De snelle vooruitgang van kunstmatige intelligentie (AI) biedt waardevolle kansen voor betere patiëntresultaten en geoptimaliseerde chirurgische zorg. Pijnbeoordeling in chirurgie was vroeger een subjectieve kwestie, afhankelijk van de rapporten van de patiënt en de meningen van artsen (en andere experts). Onlangs hebben onderzoekers van het Asan Medical Center (AMC), Seoul, Zuid -Korea, echter met succes een systeem ontwikkeld dat door AI wordt aangedreven om pijn objectief bij patiënten tijdens chirurgie en herstel te meten. Deze technologie zal grote gevolgen hebben voor de gezondheidszorg in termen van pijnverlichting voor patiënten (vooral voor degenen die bewusteloos zijn of niet in staat zijn om te communiceren) en postoperaties in het algemeen.
Terwijl AI de gezondheidszorg blijft transformeren, benadrukken innovaties zoals het AI-aangedreven pijnbeoordelingsmodel ontwikkeld door AMC de groeiende kruispunten tussen technologie en patiëntenzorg. Voor aspirant -verpleegkundigen is het essentieel om inzicht te krijgen in deze vooruitgang, zoals veel van de Beste online abn -programma’s Neem nu AI -applicaties op in de gezondheidszorgcontext en biedt studenten de nodige kennis en vaardigheden om zich voor te bereiden op een toekomst waarin technologie een cruciale rol zal spelen in de beoordeling en het management van de patiënt.
Het onderzoek
Hoewel het systeem van AMC een grote sprong voorwaarts vertegenwoordigt bij het gebruik van AI in chirurgische zorg, was dit niet het eerste geval van het gebruik van machine learning bij pijnbeoordeling.
Bijvoorbeeld, Verschillende studies hebben AI gebruikt om gezichtsuitdrukkingen te analyseren voor pijnbeoordeling. Deze systemen bleken automatisch pijn met succes te detecteren met een relatief hoge nauwkeurigheid bij meer dan 95% van de proefpersonen. Andere studies hebben AI -benaderingen gebruikt om klinische notities en patiëntendossiers te analyseren met informatie over pijnbeoordeling om alle componenten met betrekking tot pijnclassificaties en ernst te identificeren. Verdere toepassingen van AI zijn geweest voor patiënten met ernstige dementie en degenen die niet kunnen verwoorden of communiceren, waar pijnbeoordeling wordt gegeven door gezichtsherkenning, slimme computing, enz.
Desondanks omvat het systeem dat bij AMC wordt bedacht, het volgen van de hartslag, bloeddruk en bloedvolumeveranderingen van patiënten tijdens de operatie, waarbij het machine learning -algoritme wordt gebruikt om deze metingen te analyseren. AMC’s studie betrokken 242 chirurgische patiënten, met zes variabelen met betrekking tot pijnvoorspelling die worden geselecteerd en in het systeem worden ingevoerd als een manier om het optreden van pijn te bevestigen, zowel tijdens als na de operatie. Onderzoekers ontdekten dat het AI-gebaseerde model de nauwkeurigheid van bestaande modellen overeenkomt voor intraoperatieve pijnbeoordeling (ervaren pijn Tijdens een chirurgische procedure Wanneer de patiënt onder algemene of lokale anesthesie staat) op een niveau van 83%. Het presteerde echter sterk beter dan postoperatieve pijnbeoordeling (Pijn verwacht Na de operatie) op een niveau van 93% nauwkeurigheid, terwijl bestaande modellen slechts 58% nauwkeurigheid hadden.
Bovendien bleken gedurende het hele onderzoek nog twee voorspellers – systolische bovengrens variabiliteit (veranderingen in de hoogste bloeddruklezing (systolisch aantal)) en de pulsbreedte (hoe lang bloedpuls duurt om door slagaders in elke hartslag te bewegen) – van groter belang zijn dan wat bestaande beoordelingsmodellen hadden gedetecteerd, die cruciaal kunnen zijn voor de ontwikkeling van meer effectieve Strategieën voor postoperatieve pijnbeheer.
Betekenis
Zorgverleners hebben vertrouwd op traditionele pijnschalen zoals de Numerieke beoordelingsschaal (NRS), een 11-punts numerieke schaal variërend van ‘0’ (geen pijn) tot ’10’ (extreme pijn), of de visuele analoge schaal (VAS), die een lineaire maat is die artsen gebruiken om pijnprogressie te registreren, om de pijnniveaus van een patiënt te beoordelen.
Natuurlijk zijn deze tools uiterst nuttig geweest vanwege het voor de hand liggende feit dat ze zo lang hebben volgehouden, maar met de voortdurende vooruitgang van de gezondheid, samen met de complexificatie van ziekten, ziekten of aandoeningen, worden hun beperkingen steeds duidelijker. Deze meetmethoden kunnen bijvoorbeeld moeilijk te gebruiken zijn als de patiënt cognitieve stoornissen of communicatieproblemen heeft, wat leidt tot onnauwkeurige pijnrapporten. Integendeel, dit is waar AI -technologieën zoals die ontwikkeld door AMC de kans kunnen krijgen om te schitteren en een verschil te maken.
Volgens Dr. Byong Moon Choiprofessor aan de AMC -afdeling anesthesiologie, de technologie voor machine learning kan artsen in staat stellen om ‘het niveau van pijn bij onbewuste patiënten, zoals die onder sedatie, objectief te evalueren of degenen die endotracheale intubatie hebben ondergaan, en een belangrijk hulpmiddel worden voor’ toekomstige gepersonaliseerde pijnmanagement ‘. Het gebruik van gezichts- en lichaamstaalherkenning of andere fysiologische aanwijzingen om te schatten dat de pijnniveaus de weg kunnen effenen voor meer objectieve en betrouwbare pijnscores, vooral voor demografie die pijn niet effectief kan melden. Dergelijke algoritmen zijn direct getraind op enorme datasets van pijngerelateerd gedrag, wat ook betekent dat ze subtiele nuances of complexiteiten kunnen detecteren bij patiënten die menselijke waarnemers niet kunnen.
Traditionele hulpmiddelen voor pijnbeoordeling kunnen ook worden beïnvloed door raciale en culturele vooroordelenwat mogelijk kan leiden tot slecht pijnbeheer en slechtere gezondheidsresultaten; Het gebruik van AI kan deze factoren verminderen en meer gerichte en responsieve strategieën voor pijnbeheer mogelijk maken. Een belangrijk ding dat AI-aangedreven beoordelingen scoort, zijn gepersonaliseerde strategieën voor pijnbeheer, die mogelijk afhankelijkheid van medicijnen zoals opioïden kunnen verminderen. Maar natuurlijk zijn deze systemen nog steeds in een vroeg stadium van ontwikkeling, en verdere validatie is nog steeds nodig voordat ze ze officieel implementeren als een hulpmiddel voor de praktijk.
Wat betekent het voor de toekomst van de gezondheidszorg?
AMC is niet de enige onderneming die onderzoek doet naar het gebruik van AI -technologie in pijnbeoordeling en -beheer – in feite onderzoeken instellingen over de hele wereld manieren om het gebied slimmer te dekken. Bijvoorbeeld, Pijnstiller is een Australisch AI-gebaseerd bedrijf dat een mobiele applicatie heeft geïntroduceerd om pijnniveaus te beoordelen door gezichtsherkenning voor oudere en pediatrische patiënten; NEC Corporation In Japan heeft het gebruik van AI aangeboden om zelfzorg te helpen bij het spotten van gebieden van chronische lage rugpijn; En AppliedVReen in de VS gevestigde startup, heeft een virtueel reality-systeem gemaakt dat chronische pijn kan beheren.
Dus wat betekent dit voor de gezondheidszorg met al deze snel opkomende technologieën? Ze zullen het hele veld van pijnbeheer verstoren, maar ze bieden ook kansen voor ziekenhuizen en klinieken om artsen en verpleegkundigen in staat te stellen sneller en nauwkeuriger beslissingen te nemen, en vertrouwen op de betere kenmerken van realtime pijnbestrijding, gepersonaliseerd pijnbeheer, evenals verbeterde precisie in patiëntenzorg.
Natuurlijk zal er weerstand zijn van sommige zorginstellingen, maar het zal voortdurend verder worden omarmd wanneer meer en meer proeven worden uitgevoerd en de resultaten die ze opleveren duidelijker worden. AI moet als een tool worden gezien Dat verbetert de vaardigheden van artsen, in plaats van een doemscenario waarbij AI het geneeskunde zal beëindigen zoals we het kennen. Wanneer deze technologieën correct en effectief worden gebruikt, is dit een win-win situatie voor zowel de arts als de patiënt, omdat het minder pijn, snellere herstel en een betere levenskwaliteit betekent.
