| Titel:
Die Auswirkungen generativer KI-Chatbots auf die Blutzuckerkontrolle im Diabetesmanagement: Eine systematische Literaturübersicht und unternehmerische Implikationen
Ziele:
Diese Übersicht untersuchte, wie wirksam generative KI-Chatbots die Blutzuckerkontrolle und das Selbstmanagement bei Diabetes im Vergleich zu regelbasierten oder konventionellen digitalen Interventionen verbessern.
Methoden:
Nach dem PICO-Schema wurden Studien von Januar 2019 bis September 2025 zu Typ-1-, Typ-2- und Schwangerschaftsdiabetes eingeschlossen. Generative-KI- oder Large-Language-Model-Chatbots (z. B. GPT-3.5/4, Claude, Gemini) wurden mit Standardversorgung oder digitalen Kontrollen verglichen. Durchsucht wurden PubMed, IEEE Xplore und Google Scholar (letzte Suche: 1. Oktober 2025). Zwei Gutachter führten eine unabhängige Sichtung in Rayyan AI durch. Die Datenauswertung erfolgte über drei Ebenen: (1) klinische und verhaltensbezogene Ergebnisse, (2) KI-Leistung und Sicherheit sowie (3) Nutzererfahrung. Das Verzerrungsrisiko wurde mit Cochrane RoB 2.0, JBI und PROBAST-AI bewertet.
Ergebnisse:
Von 685 Datensätzen erfüllten 32 die Einschlusskriterien. Der mittlere HbA₁c-Wert sank um 1,26% und der Nüchternblutzucker um 28,4 mg/dL. Die mittlere KI-Genauigkeit betrug 88%, die Leitlinienkonformität 92%, und die Halluzinationsraten sanken von ≈ 16% auf < 2% durch Retrieval- oder Human-in-the-Loop-Verfahren. Die durchschnittliche Nutzerzufriedenheit lag bei ≈ 88% mit hoher wahrgenommener Empathie und Vertrauen. Schwere unerwünschte Ereignisse wurden nicht berichtet.
Schlussfolgerung:
Generative KI-Chatbots zeigen ein vielversprechendes Potenzial zur Unterstützung des Diabetes-Selbstmanagements durch präzise, empathische und personalisierte Kommunikation. Sie sollten die klinische Betreuung ergänzen, nicht ersetzen. Weitere Validierung und regulatorische Abstimmung sind für eine sichere Anwendung erforderlich. |
