Использование ответственного искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования результатов онлайн-терапии и участия

Психические расстройства вносят значительный вклад в глобальное бремя болезней, но многие люди не имеют доступа к психиатрической помощи. Этот пробел в лечении частично обусловлен структурными факторами (например, доступностью) и отношениями (например, боязнь стигмы) барьеры в обращении за медицинской помощью. Цифровая терапия (DTx) в форме цифровых вмешательств в области психического здоровья или цифровой психотерапии может стать решением этой проблемы. Интеграция информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) и психиатрической помощи может повысить эффективность оказания медицинской помощи и сделать возможным персонализацию лечения. Анализ больших наборов данных из программ цифровой психотерапии на основе искусственного интеллекта (ИИ) может позволить разработать и проверить модели персонализированного прогнозирования. Прогнозирование индивидуальной вовлеченности и раннее выявление неблагоприятных моделей вовлеченности может улучшить персонализацию DTx, что может помочь снизить несоблюдение режима лечения и улучшить результаты лечения. Персонализированное прогнозирование результатов DTx и моделей взаимодействия может быть достигнуто за счет реализации подходов на основе ИИ, таких как модели прогнозирования машинного обучения. Персонализированные модели прогнозирования могут привести к лучшему пониманию того, кто получает наибольшую прибыль от того или иного типа DTx в реальных условиях. В совокупности персонализация результатов лечения DTx и вовлеченность могут: i) улучшить процессы принятия решений в парах пациент-врач, ii) повысить эффективность цифровой психотерапии, iii) уменьшить страдания пациентов и iv) снизить прямые и косвенные затраты, связанные с психическим здоровьем. Забота. В моделях прогнозирования на основе ИИ необходимо учитывать потенциальную дискриминацию из-за психического здоровья. Беспристрастный и недискриминирующий ИИ часто называют ответственным ИИ. Учет предвзятости в моделях прогнозирования на основе ИИ на основе определенного набора данных особенно важен в психиатрической помощи, чтобы предотвратить ускорение дискриминации в отношении здоровья.

Это исследование направлено на разработку моделей на основе искусственного интеллекта для персонализированного прогнозирования участия в лечении и результатов лечения у пациентов, занимающихся цифровой психотерапией. Большой набор реальных данных пациентов в программе цифровой психотерапии будет использоваться для обучения алгоритмов ИИ. Алгоритмы ответственного ИИ будут разработаны путем описания, учета и смягчения предвзятости из-за серьезности психических расстройств в моделях на основе ИИ, в дополнение к учету предвзятости из-за других чувствительных атрибутов, таких как пол, этническая принадлежность и социально-демографический статус. Целью предлагаемого проекта является оценка моделей прогнозирования участия и результатов лечения на основе ИИ на основе данных подразделения онлайн-терапии профессора Хизер Хаджиставропулос из Университета Реджайны, Канада. Набор данных Online Therapy Unit содержит большой объем данных о DTx от людей с психическими расстройствами (собранных в рамках исследовательских испытаний в Online Therapy Unit с 2013 по 2021 год) и получен из финансируемой государством интернет-программы когнитивно-поведенческой терапии. (iCBT) в Саскачеване, Канада. В целом, набор данных Online Therapy Unit очень подходит в качестве набора данных для обучения и тестирования для моделей прогнозирования на основе ИИ, поскольку он включает большое количество участников, лонгитюдные данные, полученные из реального мира, а не клинические испытания, и богатый набор данных. прогностических признаков.