신체 활동 증가를 통해 혈당 조절을 개선하기 위한 훈련된 언어 모델 통합: 완전 디지털 My Heart Counts 스마트폰 앱 무작위 시험
제2형 당뇨병(T2D)은 가장 흔하고 빠르게 증가하는 질병 중 하나로, 2045년까지 전 세계 성인 8명 중 1명(약 8억 명)에게 영향을 미칩니다. 앉아서 생활하는 행동과 비만도 증가는 제2형 당뇨병의 주요 위험 요소입니다. 심혈관 질환은 제2형 당뇨병 환자의 주요 사망 원인인 반면, 신장 질환, 신경병증, 망막병증을 유발하는 당뇨병성 미세혈관 질환은 제2형 당뇨병 이환율의 원인이 됩니다.
신체 활동은 제2형 당뇨병 및 그 합병증을 예방/치료하는 가장 강력한 치료법 중 하나입니다. 평균 일일 걸음 수는 신체 활동의 대용물이며, T2D 및 사망률 감소와 관련된 걸음 수의 약간의 개선(즉, +500걸음)도 있습니다. 그러나 제2형 당뇨병 환자의 경우 규칙적인 신체 활동 준수율은 여전히 낮으며, 혈당 조절 장애 및 제2형 당뇨병 재발과 관련된 일일 걸음 수의 단기적인 감소가 있습니다.
조사관들은 개인의 변화 단계를 통합하여 신체 활동을 장려하기 위한 코칭 프롬프트를 자동으로 생성할 수 있는 인공 지능(AI) 언어 모델(ChatGPT와 유사)을 개발했습니다. 조사관은 My Heart Counts(MHC) 스마트폰 앱을 사용하여 연구를 1) T2D 환자의 AI 생성 프롬프트의 유효성을 검증하고 2) 사회 모델로 언어 모델을 사용하여 장기적인 무작위 교차 시험을 수행하도록 확장할 것입니다. 책임 챗봇 - 참가자들이 몇 달 동안 신체 활동 변화를 유지하도록 장려합니다. 연구자들은 나의 AI 지원 코칭 프롬프트가 1) 전국적으로 모집된 성인 1,000명을 대상으로 7일 동안 평균 일일 걸음 수를 500걸음으로 늘리고, 2) 24년에 걸쳐 장기적인 행동 변화를 통해 HbA1c와 체중을 개선할 것이라고 가정합니다. -주간 개입 기간.
연구 개요
연구 유형
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 제2형 당뇨병 임상 진단을 받고 영어를 읽고 이해할 수 있으며 신체적으로 걸을 수 있는 18세 이상의 개인이 우리 연구에 포함될 것입니다.
제외 기준:
- 포함 기준에 포함되지 않는 기준입니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 크로스오버 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: LLM에서 생성된 코칭 프롬프트
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목표 1: 예비 데이터에서 조사관은 신체 활동의 변화 모델 단계를 기반으로 전문가가 만든 코칭 프롬프트를 사용하여 오픈 소스 언어 모델인 LLAMA를 사전 훈련했습니다.
개인화를 개선하기 위해 인종/민족, 연령, 성별 및 변화 단계를 고려하여 7가지 다른 프롬프트(개입 "주"의 각 요일)가 생성됩니다.
연구자는 기존 MHC 앱을 사용하여 각 개입의 일일 평균 단계에 대해 무작위 교차 시험을 수행합니다.
조사관은 10,000단계에 도달하기 위한 일일 알림(중립 통제)의 개입과 개인의 변화 단계에 기반한 AI 맞춤형 개입을 비교할 것입니다.
목표 2: 사회적 책임과 맞춤형 코칭 개입을 생성하는 훈련된 언어 모델을 사용하여 조사관은 장기 추적 무작위, 비맹검 시험을 수행합니다.
24주간의 개입 기간 동안 참가자는 10,000걸음 달성을 위한 일반적인 일일 알림이나 AI 생성 코칭 프롬프트를 받게 됩니다. 또한 AI 그룹은 언어 모델과 "채팅"하여 걸음 수 유지에 대한 조언을 요청할 수도 있습니다. 신체 활동.
이 장기 실험의 결과는 다음과 같이 변경됩니다: 1) 개입 기간 동안의 일일 걸음수, 2) 체중(MHC에 대한 HealthKit 링크를 통해), 3) HbA1c(HIPAA 준수 MHC에 연결된 EMR 기록에서 파생됨) 앱).
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활성 비교기: 10,000걸음 알림
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목표 1: 예비 데이터에서 조사관은 신체 활동의 변화 모델 단계를 기반으로 전문가가 만든 코칭 프롬프트를 사용하여 오픈 소스 언어 모델인 LLAMA를 사전 훈련했습니다.
개인화를 개선하기 위해 인종/민족, 연령, 성별 및 변화 단계를 고려하여 7가지 다른 프롬프트(개입 "주"의 각 요일)가 생성됩니다.
연구자는 기존 MHC 앱을 사용하여 각 개입의 일일 평균 단계에 대해 무작위 교차 시험을 수행합니다.
조사관은 10,000단계에 도달하기 위한 일일 알림(중립 통제)의 개입과 개인의 변화 단계에 기반한 AI 맞춤형 개입을 비교할 것입니다.
목표 2: 사회적 책임과 맞춤형 코칭 개입을 생성하는 훈련된 언어 모델을 사용하여 조사관은 장기 추적 무작위, 비맹검 시험을 수행합니다.
24주간의 개입 기간 동안 참가자는 10,000걸음 달성을 위한 일반적인 일일 알림이나 AI 생성 코칭 프롬프트를 받게 됩니다. 또한 AI 그룹은 언어 모델과 "채팅"하여 걸음 수 유지에 대한 조언을 요청할 수도 있습니다. 신체 활동.
이 장기 실험의 결과는 다음과 같이 변경됩니다: 1) 개입 기간 동안의 일일 걸음수, 2) 체중(MHC에 대한 HealthKit 링크를 통해), 3) HbA1c(HIPAA 준수 MHC에 연결된 EMR 기록에서 파생됨) 앱).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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평균 일일 걸음 수
기간: 7일 24주
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개입 주(목표 1) 및 24주 기간(목표 2) 동안의 평균 일일 걸음 수입니다.
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7일 24주
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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체중 변화
기간: 24주
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장기 개입에 따른 체중 변화(목표 2)
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24주
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HbA1c의 변화
기간: 24주
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장기간의 개입에 따른 HbA1c의 변화(목표 2)
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24주
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주간 활동적 시간(분)
기간: 7일 24주
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개입 주간(목표 1) 및 24주 기간(목표 2) 동안 총 주간 활동적 시간(분)입니다.
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7일 24주
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 76338
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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