ChiCTR2600118939
尚未开始
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2026-02-13
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肥胖，二型糖尿病
用于数字化慢性病管理的基于大语言模型的运动处方系统——来自一项大规模随机对照试验的证据
用于数字化慢性病管理的基于大语言模型的运动处方系统——来自一项大规模随机对照试验的证据
本研究的主要目标是开发并评估一套基于大语言模型（LLM）的运动处方系统（EPS），用于为参与数字化慢性病管理项目的个体提供可规模化、安全且具有支持性的运动反馈。 肥胖和2型糖尿病等慢性疾病需要长期的生活方式改变以及频繁的行为反馈。然而，在大型线上健康社群中，个体化运动指导的提供往往受到人力资源有限、指导质量存在差异以及难以实现标准化等因素的制约。本研究旨在探讨：在真实世界条件下，一套经专家对齐的智能系统能否在适当的安全保障下，负责任地辅助提供与运动相关的反馈。 本研究的具体目标如下： 1. 开发一套基于大语言模型的运动反馈系统，并以既有医学与运动科学知识为基础。该系统使用经过筛选的医学数据集和专家审核的运动指导内容进行训练，以确保输出与广泛认可的临床与公共卫生建议一致。 2. 使系统的回应与专业判断、安全考量以及支持性沟通实践相一致。除事实准确性外，本研究还旨在确保系统生成的运动反馈审慎、不过度惊吓、情绪表达稳定，并适用于不同健康状况的人群。 3. 在真实世界部署前评估由系统生成的运动反馈的安全性与合理性。将由具备资质的健康专业人员开展内部试点评估，以检查生成内容是否包含不恰当建议、关键遗漏或潜在危害来源。 4. 评估在在线慢性病管理社群中采用智能辅助运动反馈的真实世界效果。通过社群层面的随机对照设计，本研究将比较“使用 EPS 生成并辅助审核的运动反馈”与“标准的人类撰写反馈”在体重相关指标与血糖相关指标上的差异。 5. 考察参与者对智能生成运动反馈的主观感受。本研究还将了解参与者在满意度、情绪语气、鼓励感知以及整体可接受性等方面对该反馈的体验。 总体而言，本研究旨在为“EPS 是否能够在数字化慢性病管理场景中、在充分保障参与者安全、福祉与数据隐私的前提下得到负责任的整合应用”提供证据。本研究结果将为未来AI辅助生活方式干预在医疗领域的发展与治理提供参考。
随机平行对照
其它
本研究采用社群（WeChat慢病管理社群）为随机化单位进行分组，按1:1比例将社群分配至“Human（健康管理师人工撰写运动反馈）”或“EPS–human（EPS生成运动反馈并由健康管理师审核后发送）”两组。随机分配序列由研究团队在试验开始前集中生成，并由项目运营人员按分配表实施。
单盲（参与者盲）。由于干预流程不同（干预组为EPS生成运动反馈并由健康管理师审核后发送；对照组为健康管理师人工撰写），健康管理人员无法实施盲法。参与者在试验期间不被告知其所属分组及运动反馈的生成方式，因此参与者层面为盲。数据分析由独立统计人员在组别编码条件下完成（如适用），以降低偏倚。
研究使用的慢病管理产品（通过微信小程序及H5网站提供）及相关服务由平安健康互联网股份有限公司提供。
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2026-03-03
2026-03-31
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通用纳入标准（适用于所有参与者） 1.已参加平安健康运营的微信端慢病管理社群/小程序中的数字化健康管理项目（社群为日常运营场景，非线下单一研究中心）。 2.参与者在社群中自愿记录/提交运动（体力活动）信息（如运动类型、时长等），并在项目期间接受运动反馈（干预组由EPS生成并由健康管理师审核后发送；对照组为健康管理师人工撰写）。 3.由健康管理师按常规运营流程完成资格评估、电子知情同意与入组，并在此后进行分组/随机分配（1:1随机或按社群随机分配的实施方式以方案为准）。 4.能够完成项目周期内的结局数据采集/随访（例如：项目开始与结束时提交体重或血糖等常规监测数据；以及可选的项目结束问卷）。 5.年龄范围为20–60岁。 队列相关纳入标准 6.体重管理/减重项目：已购买或已报名平安健康的体重管理（减重）服务，并参加对应社群项目。 7.控糖项目：参加社群内的血糖管理（控糖）项目，并在常规监测中可提交血糖相关数据（如空腹血糖等）。；
请登录查看通用排除标准（适用于所有参与者） 1.拒绝参加研究（不愿参与）。 2.未签署/未完成电子知情同意（包括拒绝签署）。 3.年龄不在20–60岁范围内。 4.无法使用智能设备（如智能手机）或无法通过微信/小程序完成项目所需的线上交互与数据提交。 队列相关排除标准 5.减重队列：不属于体重管理（减重）服务目标人群（例如未购买平安健康减重服务、未参加对应社群项目者）。 6.控糖队列：不属于控糖项目参与人群（例如未参加控糖社群项目/无法纳入控糖项目流程者）。；
请登录查看香港城市大学（系统工程系）
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