Maskinlæringsforudsigelse af postoperativ smerte i pædiatrisk ambulant kirurgi

Postoperativ smerte i tidlig barndom udgør fortsat en betydelig klinisk udfordring, især i ambulant kirurgisk praksis. Børn mellem et og tre år udgør en sårbar population, da deres begrænsede kommunikationsevne gør smertemåling og -håndtering mere kompleks. Ikke-genkendte eller underbehandlede smerter på dette udviklingsstadie kan forlænge rekonvalescens og hospitalsophold.

Konventionelle perioperative risikovurderinger er begrænset af deres afhængighed af et begrænset antal kliniske prædiktorer og subjektiv vurdering. Nylige fremskridt inden for datalogi og maskinlæring har givet nye muligheder for at forbedre prædiktiv modellering i perioperativ medicin. Ved at integrere demografiske, psykosociale, kirurgiske, anæstesiologiske og fysiologiske data kan maskinlæringsalgoritmer opdage komplekse og ikke-lineære sammenhænge, der overgår traditionelle statistiske metoders prædiktive kapacitet.

I denne undersøgelse vil data blive indsamlet prospektivt fra børn, der gennemgår ambulante kirurgiske indgreb. Præoperative variable vil omfatte demografiske karakteristika og forældres psykologiske status (STAI). Intraoperative variable vil bestå af kirurgisk type, varighed og anæstesistyring. Postoperative resultater vil fokusere på smertemåling (FLACC-score) og fysiologisk overvågning (saturation og pulsstryk). Alle data vil blive anonymiseret og registreret i en sikker elektronisk database.

I databehandlingen vil der blive anvendt streng kvalitetskontrol for at minimere manglende eller inkonsistente poster. Datasættet vil blive tilfældigt opdelt i trænings- og testundersæt. Flere overvågede maskinlæringsalgoritmer vil derefter blive implementeret for at konstruere prædiktive modeller, med præstation evalueret ved hjælp af standard klassifikationsmetrikker såsom nøjagtighed, sensitivitet, specificitet og areal under receiver operating characteristic-kurven (ROC-AUC). Krydsvalideringsteknikker vil blive anvendt for at sikre modelgeneralisering og mindske overtilpasning.

Det ultimative formål med denne forskning er at etablere en pålidelig, datadrevet prædiktiv model for postoperativ smerte hos små børn, som kan indarbejdes i kliniske beslutningsstøtterammer. En sådan model kunne lette individuel perioperativ planlægning, optimere analgesistrategier, reducere forekomsten af uventede uønskede udfald og i sidste ende forbedre både patientsikkerhed og forældretilfredshed.