中国数字疗法临床试验的多维度评估：现状、问题与展望
在当今数字化快速发展的时代，数字疗法（Digital Therapeutics, DTx）作为新兴的医疗干预手段，正逐渐改变着传统的医疗模式。北京大学健康发展研究中心的研究人员 Ziming Wang、Xinxin Xia 等人在 npj Digital Medicine 期刊上发表了题为 “Assessment of priorities, quality, and inclusivity of digital therapeutics trials in China” 的论文。这一期刊由 Springer Nature 出版，在数字医学领域具有较高的影响力。该论文聚焦中国数字疗法临床试验，深入剖析其现状、问题及发展方向，为推动中国数字疗法的科学研究、合理应用和规范发展提供了重要依据，也为全球数字疗法的研究贡献了中国视角的经验与思考。
一、研究背景
数字疗法是基于软件的循证健康干预措施，能对特定医疗状况产生积极治疗效果。它借助信息技术，可实现患者自我护理的全自动化，或在医疗专业人员支持下辅助治疗，能显著提升优质医疗服务的可及性。对于传统医疗服务和药物难以发挥作用的疾病，数字疗法还能提供新的解决方案，且成本效益较高。
中国积极推动数字健康技术和服务发展，“健康中国”“数字中国” 等国家倡议以及地方政府的相关举措，都为数字疗法的研究和应用创造了有利环境。然而，数字疗法在商业化前需获得政府授权，这依赖高质量的临床试验。同时，中国公共医疗机构是医疗服务的主要提供者，其收入模式与数字疗法在疾病预防和管理方面的潜在作用密切相关，而目前中国数字疗法产品和试验设计缺乏标准化。
此前，针对数字疗法临床试验的研究多集中于美国和欧洲的注册机构，忽视了中国临床试验注册中心（ChiCTR）。中国拥有庞大的人口基数和独特的医疗环境，忽视中国的数字疗法试验，就会遗漏重要的创新来源以及数字疗法满足中国 14 亿人口健康需求的情况。因此，开展对中国数字疗法试验的研究意义重大。
二、研究材料与方法
（一）搜索策略与选择标准
研究人员检索了 2014 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日期间在 ClinicalTrials.gov（英文）和中国临床试验注册中心（ChiCTR，中文）上注册的数字疗法试验。在 ChiCTR 上使用 “数字疗法”“远程医疗”“互联网” 等中文检索词，在 ClinicalTrials.gov 上使用对应的英文检索词。筛选时，剔除重复试验、未处于招募或完成状态的试验，以及不符合数字疗法干预目的（如仅为健康促进、未向患者提供数字疗法等）的试验，重复试验归为 ChiCTR 类别。
（二）变量、数据提取与编码
从多个维度评估试验的优先级、质量和包容性。通过注册信息获取试验的基本特征，包括注册日期、研究类型、阶段、资金来源等；依据干预的文本描述，对护理模式（辅助、引导、全自动）、干预目的（预防、治疗、管理）、应用场景（医院、非医院）和目标疾病类别（依据 ICD - 11）进行分类；从样本量、研究持续时间、随机化、盲法、数字安慰剂应用等方面评估研究设计质量，并基于 ChiCTR 信息，依据 Cochrane 手册标准评估偏倚风险（RoB）；通过参与者的性别、年龄和种族构成评估试验的包容性。数据提取和编码由两位作者独立进行，分歧通过团队讨论解决，偏倚风险评估也由两位作者独立完成，有争议时引入第三位作者。
（三）数据获取、分析与可视化
利用 Python 3.8.13 及 pandas、seaborn 等软件包进行数据的下载、编码和描述性分析，相关代码可在 GitHub 仓库获取。采用桑基图展示干预措施的变化特征、注册试验数量的时间趋势等，绘制地图描述试验发起者的省级分布。
三、研究结果
（一）一般特征
研究共识别出 756 项注册的数字疗法试验，其中 ChiCTR 有 610 项，ClinicalTrials.gov 有 146 项，27 项重复试验归为 ChiCTR。干预性试验占 95.0%（718 项），观察性试验占 5.0%（38 项）。多数试验（49.3%）未提供研究阶段信息，早期 1 期试验占比最大（41.8%，316 项）。资金来源主要为政府（36.6%，277 项）、医院 / 大学（33.7%，255 项），行业资助仅占 5.6%（42 项）。三级医院参与了 78.6%（594 项）的试验，其次是社区组织（9.5%，72 项）。71.6%（541 项）的试验采用双臂设计，仅 16.8%（77 项）使用三个或更多臂。从 2014 年到 2023 年，数字疗法试验总数稳步增长，2017 年和 2021 年出现显著增长高峰，2018 - 2023 年的复合年增长率为 23.6%。试验发起者主要集中在北京、上海、广东等东部省份，占比达三分之二。
（二）注册试验中干预措施的特征
44.8%（339 项）的试验采用全自动数字疗法，39.2%（296 项）采用数字疗法引导的方式，16.0%（121 项）将数字疗法作为医生主导服务的辅助。2019 年前，数字疗法引导的试验数量多于全自动数字疗法试验，但 2020 年后被后者超越。多数试验（52.5%，397 项）聚焦疾病管理，其次是治疗（38.1%，288 项）和预防（9.4%，71 项）。2018 年起，治疗试验数量大幅增加并超过预防试验，2022 年达到峰值 44%，而预防试验数量近十年来一直较低。多数辅助模式用于治疗，引导和全自动模式主要用于管理。87.0%（658 项）的研究针对非医院环境（社区或家庭），仅 13.0%（98 项）基于医院。数字疗法试验针对的疾病类别中，“精神、行为或神经发育障碍” 占比最高（22.4%，169 项），其次是 “循环系统疾病”（12.2%，92 项）和 “神经系统疾病”（10.8%，82 项）等。不同干预目的的试验针对的疾病类别分布有所差异，治疗导向的试验主要集中于特定疾病，而管理和预防导向的试验疾病类别分布更均匀。
（三）参与者特征
86.5%（654 项）的试验同时招募男性和女性参与者，9.3%（70 项）仅招募女性，3.7%（28 项）仅招募男性，4 项未明确性别。13%（98 项）的试验未报告年龄信息，76.6%（579 项）的试验排除儿童（＞18 岁），10.2%（77 项）排除老年人（＜60 岁）。在未排除儿童或老年人的试验中，62.2%（470 项）规定了年龄上限，平均年龄为 75.3 岁（标准差：11.8）。仅 1.2%（9 项）的试验明确了参与者的种族，且均为汉族。
（四）注册试验的方法学问题
试验的中位样本量为 120（四分位距：80 - 264），但从 2018 年的 156 降至 2023 年的 113。虽然样本量大于 200 的试验数量缓慢增长，但样本量小于 200 的试验数量增长更快，拉低了整体中位样本量。平均而言，报告持续时间的试验中位持续时间为 18.4 个月，2018 - 2023 年从 21.8 个月降至 15.3 个月。81.2%（614 项）的试验为单中心试验，18.8%（142 项）为多中心试验，平均中心数从 2018 年的 2.0 降至 2023 年的 1.5。89.0% 的试验报告了随机化，且比例多年保持稳定；仅 28.8%（218 项）的试验报告了盲法，不过 2018 - 2023 年从 10.0% 显著提升至 44.9%。95.8%（724 项）的试验未使用数字安慰剂。
对 610 项 ChiCTR 注册研究（532 项随机化和 78 项非随机化）的偏倚风险评估显示，18%（110 项）整体偏倚风险较低，9%（58 项）较高，72%（442 项）不明确。47% 的研究存在选择偏倚（43% 不明确，4% 高风险），55% 的研究因干预偏离预期存在偏倚（51% 不明确，4% 高风险），39% 的研究在结果测量方面存在偏倚（37% 不明确，2% 高风险）。不同疾病类别的偏倚风险存在差异，“循环系统疾病” 和 “内分泌、营养或代谢疾病” 相对更可能具有较低的偏倚风险。
四、研究结论与讨论
（一）研究结论
中国数字疗法试验数量在过去十年显著增加，增长速度快于国际水平，但资金主要依赖政府、医院和大学，反映出行业投资者对数字疗法持谨慎态度。试验的干预模式发生转变，从以数字疗法引导为主逐渐转向全自动模式，显示出人工智能在其中的潜在作用，同时多数试验仍涉及数字疗法与专业服务的结合，提示医疗专业人员需适应人机共生的工作模式。数字疗法试验多针对社区和家庭护理环境，但主要由东部地区三级医院研究人员开展，体现出中国基层医疗研究能力的不足，且试验重点集中于治疗和管理，与 “健康中国” 政策强调的疾病预防理念不符。
在试验设计质量方面，中国数字疗法试验的样本量、持续时间和中心数量呈现下降趋势，虽随机化比例较高，但盲法和数字安慰剂使用比例较低，整体设计质量与国际水平相比各有优劣，多数试验的偏倚风险不明确或较高。此外，试验在参与者包容性方面存在不足，对少数民族的纳入关注不够，年龄排除标准较为普遍，可能影响试验结果的普适性。
（二）讨论
该研究填补了全球数字疗法试验研究中对中国试验忽视的空白，全面呈现了中国数字疗法试验的现状，为后续研究和政策制定提供了重要参考。研究发现的问题为未来实践和研究指明了方向：在试验设计上，需进一步优化，提高盲法和数字安慰剂的使用，制定数字疗法研究的方法学指南并开展研究培训；加强基层医疗研究人员的能力建设，使其能主导数字疗法试验，更好地体现基层医疗视角；在试验规划上，应更明确地纳入西部地区和少数民族，增加针对预防保健和高疾病负担疾病的数字疗法试验；鉴于许多数字疗法干预仍需专业支持，卫生工作者需做好准备，适应未来人机协作的工作环境。
然而，该研究也存在一定局限性。未纳入其他试验注册中心的数据，可能低估中国的试验数量；由于 ClinicalTrials.gov 缺乏部分关键信息，偏倚风险评估未覆盖所有中国试验；未对 ChiCTR 和 ClinicalTrials.gov 注册试验的质量进行比较；仅依据试验注册数据评估研究设计质量，可能与实际实施质量存在差异。但这些局限性并不影响研究成果的重要价值，未来研究可针对这些不足加以改进，进一步深入探索中国数字疗法试验的发展路径。
综上所述，这篇论文通过对中国数字疗法临床试验的系统评估，揭示了其发展现状、优势与不足，为推动中国数字疗法领域的健康发展提供了关键的理论和实践依据，对完善数字疗法研究体系、优化医疗资源配置、提升全民健康水平具有重要的现实意义。
