Monitorování bolesti pomocí plurality neinvazivních fyziologických měření

Bolest je nepříjemný pocit, od mírného nepohodlí až po intenzivní utrpení. Protože je však velká míra bolesti subjektivním jevem, často se vzpírá objektivnímu, kvantitativnímu měření. Tradičně museli lékaři posoudit pacientovu bolest tak, že se spoléhali na vlastní popis pacienta. Sebepopis není ze své definice pouze subjektivní; je často nepřesná, zčásti proto, že pro subjekty je obtížné přesně vyjádřit svou bolest uprostřed prožitku bolesti. Navíc může být hlášení nemožné, když subjekt nemůže komunikovat

V současné době, aby bylo možné bolest kvantifikovat, poskytovatel péče žádá pacienta, aby ohodnotil intenzitu své bolesti pomocí jednorozměrné škály, která se obvykle skóruje od 0 do 10. Tato stupnice je známá jako číselná stupnice bolesti. Toto a další opatření používají poskytovatelé péče k odhadu správné léčebné dávky a/nebo ke sledování průběhu léčby. Kvůli jeho dopadu na rozhodnutí poskytovatele péče předepsat medikaci proti bolesti někteří pacienti také záměrně zkreslují existenci nebo rozsah své bolesti. Bez jakéhokoli spolehlivého základu pro popírání takových receptů však musí lékaři obecně předpokládat, že tvrzení jsou pravdivá, i když mohou mít podezření na nedostatek upřímnosti. V opačném případě může být poskytovatel péče obviněn z nelidského zacházení. Naopak jiní pacienti mohou svou bolest hlásit méně, opět z různých důvodů.

Prezentovaná klinická studie je určena k implementaci, validaci výkonů a vyhodnocení účinnosti zařízení pro monitorování bolesti pro automatizované hodnocení úrovně bolesti pacienta. Během studie bude až 100 zdravých mladých dospělých dobrovolně vystaveno bolestivým podnětům. Stimuly bolesti budou tepelným tepelným stimulem bolesti a stimulem bolesti studenou vodou aplikovanými s různou intenzitou. Pluralita neinvazivních fyziologických měření bude zaznamenávána od dobrovolníků a jejich zprávy numerické škály bolesti budou monitorovány před, během a po indukci bolesti. Budou shromažďovány také další informace, jako je věk, pohlaví, etnická příslušnost atd. Shromážděná databáze bude použita k implementaci algoritmu, který používá moderní metody zpracování signálu a strojového učení za účelem rozlišení mezi různými úrovněmi bolesti. Algoritmus bude později integrován do zařízení pro monitorování bolesti. Účinnost algoritmu monitoru bolesti bude testována porovnáním jeho výsledků s hlášeními o bolesti pacienta vůči danému podnětu bolesti.