Système de recommandation de l'expérience du patient pour une communication persuasive sur mesure (PERSPECT)

Afin de maximiser la perspective du patient et de soutenir efficacement les choix de style de vie, nous développerons le "Système de recommandation de l'expérience du patient pour l'adaptation de la communication persuasive". PERSPeCT est un système informatique adaptatif qui évaluera la perspective individuelle d'un patient, comprendra les préférences du patient pour les messages de santé et fournira une communication de santé personnalisée et persuasive pertinente pour le patient individuel.

Les enquêteurs proposent de surmonter les principales faiblesses des interventions de communication descendantes existantes axées sur des experts en appliquant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour recommander de manière adaptative des messages basés sur «l'intelligence collective» de milliers de patients. Ce travail s'appuiera sur une approche « Web 2.0 » révolutionnaire pour la personnalisation adaptative, avec le potentiel d'avoir un large impact sur le domaine de la communication de santé adaptée à l'ordinateur (CTHC).

À l'aide des connaissances d'experts scientifiques, les interventions actuelles du CTHC recueillent des « profils » de base des patients, puis utilisent des systèmes rédigés par des experts et fondés sur des règles pour cibler les messages sur des sous-ensembles de patients. Ces interventions de segmentation du marché semblent prometteuses pour aider certains patients à atteindre leurs objectifs de style de vie. Bien que théoriquement solides, les systèmes fondés sur des règles peuvent ne pas tenir compte des concepts socioculturels qui ont une importance intrinsèque pour la population ciblée, limitant ainsi leur pertinence. De plus, les règles ne s'adaptent pas aux commentaires des patients.

En dehors des soins de santé, des entreprises comme Google, Amazon, Netflix et Pandora ont largement utilisé des systèmes de recommandation adaptatifs pour fournir un contenu avec une pertinence personnelle accrue. Ces systèmes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour dériver des recommandations personnalisées à partir d'une variété de sources de données, y compris les commentaires sur les préférences recueillis auprès des utilisateurs individuels.

Dans le cadre de ce projet pilote de l'Institut de recherche sur les résultats centrés sur le patient (PCORI), les chercheurs aborderont les défis de l'adaptation des systèmes de recommandation d'apprentissage automatique au CTHC dans le contexte spécifique de l'aide à la décision des patients pour l'arrêt du tabac. Les enquêteurs ont choisi ce domaine parce que le tabagisme est une cause majeure de décès évitable et parce que nous disposons d'une base de données existante de 1 000 messages persuasifs développés dans le cadre d'une subvention fédérale actuelle (R01 CA129091). Les objectifs spécifiques de l'étude sont de :

Objectif 1 : Recueillir des données de rétroaction explicites afin de former PERSPeCT Recruter 700 fumeurs à l'aide de stratégies multiples et complémentaires, et à l'aide d'une interface Web, demander aux fumeurs de fournir (a) des perspectives sur le tabagisme et l'arrêt et des informations sur le contexte socioculturel et (b) des évaluations de l'aspect influent des messages de sevrage tabagique.

Objectif 2 : Concevoir, mettre en œuvre et valider un cadre de recommandation personnalisé. ses performances prédictives.

Objectif 3 : Mener un essai pilote randomisé (n = 120 fumeurs) de PERSPeCT. Les enquêteurs émettent l'hypothèse que le système PERSPeCT (H1) sélectionnera des messages d'influence croissante à mesure que les fumeurs fourniront plus d'évaluations de messages et (H2) sélectionnera des messages ayant une meilleure influence qu'un système CTHC basé sur des règles lorsque les fumeurs fournissent un nombre suffisant d'évaluations. Les systèmes CTHC soutiennent les décisions des patients sur les comportements, les modes de vie et les choix. PERSPeCT aborde les domaines d'intérêt pour PCORI, à savoir : 1) Identifier, tester et/ou évaluer les méthodes qui peuvent être utilisées pour évaluer le point de vue du patient lors de la recherche de comportements, de modes de vie et de choix sous le contrôle du patient ; et 2) développer, affiner, tester et/ou évaluer des approches centrées sur le patient, y compris des outils d'aide à la décision. L'équipe de l'étude est particulièrement bien placée pour atteindre ces objectifs ambitieux dans le cadre de ce pilote PCORI, car les enquêteurs utiliseront une base de données existante de messages persuasifs d'une étude précédente, deux années de données sur l'efficacité de ces messages et une équipe transdisciplinaire avec expertise en communication sur la santé, en ingénierie des systèmes Web et en systèmes de recommandation d'apprentissage automatique.