Abordagens inovadoras no tratamento do diabetes

Estima-se que 2,3 milhões de taiwaneses tenham diabetes e há um aumento de 44% na taxa entre jovens e adolescentes. Maus hábitos alimentares e estilo de vida sedentário são os principais fatores de risco para diabetes tipo 2. A crescente disponibilidade de smartphones impulsionou o desenvolvimento de novas tecnologias que incorporam o uso da fotografia digital de alimentos como promoção da saúde e cuidados nutricionais individualizados. A tecnologia de saúde digital também é usada para prevenir e tratar o diabetes com bom grau de sucesso a curto prazo, mas o efeito a longo prazo permanece desconhecido. O objetivo geral deste estudo é avaliar a eficácia da tecnologia digital eHealth care para pacientes diabéticos. Um total de 300 pacientes diabéticos serão recrutados da Diabetes Shared Care Network e do centro comunitário de cuidados em Taiwan e acompanhados por 12 meses. Uma randomização simples por sistema de computador será usada para alocar aleatoriamente os indivíduos em 2 grupos: grupo controle e cuidados de eHealth. O grupo de controle (n = 100) de pacientes diabéticos receberá educação convencional sobre saúde e nutrição de um nutricionista registrado no estado. O grupo de cuidados de eHealth (n = 200) de pacientes diabéticos receberá 10 minutos de educação nutricional sobre o tamanho da porção de alimentos usando a "plataforma 3D/AR MetaFood" e deverá registrar sua refeição consumida por imagem alimentar uma vez por semana usando o Taiwan FoodAPP. Os pacientes do grupo eHealth receberão feedback instantâneo dos nutricionistas ou inteligência artificial (IA) para informações de índice glicêmico (IG) e carga glicêmica (CG) e vídeo educativo relacionado à alimentação saudável ou como selecionar alimentos IG/CG. Antropometria e questionários de linha de base serão coletados na linha de base. Bioquímica do sangue (por exemplo, HbA1c) e o peso corporal serão coletados no início, 3, 6, 9 e 12 meses. Os dados de imagens de alimentos coletados serão usados ​​para treinamento de IA para identificar a relação entre a dieta do paciente e as alterações de glicose no sangue ao longo do tempo.