Prevenzione diabete, confronto tra approccio umano e intervento automatizzato con IA

Secondo quanto riportato su “JAMA”, un intervento sullo stile di vita interamente automatizzato e basato sull’intelligenza artificiale (IA), ispirato al modello del Diabetes Prevention Program (DPP), ha dimostrato di essere non inferiore rispetto a un programma DPP condotto da operatori umani nel raggiungimento di obiettivi clinici fondamentali tra adulti con prediabete e sovrappeso o obesità. I risultati principali hanno evidenziato che il 31,7% dei partecipanti assegnati al gruppo IA ha raggiunto l’endpoint composito primario, rispetto al 31,9% nel gruppo con coaching umano, con una differenza di rischio pari a -0,2% e un intervallo di confidenza unilaterale al 95% pari a -8,2%, soddisfacendo il criterio predefinito di non inferiorità.

Lo studio, di fase 3, randomizzato, pragmatico e a gruppi paralleli, è stato condotto tra l’11 ottobre 2021 e il 16 dicembre 2024 presso due centri clinici statunitensi situati a Baltimore (Maryland) e Reading (Pennsylvania). Sono stati arruolati adulti di età pari o superiore a 18 anni, affetti da prediabete e con sovrappeso o obesità. I partecipanti sono stati assegnati in modo casuale, con rapporto 1:1, a uno dei due interventi: il primo consisteva in un programma DPP guidato da IA, erogato tramite un’applicazione mobile e una bilancia digitale con tecnologia Bluetooth; il secondo prevedeva un programma DPP condotto da un coach umano, anch’esso somministrato da remoto. Entrambi gli interventi sono stati gestiti in modo indipendente dal team di ricerca e si sono protratti per un periodo di 12 mesi.

L’endpoint primario era costituito da un insieme di criteri clinici: mantenimento di un valore di emoglobina glicata (HbA1c) inferiore al 6,5% per tutta la durata dello studio, oppure raggiungimento di una riduzione ponderale pari ad almeno il 5%, oppure una riduzione del peso di almeno il 4% associata ad almeno 150 minuti settimanali di attività fisica, misurata tramite actigrafia, oppure una riduzione assoluta dell’HbA1c di almeno 0,2 punti percentuali al termine dei 12 mesi. La non inferiorità dell’intervento basato su IA rispetto a quello umano era stata predefinita come raggiunta qualora il limite inferiore dell’intervallo di confidenza unilaterale al 95% della differenza di rischio non avesse superato la soglia di -15%.

Complessivamente, sono stati inclusi 368 partecipanti, con un’età mediana di 58 anni (intervallo interquartile 50-65), il 71% dei quali era di sesso femminile. La distribuzione etnica comprendeva il 27% di soggetti neri, il 6% ispanici e il 61% bianchi. L’indice di massa corporea mediano era pari a 32,3 (IQR 28,5-37,1). Dopo la randomizzazione, il 93,4% dei soggetti assegnati al gruppo IA ha effettivamente iniziato il programma, rispetto all’82,7% nel gruppo con coaching umano.

Il tasso di successo rispetto all’endpoint primario è risultato sovrapponibile tra i due gruppi: 58 partecipanti su 183 (31,7%) nel gruppo IA e 59 su 185 (31,9%) nel gruppo umano. La differenza di rischio osservata è stata pari a -0,2%, con un intervallo di confidenza unilaterale al 95% di -8,2%, confermando la non inferiorità dell’intervento automatizzato. I risultati si sono mantenuti coerenti anche nelle analisi di sensibilità e nelle valutazioni dei singoli componenti dell’endpoint composito.

In conclusione, tra adulti con prediabete e sovrappeso o obesità, il rinvio a un programma DPP interamente automatizzato e guidato da IA ha mostrato un’efficacia non inferiore rispetto a un programma DPP condotto da operatori umani, in termini di riduzione del peso corporeo, incremento dell’attività fisica settimanale e miglioramento dei valori di HbA1c. Questi dati suggeriscono che, in contesti clinici appropriati, l’impiego di soluzioni digitali basate su IA potrebbe rappresentare un’alternativa valida e scalabile agli interventi tradizionali per la prevenzione del diabete.

JAMA. 2025 Oct 27:e2519563. doi: 10.1001/jama.2025.19563.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41144242/