Une équipe de chercheurs de l'Université du Texas à Arlington a reçu une subvention de l'Institut de prévention et de recherche sur le cancer du Texas, connu sous le nom de CPRIT, pour aborder la question critique de la faible activité physique chez les survivants du cancer. L'exercice régulier peut améliorer considérablement la qualité de vie des survivants et réduire leur risque de décès, mais jusqu'à 84% n'en obtiennent pas suffisamment pour voir ces avantages.
Les chercheurs de l'UT Arlington développent une approche personnalisée pour encourager et soutenir l'activité physique chez les survivants du cancer. Leur système intelligent utilisera l'IA et l'apprentissage automatique pour envoyer des messages aux survivants qui leur sont adaptés en temps réel en utilisant les données de leurs appareils et smartphones portables. L'objectif est de transmettre le bon message au bon moment pour un impact maximal.
L'équipe de recherche comprend Yue Liao, professeur adjoint au programme de santé publique de l'UTA au Département de kinésiologie; Grace Brannon, professeur agrégé au Département de communication; Chengkai Li, professeur et président associé au Département d'informatique et d'ingénierie; et Maria Chang, collaboratrice du MD Anderson Cancer Center à Houston.
Le projet de deux ans développera un algorithme qui peut créer des messages personnalisés en temps opportun, puis les tester sur 15 participants.
Nous ne pouvons pas toujours prédire ce que les gens feront, et nous n'avons qu'une certaine quantité d'informations pour développer des messages d'intervention pour les patients. Si nous commençons à réfléchir à tous les différents scénarios qui récupéraient les patients atteints de cancer pourraient vivre au jour le jour, cela impliquera de développer des milliers et des milliers de messages personnalisés, ce qu'un humain ne peut tout simplement pas faire. Alors que l'équipe envisageait de savoir comment travailler après cela, l'IA devenait un outil plus populaire, et nous avons pensé que cela pourrait vraiment nous aider à évoluer cette recherche. «
Dr Yue Liao, professeur adjoint au programme de santé publique de l'UTA au Département de kinésiologie
Ce projet développe des recherches actuelles par Liao et le Dr Brannon. La paire s'est connectée au Dr Li via le Center for Innovation in Health Informatics de l'UTA pour exploiter son expertise en IA.
« L'IA est désormais le moteur de presque tous les domaines scientifiques – c'est un pilier de l'avancement de notre société », a déclaré Li. « Je suis ravi de faire partie de ce projet, car c'est vraiment un travail interdisciplinaire et je suis impatient de collaborer avec des experts en dehors de mon domaine. Rassembler différentes perspectives et travailler ensemble à l'intersection de plusieurs domaines peut faire de grandes percées dans nos différents domaines d'étude. »
Avec peu de recherches actuellement axées sur ce domaine, le travail de l'équipe UTA pourrait aider à transformer la façon dont les interventions comportementales sont conçues et livrées. En reconnaissant les modèles dans les données utilisateur, l'IA peut sélectionner le message le plus approprié pour chaque individu.
« Dans nos premiers tests pré-pilot, nous avions environ 30 participants, et utiliser des humains pour personnaliser les messages d'intervention était gérable », a déclaré Brannon. « Cependant, si nous essayons d'obtenir des messages d'intervention personnalisés à des milliers de personnes supplémentaires, nous avons besoin de quelque chose qui est plus efficace et plus efficace. L'IA permet plus d'adaptations avec ses algorithmes, et cela aide ce projet à devenir beaucoup plus évolutif et rentable tout en étant personnalisé. »
Ce type de collaboration interdisciplinaire permet à l'équipe d'explorer des solutions au-delà de l'étendue de leurs domaines individuels, sans verrouiller des innovations avec un impact plus large.
« Il y avait tellement de facteurs que je devais considérer dans mes recherches, mais je n'avais tout simplement pas toute l'expertise », a déclaré Liao. « Chez UTA, j'ai pu tirer des experts de différents domaines et ne pas me sentir limité. Faire partie d'une équipe interdisciplinaire a certainement contribué à élargir ma portée de recherche. »
