Usando Inteligência Artificial (IA) responsável para prever o resultado e o engajamento da terapia on-line

Os transtornos mentais contribuem muito para a carga global de doenças, mas muitas pessoas não têm acesso a cuidados de saúde mental. Esta lacuna de tratamento é em parte devido a fatores estruturais (por exemplo, disponibilidade) e relacionados à atitude (por exemplo, medo do estigma) barreiras na procura de cuidados de saúde. A terapêutica digital (DTx) na forma de intervenções digitais de saúde mental ou psicoterapia digital pode ser a solução para este problema. A integração de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e cuidados de saúde mental tem o potencial de aumentar a eficiência da prestação de cuidados e permite a personalização dos tratamentos. A análise baseada em Inteligência Artificial (IA) de grandes conjuntos de dados de programas de psicoterapia digital pode permitir o desenvolvimento e a validação de modelos de previsão personalizados. A previsão do engajamento individual e a identificação precoce de padrões de engajamento indesejáveis ​​podem melhorar a personalização do DTx, o que pode ajudar a reduzir a não adesão e melhorar o resultado do tratamento. A previsão personalizada de resultados DTx e padrões de engajamento pode ser obtida implementando abordagens baseadas em IA, como modelos de previsão de aprendizado de máquina. Modelos de previsão personalizados podem levar a uma melhor compreensão de quem lucra mais com que tipo de DTx em um cenário do mundo real. Juntos, a personalização dos resultados do tratamento DTx e o engajamento podem i) melhorar os processos de tomada de decisão em díades paciente-clínico, ii) melhorar a eficiência da psicoterapia digital, iii) reduzir o sofrimento dos pacientes e iv) reduzir os custos diretos e indiretos relacionados à saúde mental Cuidado. É necessário levar em conta a potencial discriminação devido à saúde mental em modelos de previsões baseados em IA. A IA imparcial e não discriminatória costuma ser chamada de IA responsável. A contabilização de viés em modelos de previsão baseados em IA com base em um conjunto de dados específico é especialmente importante nos cuidados de saúde mental para evitar a aceleração da discriminação em saúde.

Este estudo é desenvolver modelos baseados em IA para a previsão personalizada do envolvimento no tratamento e dos resultados do tratamento em pacientes envolvidos em psicoterapia digital. Um grande conjunto de dados do mundo real de pacientes em um programa de psicoterapia digital será usado para treinar algoritmos de IA. Os algoritmos de IA responsáveis ​​serão desenvolvidos descrevendo, contabilizando e mitigando o viés devido à gravidade dos distúrbios mentais em modelos baseados em IA, além de considerar o viés devido a outros atributos sensíveis, como sexo, etnia e status sociodemográfico. O objetivo do projeto proposto é estimar modelos de previsão baseados em IA de engajamento e resultados de tratamento com base em dados da Unidade de Terapia Online do Prof. Heather Hadjistavropoulos da Universidade de Regina, Canadá. O conjunto de dados da Unidade de Terapia Online contém uma grande quantidade de dados sobre DTx de pessoas com transtornos mentais (coletados como parte de testes de pesquisa na Unidade de Terapia Online de 2013 a 2021) e é derivado da terapia cognitivo-comportamental com financiamento público e fornecida pela Internet (iCBT) em Saskatchewan, Canadá. Em suma, o conjunto de dados da Unidade de Terapia Online é altamente adequado como um conjunto de dados de treinamento e teste para modelos de previsão baseados em IA, pois compreende um grande número de participantes, dados longitudinais recuperados do mundo real em oposição a um ensaio clínico e um rico conjunto de recursos preditivos.