计 成，代 晶，李林通，陶 祥，沈山梅，葛卫红*

(1.南京大学医学院附属鼓楼医院药学部，南京 210008；2.南京大学医学院附属鼓楼医院内分泌科，南京 210008；3.徐州医科大学药学院，江苏徐州 221004)

2017年国际糖尿病联盟(International Diabetes Federation，IDF)发布的全球糖尿病地图数据显示，我国成人(20～79岁)糖尿病患者数量高达1.14亿，居世界第一[1]，而我国糖尿病知晓率仅有38.6%[2]，其原因为相当一部分糖尿病患者缺少规范化的教育[3]。因此，如何对糖尿病患者进行健康教育尤为重要。另一方面，随着药师工作的拓展与优化，药师的工作重点逐渐从单一的药品供应向以患者为中心的药学服务转变，在健康教育中占有举足轻重的地位。然而，相对于患者对健康教育日益增长的需求，传统的健康教育已难以满足患者的需求；随着科技的发展，人工智能技术在我国糖尿病领域已有一些应用[4-5]，如用于糖尿病视网膜病变的辅助诊断，具有较好的临床应用价值，但应用于糖尿病健康教育的研究还较少。本研究由临床药师负责的健康教育团队通过利用人工智能系统对2型糖尿病患者进行健康教育、随访等，以期提高患者对糖尿病的认知，改善血糖控制水平，现报道如下。

1 材料和方法

1.1 研究对象 选取2018年9-11月于南京大学医学院附属鼓楼医院内分泌科门诊治疗的2型糖尿病患者，入选标准：(1)符合1999年世界卫生组织(WHO)糖尿病诊断标准;(2)思维与意识无异常、能正常用语言进行交流;(3)排除严重糖尿病并发症;(4)自愿参与此次研究。共入组60例患者。本研究以完全自愿为原则，经本院伦理委员会审核批准后，严格遵循“赫尔辛基宣言”和有关临床验证研究的规范和法规进行。

采用随机数字表法将60例患者随机分成对照组与试验组，每组30例。其中，对照组男17例，女13例，平均年龄(48.44±11.61)岁，平均病程(7.80±7.21)年；试验组男16例，女14例，平均年龄(49.35±12.15)岁，平均病程(5.67±5.44)年。两组患者在性别构成、年龄与病程方面均无显著差异(P>0.05)，具有可比性。

1.2 试验方法 (1)由本院内分泌专业临床药师负责的包括专科医师、药师、专科护士、营养师、运动师的教育团队利用人工智能系统对2型糖尿病患者进行健康教育和管理。所有团队成员均接受糖尿病规范化管理培训，并通过糖尿病健康教育的资格认证。(2)临床药师询问并记录所有入组患者的一般信息和糖尿病相关的各项指标，包括空腹血糖(FBG)、餐后2 h血糖(2hPG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、体质量指数(BMI)、血压以及总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)。(3)在治疗过程中，对照组患者接受常规的内分泌门诊诊疗，药师定期对患者的各项指标进行随访；试验组患者接受常规内分泌门诊诊疗的同时，还接受基于人工智能系统的健康教育。 (4)随访6个月后，收集两组患者的终点数据，统计分析两组患者BMI、血糖指标、血脂指标和血压的变化情况。具体治疗和教育流程见图1。

图1 两组患者的管理流程Figure 1 Management procedures for the patients in the two groups

2 研究结果

2.1 两组患者BMI的比较 患者入组后，记录两组患者的基线BMI。在随访过程中，对照组接受常规的内分泌门诊诊疗，试验组在接受常规门诊诊疗同时还接受人工智能系统的健康教育、与教育团队成员互动交流。随访6个月后，记录两组患者的终点BMI，使用独立样本t检验分析研究前后两组患者的BMI，用配对t检验分析组内研究前后的BMI变化。入组时对照组和试验组患者BMI分别为(23.86±2.75)和(24.05±4.08) kg/m2，随访结束时分别为(24.08±3.02)和(23.79±4.10) kg/m2。可见对照组随访结束后BMI较入组时有上升趋势，但P>0.05，差异无统计学意义；试验组入组时BMI在超重范围[(24.0～27.9) kg/m2]，随访结束后BMI已达标，但与入组时的BMI相比差异无统计学意义。两组患者随访前后的BMI比较均无显著差异(P>0.05)。

2.2 两组患者血压的比较 患者入组后，在门诊嘱患者安静休息15 min后连续测量3次血压，计算平均值作为基线血压值并记录在基线数据表中。利用人工智能系统对试验组进行健康教育，随访6个月后，用同样方法测量并记录两组患者的终点血压平均值，结果见表1。

表1 两组患者血压比较Table 1 Comparison of blood pressure between the two groups

由表1可见，两组患者入组时血压均达标且两组患者随访前后的血压均无显著差异。随访结束时，试验组收缩压略微下降，但无显著差异(P>0.05)；舒张压较入组时下降，但差异无统计学意义(P>0.05)； 对照组收缩压有上升趋势，但无统计学意义(P>0.05)，舒张压略微下降，但也无显著差异(P>0.05)。

2.3 两组患者血脂指标的比较 患者入组后记录两组患者TC、TG、HDL-C、LDL-C指标，作为基线数据。随访6个月后，再次记录两组患者的TC、TG、HDL-C、LDL-C指标，作为终点数据，见表2。

表2 两组患者血脂指标及血糖指标的比较Table 2 Comparison of the blood lipids and blood glucose indexes in the patients between the two groups

由表2可见，随访结束时，对照组的TC、TG、LDL-C、HDL-C较入组时无显著差异(P>0.05)；试验组的TC、LDL-C比入组时显著降低，且差异有统计学意义(P<0.05)，TG较入组时有轻微下降，HDL-C水平较入组时有所升高，但均无显著差异(P>0.05)。随访结束时两组患者血脂指标无显著差异(P>0.05)。

2.4 两组患者血糖指标的比较 记录两组患者FBG、2hPG和HbA1c指标，结果见表2。由表2可见，对照组患者的血糖指标与入组时无显著差异(P>0.05)，且均未达标(FBG 4.4～7.0 mmol/L， 2hPG≤10.0 mmol/L，HbA1c<7.0%)[6]；试验组患者随访结束时的血糖指标已达到或接近控制目标，且与入组时血糖指标相比，均有显著下降(P<0.05)。入组时，试验组与对照组的血糖指标无显著差异，但随访结束时，与对照组比较，试验组的FBG及2hPG显著降低(P<0.05)，HbA1c无显著差异(P>0.05)。

3 讨 论

3.1 2型糖尿病患者的健康教育 健康教育对于提高患者对疾病的认知、增强自我管理能力、改善预后以及建立良好的医患关系有着积极作用[7-8]。做好糖尿病患者健康教育工作是顺利开展其他治疗工作的重要保障，在糖尿病治疗过程中起着举足轻重的作用[9-10]。

临床药师在疾病治疗中的地位不断提升，国内外已有多项研究表明，临床药师参与药物治疗管理可以显著改善治疗效果[11-13]，但关于利用人工智能技术对糖尿病患者进行健康教育管理还鲜有报道。因此，本研究通过临床药师负责的健康教育团队利用人工智能系统对2型糖尿病患者进行健康教育干预，验证该教育模式的效果，以期完善糖尿病健康教育方式。

3.2 基于人工智能系统的健康教育对患者各项指标控制的影响 本研究通过分析两组2型糖尿病患者随访前后的各项指标发现：(1)对照组随访结束时BMI较入组时有上升趋势，试验组入组时BMI在超重范围内，随访结束后BMI已达标，但两组患者的BMI在干预前后均无显著差异。其原因可能为2型糖尿病患者体质量控制需要长期药物、饮食以及运动的综合管理，仅通过6个月的健康教育干预虽然可以使患者体质量有所下降，但效果不显著，因此，仍需教育团队利用人工智能系统进行持久的药物、饮食以及运动等相关教育。(2)试验组随访前后收缩压略微下降，舒张压随访结束时较入组时明显下降，对照组入组时血压数据和随访结束时相比，收缩压有上升趋势，舒张压略微下降，但均无统计学意义，两组患者随访前后的血压也无显著差异，可能是因为近几十年我国在开展高血压管理方面付出了巨大努力，高血压的知晓率、控制率有明显改善[14]，患者入组时血压已达标，且干预时间较短，所以血压波动较小。(3)对照组患者随访结束时血脂指标较入组时无显著差异，而试验组患者血脂指标均有改善趋势，其中TC、LDL-C水平较入组时显著降低，虽然HDL-C升高无统计学意义，但与对照组相比升高幅度更大。其原因可能为教育团队中的临床药师通过对试验组患者进行用药指导，营养师进行饮食调整，运动师进行运动指导，增加了患者饮食、运动以及用药依从性，从而使血脂指标显著改善，而对照组没有进行全面的强化教育，既往生活习惯也没有太大改变，因此血脂没有显著变化。(4)随访结束时，对照组患者血糖指标均未达标且与入组时相比无显著差异；试验组患者血糖指标与入组时相比均显著下降。入组时，试验组与对照组患者的血糖指标无显著差异，但随访结束时，试验组比对照组血糖指标改善显著。说明利用人工智能系统的健康教育对患者的血糖指标影响显著，给患者带来较大的益处，可能是因为试验组患者通过在线提出日常治疗中遇到的问题并获得解答，增加了治疗信心，提高了治疗依从性，同时学习了糖尿病相关知识，对糖尿病有了全面的认识，知晓应如何正确控制血糖。

3.3 基于人工智能系统的健康教育在疾病教育中的优势 由本研究结果可见，接受人工智能系统健康教育的糖尿病患者，各项指标明显优于只接受常规门诊服务的患者。分析原因如下：(1)人工智能系统作为“媒介”，方便团队各成员通过系统对患者进行直接的、专业性的指导，而对照组患者获得直接指导教育较困难，接受教育率低。(2)人工智能系统可以直接将患者的问题或疾病信息反馈到管理团队，团队责任成员能够有针对性地进行健康教育，与对照组相比，更加精细化、个体化。(3)人工智能系统的教育内容相对规范、完整，能够全面、系统地对2型糖尿病患者进行健康教育，同时教育形式更加新颖，能够在语言教育的基础上增加图片、文字等，直观生动，易于理解与记忆，可以提高患者的依从性，且教育视频可以反复播放，便于患者充分掌握。对照组患者单靠就诊时接受相关教育或者平时自己主动了解相关内容，对于自我管理意识低的患者，很难加强对疾病的认识。(4)人工智能系统可以协助患者预约就诊时间、提醒血糖监测、推送服药通知、提供饮食和运动计划等。许多患者因为工作繁忙、行动不便等原因不能参与线下的糖尿病教育活动，通过这种方式可以让患者更方便地接受健康教育，解决了随访中面临的时间和空间难题，变被动诊疗为主动诊疗。因此，相较于对照组，接受人工智能系统健康教育的患者各项代谢指标改善更明显。

4 小 结

利用人工智能系统对患者进行健康教育是一种新兴的教育方式，值得对此进行研究探索。本研究通过人工智能系统对2型糖尿病患者的治疗过程进行一系列的干预，并与接受一般糖尿病门诊治疗的患者进行随机对照研究，发现试验组患者的多项指标控制情况显著优于对照组，提示临床药师在工作过程中可以利用人工智能系统对患者进行教育，提高管理质量。在此次研究中依然存在许多不足，如患者随访时间较短，试验样本量相对较少，所以仍需进一步扩大研究规模来验证其效果，为更好地推广该健康教育方式提供依据。