AI kan eetbuien en binge drinken voorspellen
Artificiële intelligentie kan eetbuien en binge drinken in het dagelijkse leven voorspellen. Dat blijkt uit onderzoek van de Mind-Body Research groep van de KU Leuven en de University of California (Berkeley). Het onderzoek maakt efficiëntere behandelingen mogelijk.
Het onderzoek volgde 120 patiënten gedurende een periode van 12 maanden. Daarin werd hun eet- en drinkgedrag bestudeerd, maar ook verschillende emotionele, gedrags- en contextuele factoren. Dit gebeurde aan de hand van de zogenaamde experience sampling methode (ESM), waarbij deelnemers hun gedrag en ervaringen acht keer per dag rapporteerden.
Via machine learning-modellen en artificiële intelligentie zochten de onderzoekers in die dataset patronen en voorspellers van problematisch eet- of drinkgedrag. Er werden modellen op groepsniveau ontwikkeld, maar ook modellen die afgestemd waren op individuele patienten.
Modellen op groepsniveau, die gegevens van meerdere patiënten samenvoegen, presteerden over het algemeen beter dan de modellen op het niveau van het individu. Enkele van de belangrijkste voorspellers voor eetbuien en binge drinken waren het ervaren van een drang om te eten of drinken en het tijdstip van de dag. Daarnaast speelden sociale context en emotionele factoren ook een belangrijke rol.
Just in time ondersteuning
De inzichten uit dit onderzoek maken just-in-time adaptieve interventies (JITAI) mogelijk, die ondersteuning kunnen bieden precies op momenten wanneer patiënten die het meest nodig hebben.
"Deze inzichten zijn een belangrijke stap voorwaarts in het begrijpen en aanpakken van de complexiteit bij boulimia nervosa en alcoholgebruikstoornis," zegt onderzoeker Nicolas Leenaerts. "Door gebruik te maken van artificiële intelligentie kunnen we beter voorspellen wanneer eetbuien en binge drinken zullen optreden en effectiever ingrijpen."
Een patiënt zou bijvoorbeeld een smartphone-app kunnen gebruiken om zijn emoties en gedrag te rapporteren, en een algoritme zou het risico op eetbuien of bingedrinken kunnen voorspellen. Wanneer het risico hoog is, zou meteen een waarschuwing kunnen worden verzonden, afgestemd op de situatie waarin de patiënt zich op dat moment bevindt. Zo'n fijnmazige aanpak zou de effectiviteit van behandelingen voor boulimia nervosa en alcoholgebruikstoornis aanzienlijk kunnen verbeteren.
Context is cruciaal
Die fijnmazigheid is nodig, want het onderzoek toonde aan dat de sociale context en emotionele toestand van patiënten significant verschilde bij eetbuien en binge drinken. Positieve emoties en een sociale situatie bleken bijvoorbeeld meer voorspellend voor binge drinken, terwijl negatieve emoties nauwer verbonden waren met eetbuien.
"Ons onderzoek laat zien dat het begrijpen van de context waarin het gedrag optreedt cruciaal is," voegt Leenaerts toe. "Dit inzicht stelt ons in staat tussenkomsten te ontwikkelen die niet alleen op tijd komen, maar ook contextueel relevant zijn en rekening houden met de emotionele toestand van patienten."
Het onderzoek verscheen in het tijdschrift Psychological Medicine.