Новые данные, представленные на ежегодной встрече Американской диабетической ассоциации (ADA), подтверждают то, что уже давно интуитивно чувствуют пользователи фитнес-приложений: хорошо настроенное цифровое решение может быть не менее эффективным, чем живой специалист.
Новое исследование подтвердило, что ИИ-платформы, направленные на предупреждение диабета 2 типа, показывают результаты, сопоставимые с программами индивидуального коучинга, одобренными Центрами по контролю и профилактике заболеваний США (CDC). Результаты исследования опубликованы в журнале Diabetes.
В исследовании Национального института диабета, болезней органов пищеварения и почек США участвовали 300 человек с диагностированным предиабетом — состоянием, при котором уровень сахара в крови уже нарушен, но ещё не достиг диабетического порога.
Половина участников использовала приложение Just-In-Time Adaptive AI Platform, разработанное компанией Sweetch Health. Приложение является адаптивной ИИ-программой, которая отслеживает повседневную активность, предлагает персонализированные рекомендации по питанию и двигательной активности. Более того, учится на поведении пользователя.
Вторая половина проходила традиционную DPP-программу (Diabetes Prevention Program, программа профилактики диабета) под руководством сертифицированных коучей.
Критерии успеха были заданы жёсткие: снижение веса минимум на 5%, или чуть меньше — 4% — при условии не менее 150 минут физической активности в неделю, либо снижение гликированного гемоглобина (HbA1c) хотя бы на 0,2 пункта.
По результатам исследования, ИИ оказался не хуже человека: через 12 месяцев 35,8% участников цифровой группы достигли цели, против 35,6% в группе коучей.
Цифровые решения для профилактики диабета
Результаты выглядят многообещающими и с точки зрения системы здравоохранения. Индивидуальные программы профилактики диабета дорогие и ресурсоёмкие: они требуют подготовки специалистов, регулярных встреч, координации и человеческого участия на каждом этапе. Напротив, ИИ-приложение работает 24/7, не требует зарплаты, не уходит в отпуск и может быть развернуто массово.
«Эта модель открывает возможность масштабировать профилактику диабета с минимальными затратами и высокой степенью персонализации», — отметили авторы исследования.
В поиске идеального алгоритма
Sweetch Health — далеко не единственная компания, работающая на стыке ИИ и диабетологии. Среди признанных решений можно отметить также Virta Health, который предлагает удалённую программу для диабета 2 типа, использующую ИИ для подбора кетогенной диеты и контроля глюкозы.Omada Health разрабатывает гибридные цифровые программы профилактики диабета, включая персонализированные планы и поддержку коучей, но всё чаще опирается на машинное обучение. DarioHealth объединяет данные с глюкометров, мобильных устройств и поведенческих паттернов в единую модель предсказания риска.
Некоторые из этих решений уже получили одобрение и включаются в системы страхового возмещения в США.
Потенциал таких приложений выходит далеко за рамки напоминаний о прогулке или подсчёта углеводов. Накапливая данные об активности, сне, питании и психологическом состоянии, ИИ может не только адаптировать советы, но и раньше врача заметить тревожные изменения.
Важно, что, по словам экспертов ADA, эти системы могут быть особенно полезны для молодых, активных в цифровой среде пациентов, а также для жителей отдалённых районов, где доступ к персональным программам профилактики затруднён.
Несмотря на успешные результаты, проводятся дополнительные испытания, в том числе по длительной эффективности таких программ и возможности интеграции в электронные медицинские системы. Следующий шаг — верификация данных, собранных ИИ, для принятия врачебных решений и контроля за терапией.
