Jak umělá inteligence a nové technologie umožňují měřit intenzitu bolesti během několika sekund

Využití pokročilých technologií usnadňuje diagnostiku bolesti, urychluje přijímání lékařských rozhodnutí a otevírá nové možnosti pro nemocnice a domovy pro seniory. Klíčové algoritmy, které zlepšují péči o pacienty a kvalitu života, podle přehledu MIT Technology Review.

Po celá desetiletí se medicína potýkala s problémem objektivního a přesného měření bolesti, s nímž se setkávali jak pacienti při vědomí, tak pacienti neschopní komunikace. Toto omezení ztěžuje diagnostiku a léčbu v nemocnicích a domovech pro seniory po celém světě.

Vznik umělé inteligence a nových technologií nabízí možnost tuto situaci změnit, o čemž svědčí nedávné zkušenosti v domovech pro seniory a první pozitivní výsledky získané díky inovativním nástrojům, jak uvádí MIT Technology Review .

Omezení a předsudky tradičních metod

Bolest , považovaná za jeden z nejsložitějších a nejvíce subjektivních symptomů života, byla historicky obtížně měřitelná . Tradiční metody, jako jsou numerické škály, dotazníky nebo klinické pozorování, mají podstatná omezení . V domovech pro seniory, jako je Orchard Care Homes na severu Anglie, se k hodnocení bolesti u lidí s demencí, kteří nejsou schopni verbálně vyjádřit své myšlenky, používala škála bolesti Abbey Pain Scale.

Cheryl Bird, bývalá ředitelka pro kvalitu sítě, popsala tento proces jako „cvičení pro zaškrtnutí, které nezohledňovalo skutečné ukazatele bolesti“. Kvůli nedostatku přesnosti byli úzkostní pacienti klasifikováni jako problémoví a léčeni sedativy, zatímco skutečná bolest zůstávala neléčená.

Subjektivita bolesti je umocněna kulturními, emocionálními a klinickými předsudky. Studie, na které odkazuje MIT Technology Review, ukazují, že vnímání a popis bolesti se výrazně liší u lidí z různých zemí a že pohlaví a rasa ovlivňují poskytovanou pomoc.

Analýza provedená v roce 2024 ukázala, že ukazatele bolesti u žen byly o 10 % nižší než u mužů. Navíc černošští chlapci se zlomeninami dostávali opioidní analgetika o 39 % méně často než jejich bělošští vrstevníci nehispánského původu, a to i při identických ukazatelích bolesti. Přibližně 70 % pacientů na jednotkách intenzivní péče trpí nedostatečně diagnostikovanou nebo neléčenou bolestí, hlavně kvůli neschopnosti komunikovat.

Technologický pokrok: umělá inteligence a nové nástroje

Snaha o objektivnější metody je do značné míry podmíněna pokroky v oblasti umělé inteligence a fyziologických senzorů . V těchto studiích se používají dva základní přístupy . První se zaměřuje na vnitřní fyziologické signály . Skupiny neurobiologů používají sítě elektrod k identifikaci neuronových vzorců souvisejících s bolestí.

Studie z roku 2024 ukázala, že algoritmus strojového učení dokáže rozlišit pacienty s chronickou bolestí od zdravých lidí s přesností více než 80 % , a to výhradně na základě minut elektroencefalogramu (EEG) v klidu. Zařízení, jako je monitor PMD-200 od společnosti Medasense, shromažďují údaje o srdeční frekvenci, pocení a periferní teplotě pro výpočet indexu bolesti u chirurgických pacientů.

Ve studii z roku 2022, které se zúčastnilo 75 pacientů po rozsáhlých operacích břišní dutiny, použití tohoto monitoru snížilo sebehodnocení bolesti z 5 na 3 body na 10bodové škále bez zvýšení spotřeby opioidů. Zařízení PMD-200 je schváleno FDA v USA a používá se v Evropské unii, Kanadě a dalších zemích.

Druhý přístup je založen na analýze chování a výrazů obličeje. Týmy počítačového vidění vyškolily neuronové sítě pomocí systému kódování výrazů obličeje (FACS), který identifikuje 44 mikropohybů obličeje. V laboratorních testech dosáhly tyto modely přesnosti více než 90 % při určování výrazů obličeje souvisejících s bolestí, což téměř odpovídá odborným kritériím. Navíc zpracování přirozeného jazyka umožňuje analyzovat klinické záznamy z hlediska frází, jako je „přitahuje kolena k hrudi“, které naznačují distres. PainChek: revoluce v domovech pro seniory . Aplikace PainChek představuje jeden z nejvýznamnějších úspěchů. Systém, který byl schválen regulačními orgány v Austrálii, Velké Británii, Kanadě a na Novém Zélandu a v současné době čeká na schválení v USA, využívá kameru mobilního telefonu k analýze devíti mikro-pohybů obličeje souvisejících s bolestí za tři sekundy. Využití pokročilých algoritmů a biometrických senzorů otevírá cestu k objektivnímu fyziologickému a behaviorálnímu hodnocení, které překonává bariéry způsobené subjektivitou.

Výsledkem je hodnocení od 0 do 42, doplněné seznamem dalších symptomů, jako jsou sténání nebo poruchy spánku. Kreshnik Hotie, hlavní výzkumník a spoluautor PainChek, vysvětlil v MIT Technology Review: „Existuje katalog kódů pohybů obličeje, které jsou společné pro všechny lidi, a devět z nich souvisí s bolestí.“ Výsledky jsou uloženy v cloudu, což zdravotníkům umožňuje identifikovat trendy a přizpůsobit léčbu. Zavedení PainChek přineslo hmatatelné klinické výhody. V Orchard Care Homes zavedení aplikace v roce 2021 rychle snížilo předepisování psychotropních léků a výrazně zlepšilo atmosféru. Baird zdůraznil: „Okamžitě jsme viděli výhody: snadné použití, přesnost a schopnost identifikovat bolest, která by pomocí předchozí stupnice nebyla odhalena.“ Interní studie provedená ve čtyřech domovech pro seniory ukázala 25% snížení používání antipsychotik a ve Skotsku 42% snížení počtu pádů. Někteří obyvatelé, kteří se vyhýbali jídlu kvůli nezjištěné bolesti zubů, se vrátili k normální stravě a ti, kteří byli kvůli příznakům v izolaci, začali komunikovat. Navíc se výrazně zrychlil celý proces: zatímco tradiční stupnice trvala 20 minut, hodnocení PainChek bylo hotové za méně než pět minut.

Kulturní změny v domovech pro seniory jsou zřejmé, i když ne bez odporu . Někteří odborníci se domnívají, že jejich klinický úsudek je dostačující, zatímco jiní pochybují o nutnosti zavádění digitálních technologií a procesů. Při školení nových zaměstnanců Baird přirovnal měření bolesti k měření krevního tlaku nebo hladiny kyslíku: „Tyto hodnoty nehádáme, tak proč hádat bolest? “ – uvažoval v MIT Technology Review .

S příchodem analýzy obličeje pomocí umělé inteligence zažívá geriatrický sektor zlepšení v detekci a léčbě neverbální bolesti (PainChek). Aktuální problémy a budoucí scénáře: Ačkoli se zavedení těchto technologií osvědčilo, problémy a skepse přetrvávají . AI používaná k analýze obličeje může vykazovat zaujatost vůči tónu pleti a zaměňovat výrazy bolesti za nevolnost nebo strach . Kvalita výsledků závisí na přesnosti personálu při zadávání dat a existuje riziko, že se bude spoléhat výhradně na algoritmus, čímž se ztratí klinický a mezilidský kontext . Hoti přiznal, že ačkoli původně věřili, že AI by měla automatizovat celý proces, nyní se domnívají, že skutečná síla spočívá v hybridním přístupu , který kombinuje AI s lidským zásahem.