Szybkie postępy sztucznej inteligencji (AI) stanowią cenne możliwości lepszych wyników pacjentów i zoptymalizowanej opieki chirurgicznej. Ocena bólu w chirurgii była kwestią subiektywną, w zależności od raportów pacjentów i opinii lekarzy (i innych ekspertów). Jednak ostatnio naukowcy z Asan Medical Center (AMC) w Seulu w Korei Południowej z powodzeniem opracowali system napędzany przez AI w celu obiektywnego mierzenia bólu u pacjentów podczas operacji i powrotu do zdrowia. Technologia ta wywiera znaczący wpływ na opiekę zdrowotną pod względem łagodzenia bólu u pacjentów (szczególnie dla osób nieprzytomnych lub niezdolnych do komunikowania się) oraz ogólnie opieki nad pacjentem po operacji.
Ponieważ AI nadal przekształca opiekę zdrowotną, innowacje, takie jak model oceny bólu napędzanego AI opracowany przez AMC, podkreślają rosnące skrzyżowania między technologią a opieką nad pacjentem. Dla aspirujących pielęgniarek, aby zrozumieć te postępy Najlepsze programy ABSN online Obecnie włącz aplikacje AI w kontekście opieki zdrowotnej, zapewniając uczniom niezbędną wiedzę i umiejętności, aby przygotować się na przyszłość, w której technologia będzie odgrywać istotną rolę w ocenie i zarządzaniu pacjentami.
Badanie
Chociaż system AMC stanowi poważny skok do przodu w stosowaniu AI w opiece chirurgicznej, nie był to pierwszy przypadek stosowania uczenia maszynowego w ocenie bólu.
Na przykład, kilka badań wykorzystali AI do analizy mimiki do oceny bólu. Stwierdzono, że systemy te automatycznie wykrywają ból ze stosunkowo wysoką dokładnością u ponad 95% osób. Inne badania wykorzystały podejścia AI do analizy notatek klinicznych i zapisów pacjentów zawierających informacje o ocenie bólu w celu zidentyfikowania wszystkich elementów związanych z klasyfikacjami bólu i ciężkości. Dalsze zastosowania AI dotyczyły pacjentów z ciężką otępieniem i tych, którzy nie mogą werbalizować ani komunikować się, w których ocena bólu odbywa się poprzez rozpoznanie twarzy, inteligentne obliczenia itp.
Niezależnie od tego system opracowany w AMC obejmuje śledzenie częstości akcji serca, ciśnienia krwi i zmian objętości krwi podczas operacji, w których algorytm uczenia maszynowego jest wykorzystywany do analizy tych pomiarów. AMC badanie zaangażowało się 242 pacjentów chirurgicznych, z sześcioma zmiennymi związanymi z wybieraniem i wprowadzaniem prognoz bólu do systemu jako sposobu na potwierdzenie występowania bólu zarówno podczas operacji. Naukowcy odkryli, że model oparty na AI odpowiada dokładności istniejących modeli do oceny bólu śródoperacyjnego (doświadczony ból Podczas zabiegu chirurgicznego Gdy pacjent jest w znieczuleniu ogólnym lub miejscowym) na poziomie 83%. Jednak znacznie przewyższyło to w pooperacyjnej ocenie bólu (oczekiwany ból Po operacji) Na poziomie 93% dokładności, podczas gdy istniejące modele miały tylko 58% dokładności.
Ponadto w całym badaniu dwa kolejne predyktory – skurczowa zmienność górnej granicy (zmiany najwyższego odczytu ciśnienia krwi (liczba skurczowa)) i szerokość impulsu (jak długi impuls krwi zajmuje poruszanie się przez tętnice w każdym bicie serca) – miały większe znaczenie niż wykrycie istniejących modeli oceny, które mogą być kluczowe dla rozwoju bardziej skutecznego rozwoju bardziej skutecznego rozwoju bardziej skutecznego. Pooperacyjne strategie zarządzania bólem.
Znaczenie
Dostawcy opieki zdrowotnej polegali na tradycyjnych skalach bólu, takich jak Skala oceny numerycznej (NRS), która jest 11-punktową skalą liczbową, od „0” (bez bólu) do „10” (ekstremalny ból) lub wizualną skalę analogową (VAS), która jest liniową miarą stosowaną do rejestrowania postępu bólu, w celu oceny poziomu bólu pacjenta.
Oczywiście narzędzia te były niezwykle przydatne ze względu na oczywisty fakt, że utrzymywały się tak długo, ale wraz z ciągłym postępem zdrowia wraz ze skomplikowaniem chorób, chorób lub warunków ich ograniczenia stają się coraz bardziej oczywiste. Na przykład te metody pomiaru mogą być trudne w użyciu, jeśli pacjent ma zaburzenia poznawcze lub trudności w komunikacji, co prowadzi do niedokładnych raportów z bólu. Przeciwnie, tutaj technologie AI, takie jak te opracowane przez AMC, mogą mieć okazję zabłysnąć i coś zmienić.
Według Dr Byong Moon ChoiProfesor na Wydziale Anestezjologii AMC technologia uczenia maszynowego może umożliwić lekarzom „obiektywną ocenę poziomu bólu u nieświadomych pacjentów, takich jak osoby pod sedacją lub osoby, które przeszły intubację endotchealną”, a także stać się ważnym narzędziem „przyszłego spersonalizowanego leczenia bólu”. Wykorzystanie rozpoznawania twarzy i języka ciała lub innych sygnałów fizjologicznych w celu oszacowania poziomu bólu może utorować drogę dla bardziej obiektywnych i niezawodnych wyników bólu, szczególnie w przypadku danych demograficznych, które nie mogą skutecznie bólu zgłaszać się do samodzielnego zgłaszania. Takie algorytmy zostały bezpośrednio przeszkoleni w zakresie ogromnych zestawów danych zachowań związanych z bólem, co oznacza również, że mogą wykrywać subtelne niuanse lub złożoności u pacjentów, których obserwatorzy nie mogą.
Można również wpływać na tradycyjne narzędzia do oceny bólu przez uprzedzenia rasowe i kulturoweco może potencjalnie skutkować złym leczeniem bólu i gorszymi wynikami zdrowotnymi; Korzystanie z AI może złagodzić te czynniki i umożliwić bardziej ukierunkowane i responsywne strategie zarządzania bólem. Jedną z głównych rzeczy, które ocenia oceny oparte na AI, są spersonalizowane strategie zarządzania bólem, które mogą potencjalnie zmniejszyć zależność od leków, takich jak opioidy. Ale oczywiście systemy te są nadal na wczesnym etapie rozwoju, a dalsza walidacja jest nadal potrzebna, zanim oficjalnie wdroży je jako narzędzie do praktyki.
Co to znaczy dla przyszłości opieki zdrowotnej?
AMC nie jest jedynym przedsiębiorstwem badającym wykorzystanie technologii AI w zakresie oceny i zarządzania bólem – w rzeczywistości instytucje na całym świecie szukają sposobów eleganckiego obszaru. Na przykład, Painchek jest australijską firmą z siedzibą w AI, która wprowadziła aplikację mobilną do oceny poziomu bólu poprzez rozpoznanie twarzy u pacjentów z osobami starszymi i pediatrycznymi; NEC Corporation W Japonii zaoferowało wykorzystanie sztucznej inteligencji, aby wspomagać samoopiekę w wykrywaniu obszarów przewlekłego bólu dolnej części pleców; I Appliedvramerykański startup, stworzył system wirtualnej rzeczywistości, który może poradzić sobie z przewlekłym bólem.
Co to oznacza dla sektora opieki zdrowotnej z tymi wszystkimi szybko rozwijającymi się technologiami? Zatrzymają całą dziedzinę zarządzania bólem, ale reprezentują także możliwości szpitali i klinik, aby umożliwić lekarzom i pielęgniarkom podejmowanie decyzji szybciej i dokładniej, i polegają na lepszych cechach kontroli bólu w czasie rzeczywistym, spersonalizowanym leczeniu bólu, a także lepszej precyzji opieki nad pacjentem.
Oczywiście, niektóre instytucje opieki zdrowotnej nastąpi opór, ale będzie on stale przyjmowany dalej, kiedy przeprowadzono coraz więcej prób, a wyniki, które przynoszą, stają się wyraźniejsze. Ai powinno być postrzegane jako narzędzie To zwiększa umiejętności lekarzy, a nie scenariusz zagłady, w którym AI zakończy medycynę, jaką znamy. Gdy technologie te są stosowane prawidłowo i skutecznie, jest to sytuacja wygrana zarówno dla lekarza, jak i pacjenta, ponieważ oznacza to mniej bólu, szybsze odzyskiwanie i lepszą jakość życia.
