Descripción del proyecto
Un método de inteligencia artificial para optimizar la terapia de exposición
La terapia de exposición fue creada para ayudar a las personas con trastornos de ansiedad mediante la exposición segura a sus miedos. Se considera una tratamiento de primera línea. Con todo, muchos pacientes no responden a ella. Por ello, es importante optimizar la terapia en términos de intensidad y tiempo de exposición. En el proyecto AETHER, financiado con fondos europeos, se utilizarán inteligencia artificial y métodos de análisis de bioseñales para desarrollar un nuevo paradigma. En este sentido, se emplearán los últimos avances en algoritmos de aprendizaje por refuerzo y modelos psicofisiológicos. El paradigma desarrollado adaptará inteligentemente el procedimiento de exposición a cada participante en función de su comportamiento y sus respuestas fisiológicas. El equipo de AETHER pretende ofrecer un modelo para optimizar las terapias conductuales en general.
Objetivo
Anxiety-related disorders - such as phobias, PTSD, social anxiety, panic disorder - are highly prevalent and pose a great burden on society. First-line treatment for such disorders is exposure therapy (ET), which entails safely exposing patients to the source of their anxiety. Although current ET protocols are generally effective, many patients do not respond to the therapy or experience residual symptoms and relapses. How to optimize many aspects of ET protocols, such as intensity and timing of the exposures, remains uncertain. Moreover, the current research approach of studying the effect of at most few variables using between-group trials, has produced mixed results, despite large efforts.
Finding optimized ET protocols is a high-dimensional search problem, with complexly interacting variables. To efficiently search this high-dimensional space, this action will develop a new paradigm for improving ET by utilizing modern artificial intelligence (AI) and biosignal analysis methods. In particular, the new bio-adaptive ET paradigm will make use of latest advances in reinforcement learning algorithms and psychophysiological models. Reinforcement learning will allow intelligently optimizing the exposure procedure, by sequentially learning from each trial and each participant, and psychophysiological models will allow to estimate the participant's anxiety level better than through overt behavior or physiological signals alone. Although aimed at anxiety disorders, the proposed bio-adaptive ET paradigm has the potential to serve as a blueprint for optimizing behavioral therapies in general.
This action will allow the fellow to gain valuable knowledge of latest AI techniques, which will put him at the forefront of the emerging discipline of computational psychiatry. Furthermore, the proposed agenda will lay the foundation for innovative translational research that will ultimately benefit patients in the EU and beyond.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificialaprendizaje automáticoaprendizaje por refuerzo
- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicapsiquiatríatrastorno por estrés postraumático
- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicapsiquiatríatrastornos de ansiedad
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinador
1010 Wien
Austria