AdLip: 脂質低下薬のアドヒアランスを向上させる、人間のコーチがサポートするデジタル/AI パーソナル ヘルス アシスタント (AdLip)

高脂血症は、2050 年までに AMI 発症の基礎となる 3 つの主要な代謝危険因子の 1 つとして残ります。 AMI を有するアジアの 3 民族を対象とした最近の研究では、高脂血症の発生率は 2025 年から 2050 年にかけて 205% (人口 10 万人あたり 341 人から 1041 人) 増加すると予測されています。 通常、LDL-C レベルが高い人には、CVD のリスクを軽減するために、ライフスタイルの修正と脂質低下療法の組み合わせが推奨されます。 世界保健機関 (WHO) は、アドヒアランスを「個人の行動 (服薬を含む) が医療提供者からの合意された推奨事項とどの程度一致しているか」と定義しています。

服薬アドヒアランスが低いと、健康状態が悪化する可能性があります。 シンガポールでは、成人の約 60% が処方どおりに薬を服用しておらず (上記の通り)、これが個人と医療制度にかなりの経済的および臨床的負担をもたらしています。

より多くの医療提供者や患者が服薬遵守と全体的な健康状態の改善における利点を認識するにつれて、服薬遵守におけるデジタル技術の使用は増え続けています。 デジタル介入は、患者に時間通りに服薬するよう思い出させ、薬や治療計画に関する詳細情報を提供することで、患者の服薬管理を効果的に支援してきました。 今日の多忙な世界では、意図的に服薬を遵守していない患者に処方どおりに薬を飲むよう効果的に説得するには、適切なタイミングで、重要だと思われる薬を提供することが鍵となります。

この研究は、多施設共同、非盲検、二群並行ランダム化対照試験です。 私たちは、高脂血症患者を、人間のコーチがサポートするデジタル/AI パーソナル ヘルス アシスタント アプリ (介入グループ) と標準治療 (対照グループ) の 2 つのグループのいずれかに 1:1 の割り当て比率でランダムに割り当てることを目的としています。 介入グループは、コレステロール管理のための通常の臨床ケアに加えて、人間によるコーチングと組み合わせたアプリを通じて、個人に合わせたフィードバックを受け取ります。 対照群は脂質管理のための通常の標準治療を受けることになるが、パーソナライズされたアプリは受け取らず、健康指導も受けられない。

高脂血症の参加者 (n=376) はポリクリニックに登録され、主要な対象基準は、スタチンを遵守していない参加者 (用量非遵守尺度のサブスケール「非遵守の程度」)、スコア > であることです。 1（0～15の範囲）エゼチミブの投与の有無にかかわらず、LDL-Cレベルがリスクカテゴリーごとに階層化された推奨目標レベルを超えている。 参加者は、3 か月目の訪問 2、6 か月目の訪問 3、12 か月目の訪問 4 で追跡調査され、3 分、6 分、および 12 分の訪問時に錠剤数が収集されます。 標準治療の一環として、臨床薬剤師は患者をフォローアップし、必要に応じて脂質低下薬（スタチン、エゼチミブなど）を用量調整し、臨床血液検査の結果を検討して対応します。

介入グループの人間-AI-ヘルスコーチのみが、AIチャットボットによって収集された情報を使用して、電話相談中にターゲットを絞った行動介入をガイドします。 コーチングの範囲は、服薬遵守と一般的な健康状態に厳密に関連します。 コーチは、いかなる投薬も開始、停止、または漸増することはありません。 コーチは、適切であると判断した場合、懸念事項を臨床薬剤師にエスカレーションします。 フォーカスグループディスカッションのサブ研究は、30〜50人の介入グループ患者のネストされたサンプルを使用して実施されます。 目的は次のとおりです: (a) アプリと人間の健康コーチングの経験について介入患者から洞察を収集すること、(b) どの介入コンポーネントがどのような状況で最も効果的であるかについての洞察を得る、(c) 影響を与える可能性のある懸念事項についての洞察を得る介入の有効性、(d) 患者の参加と持続的な関与を引き出す要因、(e) 持続的な関与を妨げる要因、(f) 他の CVD 患者がそのような介入に参加する傾向を強める要因、および (g)介入をより魅力的で効果的なものにするためのアイデアや提案。