Cofacilitador Virtual Baseado em Processamento de Linguagem Natural para Grupos de Apoio ao Câncer Online: Protocólo para um Estudo de Desenvolvimento e Validação de Algoritmo

ANTECEDENTES: O câncer e seu tratamento podem impactar significativamente o bem-estar psicológico a curto e longo prazo de pacientes e famílias. O sofrimento emocional e a sintomatologia depressiva estão frequentemente associados a uma adesão ao tratamento insatisfatória, redução da qualidade de vida e maior mortalidade. Grupos de apoio ao câncer, especialmente aqueles liderados por profissionais de saúde, proporcionam um espaço seguro para os participantes discutirem medos, normalizarem reações de estresse, compartilharem solidariedade e aprenderem sobre estratégias eficazes para construir resiliência e aprimorar a capacidade de enfrentamento. No entanto, os grupos de apoio presenciais podem não estar sempre acessíveis a indivíduos; a distância geográfica é uma das barreiras ao acesso, e a condição física comprometida (por exemplo, fadiga, dor) é outra. Evidências emergentes apoiam a eficácia dos grupos de apoio online na redução das barreiras de acesso. Grupos de apoio online baseados em texto e conduzidos por profissionais têm sido oferecidos pela Cancer Chat Canada. Os participantes entram na discussão do grupo usando texto em tempo real. No entanto, os líderes terapeutas relatam alguns desafios ao liderar grupos de apoio online baseados em texto na ausência de pistas visuais, particularmente ao rastrear o sofrimento dos participantes. Com múltiplos participantes digitando ao mesmo tempo, as nuances das mensagens de texto ou os sinais de alerta para o sofrimento podem às vezes ser perdidos. Avanços recentes em inteligência artificial, como o processamento de linguagem natural baseado em aprendizado profundo, oferecem soluções potenciais. Essa tecnologia pode ser usada para analisar os dados de texto dos grupos de apoio online para rastrear o sofrimento emocional expresso pelos participantes, incluindo medo, tristeza e desesperança. A inteligência artificial permite que as atividades das sessões sejam monitoradas em tempo real e alerta o terapeuta sobre o desengajamento do participante. OBJETIVO: Nosso objetivo é desenvolver e avaliar um protótipo de cofascilitador baseado em inteligência artificial para rastrear e monitorar o sofrimento dos participantes dos grupos de apoio online por meio da análise em tempo real das mensagens baseadas em texto postadas durante sessões síncronas. MÉTODOS: Um cofasilitador baseado em inteligência artificial será desenvolvido para identificar participantes que estão em risco de aumento do sofrimento emocional e rastrear o engajamento dos participantes e os níveis de coesão do grupo durante a sessão, fornecendo alertas em tempo real para o terapeuta acompanhar; gerar perfis de participantes pós-sessão que contenham palavras-chave do conteúdo da discussão e perfis emocionais para cada sessão; e sugerir automaticamente recursos personalizados aos participantes de acordo com suas necessidades. O estudo está projetado para ser conduzido em 4 fases consistindo de (1) desenvolvimento baseado em um subconjunto de dados e uma estrutura existente de processamento de linguagem natural, (2) avaliação de desempenho usando pontuação humana, (3) testes beta e (4) avaliação da experiência do usuário. RESULTADOS: Este estudo recebeu aprovação ética em agosto de 2019. A Fase 1, desenvolvimento de um cofasilitador baseado em inteligência artificial, foi concluída em janeiro de 2020. Em dezembro de 2020, a Fase 2 está em andamento. O estudo deve ser concluído até setembro de 2021. CONCLUSÕES: Um cofácilitador baseado em inteligência artificial oferece um novo modo promissor de entrega de grupos de apoio online centrados na pessoa, adaptados às necessidades individuais. IDENTIFICADOR DO RELATO REGISTRADO INTERNACIONAL (IRRID): DERR1-10.2196/21453.