責任ある人工知能 (AI) を使用してオンライン治療の結果とエンゲージメントを予測する

精神障害は、世界的な疾病負担の大きな原因となっていますが、多くの人々はメンタル ヘルス ケアを利用できません。 この治療のギャップは、部分的には構造的なもの (利用可能性など) と態度に関連するもの (例 スティグマへの恐れ）ヘルスケアを求める際の障壁。 デジタルメンタルヘルス介入またはデジタル心理療法の形でのデジタル治療法 (DTx) は、この問題の解決策になる可能性があります。 情報通信技術 (ICT) とメンタル ヘルス ケアの統合により、ケア提供の効率が向上し、治療の個別化が可能になる可能性があります。 デジタル心理療法プログラムからの大規模なデータセットの人工知能 (AI) ベースの分析により、パーソナライズされた予測モデルの開発と検証が可能になる可能性があります。 個々の関与を予測し、不都合な関与パターンを早期に特定することで、DTx の個人化が改善される可能性があり、これは不遵守を減らし、治療結果を改善するのに役立つ可能性があります。 DTx の結果とエンゲージメント パターンのパーソナライズされた予測は、機械学習予測モデルなどの AI ベースのアプローチを実装することで実現できます。 パーソナライズされた予測モデルは、実際の環境で誰がどのような DTx から最も利益を得ているかをよりよく理解することにつながる可能性があります。 まとめると、DTx 治療の結果と関与の個別化は、i) 患者と臨床医の 2 者間の意思決定プロセスを改善し、ii) デジタル心理療法の効率を改善し、iii) 患者の苦痛を軽減し、iv) メンタルヘルスに関連する直接的および間接的なコストを削減する可能性があります。お手入れ。 AI ベースの予測モデルでは、メンタルヘルスによる差別の可能性を考慮する必要があります。 公平で差別のない AI は、責任ある AI と呼ばれることがよくあります。 特定のデータセットに基づく AI ベースの予測モデルのバイアスを説明することは、メンタル ヘルス ケアにおいて健康差別の加速を防ぐために特に重要です。

この研究は、デジタル心理療法に従事している患者の治療関与と治療結果のパーソナライズされた予測のための AI ベースのモデルを開発することです。 AI アルゴリズムのトレーニングには、デジタル心理療法プログラムに参加している患者の大規模な現実世界のデータセットが使用されます。 責任ある AI アルゴリズムは、性別、民族性、社会人口統計学的地位などの他の敏感な属性によるバイアスを考慮することに加えて、AI ベースのモデルにおける精神障害の重症度によるバイアスを記述、説明、および軽減することによって開発されます。 提案されたプロジェクトの目的は、カナダのレジャイナ大学の Heather Hadjistavropoulos 教授によるオンライン セラピー ユニットのデータに基づいて、治療の関与と結果の AI ベースの予測モデルを推定することです。 オンライン治療ユニットのデータセットには、精神障害を持つ人々からの DTx に関する大量のデータが含まれており (2013 年から 2021 年までのオンライン治療ユニットの研究試験の一環として収集された)、公的資金によるインターネット配信の認知行動療法から派生したものです。 (iCBT) プログラム (カナダ、サスカチュワン州)。 つまり、Online Therapy Unit データセットは、AI ベースの予測モデルのトレーニングおよびテスト データセットとして非常に適しています。これは、多数の参加者、臨床試験ではなく実世界から取得された長期データ、および豊富なセットで構成されているためです。予測機能の。