AI主導の糖尿病予防プログラム、人間主導プログラムと同等の効果を示す
前糖尿病と過体重または肥満の成人を対象とした無作為化試験により、人工知能（AI）主導の糖尿病予防プログラム（DPP）が、体重減少、A1c値の改善、身体活動といった推奨目標の達成において、従来の人間主導プログラムと同等の効果があることが示されました。
研究の背景と方法
米国では前糖尿病が蔓延しているものの、エビデンスに基づいた生活習慣介入へのアクセスは限られています。本研究は、モバイルアプリとBluetooth対応デジタル体重計を介して提供されるAI主導のDPPと、人間がコーチングするDPPへの紹介を比較しました。AI介入は、ユーザーの体重、食事、活動レベルのデータに基づいたパーソナライズされたプッシュ通知や、ゲーミフィケーション要素を含む場所・目標ベースの教育を提供しました。
主要な結果
368人の参加者（中央値年齢58歳、BMI 32.3）を対象とした結果、AIグループと人間主導グループの双方で、主要評価項目（A1c < 6.5%の維持、5%以上の体重減少、またはその他の複合的な糖尿病リスク因子）を達成した参加者の割合はほぼ同じでした（それぞれ31.7%と31.9%）。これは、AI主導プログラムが人間主導プログラムに対して非劣性であることを示しています。
参加と利便性
AI主導プログラムは、人間主導DPPと比較して、プログラムの開始率（82.7% vs 93.4%; P = .001）とプログラム完了基準達成率（50.3% vs 63.9%; P = .008）が有意に高い結果となりました。これは、AI主導DPPが中高年層にとってより便利な選択肢である可能性を示唆しています。
課題と今後の展望
AIによる非同期配信は、個人のペースでの参加を可能にし、DPPの規模拡大に貢献する可能性があります。しかし、米国疾病対策センター（CDC）の現行ポリシーでは、認定DPPに人間によるコーチングが一部義務付けられており、AIのみのプログラムが償還可能になるには政策変更が必要です。研究者らは、本試験の結果が人間主導プログラムと同等の成果を示したことから、このポリシーの見直しを求めています。
また、本研究の参加者はモチベーションが高く、ベースラインの身体活動レベルも比較的高い集団であったため、結果の一般化には限界がある可能性があります。より大規模で多様な研究が求められています。将来的には、AIプログラムがすべての人に適しているわけではないため、患者の好みや特性に応じた最適な介入モダリティのマッチングが重要であると指摘されています。