DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1563003
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40337275
تاريخ النشر: 2025-04-23
المؤلف: Haitham Alzghaibi
الموضوع الرئيسي: الصحة المتنقلة وتطبيقات الصحة المتنقلة
نظرة عامة
تبحث الدراسة في تصورات الأفراد المصابين بالسكري بشأن الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي (AI) لإدارة السكري. أظهرت دراسة مقطعية شملت 418 مشاركًا أن الغالبية العظمى (83.9%) أدركت فائدة هذه الأجهزة في مراقبة مستويات الجلوكوز والنشاط البدني. ومن المزايا الرئيسية التي تم تحديدها تحسين الالتزام بأنظمة الأدوية (81.9%) وزيادة الثقة في إدارة السكري (82.1%). ومع ذلك، تم تسليط الضوء على حواجز ملحوظة أمام التبني، بما في ذلك المخاوف بشأن خصوصية البيانات (79.7%)، والتكلفة (77.0%)، وتحديات الاستخدام (75.1%). أشار التحليل الموضوعي للردود النوعية إلى وجود طلب على ميزات مثل التغذية الراجعة القابلة للتنفيذ ودمج أفضل مع مقدمي الرعاية الصحية.
تشير النتائج إلى أنه بينما يرى الأفراد المصابون بالسكري أن الأجهزة القابلة للارتداء مفيدة للمراقبة الفورية ودعم الالتزام، فإن معالجة الحواجز المتعلقة بالخصوصية والتكلفة وسهولة الاستخدام أمر ضروري لتعزيز معدلات التبني. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تصميم يركز على المريض في تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء وتدعو إلى جهود تعاونية بين مقدمي الرعاية الصحية ومطوري التكنولوجيا وصانعي السياسات لتحسين دمج هذه الأجهزة في رعاية السكري. يُوصى بإجراء أبحاث مستقبلية لاستكشاف النتائج طويلة الأجل والفعالية السريرية للأجهزة القابلة للارتداء، بالإضافة إلى استراتيجيات لتحسين الوصول وتعزيز ثقة المرضى.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور المهم للأجهزة القابلة للارتداء في إدارة الأمراض المزمنة، وخاصة السكري. تسهل هذه الأجهزة، التي غالبًا ما تكون مدمجة مع الذكاء الاصطناعي (AI)، المراقبة المستمرة والرعاية الشخصية، مما يعزز مشاركة المرضى وتمكينهم. توفر بيانات صحية في الوقت الفعلي، مما يمكّن الأفراد من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن سلوكياتهم الصحية والالتزام ببروتوكولات العلاج. تشير الأبحاث إلى أن الأجهزة القابلة للارتداء يمكن أن تحسن النتائج الصحية من خلال تعزيز التدخلات في الوقت المناسب ودعم التعديلات على نمط الحياة، مما يزيد من مستويات النشاط البدني وإدارة المرض بشكل عام.
على الرغم من مزاياها، تواجه عملية التبني الواسعة لتقنيات الأجهزة القابلة للارتداء تحديات، بما في ذلك المخاوف بشأن خصوصية البيانات والأمان، ومشكلات الاستخدام لكبار السن أو أولئك الذين لديهم مهارات تكنولوجية محدودة، والحاجة إلى بيانات دقيقة وموثوقة. بينما يجد المستخدمون عمومًا أن الأجهزة القابلة للارتداء مريحة وسهلة الاستخدام، قد تعيق عوامل مثل التدخل، وقيود التصميم، والتكلفة، والانزعاج قبولها. تركز الدراسة على الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي، مثل أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة (CGMs) وأقلام الأنسولين الذكية، التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الرعاية الذاتية للسكري من خلال تحسين جرعات الأنسولين وتوفير تغذية راجعة شخصية، بهدف تحسين إدارة المرض والالتزام من قبل المرضى.
الطرق
في هذه الدراسة، يركز المؤلفون على أربع فئات من الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي التي تلعب دورًا مهمًا في إدارة السكري. تشمل هذه الفئات: (1) أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة (CGMs)، التي توفر تتبعًا في الوقت الفعلي لمستويات الجلوكوز في الدم من خلال تحليل السائل بين الخلايا وتقديم تنبيهات وتغذية راجعة؛ (2) أقلام الأنسولين الذكية، وهي أدوات رقمية تسجل بيانات الحقن وتساعد في تحسين الجرعات بناءً على اتجاهات الجلوكوز الفردية؛ (3) الساعات الذكية المدمجة مع الذكاء الاصطناعي، التي تراقب مجموعة من المقاييس الصحية، بما في ذلك مستويات الجلوكوز، والنشاط البدني، وأنماط النوم، ومعدل ضربات القلب؛ و(4) تطبيقات الصحة المحمولة (mHealth) المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تستفيد من تكنولوجيا الهواتف الذكية لتوفير رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وتنبيهات تنبؤية، وتذكيرات بالأدوية.
تم اختيار هذه الأدوات بناءً على أهميتها السريرية، وإمكانية الوصول للأفراد المصابين بالسكري، ودمج ميزات الذكاء الاصطناعي التي تعزز الإدارة الذاتية الشخصية في الوقت الفعلي للحالة. تؤكد هذه المقاربة الشاملة على إمكانيات دمج التقنيات المتقدمة في تحسين رعاية السكري ونتائج المرضى.
النتائج
يقدم قسم النتائج ملفًا ديموغرافيًا مفصلًا لمشاركي الدراسة، كما هو ملخص في الجدول 1. كانت الغالبية العظمى من المشاركين تتراوح أعمارهم بين 56-65 عامًا (34.4%)، تليها الفئة العمرية 46-55 عامًا (20.1%). مثلت الفئات العمرية الأصغر، تحديدًا 18-25 عامًا و26-35 عامًا، نسبًا أصغر بنسبة 5.5% و16.3%، على التوالي. تشير هذه التوزيعة العمرية إلى هيمنة الأفراد من منتصف العمر إلى كبار السن، الذين من المرجح أن يتفاعلوا مع الأجهزة القابلة للارتداء لإدارة السكري. من حيث نوع السكري، كان 59.33% من المشاركين مصابين بالسكري من النوع 1، بينما كان 40.67% مصابين بالسكري من النوع 2.
من الناحية التعليمية، كانت العينة تتكون في الغالب من أشخاص ذوي تعليم عالٍ، حيث يحمل 70.33% درجات دراسات عليا، وكان هناك نسبة صغيرة فقط تحمل تعليمًا ابتدائيًا (0.72%) أو تعليمًا أساسيًا (0.24%). أظهر وضع العمل أن 53.35% كانوا موظفين حكوميين، بينما كان 21.29% عاطلين عن العمل، وكان المشاركون المتبقيون إما متقاعدين أو يعملون في القطاع الخاص. أظهرت توزيع الجنسين معدل مشاركة أعلى بين الذكور (63.40%) مقارنة بالإناث (36.60%). بالإضافة إلى ذلك، توضح الشكل 1 الوعي، والاستخدام، والتصورات للأجهزة القابلة للارتداء بين الأفراد المصابين بالسكري عبر سبعة مجالات حيوية.
المناقشة
تبحث الدراسة في تصورات الأفراد المصابين بالسكري بشأن اعتماد الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي لإدارة السكري. تهدف إلى تقييم الوعي، والفوائد المدركة، والحواجز أمام استخدام مثل هذه التقنيات. تشير النتائج الرئيسية إلى أنه بينما يعتقد الغالبية العظمى من المشاركين (78.3%) أن الأجهزة القابلة للارتداء تعزز إدارة الأمراض المزمنة، فإن المخاوف المتعلقة بالتكلفة، وخصوصية البيانات، وسهولة الاستخدام، ودقة الأجهزة تشكل حواجز كبيرة أمام التبني الأوسع. تؤكد الدراسة على أهمية الرؤى التي تركز على المريض، مشيرة إلى أن تحسين الوظائف، وسهولة الاستخدام، والقدرة على تحمل التكاليف يمكن أن يسهل إدارة السكري الشخصية. علاوة على ذلك، تبرز الحاجة إلى تعليم المرضى ومحو الأمية الرقمية لتعزيز الثقة والمشاركة مع هذه التقنيات.
استخدمت الأبحاث تصميمًا مقطعيًا، حيث تم استقصاء 418 بالغًا مصابًا بالسكري من النوع 1 والنوع 2 من خلال استبيان رقمي منظم. أفاد المشاركون بمستويات عالية من الثقة في دقة الأجهزة القابلة للارتداء (80.5%) والراحة في تلقي رؤى صحية من أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تم إثارة مخاوف كبيرة بشأن خصوصية البيانات وقدرة الأجهزة على تحمل التكاليف. كشفت التحليلات أن أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة (CGMs) والساعات الذكية كانت الأكثر تعرفًا وتوصية بين المشاركين. تؤكد نتائج الدراسة على إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة السكري، بينما تحدد أيضًا المجالات الحيوية للتطوير لتعزيز قبول المستخدم ورضاه.
القيود
تقدم الدراسة فحصًا شاملاً للتصورات المتعلقة بتقنيات الأجهزة القابلة للارتداء المدمجة مع الذكاء الاصطناعي بين الأفراد المصابين بالسكري، باستخدام نهج مختلط يعزز كل من عمق وموثوقية النتائج. تسهم العينة المتنوعة في فهم أكثر تمثيلًا، خاصة من خلال تضمين الفئات السكانية الممثلة تمثيلًا ناقصًا من سياق الشرق الأوسط. ومع ذلك، تم الإشارة إلى عدة قيود. قد يؤدي استخدام طريقة العينة المريحة إلى إدخال تحيز في الاختيار، مما يحد من إمكانية تعميم النتائج، حيث قد يكون المشاركون أكثر تحفيزًا أو ميلاً للتكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الخلفية التعليمية للعينة، حيث يحمل 70.33% درجات دراسات عليا، إلى تحريف محو الأمية الصحية الرقمية والانفتاح على التكنولوجيا. يحد التصميم المقطعي من تقييم التغيرات طويلة الأجل في المواقف، وعلى الرغم من قياس الاتساق الداخلي، إلا أن التحقق الإحصائي الإضافي للأداة كان مفقودًا.
يوصى بإجراء أبحاث مستقبلية لمعالجة هذه القيود من خلال استخدام طرق العينة الاحتمالية للحصول على توزيع ديموغرافي أكثر تمثيلًا. يُقترح إجراء دراسات طولية للتحقيق في كيفية تطور التصورات وأنماط الاستخدام لتقنيات الأجهزة القابلة للارتداء مع مرور الوقت، خاصة مع تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في إدارة السكري. سيساهم دمج مقاييس النتائج السريرية جنبًا إلى جنب مع تصورات المرضى في تعزيز فهم فعالية وتأثير هذه التقنيات في العالم الحقيقي.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1563003
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40337275
Publication Date: 2025-04-23
Author(s): Haitham Alzghaibi
Primary Topic: Mobile Health and mHealth Applications
Overview
The research investigates the perceptions of individuals with diabetes regarding wearable devices integrated with artificial intelligence (AI) for diabetes management. A cross-sectional study involving 418 participants revealed that a significant majority (83.9%) recognized the utility of these devices for monitoring glucose levels and physical activity. Key advantages identified included improved adherence to medication regimens (81.9%) and increased confidence in managing diabetes (82.1%). However, notable barriers to adoption were highlighted, including concerns about data privacy (79.7%), cost (77.0%), and usability challenges (75.1%). Thematic analysis of qualitative responses indicated a demand for features such as actionable feedback and better integration with healthcare providers.
The findings suggest that while individuals with diabetes view wearable devices as beneficial for real-time monitoring and adherence support, addressing barriers related to privacy, cost, and usability is essential for enhancing adoption rates. The study underscores the need for patient-centered design in wearable technology and calls for collaborative efforts among healthcare providers, technology developers, and policymakers to optimize the integration of these devices into diabetes care. Future research is recommended to explore the long-term outcomes and clinical efficacy of wearable devices, as well as strategies to improve accessibility and foster patient trust.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant role of wearable devices in managing chronic diseases, particularly diabetes. These devices, often integrated with artificial intelligence (AI), facilitate continuous monitoring and personalized care, enhancing patient engagement and empowerment. They provide real-time health data, enabling individuals to make informed decisions about their health behaviors and adhere to treatment protocols. Research indicates that wearables can improve health outcomes by promoting timely interventions and supporting lifestyle modifications, thereby increasing physical activity levels and overall disease management.
Despite their advantages, the widespread adoption of wearable technologies faces challenges, including concerns about data privacy and security, usability issues for older adults or those with limited technological skills, and the need for accurate and reliable data. While users generally find wearable devices convenient and user-friendly, factors such as intrusiveness, design limitations, cost, and discomfort may hinder their acceptance. The study focuses on AI-integrated wearable devices, such as continuous glucose monitors (CGMs) and smart insulin pens, which utilize AI algorithms to enhance diabetes self-care by optimizing insulin dosing and providing personalized feedback, ultimately aiming to improve disease management and patient adherence.
Methods
In this study, the authors focus on four categories of AI-integrated wearable devices that play a significant role in diabetes management. These categories include: (1) Continuous Glucose Monitors (CGMs), which provide real-time tracking of blood glucose levels through interstitial fluid analysis and deliver alerts and feedback; (2) Smart Insulin Pens, which are digital tools that log injection data and assist in dosage optimization based on individual glucose trends; (3) AI-enabled Smartwatches, which monitor a range of health metrics, including glucose levels, physical activity, sleep patterns, and heart rate; and (4) AI-powered Mobile Health (mHealth) Applications, which leverage smartphone technology to provide AI-driven insights, predictive alerts, and medication reminders.
The selection of these tools was based on their clinical relevance, accessibility for individuals with diabetes, and the incorporation of artificial intelligence features that enhance personalized, real-time self-management of the condition. This comprehensive approach underscores the potential of integrating advanced technologies in improving diabetes care and patient outcomes.
Results
The results section presents a detailed demographic profile of the study participants, as summarized in Table 1. The majority of participants were aged between 56-65 years (34.4%), followed by those aged 46-55 years (20.1%). Younger age groups, specifically 18-25 years and 26-35 years, represented smaller proportions at 5.5% and 16.3%, respectively. This age distribution indicates a predominance of middle-aged to older individuals, who are more likely to engage with wearable devices for diabetes management. In terms of diabetes type, 59.33% of participants had Type 1 diabetes, while 40.67% had Type 2 diabetes.
Educationally, the sample was predominantly well-educated, with 70.33% holding graduate degrees and only a small fraction having elementary (0.72%) or primary school education (0.24%). Employment status revealed that 53.35% were government employees, while 21.29% were unemployed, and the remaining participants were either retired or employed in the private sector. Gender distribution showed a higher participation rate among males (63.40%) compared to females (36.60%). Additionally, Figure 1 illustrates the awareness, usage, and perceptions of wearable devices among individuals with diabetes across seven critical domains.
Discussion
The study investigates the perceptions of individuals with diabetes regarding the adoption of AI-integrated wearable devices for diabetes management. It aims to assess awareness, perceived benefits, and barriers to the use of such technologies. Key findings indicate that while a significant majority of participants (78.3%) believe wearable devices enhance chronic disease management, concerns regarding cost, data privacy, usability, and device accuracy pose substantial barriers to wider adoption. The study emphasizes the importance of patient-centered insights, suggesting that improvements in functionality, usability, and affordability could facilitate personalized diabetes management. Furthermore, it highlights the necessity of patient education and digital literacy to enhance confidence and engagement with these technologies.
The research employed a cross-sectional design, surveying 418 adults with type 1 and type 2 diabetes through a structured digital questionnaire. Participants reported high levels of trust in the accuracy of wearable devices (80.5%) and comfort with receiving health insights from AI systems. However, significant concerns were raised regarding data privacy and the affordability of devices. The analysis revealed that Continuous Glucose Monitors (CGMs) and smartwatches were the most recognized and recommended devices among participants. The study’s findings underscore the potential of AI-integrated wearables to improve diabetes management while also identifying critical areas for development to enhance user acceptance and satisfaction.
Limitations
The study provides a thorough examination of perceptions regarding AI-integrated wearable technologies among individuals with diabetes, utilizing a mixed-methods approach that enhances both the depth and validity of the findings. The diverse sample size contributes to a more representative understanding, particularly by including underrepresented populations from a Middle Eastern context. However, several limitations are noted. The convenience sampling method may introduce selection bias, limiting the generalizability of results, as participants might be more motivated or technologically inclined. Additionally, the sample’s educational background, with 70.33% holding graduate degrees, could skew digital health literacy and openness to technology. The cross-sectional design restricts the assessment of long-term changes in attitudes, and while internal consistency was measured, further statistical validation of the instrument was lacking.
Future research is recommended to address these limitations by employing probabilistic sampling methods for a more representative demographic distribution. Longitudinal studies are suggested to investigate how perceptions and usage patterns of wearable technologies evolve over time, especially as AI tools become more integrated into diabetes management. Incorporating clinical outcome measures alongside patient-reported perceptions would further enhance the understanding of the effectiveness and real-world impact of these technologies.