Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

AI-Assisted Antidiabetic Drug Consultation System for Glycemic Control in Type 2 Diabetes Patients Managed by Non-Specialist Physicians (AI-ADCS)

29 июня 2026 г. обновлено: National Taiwan University Hospital

Clinical Validation of AI-assisted Antidiabetic Drug Consultation System-1

This study tests whether an artificial intelligence (AI) tool can help doctors choose better diabetes medicines for their patients. Type 2 diabetes is very common, but there are far more patients than diabetes specialists, so many patients are treated by doctors who are not diabetes specialists. The researchers built an AI consultation system that gives doctors real-time suggestions and predictions about diabetes medicines while they are prescribing. The doctor always makes the final decision.

In this trial, patients with type 2 diabetes whose blood sugar is not well controlled will be placed by chance (randomly) into one of two groups. In one group, the doctor uses the AI system when deciding on diabetes medicines. In the other group, the doctor prescribes as usual, without the AI system. All medicines used are already approved in Taiwan and given at approved doses.

The study follows each patient for 12 months, with check-ups at the start and at 3, 6, 9, and 12 months. The main goal is to compare how much the patients' long-term blood sugar level (HbA1c) improves between the two groups after one year. The researchers also look at how many patients reach their blood sugar target, how often low blood sugar happens, and whether any side effects occur. The aim is to find out whether using the AI tool leads to better blood sugar control.

Обзор исследования

Статус

Еще не набирают

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

400

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Yi-Cheng Chang, M.D.
  • Номер телефона: 886+0972651027
  • Электронная почта: b83401040@gmail.com

Учебное резервное копирование контактов

  • Имя: Pan Hou Che, PhD student
  • Номер телефона: 886+0987197997
  • Электронная почта: d12456001@g.ntu.edu.tw

Места учебы

  • Тайвань
      • Taipei, Тайвань, 100
        • National Taiwan University Hospital
        • Контакт:
          • Yi-Cheng Chang, M.D.
          • Номер телефона: 886+0972651027
          • Электронная почта: b83401040@gmail.com

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Описание

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 to 80 years
  • Diagnosis of type 2 diabetes for at least 6 months
  • HbA1c above 8% within the past 3 months
  • Currently using one or more oral antidiabetic drugs
  • Able to understand and provide written informed consent

Exclusion Criteria:

  • Pregnancy or breastfeeding
  • Recent participation in another interventional clinical trial
  • Cognitive impairment precluding understanding of the study
  • Active cancer treatment within the past 6 years
  • Use of systemic steroids

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Уход
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Одинокий

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: AI-Assisted Prescribing
Non-specialist physicians prescribe antidiabetic medications after consulting the AI-assisted antidiabetic drug consultation system. The system provides real-time, interactive prescribing recommendations, a drug-prioritization order, and outcome predictions. The physician retains full control over the final prescribing decision. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges. Patients are followed for 12 months.
Устройство: AI-assisted antidiabetic drug consultation system
A machine-learning based clinical decision support software that provides non-specialist physicians with real-time, interactive antidiabetic prescribing recommendations, a drug-prioritization order, and outcome predictions (e.g., the predicted likelihood of reaching glycemic targets and responder/non-responder status for individual drugs). The system was developed and validated using the NTUH integrated medical database platform. It provides advisory recommendations only; the treating physician retains full control over the final prescribing decision. All recommended medications are approved in Taiwan and within approved dose ranges.
Активный компаратор: Manual Prescribing (Non-AI)
Non-specialist physicians prescribe antidiabetic medications manually according to usual clinical practice, without using the AI consultation system. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges. Patients are followed for 12 months.
Другой: Manual antidiabetic prescribing (without AI)
Antidiabetic medications prescribed manually by non-specialist physicians according to usual clinical practice, without using the AI consultation system. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Change in HbA1c from baseline to 12 months
Временное ограничение: Baseline and 12 months
The between-group difference in the change in glycated hemoglobin (HbA1c) from baseline to 12 months, comparing the AI-assisted prescribing arm with the manual prescribing (control) arm. HbA1c reflects long-term glycemic control. The primary analysis uses analysis of covariance (ANCOVA) adjusting for baseline HbA1c, following the intention-to-treat principle.
Baseline and 12 months

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Proportion of participants achieving HbA1c < 7.0% at 12 months
Временное ограничение: 12 months
The proportion of participants reaching the glycemic target of HbA1c below 7.0% at 12 months, compared between arms using chi-square tests.
12 months
Incidence of hypoglycemia over 12 months
Временное ограничение: Up to 12 months
Incidence of hypoglycemic events over the 12-month follow-up, graded by severity: Level 1, glucose < 70 mg/dL (3.9 mmol/L) and ≥ 54 mg/dL (3.0 mmol/L); Level 2, glucose < 54 mg/dL (3.0 mmol/L); Level 3, severe hypoglycemia requiring assistance of another person regardless of glucose value. Compared between arms using Poisson regression.
Up to 12 months
Incidence of prespecified adverse events over 12 months
Временное ограничение: Up to 12 months
Incidence of prespecified adverse events over the 12-month follow-up, including urinary tract infection, lower-limb edema, signs of heart failure, fractures, nausea, vomiting, and diarrhea. Compared between arms using Poisson regression.
Up to 12 months
Change in HbA1c from baseline at 3, 6, 9, and 12 months
Временное ограничение: Baseline, 3, 6, 9, and 12 months
Baseline, 3, 6, 9, and 12 months

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

National Taiwan University Hospital

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Оцененный)

1 июля 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 ноября 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 ноября 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

29 июня 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

29 июня 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

6 июля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

6 июля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

29 июня 2026 г.

Последняя проверка

1 июня 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • 202507154RINA
  • 115-X007 (Другой номер гранта/финансирования: National Taiwan University Hospital Yunlin Branch)

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕ РЕШЕНО

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться