В статье представлен концептуальный анализ самоконтроля диабета в контексте развития цифрового здравоохранения, выполненный с применением методов обработки естественного языка (NLP). Исследователи использовали алгоритмы NLP для систематизации и анализа обширного массива литературных данных, посвященных цифровым инструментам управления диабетом. Методология позволила выявить ключевые концептуальные блоки, такие как мониторинг глюкозы, удаленные консультации и персонализированные вмешательства. Результаты анализа структурировали понимание того, как цифровые технологии трансформируют взаимодействие пациентов с заболеванием. Выделены основные барьеры и возможности внедрения NLP-решений в клиническую практику для улучшения приверженности лечению. Работа демонстрирует потенциал автоматизированного анализа текстов для ускорения синтеза знаний в области телемедицины и цифровых терапевтических решений. Полученные выводы могут быть использованы разработчиками медицинских приложений и исследователями для оптимизации интерфейсов и функционала систем самоконтроля. Статья подчеркивает важность интеграции методов ИИ в мета-анализы для создания более эффективных стратегий лечения хронических заболеваний.