ChiCTR2500095999
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2025-01-16
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糖尿病
人工智能（AI）辅助的膳食营养管理协同血糖控制的研究
人工智能（AI）辅助的膳食营养管理软件协同临床开展血糖控制的转化研究
不健康膳食（过量、结构不合理等）是全球各地引发慢病特别是糖尿病负担的最大风险因素，诸多证据表明膳食干预可有效协助血糖控制，减少并发症发生。而临床营养实践中存在的技术力量薄弱、流程欠优化等问题，限制了膳食干预证据在糖尿病管理中的有效应用。人工智能技术（AI）为普及膳食知识，实施膳食营养管理，满足患者膳食个性化、多样化、结构合理的需求提供了方便和可能。 然而，目前临床医生和患者对膳食干预的重要性认识不足，研究证据多聚焦于某一个点，不能形成有针对性的干预措施。随着人工智能（artificial intelligence, AI）技术的快速发展和广泛应用，膳食干预证据协同临床治疗对慢病进行有效的干预和管理成为可能和必然。例如，通过调整膳食结构，使用人工智能进行个性化膳食推荐，可以协助预防和管理糖尿病、高血压等慢性疾病。此外，根据患者的个体化特征，利用人工智能可帮助医生为患者提供更为精确的膳食建议，从而改善治疗效果。 本研究拟将开发的人工智能辅助的膳食营养管理软件（简称AI）转化应用于临床，以新发生或血糖控制不佳、60岁及以上这一糖尿病高发群体为主要对象，通过24周的随机对照试验，研究“医护+AI”、“单独AI”、“自主管理”三种膳食管理模式对控制血糖、减少用药的协同作用；调查使用AI的满意度、依从性；分析健康膳食行为养成状况，回答AI辅助的膳食管理是否有效、如何更为有效地协助临床控制疾病等问题，为临床营养的筛、评、诊、治的流程优化以及跟踪服务提供AI技术支撑，也为推广应用提供证据。
随机平行对照
其它
按照年龄、体重、病程和患病状况进行分层，用SAS程序（proc plan，每block=9）产生分层随机序列。分层的方法为年龄< 75岁，或>=75岁；体重 BMI<27kg/m^2, 或BMI >=27kg/m^2；糖尿病新发或糖化>= 6.5%
人体指标测量人员以及统计分析人员设为被盲对象。干预持续时间为24周。
北京医院经费、合作单位匹配经费
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2025-02-10
2026-06-01
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（1）年龄45~75岁； （2）经临床诊断为2型糖尿病，新发或既往血糖控制不佳，糖化血红蛋白水平＞7.0%； （3）接受生活方式干预，能配合研究随访，且大部分时间在家就餐者； （4）能够自主选择餐食和独立进餐。；
请登录查看（1）终末期肿瘤及生命周期小于1年； （2）经临床诊断为患有痴呆症或其他认知障碍疾病； （3）BMI大于30kg/m^2； （4）有胃肠道手术史或胃肠道功能受损病史； （5）不能配合研究实施，如存在吞咽功能障碍或进食困难等。；
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