Mejora de la adherencia y los resultados mediante mensajes de texto adaptados a la inteligencia artificial (AIM@BP)

El autocontrol de las condiciones crónicas implica conductas complejas, y los pacientes varían en su adherencia a estas conductas. El enfoque de esta propuesta es la adherencia a la medicación porque el hecho de que los pacientes no tomen sus medicamentos según lo prescrito es una de las principales causas del exceso de morbilidad y mortalidad y del aumento de los costos de atención médica. Los estudios sugieren que entre el 33 % y el 50 % de los pacientes no toman sus medicamentos correctamente, lo que contribuye a casi 100 000 muertes prematuras cada año y $290 000 millones en costos de atención médica. La adherencia a los medicamentos antihipertensivos es de particular importancia por derecho propio, y la hipertensión puede servir como una condición indicadora importante para comprender mejor y mejorar la adherencia a la medicación en general. La hipertensión no controlada es una de las principales causas de accidente cerebrovascular, cardiopatía coronaria, insuficiencia cardíaca y mortalidad, y la falta de adherencia a la medicación es una de las principales causas de hipertensión no controlada. Por ejemplo, en un estudio de un año de aproximadamente 5000 pacientes hipertensos, la mayoría de los pacientes tomaron sus medicamentos solo de manera intermitente y la mitad de los pacientes finalmente suspendió sus medicamentos en contra del consejo médico.

Mejorar la adherencia a la medicación requiere abordar múltiples desafíos porque los pacientes generalmente tienen una variedad de razones para no tomar sus medicamentos según lo prescrito, como creencias sobre su enfermedad y su tratamiento, desafíos organizacionales y barreras de costos. Además, a medida que los regímenes de los pacientes, el estado de salud y el contexto social cambian con el tiempo, las intervenciones de apoyo a la adherencia deben adaptarse, pero la mayoría de los servicios carecen de la flexibilidad para hacerlo.

Los servicios de salud móvil (mHealth), como los mensajes de texto o SMS para pacientes, se han mostrado prometedores para mejorar la adherencia a la medicación. Sin embargo, dado que casi todos los servicios de salud móvil se basan en protocolos simplistas y deterministas, estas intervenciones carecen de la capacidad para satisfacer las complejas necesidades cambiantes de los pacientes. Como consecuencia, estos sistemas rudimentarios han demostrado solo efectos modestos que tienden a disminuir con el tiempo. Los investigadores proponen aplicar métodos de inteligencia artificial (IA), específicamente Aprendizaje por refuerzo (un tipo de IA), para desarrollar un sistema modelo de adherencia a la medicación que pueda adaptar automáticamente la comunicación por SMS para mejorar la toma de medicación individual.

El proyecto propuesto es el resultado de una nueva colaboración multidisciplinaria entre expertos de la UM de la Facultad de Farmacia, la Facultad de Ingeniería y la Facultad de Medicina. Nuestro objetivo a largo plazo es mejorar los resultados de salud utilizando herramientas de salud móviles mejoradas con inteligencia artificial (IA). El objetivo del estudio piloto propuesto es desarrollar un programa de mHealth basado en el aprendizaje reforzado centrado en la adherencia a la medicación entre pacientes con hipertensión mal controlada. Nuestras hipótesis centrales son que un sistema de SMS que utilice Aprendizaje por Refuerzo (RL): será aceptable para los pacientes, se adaptará a las necesidades y preferencias únicas relacionadas con la adherencia de los pacientes con hipertensión y a los cambios en estas necesidades con el tiempo, y mejorará la adherencia a la medicación y el control de la presión arterial. . Los objetivos específicos son:

1. Desarrollar métodos de RL para la toma de decisiones adaptativa en entornos centrados en el ser humano y demostrar la viabilidad de la intervención de adherencia a la medicación basada en RL adaptativa SMS resultante,
2. Demostrar el "aprendizaje" por el sistema adaptativo basado en RL utilizando datos que muestren la adaptación del flujo de mensajes SMS de acuerdo con la variación entre pacientes y con el tiempo en las razones de la falta de cumplimiento, y
3. Examinar la eficacia potencial de la intervención SMS adaptativa basada en RL con respecto a las mejoras en la adherencia a la medicación y la presión arterial sistólica.

Los resultados de este proyecto piloto incluirán una nueva tecnología AI/RL y evidencia sobre su uso en el mundo real basado en la experiencia con una muestra de adultos con hipertensión mal controlada. Estos resultados se utilizarán para respaldar una aplicación R01 para un estudio más amplio y definitivo del impacto de la intervención en la salud de los pacientes y los comportamientos de adherencia a largo plazo. A más largo plazo, esta infraestructura de soporte de autogestión de mHealth mejorada por IA y la colaboración sin precedentes entre investigadores en Farmacia, Medicina e Informática sentarán las bases para un programa más amplio de investigación financiada por los NIH que utiliza enfoques de IA similares para abordar los desafíos del cambio de comportamiento. en un gran número de problemas de salud y asistencia sanitaria.