Η ταχεία πρόοδος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) παρουσιάζει πολύτιμες ευκαιρίες για καλύτερα αποτελέσματα ασθενών και βελτιστοποιημένη χειρουργική περίθαλψη. Η αξιολόγηση του πόνου στη χειρουργική επέμβαση αποτελούσε υποκειμενικό θέμα, ανάλογα με τις αναφορές των ασθενών και τις απόψεις των γιατρών (και άλλων εμπειρογνωμόνων). Ωστόσο, πρόσφατα, οι ερευνητές του Ιατρικού Κέντρου ASAN (AMC), της Σεούλ, της Νότιας Κορέας, έχουν αναπτύξει με επιτυχία ένα σύστημα που οδηγείται από το AI για τη μέτρηση του πόνου αντικειμενικά σε ασθενείς κατά τη διάρκεια της χειρουργικής επέμβασης και της ανάκαμψης. Αυτή η τεχνολογία θα ασκήσει σημαντικές επιπτώσεις στην υγειονομική περίθαλψη όσον αφορά την ανακούφιση του πόνου για τους ασθενείς (ειδικά για εκείνους που είναι ασυνείδητοι ή ανίκανοι να επικοινωνούν) και μετά τη φροντίδα των ασθενών μετά τη χειρουργική επέμβαση γενικά.
Καθώς η AI συνεχίζει να μετασχηματίζει την υγειονομική περίθαλψη, καινοτομίες όπως το μοντέλο αξιολόγησης του πόνου που τροφοδοτείται με AI που αναπτύχθηκε από την AMC υπογραμμίζουν τις αυξανόμενες διασταυρώσεις μεταξύ της τεχνολογίας και της φροντίδας των ασθενών. Για τις επίδοξες νοσοκόμες, η κατανόηση αυτών των εξελίξεων είναι απαραίτητη, όπως πολλές από τις Τα καλύτερα online προγράμματα Absn Τώρα ενσωματώστε τις εφαρμογές AI στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης, παρέχοντας στους μαθητές τις απαραίτητες γνώσεις και δεξιότητες για να προετοιμαστούν για ένα μέλλον όπου η τεχνολογία θα διαδραματίσει ζωτικό ρόλο στην αξιολόγηση και τη διαχείριση των ασθενών.
Η έρευνα
Ενώ το σύστημα της AMC αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός στη χρήση του AI στη χειρουργική περίθαλψη, δεν ήταν η πρώτη περίπτωση της χρήσης της μηχανικής μάθησης στην αξιολόγηση του πόνου.
Για παράδειγμα, αρκετές μελέτες έχουν χρησιμοποιήσει AI για να αναλύουν τις εκφράσεις του προσώπου για την αξιολόγηση του πόνου. Αυτά τα συστήματα βρέθηκαν να ανιχνεύουν αυτόματα τον πόνο με σχετικά υψηλή ακρίβεια σε περισσότερα από το 95% των ατόμων. Άλλες μελέτες έχουν χρησιμοποιήσει προσεγγίσεις AI για την ανάλυση των κλινικών σημειώσεων και των αρχείων ασθενών που περιέχουν πληροφορίες αξιολόγησης του πόνου για τον εντοπισμό όλων των συστατικών που σχετίζονται με τις ταξινομήσεις και τη σοβαρότητα του πόνου. Περαιτέρω εφαρμογές του ΑΙ υπήρξαν για ασθενείς με σοβαρή άνοια και εκείνους που δεν μπορούν να εκφράζουν ή να επικοινωνούν, όπου η αξιολόγηση του πόνου δίνεται μέσω της αναγνώρισης του προσώπου, του έξυπνου υπολογιστών κ.λπ.
Παρά το γεγονός αυτό, το σύστημα που σχεδιάστηκε στο AMC περιλαμβάνει την παρακολούθηση του καρδιακού ρυθμού, της αρτηριακής πίεσης των ασθενών και των μεταβολών του όγκου του αίματος κατά τη διάρκεια της χειρουργικής επέμβασης, όπου χρησιμοποιείται ο αλγόριθμος μηχανικής μάθησης για την ανάλυση αυτών των μετρήσεων. AMC’s μελέτη Συμμετέχουν 242 ασθενείς με χειρουργική επέμβαση, με έξι μεταβλητές που σχετίζονται με την πρόβλεψη του πόνου να επιλέγονται και να εισάγονται στο σύστημα ως τρόπο επιβεβαίωσης της εμφάνισης πόνου τόσο κατά τη διάρκεια όσο και μετά την χειρουργική επέμβαση. Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι το μοντέλο που βασίζεται σε AI ταιριάζει με την ακρίβεια των υφιστάμενων μοντέλων για την αξιολόγηση του ενδοεγχειρητικού πόνου (πόνος που βιώνεται Κατά τη διάρκεια χειρουργικής επέμβασης Όταν ο ασθενής βρίσκεται υπό γενική ή τοπική αναισθησία) σε επίπεδο 83%. Ωστόσο, υπερβαίνει σε μεγάλο βαθμό την μετεγχειρητική αξιολόγηση του πόνου (αναμένεται πόνος μετά από χειρουργική επέμβαση) Σε επίπεδο ακρίβειας 93%, ενώ τα υπάρχοντα μοντέλα είχαν μόνο ακρίβεια 58%.
Επιπλέον, καθ ‘όλη τη διάρκεια της μελέτης, δύο ακόμη προγνωστικοί παράγοντες – η συστολική ανώτατη περιοριστική μεταβλητότητα (μεταβολές στην υψηλότερη ανάγνωση της αρτηριακής πίεσης (συστολικός αριθμός)) και το πλάτος παλμού (πόσο καιρό το παλμό αίματος παίρνει για να μετακινηθεί μέσω αρτηριών σε κάθε καρδιακό παλμό) – βρέθηκε να έχει μεγαλύτερη σημασία από ό, τι τα υπάρχοντα μοντέλα αξιολόγησης είχαν ανιχνευθεί, κάτι που μπορεί να είναι κρίσιμο για την ανάπτυξη της ανάπτυξης μετεγχειρητικές στρατηγικές διαχείρισης πόνου.
Σημασία
Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης έχουν βασιστεί σε παραδοσιακές κλίμακες πόνου όπως το Κλίμακα αριθμητικής αξιολόγησης (NRS), η οποία είναι μια αριθμητική κλίμακα 11 σημείων που κυμαίνεται από το «0» (χωρίς πόνο) έως το «10» (ακραίο πόνο) ή την οπτική αναλογική κλίμακα (VAS), που είναι ένα γραμμικό μέτρο που χρησιμοποιούν οι γιατροί για την καταγραφή της εξέλιξης του πόνου, για την αξιολόγηση των επιπέδων του πόνου του ασθενούς.
Φυσικά, αυτά τα εργαλεία ήταν εξαιρετικά χρήσιμα λόγω του προφανούς γεγονότος ότι έχουν επιμείνει για τόσο πολύ καιρό, αλλά με τις συνεχείς εξελίξεις της υγείας μαζί με την συμπλοκοποίηση των ασθενειών, των ασθενειών ή των συνθηκών, οι περιορισμοί τους γίνονται όλο και πιο προφανείς. Για παράδειγμα, αυτές οι μέθοδοι μέτρησης μπορεί να είναι δύσκολο να χρησιμοποιηθούν σωστά εάν ο ασθενής έχει γνωστικές διαταραχές ή δυσκολίες επικοινωνίας, οδηγώντας σε ανακριβείς αναφορές πόνου. Αντίθετα, αυτό είναι όπου οι τεχνολογίες AI όπως αυτές που αναπτύχθηκαν από την AMC μπορούν να έχουν την ευκαιρία να λάμψουν και να κάνουν τη διαφορά.
Σύμφωνα με Δρ Byong Moon ChoiΚαθηγητής στο Τμήμα Αναισθησιολογίας AMC, η τεχνολογία μηχανικής μάθησης μπορεί να επιτρέψει στους γιατρούς να «αξιολογήσουν αντικειμενικά το επίπεδο του πόνου σε ασυνείδητους ασθενείς, όπως εκείνοι που υποβλήθηκαν σε καταστολή ή εκείνους που έχουν υποβληθεί σε ενδοτραχειακή διασωλήνωση» καθώς και να γίνουν ένα σημαντικό εργαλείο για «μελλοντική εξατομικευμένη διαχείριση του πόνου». Η χρήση της αναγνώρισης γλωσσών προσώπου και του σώματος ή άλλες φυσιολογικές ενδείξεις για την εκτίμηση των επιπέδων πόνου μπορεί να ανοίξει το δρόμο για πιο αντικειμενικές και αξιόπιστες βαθμολογίες πόνου, ειδικά για δημογραφικά στοιχεία που δεν μπορούν να αυτοαναφέρουν τον πόνο αποτελεσματικά. Αυτοί οι αλγόριθμοι έχουν εκπαιδευτεί άμεσα σε τεράστια σύνολα δεδομένων συμπεριφορών που σχετίζονται με τον πόνο, πράγμα που σημαίνει επίσης ότι μπορούν να ανιχνεύσουν λεπτές αποχρώσεις ή πολυπλοκότητες σε ασθενείς που δεν μπορούν οι παρατηρητές του ανθρώπου.
Τα παραδοσιακά εργαλεία αξιολόγησης του πόνου μπορούν επίσης να επηρεαστούν από φυλετικές και πολιτιστικές προκαταλήψειςη οποία μπορεί ενδεχομένως να οδηγήσει σε κακή διαχείριση του πόνου και χειρότερα αποτελέσματα υγείας. Η χρήση του AI μπορεί να μετριάσει αυτούς τους παράγοντες και να επιτρέψει πιο στοχευμένες και ανταποκρινόμενες στρατηγικές διαχείρισης πόνου. Ένα σημαντικό πράγμα που βαθμολογεί τις αξιολογήσεις που βασίζονται στην ΑΙ είναι εξατομικευμένες στρατηγικές διαχείρισης πόνου, οι οποίες ενδέχεται να μειώσουν την εξάρτηση από φάρμακα όπως τα οπιοειδή. Αλλά φυσικά, αυτά τα συστήματα βρίσκονται ακόμα στα αρχικά στάδια ανάπτυξής τους και απαιτείται περαιτέρω επικύρωση πριν τα επίσημα εφαρμόσει τα ως εργαλείο για την πρακτική.
Τι σημαίνει για το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης;
Η AMC δεν είναι η μόνη επιχείρηση που ερευνά τις χρήσεις της τεχνολογίας AI στην αξιολόγηση και τη διαχείριση του πόνου – στην πραγματικότητα, τα ιδρύματα σε όλο τον κόσμο εξετάζουν τρόπους για να καλύψουν την περιοχή πιο έξυπνα. Για παράδειγμα, Ζωηρός είναι μια αυστραλιανή εταιρεία που εδρεύει στην ΑΙ, η οποία έχει εισαγάγει μια εφαρμογή για κινητά για να αξιολογήσει τα επίπεδα πόνου μέσω της αναγνώρισης του προσώπου για ηλικιωμένους και παιδιατρικούς ασθενείς. Εταιρεία NEC Στην Ιαπωνία προσέφερε τη χρήση του AI για να βοηθήσει την αυτο-φροντίδα στην εντοπισμό περιοχών χρόνιου πόνου στην πλάτη. και Εφαρμοσμένο VRμια εκκίνηση που βασίζεται στις ΗΠΑ, έχει κάνει ένα σύστημα εικονικής πραγματικότητας που μπορεί να διαχειριστεί τον χρόνιο πόνο.
Τι σημαίνει αυτό για τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης με όλες αυτές τις γρήγορες αναδυόμενες τεχνολογίες; Θα διαταράξουν ολόκληρο το πεδίο της διαχείρισης του πόνου, αλλά αντιπροσωπεύουν επίσης ευκαιρίες για νοσοκομεία και κλινικές για να επιτρέψουν στους γιατρούς και τους νοσοκόμους να λαμβάνουν αποφάσεις ταχύτερες και με μεγαλύτερη ακρίβεια και να βασίζονται στα καλύτερα χαρακτηριστικά του ελέγχου του πόνου σε πραγματικό χρόνο, στην εξατομικευμένη διαχείριση του πόνου, καθώς και στη βελτίωση της ακρίβειας στην περίθαλψη των ασθενών.
Φυσικά, θα υπάρξει αντίσταση από ορισμένα ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης, αλλά θα διεξαχθεί συνεχώς περαιτέρω όταν διεξάγονται όλο και περισσότερες δοκιμές και τα αποτελέσματα που αποδίδουν γίνονται σαφέστερα. Όλα συμπεριλαμβάνονται πρέπει να θεωρηθεί ως εργαλείο Αυτό ενισχύει τις δεξιότητες των γιατρών, και όχι ενός σεναρίου Doomsday, όπου η AI θα τελειώσει την ιατρική όπως το γνωρίζουμε. Όταν αυτές οι τεχνολογίες χρησιμοποιούνται σωστά και αποτελεσματικά, είναι μια κατάσταση win-win τόσο για τον γιατρό όσο και για τον ασθενή, καθώς σημαίνει λιγότερο πόνο, ταχύτερες ανακτήσεις και μια καλύτερη ποιότητα ζωής συνολικά.
VIA: DataConomy.com
