《Drug and Alcohol Dependence》：Chatbot-delivered alcohol screening and brief intervention for working-age adults: a proof-of-concept randomised waitlist-controlled trial
编辑推荐：
•全球首个基于互联网的聊天机器人提供的酒精使用简短干预（SBI）的概念验证随机对照试验（RCT）•基于大型语言模型（LLM）和检索式问答（RAG）技术的聊天机器人能够实时提供个性化的、基于证据的酒精使用建议•该聊天机器人提供的SBI在可用性和用户参与度方面表现良好，证明了其可行性
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全球首个基于互联网的聊天机器人提供的酒精使用简短干预（SBI）的概念验证随机对照试验（RCT）
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基于大型语言模型（LLM）和检索式问答（RAG）技术的聊天机器人能够实时提供个性化的、基于证据的酒精使用建议
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该聊天机器人提供的SBI在可用性和用户参与度方面表现良好，证明了其可行性和可接受性
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对于高风险且动机较低的饮酒者，减少酒精摄入的好处更为显著
引言
酒精使用是全球主要的公共卫生问题，导致了5.3%的死亡病例和5.1%的伤残调整生命年（世界卫生组织，2018年）。工作年龄段的成年人是高风险饮酒行为的主要群体（卫生局，2015年）。一项基于大规模数据库的横断面研究发现，个人习惯、工作压力、同伴压力和文化饮酒规范是导致有害饮酒的关键因素（Thompson & Pirmohamed，2021年）。迫切需要有效的、可扩展的酒精使用减少计划来应对这一问题。
世界卫生组织（2001年）和香港卫生局（2017年）建议对过度饮酒的成年人进行筛查和简短干预（SBI）。自2008年实施零消费税政策以来，香港的人均酒精消费量有所上升，卫生局制定了到2025年将有害酒精使用减少10%的行动计划（卫生局，2015年）。系统评价表明，SBI在3个月内可将每周酒精摄入量平均减少29.53克（95%置信区间：-52.50至-6.56克）（Donoghue等人，2014年）。然而，常规SBI实施的障碍已有充分记录，包括临床医生知识的缺乏、时间限制以及患者的污名化，这些因素限制了其广泛推广（Rosario等人，2021年）。
自2002年以来，电子SBI（e-SBI）就被推荐使用（疾病控制与预防中心，2002年；Tansil等人，2016年），并且一项系统评价表明，在某些情况下，电子SBI可能比面对面的SBI更有效（Tansil等人，2016年）。由人工智能（AI）驱动的聊天机器人能够实现全天候的个性化互动，提供了一种无需污名化就能持续推广SBI的新机制。聊天机器人在心理健康咨询、改善身体活动不足、戒烟和减少赌博行为方面显示出早期潜力（Abd-Alrazaq等人，2020年；Adamopoulou和Moussiades，2020年；Oh等人，2021年；Perski等人，2019年；So等人，2020年）。然而，在搜索PubMed、MEDLINE、EMBASE和Cochrane图书馆后，未找到关于使用基于互联网的AI聊天机器人来减少社区成年人酒精摄入的随机对照试验。
在ClinicalTrials.gov上找到了一项评估通过智能手机应用程序提供聊天机器人SBI的试验（Dulin等人，2022年）。然而，该试验使用的是智能手机应用程序来实施SBI。先前的研究发现，香港大多数智能手机用户（4,129人中的75.9%）并未下载与健康相关的智能手机应用程序（Shen等人，2017年），这表明基于互联网的聊天机器人可能更具可扩展性和有效性。因此，本研究旨在将自开发的SBI聊天机器人适配到网页上，并进行概念验证RCT，以评估其在香港高风险工作年龄段人群中的初步效果和可用性。
部分摘要
研究设计与注册
本研究是一项概念验证性的、双臂、平行组、随机等待名单对照试验。试验遵循CONSORT-EHEALTH指南（Eysenbach，2011年），并在招募前在ClinicalTrials.gov上进行了注册（NCT06602882）。所有参与者在入组前均在线提供了知情同意书。试验方案可供查阅。
试验概况
2024年10月15日至2025年5月12日期间，共有856名工作年龄段的成年人通过在线和线下方式回应了招募信息。经过资格筛选后，有552人被排除在外。最终有304人提供了知情同意并参与了试验，其中152人被分配到干预组（IG），152人被分配到等待名单组（WL）。在试验第1周时，265人（87.2%）完成了评估（IG组：134人，88.2%；WL组：131人，86.2%）；在试验第4周时，228人（75.0%）完成了评估（IG组：116人，76.3%；WL组：112人，73.7%）。两组之间的随访率相当。
讨论
据我们所知，这项概念验证RCT表明，通过聊天机器人提供的SBI在可用性和用户参与度方面表现良好，这支持了其可行性和可接受性。尽管主要比较结果未能显示每周酒精摄入量有额外的减少（调整后的b值为-10.2；95%置信区间：-33.8至13.4；P=0.40），但干预组内的每周酒精摄入量减少了29.9%。
局限性
本研究存在若干局限性。首先，干预组和等待名单组在基线时都接受了标准化的酒精使用简短干预（ABI）。等待名单组内部观察到的显著酒精摄入量减少（每周减少10.1克）可能反映了ABI的效果，从而弱化了组间差异。未来的试验应考虑使用真正的无干预对照组或最小信息对照组，以更清楚地区分聊天机器人的额外效果。
其次，4周的随访时间不足以评估干预效果的持续性和长期影响。
结论
据我们所知，这项概念验证RCT表明，基于Dify平台开发的LLM驱动的聊天机器人能够大规模提供个性化的SBI，同时具备良好的可用性和用户参与度。需要进行为期6至12个月的全面试验，进一步改进聊天机器人的功能（如多媒体内容、主动提醒、进度跟踪），以及针对特定饮酒规范的文化定制内容。
缩写
ABI：酒精使用简短干预；AI：人工智能；AUDIT：酒精使用障碍识别测试；AUDIT-C：酒精使用障碍识别测试-消费；BUS：聊天机器人可用性量表；CI：置信区间；CVI：内容有效性指数；e-SBI：电子筛查和简短干预；EQ-5D-5L：EuroQol 5维度5等级量表；EQ-VAS：EuroQol视觉模拟量表；IG：干预组；ITT：意向治疗；LLM：大型语言模型；MICE：多重插补法
伦理声明
已从所有参与者或其法定代表处获得参与研究和发表文章的书面知情同意书。在此研究中，充分尊重了参与者的隐私权。
本研究遵循了研究所在地区的相关法律、监管框架和指南。该研究得到了香港大学/香港西区医院管理局机构审查委员会的批准（批准编号：UW-23-222）。
主要资助方
香港特别行政区政府的卫生局卫生与医学研究基金（HMRF）。项目编号：20212081。
(Mujcic等人，2022年；Wong等人，2019年)
Wong Janet Yuen Ha：撰写——初稿撰写、监督、方法论设计、资金获取、数据分析、概念框架制定。Chau Siu Long：撰写——初稿撰写、项目管理、方法论设计、数据收集、数据分析。Wong Carlos King Ho：撰写——审稿与编辑。Luk Tzu Tsun：撰写——审稿与编辑、数据分析。Ho Joshua Wing Kei：撰写——审稿与编辑、数据分析。Fong Daniel Yee Tak：撰写——审稿与编辑、数据分析。Lam Tai Hing：撰写
作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本项目由香港特别行政区政府的卫生与医学研究基金资助（项目编号：20212081）。我们衷心感谢参与试验的各位人士提供的时间和配合。
Siu Long CHAU|Janet Yuen Ha WONG|Daniel Yee Tak FONG|Joshua Wing Kei HO|Tzu Tsun LUK|Carlos King Ho WONG|HO Sai Yin|Tai Hing LAM|Man Ping WANG
