身体活動の増加を通じて血糖コントロールを改善するためのトレーニング済み言語モデルの統合: 完全デジタルの My Heart Counts スマートフォン アプリのランダム化トライアル
2 型糖尿病 (T2D) は最も一般的で急速に増加している疾患の 1 つであり、2045 年までに世界中で成人 8 人に 1 人 (約 8 億人) が罹患します。 座りっぱなしの行動と肥満の増加は、T2D の主要な危険因子です。 心血管疾患は T2D 患者の主な死因である一方、腎臓病、神経障害、網膜症を引き起こす糖尿病性微小血管疾患は T2D の罹患率の一因となっています。
身体活動は、T2D とその合併症の予防/治療において最も有効な治療法の 1 つです。 1 日の平均歩数は身体活動の代用値であり、歩数のわずかな改善 (つまり +500 歩) であっても、T2D と死亡率の減少に関連しています。 しかし、T2D 患者では定期的な身体活動の遵守率が低いままであり、血糖コントロール障害と T2D 再発に関連して 1 日の歩数が短期的に減少します。
研究者らは、個人の変化段階を組み込むことで身体活動を促すコーチングプロンプトを自動的に生成できる人工知能（AI）言語モデル（ChatGPTに類似）を開発した。 研究者らは、My Heart Counts (MHC) スマートフォン アプリを使用して研究を拡張し、1) T2D 患者における AI 生成のプロンプトの有効性を検証し、2) 言語モデルを社会的言語モデルを使用して長期ランダム化クロスオーバー試験を実施します。説明責任チャットボット - 参加者に数か月にわたる身体活動の変化を維持するよう促します。 研究者らは、私の AI 支援コーチング プロンプトにより、1) 全国で募集された 1,000 人の成人の 1 日の平均歩数が 7 日間で 500 歩増加し、2) 24 年間にわたる長期的な行動変化により HbA1c と体重が改善されるという仮説を立てています。 -週間の介入期間。
調査の概要
研究の種類
段階
- 適用できない
連絡先と場所
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 18歳以上で、臨床的にT2Dと診断され、英語を読んで理解でき、身体的に歩くことができる人が研究に含まれます。
除外基準:
- 包含基準から外れる基準。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：クロスオーバー割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：LLM によって生成されたコーチング プロンプト
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目的 1: 予備データでは、研究者らは、身体活動の変化モデルの段階に基づいて専門家が作成したコーチング プロンプトを使用して、オープンソース言語モデル LLAMA を事前トレーニングしました。
パーソナライゼーションを向上させるために、人種/民族、年齢、性別、変化の段階を考慮した 7 つの異なるプロンプト (介入「週」の各日) が生成されます。
既存の MHC アプリを使用して、研究者は各介入にわたる平均 1 日の歩数についてランダム化クロスオーバー試験を実行します。
研究者らは、10,000歩に到達するための毎日のリマインダーによる介入（中立対照）と、個人の変化段階に基づいてAIがパーソナライズした介入を比較します。
目的 2: 社会的責任と、パーソナライズされたコーチング介入を生成する訓練された言語モデルを使用して、研究者は長期追跡調査無作為化非盲検試験を実施します。
24 週間の介入期間にわたって、参加者は 10,000 歩に到達するための一般的な毎日のリマインダー、または AI が生成したコーチング プロンプトのいずれかを受け取ります。AI グループは言語モデルと「チャット」して、健康維持に関するアドバイスを求めることもできます。身体活動。
この長期試験の結果は、1) 介入期間中の毎日の歩数、2) 体重 (MHC への HealthKit リンク経由)、3) HbA1c (HIPAA 準拠の MHC にリンクされた EMR 記録から得られるもの) の変化となります。アプリ）。
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アクティブコンパレータ：10,000歩リマインダー
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目的 1: 予備データでは、研究者らは、身体活動の変化モデルの段階に基づいて専門家が作成したコーチング プロンプトを使用して、オープンソース言語モデル LLAMA を事前トレーニングしました。
パーソナライゼーションを向上させるために、人種/民族、年齢、性別、変化の段階を考慮した 7 つの異なるプロンプト (介入「週」の各日) が生成されます。
既存の MHC アプリを使用して、研究者は各介入にわたる平均 1 日の歩数についてランダム化クロスオーバー試験を実行します。
研究者らは、10,000歩に到達するための毎日のリマインダーによる介入（中立対照）と、個人の変化段階に基づいてAIがパーソナライズした介入を比較します。
目的 2: 社会的責任と、パーソナライズされたコーチング介入を生成する訓練された言語モデルを使用して、研究者は長期追跡調査無作為化非盲検試験を実施します。
24 週間の介入期間にわたって、参加者は 10,000 歩に到達するための一般的な毎日のリマインダー、または AI が生成したコーチング プロンプトのいずれかを受け取ります。AI グループは言語モデルと「チャット」して、健康維持に関するアドバイスを求めることもできます。身体活動。
この長期試験の結果は、1) 介入期間中の毎日の歩数、2) 体重 (MHC への HealthKit リンク経由)、3) HbA1c (HIPAA 準拠の MHC にリンクされた EMR 記録から得られるもの) の変化となります。アプリ）。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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1日の平均歩数
時間枠：7日と24週間
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介入週 (目標 1) および 24 週間 (目標 2) にわたる 1 日の平均歩数。
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7日と24週間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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体重の変化
時間枠：24週間
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長期介入による体重の変化（目標2）
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24週間
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HbA1cの変化
時間枠：24週間
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長期介入による HbA1c の変化 (目標 2)
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24週間
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週間アクティブ時間（分）
時間枠：7日と24週間
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介入週 (目標 1) および 24 週間 (目標 2) にわたる週あたりの合計アクティブ時間。
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7日と24週間
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協力者と研究者
スポンサー
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 76338
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。