Patientenzentrierte Schmerzversorgung mit künstlicher Intelligenz und mobilen Gesundheitstools (REACT (AI CBT))

Die kognitive Verhaltenstherapie (CBT) ist eine der wirksamsten Behandlungen für chronische Rückenschmerzen. Allerdings hat nur die Hälfte der Veteranen Zugang zu ausgebildeten CBT-Therapeuten und eine Programmerweiterung ist kostspielig. Darüber hinaus bestehen VA-CBT-Programme aus 10 wöchentlichen einstündigen Sitzungen, die nach einem Ansatz durchgeführt werden, der nicht mit den Stufenpflegemodellen übereinstimmt und darauf abzielt, sicherzustellen, dass knappe Ressourcen so effektiv und effizient wie möglich genutzt werden. Daten aus früheren CBT-Studien haben erhebliche Unterschiede im Bedarf der Patienten an einer längeren Behandlung dokumentiert, und die Merkmale wirksamer Programme variieren erheblich. Bei manchen Patienten geht es bereits nach den ersten Sitzungen besser, bei anderen ist ein intensiverer Kontakt erforderlich. Nach der anfänglichen Erstellung eines Verhaltensplans können andere Veteranen möglicherweise Verhaltens- und Symptomziele erreichen, indem sie eine personalisierte Kombination aus Handbüchern, kürzeren Folgekontakten mit einem Therapeuten sowie automatisierter Telefonüberwachung und Unterstützungsanrufen zur Selbstfürsorge nutzen. In Zusammenarbeit mit dem National Pain Management Program schlagen die Forscher vor, modernste Prinzipien des „Reinforcement Learning“ (ein Bereich der künstlichen Intelligenz oder KI, der erfolgreich in der Robotik und im Online-Konsumenten-Targeting eingesetzt wird) anzuwenden, um Beweise zu entwickeln -basierter, personalisierter CBT-Schmerzmanagementdienst, der sich automatisch an die individuellen und sich ändernden Bedürfnisse jedes Veteranen anpasst (AI-CBT). AI-CBT nutzt das Feedback von Patienten über ihre Fortschritte bei der schmerzbezogenen Funktion, die täglich anhand der Schrittzahlen des Schrittzählers gemessen werden, um die Intensität und Art der Patientenunterstützung automatisch zu personalisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass knappe Therapeutenressourcen so effizient wie möglich genutzt werden, und möglicherweise können Programme mit festen Budgets viel mehr Veteranen betreuen. Die spezifischen Ziele der Studie bestehen darin, (1) zu zeigen, dass AI-CBT im Vergleich zu standardmäßiger telefonischer CBT nicht schlechtere schmerzbezogene Ergebnisse liefert; (2) dokumentieren, dass AI-CBT diese Ergebnisse durch eine effizientere Nutzung knapper Klinikressourcen erreicht, was sich in einer geringeren Gesamtzeit des Therapeuten und keinem Anstieg der Nutzung anderer VA-Gesundheitsdienste zeigt; und (3) die Auswirkungen der Intervention auf die proximalen Ergebnisse im Zusammenhang mit dem Ansprechen auf die Behandlung nachweisen, einschließlich Programmbeteiligung, Erwerb von Fähigkeiten zur Schmerzbehandlung, Zufriedenheit mit der Pflege und Wahrscheinlichkeit eines Studienabbruchs der Patienten. Die Forscher werden qualitative Interviews mit Patienten, Klinikern und VA-Betriebspartnern verwenden, um sicherzustellen, dass der Dienst über Funktionen verfügt, die die Skalierbarkeit, breite Akzeptanz und Wirkung maximieren. 278 Patienten mit chronischen Rückenschmerzen werden aus dem VA Connecticut Healthcare System und dem VA Ann Arbor Healthcare System rekrutiert und randomisiert einer standardmäßigen 10-Sitzung telefonischer CBT im Vergleich zu AI-CBT zugeteilt. Alle Patienten beginnen mit einer wöchentlichen einstündigen Telefonberatung, aber bei Patienten in der AI-CBT-Gruppe werden diejenigen, die ein deutliches Ansprechen auf die Behandlung zeigen, durch weniger ressourcenintensive Alternativen zu einstündigen Kontakten zurückgetreten, darunter: (a) 15-minütige Kontakte mit einem Therapeuten und (b) Feedback des CBT-Klinikers über interaktive Sprachanrufe (IVR). Die KI-Engine lernt, was im Hinblick auf den persönlich zugeschnittenen Behandlungsplan des Patienten am besten funktioniert, basierend auf täglichem Feedback über IVR über die Schrittzahl des Schrittzählers sowie ihre CBT-Übungen und körperliche Funktionsfähigkeit. Der von den Forschern verwendete KI-Algorithmus soll so effizient wie möglich sein, sodass das System anhand der kollektiven Erfahrung anderer ähnlicher Patienten sowie der eigenen Vorgeschichte des Einzelnen lernen kann, was für einen bestimmten Patienten am besten funktioniert. Die Hypothese des Forschers ist, dass AI-CBT zu schmerzbezogenen funktionellen Ergebnissen führen wird, die nicht schlechter (und möglicherweise besser) sind als der Standardansatz, sondern durch die Reduzierung der Kontaktintensität, die nicht zu geringfügigen Gewinnen bei der Schmerzkontrolle führt Der AI-CBT-Ansatz wird im Hinblick auf die Therapiezeit deutlich kostengünstiger sein. Sekundärhypothesen besagen, dass AI-CBT zu einer größeren Patienteneinbindung und Patientenzufriedenheit führen wird. Die Ergebnisse werden drei und sechs Monate nach der Rekrutierung gemessen und umfassen schmerzbedingte Störungen, Behandlungszufriedenheit und Behandlungsabbruch.