Descrizione del progetto
Un metodo di IA per ottimizzare la terapia espositiva
La terapia espositiva è stata sviluppata con l’obiettivo di aiutare le persone affette da disturbi d’ansia esponendole in modo sicuro alle loro paure. Sebbene sia considerata un trattamento di prima linea, molti pazienti non rispondono alla terapia e, pertanto, è importante ottimizzarla in termini di intensità e durata delle esposizioni. Il progetto AETHER, finanziato dall’UE, si avvarrà dell’intelligenza artificiale (IA) e di metodi per l’analisi dei biosegnali con l’obiettivo di sviluppare un nuovo paradigma, sfruttando gli ultimi progressi nel campo degli algoritmi di apprendimento per rinforzo e dei modelli psicofisiologici. Il paradigma sviluppato adatterà in modo intelligente la procedura di esposizione per ogni partecipante, in base al loro comportamento e alle risposte fisiologiche. L’aspirazione di AETHER è quella di offrire un modello per l’ottimizzazione complessiva delle terapie comportamentali.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeapprendimento automaticoapprendimento per rinforzo
- scienze mediche e della salutemedicina clinicapsichiatriadisturbo post-traumatico da stress
- scienze mediche e della salutemedicina clinicapsichiatriadisturbi d'ansia
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
1010 Wien
Austria