叙事综述：19项研究中AI（人工智能）心血管行为干预证据有限，公平性与安全性报告不足
一篇发表于《Health Education & Behavior》的叙事综述汇总2010年至2025年的19项实证研究，评估面向患者的AI（人工智能）工具在心血管健康教育及行为改变中的效果与公平性。
5项为随机对照试验（RCT），其中1项显示AI项目优于常规照护，其余4项与标准行为照护相当或非劣； 多数研究样本小、随访短，且对安全性和公平性的报告不足。
该综述采用PRISMA-ScR（系统综述报告规范扩展）要素，检索10个数据库（2010年1月至2025年12月），纳入19项评估第二代AI（人工智能）系统的实证研究，系统对齐美国心脏协会Life's Essential 8（LE8，生命必需8项）框架； 其中5项为随机对照试验（RCT），14项为非随机研究（准实验、观察性或早期阶段）。
干预形式包括对话式代理、机器学习模型和强化学习系统，覆盖高血压、糖尿病、心衰及相关疾病。 RCT中，一项AI驱动的糖尿病预防项目优于常规照护，其余四项报告与标准行为照护等效或非劣。 效果在高强度干预中更明显，即机器学习个性化加结构化行为课程，但多组分设计限制了对AI特定贡献的推断。 非随机研究中，参与强度更高与心脏代谢结局改善一致相关，因果归因仍有限。
多数研究样本小、随访短，安全性和公平性报告有限； 技术密集型干预集中在资源较高环境，健康素养有限人群参与度较低。 作者机构为美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois Urbana-Champaign）。
这是摘要级证据，不是论文全文。 综述显示AI（人工智能）心血管行为干预整体处于“谨慎乐观”阶段：AI个性化可能放大结构化行为课程的效果，但现有设计难以把AI贡献从课程、人工支持和参与强度中分离。 读者应把“等效或非劣”理解为与标准行为照护相比未显示更差，而非临床有效性已被证实； 同时，安全性、公平性与长期结局的证据缺口，是评估此类工具能否规模化的关键约束。
后续观察信号
- 追踪该综述纳入的RCT（随机对照试验）具体设计、对照条件与结局指标
- 关注后续是否有针对AI（人工智能）特定贡献的析因设计或分解研究