khả năng mở rộng.
Thiết kế thử nghiệm như một nghiên cứu không thua kém thực tế trái ngược với các thử nghiệm hiệu quả trước đó, cung cấp dữ liệu hiệu quả so sánh quan trọng đối với các hệ thống y tế và nhà hoạch định chính sách xem xét phân bổ nguồn lực. Nghiên cứu này bổ sung cho các nghiên cứu thí điểm nhỏ hơn chứng minh khả thi của các chương trình sống khỏe số hóa và AI, và hỗ trợ việc tích hợp chúng như các công cụ phòng ngừa tiêu chuẩn.
Bình luận Chuyên gia
Việc chứng minh sự không thua kém của chương trình do AI dẫn dắt so với huấn luyện con người là một bước tiến quan trọng trong phòng ngừa đái tháo đường, cho thấy công nghệ có thể giảm bớt các rào cản truyền thống như sự sẵn có của huấn luyện viên và lịch trình của người tham gia. Tỷ lệ khởi động cao hơn trong nhóm AI cho thấy khả năng tiếp cận dễ dàng hơn và sự tham gia do người dùng dẫn dắt; tuy nhiên, vẫn còn những yếu tố phức tạp trong sở thích của người tham gia và tính bền vững dài hạn.
Về cơ chế, các can thiệp AI bắt chước các nguyên tắc thay đổi hành vi cốt lõi—tự theo dõi, đặt mục tiêu, phản hồi và củng cố—được cung cấp với cá nhân hóa thuật toán nhưng thiếu sự đồng cảm tinh tế và khả năng giải quyết vấn đề của huấn luyện viên con người. Các phiên bản trong tương lai có thể tích hợp các mô hình lai tận dụng AI cho việc theo dõi thường xuyên và huấn luyện viên con người cho các tình huống phức tạp.
Hạn chế bao gồm kích thước mẫu vừa phải và tập trung vào kết quả sau 12 tháng; sự bền vững sau thời gian này vẫn cần được đánh giá. Sự khác biệt về kỹ năng số có thể hạn chế khả năng tiếp cận công bằng. Ngoài ra, các phân tích hiệu quả kinh tế toàn diện có thể hỗ trợ thêm việc áp dụng của hệ thống y tế. Suy đoán có thể xuất hiện từ sự khác biệt cố hữu về động lực giữa các đối tượng có kỹ năng công nghệ.
Các hướng dẫn lâm sàng hiện tại tán thành việc sửa đổi lối sống là chiến lược đầu tiên cho phòng ngừa đái tháo đường nhưng ít chỉ định rõ ràng về phương thức thực hiện. Thử nghiệm này hỗ trợ việc đề xuất an toàn các chương trình do AI dẫn dắt như các lựa chọn thay thế hoặc bổ sung cho huấn luyện con người, mở rộng phạm vi tiếp cận đặc biệt trong các cài đặt chưa được phục vụ hoặc thiếu nguồn lực.
Kết luận
Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên mang tính bước ngoặt này xác nhận sự không thua kém của can thiệp sống khỏe do AI hỗ trợ hoàn toàn tự động so với huấn luyện con người tiêu chuẩn trong người lớn có tiền đái tháo đường và thừa cân hoặc béo phì. Kết quả này nhấn mạnh sự chuyển đổi mô hình hướng tới các can thiệp hành vi có khả năng mở rộng, được hỗ trợ bởi công nghệ, có khả năng giảm nguy cơ đái tháo đường ở cấp độ dân số.
Nghiên cứu trong tương lai nên đánh giá các kết quả lâm sàng dài hạn, khám phá sự tích hợp với các mô hình lai kết hợp AI và hỗ trợ con người, và đánh giá hiệu quả kinh tế và khả năng tiếp cận trong các dân số đa dạng. Khi AI tiếp tục trưởng thành, những kết quả này mở đường cho các chương trình phòng ngừa bệnh mãn tính sáng tạo, cá nhân hóa và có khả năng mở rộng.
Tài liệu tham khảo
- Mathioudakis N, Lalani B, Abusamaan MS, Alderfer M, Alver D, Dobs A, et al. Can thiệp Sống Khỏe do AI hỗ trợ so với Huấn luyện Con người trong Chương trình Phòng ngừa Đái tháo đường: Một Thử nghiệm Lâm sàng Ngẫu nhiên. JAMA. 2025 Oct 27:e2519563. doi: 10.1001/jama.2025.19563. PMID: 41144242; PMCID: PMC12560030.
- Knowler WC, Barrett-Connor E, Fowler SE, et al. Giảm tỷ lệ mắc đái tháo đường tuýp 2 với can thiệp lối sống hoặc metformin. N Engl J Med. 2002;346(6):393-403. PMID: 11832527.
- Aroda VR, Edelstein SL, Goldberg RB, et al. Hiệu quả của can thiệp lối sống và metformin trong việc ngăn ngừa hoặc chậm tiến triển đái tháo đường ở phụ nữ có đái tháo đường thai kỳ: Theo dõi 10 năm của Nghiên cứu Kết quả Chương trình Phòng ngừa Đái tháo đường. J Clin Endocrinol Metab. 2015;100(4):1646-53. PMID: 25645387.
- Hutchesson MJ, et al. Hiệu quả của can thiệp quản lý cân nặng dựa trên điện thoại thông minh với và không có hỗ trợ hành vi: Một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát. Obesity (Silver Spring). 2019;27(8):1378-1386. PMID: 31288481.
- Ludwig DS, et al. Chiến lược hành vi hỗ trợ phòng ngừa đái tháo đường được hỗ trợ bởi công nghệ y tế di động: Một đánh giá có hệ thống. Diabetes Care. 2021;44(6):1426-1437. PMID: 33946964.
