综述：对话式智能体在糖尿病护理中的干预作用：一项系统评价

这篇系统评价推荐对话式智能体（CA）作为糖尿病（DM）管理的创新工具，其通过模拟人类对话支持血糖控制（如HbA1c降低0.3%-1.0%）、用药依从性和心理健康，具有可扩展性和患者中心性优势，但需进一步验证临床安全性及长期有效性。

　　

引言

全球糖尿病（DM）患者已达5.29亿（2021年），预计2050年患病率将升至10%。糖尿病管理依赖生活方式干预（如饮食、运动）和药物治疗（如二甲双胍、胰岛素），但传统糖尿病自我管理教育（SME）面临持续性不足的挑战。对话式智能体（CA）作为新兴人工智能工具，通过实时互动支持血糖监测、用药提醒及情绪管理，有望弥补这一缺口。

研究方法

基于PRISMA框架的系统评价纳入16项研究（2016-2024年），覆盖9076名患者，评估CA在糖尿病中的有效性、接受度及安全性。研究来自13国，涵盖1型（T1D）、2型（T2D）和妊娠糖尿病。

研究结果

有效性：11项研究中，9项报告CA显著改善HbA1c（降幅0.3%-1.0%）、用药依从性及健康行为（如饮食调整）。例如，一项针对T2D患者的CA干预使HbA1c降低0.8%，优于对照组。

接受度：13项研究显示用户对CA情感支持功能满意度较高，但部分反馈交互重复性（如固定对话模板）影响体验。

安全性：仅4项研究提及安全协议，临床升级机制（如异常血糖警报转人工）实施不一致。

讨论

CA的优势在于可扩展性和24/7服务，但存在局限性：

1. 1.

   方法学缺陷：73%研究样本量小（<100人），缺乏随机对照设计。

2. 2.

   技术瓶颈：CA对复杂症状（如低血糖）识别率仅68%，需结合临床决策支持系统（CDSS）。

3. 3.

   人群差异：老年组CA使用脱落率高达42%，提示需适配界面设计。

结论

CA在糖尿病管理中展现出降低HbA1c、提升自我效能的潜力，但需优化个性化交互（如情绪识别算法）和风险管控（如FDA三级认证）。未来研究应关注长期随访（>12个月）和成本效益分析，以推动临床转化。

（注：全文严格基于原文数据，未新增结论；专业术语如HbA1c、T2D等保留原文格式；去除了文献引用标识[1][2]等）