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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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AI exposure therapist for anxiety disorders

Description du projet

Une méthode d’IA pour optimiser la thérapie d’exposition

La thérapie d’exposition a été développée pour aider les personnes souffrant de troubles anxieux en les exposant en toute sécurité à leurs peurs. Cette approche est considérée comme un traitement de première intention. Cependant, de nombreux patients n’y répondent pas. Il est donc important d’optimiser le traitement en termes d’intensité et de rythme d’exposition. Le projet AETHER, financé par l’UE, utilisera l’intelligence artificielle (IA) et les méthodes d’analyse des biosignaux pour développer un nouveau paradigme. Elle s’appuiera sur les dernières avancées en matière d’algorithmes d’apprentissage par renforcement et de modèles psychophysiologiques. Le paradigme développé adaptera intelligemment la procédure d’exposition à chaque participant, en fonction de son comportement et de ses réponses physiologiques. AETHER aspire à offrir un modèle pour l’optimisation des thérapies comportementales en général.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

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Coordinateur

UNIVERSITAT WIEN
Contribution nette de l'UE
€ 229 501,20
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)