Sind Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) das neue Semaglutid? Ganz so ist es wohl nicht, aber die Ergebnisse, die mit KI-gestützten DiGA für den Typ-2-Diabetes erreicht werden, sind mittlerweile beachtlich. Der Clou dieser neuen DiGA-Generation ist die Einbindung des kontinuierlichen Glukosemonitorings (CGM). Über einen begrenzten Zeitraum wird von den Nutzer:innen ein CGM-Profil erstellt, inklusive detaillierter Erfassung von Ernährung und körperlicher Bewegung.
Die KI „lernt“ in dieser CGM-Phase den Metabolismus der individuellen Patient:innen kennen und abstrahiert daraus dann längere Zeiträume. Die App gibt über den begrenzten CGM-Zeitraum hinaus – für den typischen DiGA-Zeitraum von drei Monaten – hoch individuelle Empfehlungen für den Lebensstil. Das übergeordnete Ziel: Blutzuckerspitzen vermeiden und auf diese Weise das metabolische Gesamtprofi verbessern.
Zunehmend gibt es jetzt Studien, die dieses noch recht neue Konzept in der Versorgungsrealität überprüfen. Eine aktuell publizierte, prospektive Studie mit 118 Teilnehmer:innen hat die DiGA glucura in Deutschland im Rahmen des DMP Typ-2-Diabetes evaluiert. Es handelte sich um eine einarmige Studie, insofern sind die Ergebnisse mit Vorsicht zu interpretieren.
Die 118 Teilnehmer:innen hatten alle einen nicht mit Insulin behandelten Typ-2-Diabetes und waren schlecht eingestellt, der HbA1c zu Studienbeginn betrug im Mittel 7,64 %. Nach drei Monaten DiGA hatte dieser Wert sich um 0,67 % verbessert, wobei der Effekt bei einem Ausgangs-HbA1c von 7,0 % oder mehr ausgeprägter war. Eine Nutzung der DiGA um weitere drei Monate führte zu zusätzlichen Verbesserungen (Abbildung 1).