Улучшение приверженности и результатов с помощью текстовых сообщений, адаптированных к искусственному интеллекту (AIM@BP)

Самоконтроль хронических состояний включает сложное поведение, и пациенты по-разному придерживаются этого поведения. Основное внимание в этом предложении уделяется соблюдению режима лечения, поскольку несоблюдение пациентами назначенных им лекарств является основной причиной повышенной заболеваемости и смертности, а также увеличения расходов на здравоохранение. Исследования показывают, что 33-50% пациентов не принимают лекарства должным образом, что ежегодно приводит к почти 100 000 преждевременных смертей и расходам на здравоохранение в размере 290 миллиардов долларов. Приверженность к антигипертензивным препаратам сама по себе имеет особое значение, а артериальная гипертензия может служить важным индикатором состояния для лучшего понимания и улучшения приверженности к лечению в целом. Неконтролируемая артериальная гипертензия является основной причиной инсульта, ишемической болезни сердца, сердечной недостаточности и смертности, а несоблюдение режима лечения является основной причиной неконтролируемой артериальной гипертензии. Например, в годичном исследовании около 5000 пациентов с гипертонией большинство пациентов принимали лекарства только с перерывами, а половина пациентов в конечном итоге прекратила прием лекарств вопреки медицинским рекомендациям.

Улучшение приверженности лечению требует решения множества проблем, поскольку у пациентов обычно есть множество причин, по которым они не принимают назначенные им лекарства, например, убеждения в отношении своего заболевания и его лечения, организационные проблемы и финансовые барьеры. Более того, поскольку режимы лечения пациентов, состояние здоровья и социальный контекст со временем меняются, мероприятия по поддержке приверженности должны адаптироваться, но большинству служб не хватает гибкости для этого.

Услуги мобильного здравоохранения (mHealth), такие как обмен текстовыми сообщениями или SMS, продемонстрировали определенные перспективы в улучшении соблюдения режима лечения. Однако, поскольку почти все услуги мобильного здравоохранения основаны на упрощенных, детерминированных протоколах, этим вмешательствам не хватает возможностей для удовлетворения сложных меняющихся потребностей пациентов. Как следствие, эти рудиментарные системы продемонстрировали лишь скромные эффекты, которые со временем имеют тенденцию к уменьшению. Исследователи предлагают применять методы искусственного интеллекта (ИИ), в частности обучение с подкреплением (один из типов ИИ), для разработки модельной системы соблюдения режима приема лекарств, которая может автоматически адаптировать SMS-сообщение для улучшения индивидуального приема лекарств.

Предлагаемый проект является результатом нового междисциплинарного сотрудничества между экспертами UM из Фармацевтического колледжа, Инженерного колледжа и Медицинской школы. Наша долгосрочная цель — улучшить показатели здоровья с помощью усовершенствованных мобильных медицинских инструментов с искусственным интеллектом (ИИ). Целью предлагаемого пилотного исследования является разработка программы мобильного здравоохранения на основе обучения с подкреплением, ориентированной на соблюдение режима лечения пациентами с плохо контролируемой гипертензией. Наша главная гипотеза заключается в том, что система SMS, использующая обучение с подкреплением (RL), будет: приемлемой для пациентов, адаптируется к уникальным потребностям и предпочтениям пациентов с гипертонией, связанным с соблюдением режима лечения, и изменениям этих потребностей с течением времени, а также улучшит соблюдение режима лечения и контроль артериального давления. . Конкретные цели:

1. Разработать методы RL для адаптивного принятия решений в среде, ориентированной на человека, и продемонстрировать осуществимость результирующего адаптивного SMS-вмешательства для соблюдения режима приема лекарств на основе RL,
2. Продемонстрировать «обучение» адаптивной системой на основе RL с использованием данных, показывающих адаптацию потока SMS-сообщений в зависимости от различий между пациентами и с течением времени в причинах несоблюдения режима лечения, и
3. Изучите потенциальную эффективность адаптивного SMS-вмешательства на основе RL в отношении улучшения приверженности лечению и систолического артериального давления.

Результаты этого пилотного проекта будут включать в себя новую технологию AI/RL и доказательства ее использования в реальных условиях, основанные на опыте работы с выборкой взрослых с плохо контролируемой гипертонией. Эти результаты будут использованы для поддержки заявки R01 для более крупного и окончательного исследования воздействия вмешательства на здоровье пациентов и поведение пациентов в долгосрочной перспективе. В более долгосрочной перспективе эта усовершенствованная искусственным интеллектом инфраструктура поддержки самоуправления в области мобильного здравоохранения и беспрецедентное сотрудничество между исследователями в области фармации, медицины и компьютерных наук заложат основу для более крупной программы исследований, финансируемых NIH, с использованием аналогичных подходов искусственного интеллекта для решения проблем, связанных с изменением поведения. при большом количестве проблем со здоровьем и здравоохранением.