La Facultad de Salud Pública recibe una subvención de los NIH para poner a prueba un chatbot de inteligencia artificial para afroamericanos con depresión

Como líder en soluciones innovadoras para la salud, la Facultad de Salud Pública de la Universidad George Mason recibió una subvención del programa AIM-AHEAD de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) para poner a prueba un chatbot de inteligencia artificial (IA) para afroamericanos y negros con depresión. El profesor Farrokh Alemi mejorará su herramienta de inteligencia artificial, la primera de su tipo y basada en evidencia, para abordar las necesidades de medicación de los afroamericanos con depresión.

xgo" width="350" height="197" alt="Farrokh Alemi frente a estanterías de libros" loading="lazy" typeof="foaf:Image"/>
Profesor de Informática de la Salud Farrokh Alemi

La herramienta de inteligencia artificial existente recomienda antidepresivos para 16.775 subgrupos de pacientes de la población general, cada uno de los cuales representa una combinación única de antecedentes médicos. Para cada uno de estos subgrupos, el proyecto actual analizará la eficacia y la idoneidad de las recomendaciones para los afroamericanos, utilizando la base de datos All of Us de los NIH y la literatura publicada existente.

Según el conocimiento de los investigadores, esta es la primera investigación centrada en el desarrollo y la evaluación de un sistema de recomendación de antidepresivos para personas negras y afroamericanas.

“Los antidepresivos son un tratamiento de primera línea para la depresión; sin embargo, la mayoría de los pacientes deprimidos no experimentan mejoría con su primer antidepresivo. Además, las poblaciones minoritarias, incluidas las personas negras y afroamericanas, no están bien representadas en los estudios sobre antidepresivos, lo que contribuye a reducir la eficacia de los antidepresivos en estas poblaciones”, afirmó Alemi. “Existe una necesidad importante de sintetizar la evidencia disponible sobre la eficacia de los antidepresivos y brindar recomendaciones de tratamiento personalizadas, y este proyecto aborda una brecha importante en el manejo de la depresión en personas negras y afroamericanas”.

Los investigadores desarrollarán un sistema de diálogo para la recomendación de antidepresivos basado en el conocimiento (KARDS), que permitirá a los usuarios mantener una conversación de ida y vuelta para obtener la información que necesita el paciente para identificar el medicamento antidepresivo adecuado. La IA proporcionará al paciente una lista de medicamentos recomendados, una lista de los estudios pertinentes y una explicación de las decisiones sobre la medicación. El sistema enviará automáticamente al médico del paciente una breve recomendación y explicación en el punto de atención, con la opción de examinar un registro completo de la conversación y la evidencia que la respalda.

“Los chatbots (o sistemas de diálogo de cara al paciente como el que crearemos) tienen un potencial transformador para el sector de la atención médica y son cada vez más importantes en aplicaciones psiquiátricas, principalmente a través de implementaciones de bots terapéuticos”, dijo Alemi. “Nuestro chatbot ayudará a mejorar el detallado y lento proceso de ingreso de antecedentes médicos y proporcionará un resumen en el punto de atención y recomendaciones de prescripciones a los médicos de los pacientes. El chatbot hará que los pacientes se sientan más cómodos porque la modalidad de lenguaje natural proporciona una interfaz intuitiva, empática y libre de estigmas”.

Una vez que se desarrolle el chatbot de IA, el equipo probará el sistema de diálogo con pacientes afroamericanos y negros para evaluar la funcionalidad del sistema y las preferencias de los usuarios. Además, el proyecto capacitará a un estudiante afroamericano o negro de doctorado o maestría en IA, lo que ampliará la fuerza laboral disponible y fortalecerá la capacidad de la comunidad para abordar la IA.

Alemi dirigirá el equipo de investigación, que incluye a Janusz Wojtusiak, profesor de Informática de la Salud de George Mason y director del Laboratorio de Aprendizaje Automático e Inferencia, y Kevin Lybarger, profesor adjunto de George Mason en el Departamento de Ciencias de la Información y Tecnología de la Facultad de Ingeniería y Computación. Los tres miembros han colaborado anteriormente para diagnosticar COVID en casa a partir de la presentación de síntomas.

La subvención de $70,906 es parte del programa AIM-AHEAD (Consorcio de Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático para Promover la Equidad en Salud y la Diversidad de Investigadores) del NIH, que tiene como objetivo “establecer asociaciones mutuamente beneficiosas y coordinadas para aumentar la participación y representación de investigadores y comunidades actualmente subrepresentadas en el desarrollo de modelos de IA/aprendizaje automático y mejorar las capacidades de esta tecnología emergente, comenzando con los datos de registros médicos electrónicos”.

Innovate for Good es una serie continua que examina cómo los profesores de George Mason en la Facultad de Salud Pública están aprovechando la tecnología para mejorar los resultados de salud.

Si tiene historias para compartir como parte de la serie Innovate for Good, envíe un correo electrónico a Mary Cunningham a mcunni7@gmu.edu.