Akute Schmerzbewertung mit Gesichtsausdruckanalyse (DEF-I)

Die Behandlung von Schmerzen, von denen 20-50 % der Bevölkerung betroffen sind, ist ein wichtiges Thema in der täglichen klinischen Praxis. Die Bewertung der Schmerzintensität ist für die Anpassung der Behandlung unerlässlich, da sie jedoch hauptsächlich auf Selbstberichten beruht, ist diese Bewertung bei nicht kommunizierenden Patienten schwierig oder unmöglich. In diesen Fällen kann der Schmerz nur durch die Beobachtung schmerzbezogener Merkmale wie Gesichtsausdruck des Schmerzes (FEP) durch medizinisches Personal beurteilt werden. Die Erkennung von FEP ist jedoch subjektiv, zeitaufwändig und unterliegt mehreren Vorurteilen, was häufig zu einer Unterschätzung der Schmerzen und folglich zu einer Unterbehandlung führt. Einige dieser Verzerrungen könnten durch den Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie gelöst werden, die eine objektive, automatisierte und zeitsparende Schmerzbewertung ermöglicht. DEF-I zielt darauf ab, technische Probleme anzugehen und die Entwicklung eines digitalen Werkzeugs zur Gesichtsausdruckerkennung zu erreichen, das in der Lage ist, schwere akute Schmerzen in der klinischen Praxis mit hoher Validität und Nützlichkeit zu bewerten, indem die Qualität der zu analysierenden Bilder verbessert wird, indem größere Stichproben von Patienten untersucht werden , Daten und Bilder, um die von einem Patienten empfundene Schmerzintensität besser mit seinem Gesichtsausdruck zu korrelieren. Das Hauptziel dieser Studie ist es zu überprüfen, ob es möglich ist, die Intensität akuter postoperativer Schmerzen, die ein Patient mit seinem Gesichtsausdruck empfindet, quantitativ zu korrelieren. Das sekundäre Ziel ist es, einen zuverlässigen Computeralgorithmus zu definieren, der die Art des akuten postoperativen Schmerzes, den ein Patient erlebt, qualitativ mit seinem Gesichtsausdruck korreliert.