Como líder en soluciones innovadoras para la sanidad, la Habilidad de Salubridad Pública de la Universidad George Mason recibió una subvención del software AIM-AHEAD de los Institutos Nacionales de Salubridad (NIH) para poner a prueba un chatbot de inteligencia fabricado (IA) para afroamericanos y negros con depresión. El profesor Farrokh Alemi mejorará su utensilio de inteligencia fabricado, la primera de su tipo y basada en evidencia, para chocar las evacuación de terapéutica de los afroamericanos con depresión.
La utensilio de inteligencia fabricado existente recomienda antidepresivos para 16.775 subgrupos de pacientes de la población normal, cada uno de los cuales representa una combinación única de historial médicos. Para cada uno de estos subgrupos, el esquema coetáneo analizará la efectividad y la idoneidad de las recomendaciones para los afroamericanos, utilizando la pulvínulo de datos All of Us de los NIH y la humanidades publicada existente.
Según el conocimiento de los investigadores, esta es la primera investigación centrada en el progreso y la evaluación de un sistema de recomendación de antidepresivos para personas negras y afroamericanas.
“Los antidepresivos son un tratamiento de primera andana para la depresión; sin secuestro, la mayoría de los pacientes deprimidos no experimentan mejoría con su primer antidepresivo. Encima, las poblaciones minoritarias, incluidas las personas negras y afroamericanas, no están acertadamente representadas en los estudios sobre antidepresivos, lo que contribuye a achicar la efectividad de los antidepresivos en estas poblaciones”, afirmó Alemi. “Existe una carestia importante de sintetizar la evidencia acondicionado sobre la efectividad de los antidepresivos y convidar recomendaciones de tratamiento personalizadas, y este esquema 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 perdurar una conversación de ida y revés para obtener la información que necesita el paciente para identificar el medicamento antidepresivo adecuado. La IA proporcionará al paciente una letanía de medicamentos recomendados, una letanía de los estudios pertinentes y una explicación de las decisiones sobre la terapéutica. 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 sosegado proceso de ingreso de historial médicos y proporcionará un esquema 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 estilo natural proporciona una interfaz intuitiva, empática y evadido 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. Encima, el esquema capacitará a un estudiante afroamericano o triste de doctorado o industria en IA, lo que ampliará la fuerza sindical acondicionado y fortalecerá la capacidad de la comunidad para chocar la IA.
Alemi dirigirá el equipo de investigación, que incluye a Janusz Wojtusiak, profesor de Informática de la Salubridad de George Mason y director del Laboratorio de Estudios Instintivo e Inferencia, y Kevin Lybarger, profesor adjunto de George Mason en el Área de Ciencias de la Información y Tecnología de la Habilidad 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 software AIM-AHEAD (Consorcio de Inteligencia Químico/Estudios Instintivo para Promover la Equidad en Salubridad y la Variedad de Investigadores) del NIH, que tiene como objetivo “establecer asociaciones mutuamente beneficiosas y coordinadas para aumentar la billete y representación de investigadores y comunidades actualmente subrepresentadas en el progreso de modelos de IA/estudios mecánico 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 Habilidad de Salubridad Pública están aprovechando la tecnología para mejorar los resultados de sanidad.
Si tiene historias para compartir como parte de la serie Innovate for Good, envíe un correo electrónico a Mary Cunningham a mcunni7@gmu.edu.