IGF::OT::IGF Constructed Environments for Successfully Sustaining Abstinence Through Immersive and On-Demand Treatment. Period of Performance: September 22, 2017 - March 21, 2018. N43DA-17-5583.

IGF::OT::IGF 构建了通过沉浸式和按需治疗成功维持禁欲的环境。

基本信息

  • 批准号:
    9582496
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-22 至 2018-03-21
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Charles River Analytics and our partners at Massachusetts General Hospital and Virtual Reality Medical Center propose to design and demonstrate Constructed Environments for Successfully Sustaining Abstinence Through Immersive and On-Demand Treatment (CESSATION). We will build VR environments using our in-house game engine and content (cues) that are diverse, realistic, and well-placed, bolstering traditional psychological therapy delivery, and use research-based principles of narrative and game design to produce immersive and engaging content to motivate continued use. We will use probabilistic models (e.g., Bayesian networks) and machine-learning (e.g., neural nets) to learn from patient data and clinician input to assist in selecting and combining therapies in a way that is tailored to the individual patient. Finally, CESSATION will communicate information to clinicians in a manner that is understandable, and gives them enough meta-information to foster appropriate trust in the system. The anticipated results of the proposed Phase I work are: (1) an initial domain analysis; (2) initial VR content; (3) initial motivational content; (4) prototype sensor capabilities; (5) a prototype Intervention Tailoring Component; (6) a prototype Clinician User Interface and Remote Patient Data Server; and (7) an initial Phase I CESSATION prototype demonstration and evaluation.
Charles River Analytics 以及我们在马萨诸塞州总医院和虚拟现实医疗中心的合作伙伴提议设计和演示通过沉浸式和按需治疗 (CESSATION) 成功维持禁欲的构建环境。我们将使用我们的内部游戏引擎和内容(线索)来构建 VR 环境,这些游戏引擎和内容(线索)多样化、真实且位置恰当,支持传统的心理治疗交付,并使用基于研究的叙事和游戏设计原则来制作身临其境且引人入胜的体验激励持续使用的内容。我们将使用概率模型(例如贝叶斯网络)和机器学习(例如神经网络)从患者数据和临床医生输入中学习,以帮助以适合个体患者的方式选择和组合治疗方法。最后,CESSATION 将以易于理解的方式向临床医生传达信息,并为他们提供足够的元信息以培养对系统的适当信任。拟议的第一阶段工作的预期结果是:(1)初步领域分析; (2) 初始VR内容; (3)初始动机内容; (4) 原型传感器能力; (5) 原型干预定制组件; (6) 原型临床医生用户界面和远程患者数据服务器; (7) 初始第一阶段戒烟原型演示和评估。

项目成果

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会议论文数量(0)
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