整合经过训练的语言模型，通过增加体力活动来改善血糖控制：全数字化“我的心计数”智能手机应用程序随机试验

2 型糖尿病 (T2D) 是最常见、增长最快的疾病之一，到 2045 年，全球将有八分之一的成年人（近 8 亿）受到影响。 久坐行为和肥胖增加是 T2D 的主要危险因素。 心血管疾病是 T2D 患者死亡的主要原因，而糖尿病微血管疾病会导致肾脏疾病、神经病变和视网膜病变，从而导致 T2D 发病。

体力活动是预防/治疗 T2D 及其并发症的最有效疗法之一。 每日平均步数是体力活动的指标，即使步数略有改善（即+500步），也与 T2D 和死亡率降低相关。 然而，2型糖尿病患者对定期体育活动的坚持率仍然较低，每日步数的短期减少与血糖控制受损和2型糖尿病复发相关。

研究人员开发了一种人工智能（AI）语言模型（类似于ChatGPT），它可以自动生成指导提示，通过结合个人的变化阶段来鼓励体育活动。 研究人员将使用 My Heart Counts (MHC) 智能手机应用程序扩展我们的研究，以 1) 验证人工智能生成的提示对 T2D 患者的功效，2) 使用语言模型作为社交模型进行长期随机交叉试验。问责聊天机器人 - 鼓励参与者在几个月内保持身体活动的变化。 研究人员假设，我的人工智能辅助辅导提示将显着增加 1) 在 7 天内在全国范围内招募的 1,000 名成年人的平均每日步数增加 500 步，以及 2) 通过 24 天内的长期行为改变改善 HbA1c 和体重- 周干预期。