Беспристрастная система обнаружения боли на базе искусственного интеллекта обещает улучшить уход за пациентами

Согласно исследованию, представленному на выставке АНЕСТЕЗИОЛОГИЯ, автоматизированная система распознавания боли с использованием искусственного интеллекта (ИИ) обещает стать беспристрастным методом обнаружения боли у пациентов до, во время и после операции.^® Ежегодное собрание 2023 года.

В настоящее время для оценки боли используются субъективные методы, в том числе визуально-аналоговая шкала (ВАШ)-; где пациенты оценивают собственную боль -; и Инструмент наблюдения за болью в отделениях интенсивной терапии (CPOT) -; где медицинские работники оценивают боль пациента на основе выражения лица, движений тела и мышечного напряжения. Автоматизированная система распознавания боли использует две формы искусственного интеллекта: компьютерное зрение (давая компьютеру «глаза») и глубокое обучение, чтобы он мог интерпретировать визуальные эффекты для оценки боли пациентов.

На традиционные инструменты оценки боли могут влиять расовые и культурные предубеждения, что может привести к плохому лечению боли и ухудшению показателей здоровья. Кроме того, существует пробел в периоперационном уходе из-за отсутствия методов непрерывного наблюдения для обнаружения боли. Наша модель искусственного интеллекта, подтверждающая концепцию, может помочь улучшить уход за пациентами за счет беспристрастного обнаружения боли в режиме реального времени».

Тимоти Хайнц, бакалавр наук, ведущий автор исследования и студент четвертого курса медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Было показано, что раннее выявление и эффективное лечение боли сокращают продолжительность пребывания в больнице и предотвращают долгосрочные состояния здоровья, такие как хроническая боль, тревога и депрессия.

Исследователи предоставили модели ИИ 143 293 изображения лиц из 115 эпизодов боли и 159 эпизодов отсутствия боли у 69 пациентов, перенесших широкий спектр плановых хирургических процедур, от замены коленного и тазобедренного сустава до сложных операций на сердце. Исследователи обучали компьютер, предоставляя ему каждое необработанное изображение лица и сообщая, представляет ли оно боль или нет, и он начал выявлять закономерности. Используя тепловые карты, исследователи обнаружили, что компьютер сосредоточился на мимике и мышцах лица в определенных областях лица, особенно на бровях, губах и носу. Как только ему было предоставлено достаточно примеров, он использовал полученные знания для прогнозирования боли. Автоматизированная система распознавания боли с использованием искусственного интеллекта соответствовала результатам CPOT в 88% случаев и VAS в 66% случаев.

«VAS менее точен по сравнению с CPOT, потому что VAS — это субъективный показатель, на который эмоции и поведение могут в большей степени влиять, чем на CPOT», — сказал Хайнц. «Тем не менее, наши модели смогли в некоторой степени предсказать VAS, указывая на то, что существуют очень тонкие сигналы, которые система ИИ может идентифицировать, а люди – нет».

Если результаты подтвердятся, эта технология может стать дополнительным инструментом, который врачи смогут использовать для улучшения ухода за пациентами. Например, камеры могут быть установлены на стенах и потолках послеоперационной палаты (отделения послеанестезиологического ухода) для оценки боли пациентов; даже те, кто без сознания -; делая 15 изображений в секунду. Это также освободит медсестер и медицинских работников; которые периодически уделяют время оценке боли пациента -; сосредоточиться на других областях ухода. Исследователи планируют и дальше включать в модель другие переменные, такие как движение и звук.

По его словам, необходимо будет решить проблемы конфиденциальности, чтобы гарантировать конфиденциальность изображений пациентов, но в конечном итоге система может включать в себя другие функции мониторинга, такие как активность мозга и мышц для оценки пациентов без сознания, сказал он.