Improving cancer family history collection through social networking and artificial intelligence

NIH RePORTER · NIH · K07 · $173,453 · view on reporter.nih.gov ↗

Abstract

PROJECT SUMMARY  The  activities  proposed  in  this  NCI  K07  application  are  designed  to  advance  the  career  development  and  research  independence  of  Dr.  Brandon  M.  Welch.  Family  health  history  (FHx)  is  one  of  the most important  resources available to help clinicians identify disease risks. By knowing a patient's FHx, clinicians can quickly  identify  disease risks and initiate risk-reducing strategies such as increased screening, prophylactic surgery,  risk-reducing  therapeutics,  and  lifestyle  changes.  FHx  is  also  the  foundation  of  genomic  medicine.  Unfortunately,  the  collection  and  use  of  FHx  by  patients  and  clinicians  is  suboptimal.  To  improve  the  collection and use of FHx among the general population, a better FHx tool that is easier and more convenient  to  use  than  current  FHx  tools  is  needed.  A  new  FHx  web  tool,  called  ​ItRunsInMyFamily.com,​  incorporates  artificial intelligence and social networking to improve user engagement with FHx collection.Utilizing artificial  intelligence  based  chat  entity  can  improve  the  collection  of  FHx  information  by  making  it  easier  and  more  engaging to record FHx information, likewise social networking allows users to tap into the collective wisdom  and  knowledge  of  the  family  to  correct  inaccuracies  and  overcome  gaps  in  FHx  knowledge.  This research  study  will  first  identify  enhancements  to  ​ItRunsInMyFamily.com  ​that  will  further  promote  user  engagement,  with  particular  focus  on  rural and underserved patients (Aim 1). We will then evaluate whether this new FHx  tool can improve collection of cancer FHx in comparison with current FHx tools (Aim 2). Finally, we will assess  the impact of ​ItRunsInMyFamily.com ​on the clinical settings (Aim 3). To implement the research plan, it will be  critical  to  apply,  skills  obtained  through  K  award  learning  objectives,  namely  clinical  oncology  (learning  objective  1),  iterative  patient-centered  design  (learning  objective  2),  and  health  technology  assessment  (learning  objective  3).  To  fulfill  these  learning  objectives,  an  interdisciplinary  group  of  mentors  will  direct  a  comprehensive training plan. The training plan includes coursework, seminars, workshops, journal clubs, and  conferences,  covering clinical oncology, patient engagement, health disparities, user-centered development,  human-computer  interaction,  clinical  research  methodologies,  health  technology  assessment,  and  ethical  conduct  of  research.  The  strong  support  of  an  excellent  team  of  mentors,  and  the  vast  resources  of  the  Medical  University  of  South  Carolina,  create  an  optimal  training  environment.  Collectively,  the  integrated  learning  objectives  and  research  plan  are  critical  to  establishing  a  successful,  innovative,  and  meaningful  academic career focused on developing patient-centric informatic...

Key facts

NIH application ID
10008996
Project number
5K07CA211786-05
Recipient
MEDICAL UNIVERSITY OF SOUTH CAROLINA
Principal Investigator
Brandon M Welch
Activity code
K07
Funding institute
NIH
Fiscal year
2020
Award amount
$173,453
Award type
5
Project period
2016-09-15 → 2021-09-30