AI-baseret Fidelity Feedback for at forbedre CBT (AFFECT)

Denne undersøgelse udføres sammen af ​​forskere ved University of Pennsylvania og Lyssn.io, Inc., ("Lyssn"), en teknologistart-up, der udvikler digitale værktøjer til at understøtte evidensbaserede psykoterapier (EBP'er) til psykiske lidelser og afhængighed. Denne undersøgelse vil implementere en teknologi til at vurdere og forbedre kvaliteten af ​​EBP'er såsom kognitiv adfærdsterapi (CBT), der inkluderer en brugergrænseflade, der er tilpasset til kliniske, supervision og administrative arbejdsgange og behov, og derefter vurdere denne teknologi for effektivitet i forhold til sædvanlig pleje .

Der er en enorm global byrde af psykisk sygdom: Over 50 millioner amerikanske voksne har en diagnosticerbar psykisk lidelse, og alvorlig depression i sig selv er den førende årsag til handicap på verdensplan. I lyset af denne byrde har klinisk forskning dokumenteret en række effektive EBP'er (f.eks. CBT), og disse psykoterapier bliver brugt i massiv skala. Systems har investeret over 2 milliarder USD i uddannelsesudbydere i specifikke EBP'er. Når først de er uddannet, er terapeuters overholdelse af EBP, også kaldet fidelity, dog både afgørende for effektiviteten og svær at vurdere. Der er ingen skalerbar metode til at vurdere troskaben og kvaliteten af ​​EBP'er i lokale praksismiljøer. Dette er et grundlæggende problem for sundhedssystemerne.

Fremskridt inden for talebehandling og maskinlæring gør teknologi til en lovende løsning på dette problem. Brugen af ​​teknologi - i stedet for mennesker - til at evaluere EBP'er betyder, at objektiv, præstationsbaseret feedback kan gives hurtigt, effektivt, omkostningseffektivt og uden menneskelige fejl. Hvis den lykkes, vil den nuværende forskning være blandt de første eksempler på en metode til opbygning, overvågning og vurdering af kvaliteten af ​​terapi, som kan skaleres op til store, virkelige sundhedsmiljøer.

I denne undersøgelse vil efterforskerne implementere en eksisterende, fuldt funktionel prototype (LyssnCBT), der inkluderer en brugergrænseflade, der er gearet til samfundets mentale sundhed (CMH) kliniske, supervision og administrative arbejdsgange og behov, og derefter vurdere effektiviteten af ​​psykoterapi understøttet af LyssnCBT i forhold til sædvanlig pleje.

Denne undersøgelse vil implementere LyssnCBT i 5 lokale mentale sundhedsagenturer, begyndende med et enkelt-arms pilotforsøg for at identificere og adressere eventuelle specifikke barrierer for at implementere værktøjet i en samfundsmental sundhedskontekst. Undersøgelsesholdet vil derefter udføre en større undersøgelse i lokale mentale sundhedsagenturer, der sammenligner LyssnCBT med tjenester som normalt.