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ADHERE-U: Modelos, técnicas y metodologías basadas en la Inteligencia Artificial para la mejora d...

ADHERE-U: Modelos, técnicas y metodologías basadas en la Inteligencia Artificial para la mejora de la adherencia terapéutica

La falta de adherencia a la medicación constituye un problema de primera magnitud en la gestión de los sistemas públicos de salud, con un considerable perjuicio en términos de morbilidad, discapacidad y mortalidad, y con unos costes en camino de convertirse en inasumibles, afectando muy especialmente a la población que sufre de enfermedades crónicas, y correlacionado con el progresivo envejecimiento de la población en general.
El principal objetivo del presente proyecto es el diseño y desarrollo de un conjunto de modelos, técnicas y metodologías basadas en la Inteligencia Artificial y que tienen por objeto adecuar y adaptar las estrategias de adherencia terapéutica al comportamiento de los pacientes, a sus patrones de conducta, a su estado de ánimo, a sus limitaciones funcionales, y a la evolución de su enfermedad, con el fin último de mejorar el cumplimiento del tratamiento prescrito y hacer más eficaz su cometido.
Los hallazgos y conclusiones del presente proyecto se han de sustentar en un riguroso y exhaustivo proceso de evaluación. En consecuencia, más allá de la validación y evaluación de los algoritmos desarrollados, que se asume implícita en cualquier proceso de ingeniería, se ha de evaluar el impacto de las soluciones propuestas en la calidad de vida del paciente, en la eficacia del tratamiento y en los costes que repercuten en el sistema público de salud, habida cuenta de que toda innovación tecnológica introduce un coste inicial de implantación. En ese sentido, se proponen diferentes escenarios de evaluación que obedecen al paradigma de estudio clínico aleatorizado con grupo de control, lo que permitirá valorar el beneficio real de la intervención respecto al procedimiento habitual en las distintas dimensiones de la evaluación.

Objetivos

De forma más específica, los objetivos del proyecto son los siguientes:

  1. Proponer, diseñar y desarrollar una técnica de minería de datos temporales mediante redes de restricciones sobre eventos, con tres retos: la representación del contexto, la representación de la negación y la representación en términos de primitivas de calendario; y con dos objetivos: el descubrimiento de patrones de síntomas a partir de una herramienta de auto-registro, y el descubrimiento de patrones de incumplimiento.
  2. Proponer, diseñar y desarrollar una versión eficiente del algoritmo CONSTRUE para la interpretación de series temporales de modo continuo, fundamentalmente mediante la adecuación de la estructura del conocimiento, y la adopción de un esquema probabilístico de valoración de hipótesis.
  3. Proponer, diseñar y desarrollar una técnica y método para la detección de Fibrilación Auricular en registros de una derivación electrocardiográfica de corta duración.
  4. Proponer, diseñar y desarrollar una técnica de reconocimiento del estado de ánimo del paciente a partir de los datos obtenidos de la interacción entre el paciente y el asistente terapéutico, con un especial énfasis en la interacción por voz.
  5. Proponer, diseñar y desarrollar nuevos algoritmos de IA explicable capaces de justificar y explicar en lenguaje multimodal (combinando eficazmente lenguaje natural, simbólico, imágenes y voz) tanto los mensajes motivadores como las sugerencias y recomendaciones asociadas a los mismos. El lenguaje y estilo usado se adaptará al perfil y nivel de formación y conocimiento del usuario (paciente, clínico, etc.). La asunción a evaluar es que si los usuarios están satisfechos con las explicaciones proporcionadas, aumentará su confianza en el asistente terapéutico, y con ello su grado de adherencia.
  6. Proponer, diseñar y desarrollar una estrategia de comunicación persuasiva, basada en el paradigma de los sistemas de apoyo al cambio del comportamiento, que proporcione al paciente y a su equipo de cuidado una información valiosa sobre la evolución de la enfermedad, la respuesta al tratamiento y, en general, eficaz para la mejora de la adherencia.
  7. Validar y evaluar de manera rigurosa los modelos, técnicas y metodologías propuestas en el presente proyecto, y su implantación final mediante estudios aleatorizados y con grupo control.