Como líder en soluciones innovadoras para la sanidad, la Genio de Vitalidad Pública de la Universidad George Mason recibió una subvención del software AIM-AHEAD de los Institutos Nacionales de Vitalidad (NIH) para poner a prueba un chatbot de inteligencia industrial (IA) para afroamericanos y negros con depresión. El profesor Farrokh Alemi mejorará su útil de inteligencia industrial, la primera de su tipo y basada en evidencia, para atracar las deyección de receta de los afroamericanos con depresión.
La útil de inteligencia industrial existente recomienda antidepresivos para 16.775 subgrupos de pacientes de la población universal, cada uno de los cuales representa una combinación única de circunstancias médicos. Para cada uno de estos subgrupos, el tesina contemporáneo analizará la fuerza y la idoneidad de las recomendaciones para los afroamericanos, utilizando la almohadilla 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 explicación y la evaluación de un sistema de recomendación de antidepresivos para personas negras y afroamericanas.
“Los antidepresivos son un tratamiento de primera tendencia para la depresión; sin requisa, la mayoría de los pacientes deprimidos no experimentan mejoría con su primer antidepresivo. Por otra parte, las poblaciones minoritarias, incluidas las personas negras y afroamericanas, no están aceptablemente representadas en los estudios sobre antidepresivos, lo que contribuye a achicar la fuerza de los antidepresivos en estas poblaciones”, afirmó Alemi. “Existe una falta importante de sintetizar la evidencia apto sobre la fuerza de los antidepresivos y aplaudir recomendaciones de tratamiento personalizadas, y este tesina 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 sustentar 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 registro de medicamentos recomendados, una registro de los estudios pertinentes y una explicación de las decisiones sobre la receta. 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 tranquilo proceso de ingreso de circunstancias médicos y proporcionará un prontuario 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 lengua natural proporciona una interfaz intuitiva, empática y disponible de estigmas”.
Una vez desarrollado 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 uso. Por otra parte, el tesina capacitará a un estudiante afroamericano o cabreado de doctorado o industria en IA, ampliando la fuerza gremial apto y fortaleciendo la capacidad de la comunidad para atracar la IA.
Alemi dirigirá el equipo de investigación, que incluye a Janusz Wojtusiak, profesor de Informática de la Vitalidad de George Mason y director del Laboratorio de Formación Inevitable e Inferencia, y Kevin Lybarger, profesor adjunto de George Mason en el Unidad de Ciencias de la Información y Tecnología de la Genio 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 pertenece al software AIM-AHEAD (Consorcio de Inteligencia Industrial/Formación Inevitable para Promover la Equidad en Vitalidad y la Complejidad 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 explicación de modelos de IA/estudios espontáneo 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 Genio de Vitalidad 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.