一项针对健康老年人的多领域智能手机干预结合生成式人工智能的随机对照试验
2026年4月13日 更新者：Tatsuhiro Hisatsune
通过智能手机应用和可穿戴设备数据进行的多领域数字健康干预的疗效和可扩展性：一项针对健康老年人群的随机对照试验
本研究评估了一项基于智能手机的多领域干预措施的效果，该干预旨在促进老年人健康老龄化并预防认知衰退。基于自动化提醒改善了锻炼、睡眠和营养，从而间接提升认知表现的初步发现，我们开发了一款专用应用程序，该程序将纵向Fitbit数据（活动、睡眠和营养）与由生成式AI（LLM）驱动的每日互动对话相结合。
我们将进行一项为期六个月的随机对照试验（RCT），涉及300名65岁及以上的健康参与者。主要目标是分析这些数字干预如何影响健康结果，特别是认知和运动功能。此外，我们旨在构建一个预测数学模型，基于可穿戴数据流来估计健康状态。最后，本研究将评估该数字健康服务大规模社会实施的扩展潜力。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
300
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Tatsuhiro Hisatsune
- 电话号码：+81471363632
- 邮箱：HISATSUNE@EDU.K.U-TOKYO.AC.JP
学习地点
-
-
Chiba
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Kashiwa、Chiba、日本、2778562
- 招聘中
- GSFS, The University of Tokyo
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接触：
- Tatsuhiro Hisatsune
- 电话号码：+81471363632
- 邮箱：HISATSUNE@EDU.K.U-TOKYO.AC.JP
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 能够使用智能手机和可穿戴设备（Fitbit）。
排除标准：
- 身体状况不允许定期运动。 被诊断为痴呆症的个体
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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其他：控制
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标准护理：参与者可能接收标准健康信息，但不包含专业的多领域应用程序或人工智能对话功能。
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实验性的：多领域干预
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多领域应用程序干预：参与者将获得一个与Fitbit集成的专用智能手机应用程序。该应用程序提供运动、睡眠和营养方面的指导，并利用生成式人工智能（LLM）驱动的每日互动对话来促进健康参与。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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认知功能
大体时间：基线和6个月
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MoCA
|
基线和6个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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认知功能
大体时间：基线和6个月
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简易精神状态检查量表（MMSE）
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基线和6个月
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认知功能
大体时间：基线和6个月
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SAGE（自我管理老年认知检查）
|
基线和6个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2026年3月10日
初级完成 (估计的)
2026年12月31日
研究完成 (估计的)
2027年12月31日
研究注册日期
首次提交
2026年3月4日
首先提交符合 QC 标准的
2026年4月8日
首次发布 (实际的)
2026年4月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月16日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月13日
最后验证
2026年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 25-143
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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