韩国研究人员开发人工智能来测量手术疼痛

快速阅读: 据《MobiHealth新闻》称，韩国峨山医疗中心的研究团队开发了一种基于人工智能的疼痛评估模型，能准确衡量手术期间和术后的疼痛。该模型通过监测心率、血压等参数并使用机器学习算法分析，术中疼痛评估准确率达83%，术后达93%。此外，新模型引入了收缩压上限变异性和脉宽等指标，有助于更全面地评估疼痛。这项技术有望改善患者的术后恢复。

韩国最大的医院之一的研究人员声称，他们利用人工智能开发出了一种在手术期间和术后客观衡量疼痛的方法。研究发现，研究团队在峨山医疗中心设计了一种可以在整个手术过程中应用的疼痛评估模型。该模型涉及跟踪患者在手术过程中的心率、血压和血容量变化。机器学习算法被用来分析这些参数。他们在一项涉及242名峨山医疗中心手术患者的研究中展示了这一模型。选择了六个与疼痛预测相关的特征，并输入到人工智能运行的模型中，以确认手术期间和术后是否存在疼痛。

研究团队在峨山医疗中心设计了一种可以在整个手术过程中应用的疼痛评估模型。该模型涉及跟踪患者在手术过程中的心率、血压和血容量变化。机器学习算法被用来分析这些参数。发表在《npj 数字医学》上的研究结果显示，基于人工智能的模型在术中疼痛评估方面的准确率为83%，与现有模型相当。然而，在预测术后疼痛方面，该模型的准确率达到了93%，而现有模型仅为58%。研究团队在峨山医疗中心设计了一种可以在整个手术过程中应用的疼痛评估模型。该模型涉及跟踪患者在手术过程中的心率、血压和血容量变化。机器学习算法被用来分析这些参数。

此外，研究还强调了新的疼痛指标的重要性，如收缩压上限变异性及脉宽，这些指标在现有的疼痛评估模型中未被考虑。为何重要？

准确评估手术期间和术后的疼痛对患者的术后恢复至关重要。峨山医疗中心的研究人员已经开发出一种基于患者心率的术中疼痛评估模型。然而，客观评估仍显不足。据他们称，每位患者的疼痛强度不同——即使进行相同的手术也是如此，而处于无意识状态或接受镇静的患者无法表达疼痛。“这种机器学习模型将使我们能够客观评估甚至是在镇静或气管插管下的无意识患者的疼痛程度，”峨山医疗中心麻醉学和疼痛医学系教授、研究团队成员崔秉默博士说。“我们预计这将成为未来个性化疼痛管理的重要参考数据。”

更大趋势

在疼痛评估领域内，来自澳大利亚的疼痛检查（PainChek）开发了可能是全球首款面向老年人和儿童的移动式疼痛评估应用。其技术也利用人工智能和面部识别来提供疼痛水平的客观衡量。该公司正在等待美国食品药品监督管理局对其产品的批准；目前，疼痛检查（PainChek）应用已在澳大利亚和欧洲获批。日本的NEC公司也开发了一款新的数字化工具，利用人工智能自动估算慢性腰痛的原因。除了人工智能，虚拟现实在疼痛管理领域的应用日益增多。总部位于美国的AppliedVR提供了一款用于治疗慢性腰痛的处方虚拟现实设备。另一家美国公司XRHealth则推出了一个基于虚拟现实游戏的项目，以帮助患者管理疼痛。

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