Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και συμμόρφωσης στη φαρμακοθεραπεία: Σκιαγράφηση του πεδίου και ανάλυση των δυνατοτήτων
Creators: name: Βαρακλιώτης, Νικόλαος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Τεχνητή νοημοσύνη
Μηχανική μάθηση
Συμμόρφωση στη φαρμακοθεραπεία
Artificial intelligence
Machine learning
Medication adherence

description: Η συμμόρφωση στη φαρμακοθεραπεία – δηλαδή ο βαθμός στον οποίο οι ασθενείς λαμβάνουν τα φάρμακά τους όπως αυτά συνταγογραφούνται – είναι μια συμπεριφορική διαδικασία που επηρεάζεται από πολλούς παράγοντες. Η μηχανική μάθηση – ο πυρήνας της τεχνητής νοημοσύνης – χρησιμοποιεί δεδομένα και κατάλληλους αλγόριθμους για να μιμηθεί την ανθρώπινη μάθηση, έχοντας τη δυνατότητα να βελτιώνει την απόδοσή της. Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν παρουσιάσει αξιοσημείωτη αύξηση στον τομέα της υγείας την τελευταία δεκαετία. Στη διαχείριση της συμμόρφωσης στη φαρμακοθεραπεία, έχουν σημειωθεί πρόοδοι στην πρόβλεψη και την παρακολούθησή της. Παρόλα αυτά, μια ανασκόπηση επί του θέματος αυτού δεν είναι ακόμα διαθέσιμη. Αυτή η διπλωματική εργασία έχει στόχο να χαρτογραφήσει και να αναλύσει το υπάρχον πεδίο εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης σχετικές με τη συμμόρφωση στη φαρμακοθεραπεία. ∆ιεξήχθη ανασκόπηση δημοσιευμένων άρθρων στη βάση δεδομένων PubMed από το 2020 έως το 2024 και βρέθηκαν 55 σχετικές μελέτες. Η παρακολούθηση της συμμόρφωσης στη φαρμακευτική αγωγή ήταν το κύριο θέμα που συζητήθηκε στις περισσότερες από τις μελέτες. Τα Τυχαία Δάση και οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης ήταν τα πιο συχνά εφαρμοζόμενα μοντέλα μηχανικής μάθησης, ενώ οι περισσότερες έρευνες επικεντρώθηκαν στον Σακχαρώδη Διαβήτη Τύπου 2. Η -βασισμένη στην ενισχυτική μάθηση- αποστολή μηνυμάτων κειμένου, μια φωνητική εφαρμογή συνομιλιακής τεχνητής νοημοσύνης, και προσωποποιημένες παροτρύνσεις συμπεριφοράς ενδέχεται να βελτιώνουν τη συμμόρφωση στη φαρμακοθεραπεία. Τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα και οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης παρουσίασαν υψηλές αποδόσεις στην παρακολούθηση της λήψης φαρμάκων. Αυτή η ανασκόπηση προτείνει ότι η ανάπτυξη πιο αποδοτικών συστημάτων παρακολούθησης και υποστήριξης, αντί για μοντέλα πρόβλεψης, μπορεί να είναι πιο επωφελής για τη βελτίωση της συμμόρφωσης στη φαρμακοθεραπεία. Γι’ αυτό το σκοπό, απαιτούνται πρότυπα στην αξιολόγηση της συμμόρφωσης στη φαρμακοθεραπεία και ένα ρυθμιστικό πλαίσιο για κλινικές δοκιμές, ώστε να αναπτυχθούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης με προτεραιότητα τη σωστή και ασφαλή χρήση των φαρμάκων στην κοινότητα. Συνιστάται περαιτέρω έρευνα σε άλλες βάσεις δεδομένων ώστε να εκτιμηθεί η αξιοπιστία των παραπάνω αποτελεσμάτων.
description: Medication adherence - the extent to which patients take medications as prescribed - is a behavioral process influenced by many factors. Machine learning - the core of AI - employs the use of data and appropriate algorithms to imitate human learning, having the ability to improve performance. The healthcare sector has witnessed a remarkable surge in artificial intelligence-driven applications in the last decade. In medication adherence management, advancements have been made in predicting and monitoring medication adherence. Nevertheless, a review of this topic is still not available. This thesis aims to map and analyze the existing landscape of applications of artificial intelligence in actions related to medication adherence. The bibliographic database PubMed was searched from 2020 until 2024, and 55 relevant studies were revealed. Medication adherence monitoring was the main topic discussed in most of the studies. Random Forests and Support Vector Machines were the most frequently implemented models, and most of the research focused on Diabetes Mellitus Type 2. Reinforcement learning-based text messaging, a voice-based conversational artificial intelligence application, and personalized behavioral nudges may improve medication adherence. Convolutional Neural Networks and Support Vector Machines performed well in monitoring medication intake behaviors. This review suggests that developing more efficient monitoring and support systems rather than predictive models may be more beneficial in improving medication adherence. For that purpose, standards for the assessment of medication adherence and a regulatory framework for clinical trials are needed to develop artificial intelligence systems that prioritize the right and safe use of medicines in the community. Searching other databases is recommended to explore the reliability of the results further.