Používání odpovědné umělé inteligence (AI) k předpovídání výsledku a zapojení online terapie

Duševní poruchy významně přispívají k celosvětové zátěži nemocí, ale mnoho lidí nemá přístup k péči o duševní zdraví. Tato mezera v léčbě je částečně způsobena strukturou (např. dostupnost) a postojem (např. strach ze stigmatu) bariéry při hledání zdravotní péče. Řešením tohoto problému může být digitální terapeutika (DTx) ve formě digitálních intervencí v oblasti duševního zdraví nebo digitální psychoterapie. Integrace informačních a komunikačních technologií (ICT) a péče o duševní zdraví má potenciál zvýšit efektivitu poskytování péče a umožňuje personalizaci léčby. Analýza velkých datových souborů z programů digitální psychoterapie založená na umělé inteligenci (AI) může umožnit vývoj a ověřování personalizovaných predikčních modelů. Predikce individuálního zapojení a včasná identifikace nežádoucích vzorců zapojení může zlepšit personalizaci DTx, což by mohlo pomoci snížit nonadherenci a zlepšit výsledek léčby. Personalizované predikce výsledků DTx a vzorců zapojení lze dosáhnout implementací přístupů založených na umělé inteligenci, jako jsou předpovědní modely strojového učení. Personalizované predikční modely mohou vést k lepšímu pochopení toho, kdo nejvíce profituje z jakého druhu DTx v reálném světě. Celkově vzato, personalizace výsledků léčby DTx a zapojení může i) zlepšit rozhodovací procesy v dvojicích mezi pacientem a lékařem, ii) zlepšit efektivitu digitální psychoterapie, iii) snížit utrpení pacientů a iv) snížit přímé a nepřímé náklady související s duševním zdravím péče. V modelech předpovědí založených na umělé inteligenci je potřeba zohlednit potenciální diskriminaci způsobenou duševním zdravím. Nezaujatá a nediskriminující umělá inteligence je často označována jako odpovědná umělá inteligence. Zohlednění zkreslení v předpovědních modelech založených na AI založených na konkrétním souboru dat je zvláště důležité v péči o duševní zdraví, aby se zabránilo akceleraci zdravotní diskriminace.

Tato studie má vyvinout modely založené na umělé inteligenci pro personalizovanou predikci zapojení do léčby a léčebných výsledků u pacientů zapojených do digitální psychoterapie. K trénování algoritmů umělé inteligence bude použit velký soubor skutečných dat pacientů v programu digitální psychoterapie. Odpovědné algoritmy umělé inteligence budou vyvinuty popisem, zohledněním a zmírněním zkreslení způsobených závažností duševních poruch v modelech založených na AI, kromě zvážení zkreslení kvůli dalším citlivým atributům, jako je pohlaví, etnický původ a sociodemografický status. Cílem navrhovaného projektu je odhadnout predikční modely zapojení a výsledků léčby založené na AI na základě dat z Online Therapy Unit prof. Heather Hadjistavropoulos z University of Regina, Kanada. Datový soubor Online Therapy Unit obsahuje velké množství dat o DTx od lidí s duševními poruchami (shromážděných jako součást výzkumných studií v Online Therapy Unit v letech 2013 až 2021) a je odvozen z veřejně financované, internetem poskytované, kognitivně behaviorální terapie. (iCBT) program v Saskatchewan, Kanada. Stručně řečeno, datový soubor Online Therapy Unit je velmi vhodný jako tréninkový a testovací datový soubor pro predikční modely založené na umělé inteligenci, protože zahrnuje velký počet účastníků, longitudinální data získaná z reálného světa na rozdíl od klinické studie a bohatou sadu prediktivních funkcí.