加州大学旧金山分校注册数字孪生试验：用AI（人工智能）预测模型辅助青少年2型糖尿病管理
美国加州大学旧金山分校在ClinicalTrials.gov登记一项尚未招募的随机对照试验，计划用AI（人工智能）预测模型和“数字孪生”模拟青少年2型糖尿病的进展与治疗反应，并比较向患者展示预测结果能否影响用药和生活方式依从性。
该试验预计2026年4月启动，尚无结果，不能据此判断临床或心理干预效果。
登记信息显示，研究全称为“Artificial Intelligence-based Methods to Predict Disease Progression in Youth With Type 2 Diabetes: A Digital Twin Study”，由加州大学旧金山分校（University of California, San Francisco）发起，状态为尚未招募，研究首次提交于2025-06-13，首次公示于2025-08-12，状态核验日期为2025-12。
预计2026年4月启动、2026年9月完成，预计入组50人。 研究设计为随机、平行分组、无盲法，主要目的标注为诊断。 试验分两组：数字孪生组（n=25）通过iPad以游戏化方式接收基于模拟情景的疾病进展信息及用药剂量和生活方式建议； 对照组（n=25）接受标准治疗，即每3个月根据HbA1c和血糖值调整用药并接受标准生活方式教育。
主要终点为从入组到1年访视的HbA1c（糖化血红蛋白）变化及模型预测值与实测值的比较。
次要终点包括睡眠质量（Actigraph测量的睡眠时长、失眠严重程度指数ISI）、糖尿病相关生活质量（PedsQL糖尿病模块）、糖尿病困扰（糖尿病困扰量表DDS）、总体生活质量与幸福感（PROMIS全球健康问卷、WHO-5（世界卫生组织五项身心健康指数）幸福感问卷）、糖摄入量、体力活动、BMI、CGM（连续血糖监测）目标范围内时间等。
登记标注来源为美国糖尿病协会（American Diabetes Association）资助项目编号。
这项登记的读者价值在于研究设计把AI（人工智能）预测输出直接作为干预内容：不只预测风险，还向青少年展示模拟情景以推动行为改变。 但研究目前仅处于登记阶段，无入组、无结果，AI模型能否准确预测疾病进展、展示预测是否真能改善依从性，均待验证。 心理社会指标列为次要终点，说明研究方把情绪困扰和生活质量纳入观察范围； 该研究仍属慢病管理试验，而非心理干预试验。
后续观察信号
- 核查该研究是否发表同行评审结果
- 了解数字孪生信息呈现方式是否经过患者理解度测试