Substance Use Disorder Artificially Intelligent chatbot for screening, assessment & referral: SUD Bot

用于筛查、评估的药物使用障碍人工智能聊天机器人

基本信息

  • 批准号:
    10757191
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30.05万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-15 至 2024-08-14
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ABSTRACT The opioid epidemic is considered one of the most severe public health crises we are facing in the U.S. and is worsened by use of stimulants such as methamphetamine. The US Preventive Services Task Force (USPSTF) recommends screening for unhealthy drug use accompanied by offers of and referrals to services that include accurate diagnosis, effective treatment and appropriate care of a substance use disorder (SUD) for persons aged 18 and older. Automating screening and assessment for SUD and removing stigmas and other barriers to treatment can improve the scale, efficiency, and equitable access to SUD care. While artificial intelligence (AI) chatbots using natural language processing (NLP) and Machine Learning (ML) are increasingly common, they (a) fall short of systems that mimic social conversations with persuasive responses to motivate action (b) are not interoperable with service delivery to link users immediately with clinic appointments and (c) aren’t FDA approved under mandates to regulate medical devices that complete assessments for medical outcomes. Specific to SUD, there is a compelling need for AI chatbots that minimize stigma associated with SUD care and resources. In this Phase I STTR, Clinic Chat, LLC, will build on prior research showing the success of their chatbots to support improved access to chronic illness medication in partnership with Be Well Texas, a provider of SUD services to develop and beta-test the feasibility, navigability, and acceptability of using a next generation AI chatbot, called SUD Bot, to facilitate access to and utilization of SUD services and resources. We aim to 1: Enhance existing Clinic Chat AI Chatbots with (a) persuasive SUD screening and treatment messaging and (b) infrastructure with capacity to simulate human conversation and be accessible in English and Spanish via multiple platforms, i.e., text messaging, including voice and video; 2: Build fast healthcare interoperative resource (FHIR) linkages that will allow users to self-schedule appointments for treatment or to access peer support through the recovery network within Be Well Texas; and 3: Conduct a beta-test to determine the functionality and navigability of the FHIR-enabled SUD Bot system. We will recruit 200 users to use the FHIR-enabled SUD Bot system in three weeklong waves interspersed with iterative system refinement based on user feedback. Completion of this Phase I study will generate an FHIR-enabled minimum viable product (MVP) with initial functionality and navigability feedback ready for a Phase II STTR randomized clinical trial testing system efficacy. Our goal is to have an effective and scalable tool that can be adapted for use in any organization delivering SUD services and commercialized through fees for service or Medicaid/Medicare reimbursement.
抽象的 阿片类药物流行被认为是我们面临的最严重的公共卫生危机之一 在美国,使用甲基苯丙胺等兴奋剂会使病情恶化。 服务工作组 (USPSTF) 建议对不健康药物使用情况进行筛查,同时 提供和转介服务,包括准确的诊断、有效的治疗和 对 18 岁及以上的物质使用障碍 (SUD) 患者进行适当护理。 SUD 的筛查和评估以及消除耻辱和其他治疗障碍可以 提高 SUD 护理的规模、效率和公平性。 使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 的聊天机器人越来越多 常见的是,它们(a)缺乏模仿具有说服力的社交对话的系统 对激励行动 (b) 的响应不能与链接用户的服务提供互操作 立即进行诊所预约,并且 (c) 未经 FDA 根据监管授权批准 针对 SUD 完成医疗结果评估的医疗设备。 迫切需要人工智能聊天机器人来最大限度地减少与 SUD 护理和资源相关的耻辱。 在第一阶段 STTR 中,Clinic Chat, LLC 将基于先前的研究,展示其成功的 与 Be Well 合作,聊天机器人支持改善慢性病药物的获取 德克萨斯州,一家 SUD 服务提供商,负责开发和测试可行性、适航性和 使用下一代人工智能聊天机器人(称为 SUD Bot)的可接受性,以促进访问和 利用 SUD 服务和资源我们的目标是 1:增强现有的诊所聊天人工智能。 具有 (a) 有说服力的 SUD 筛查和治疗消息传递以及 (b) 基础设施的聊天机器人 能够模拟人类对话,并可以通过英语和西班牙语访问 2:建立快速医疗保健 互操作资源 (FHIR) 链接将允许用户自行安排预约 通过 Be Well Texas 内的康复网络进行治疗或获得同伴支持;以及 3:进行 Beta 测试以确定启用 FHIR 的功能和导航性 SUD Bot 系统将分三期招募 200 名用户使用支持 FHIR 的 SUD Bot 系统。 为期一周的波浪中穿插着基于用户反馈的迭代系统细化。 完成第一阶段研究将生成支持 FHIR 的最小可行产品 (MVP) 具有初始功能和导航性反馈,为 II 期 STTR 随机临床做好准备 我们的目标是拥有一个有效且可扩展的工具,可以 适合在任何提供 SUD 服务的组织中使用并通过收费进行商业化 服务或医疗补助/医疗保险报销。

项目成果

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