Aprendizaje automático para analizar imágenes faciales, voz y lenguaje hablado para la captura y clasificación del dolor por cáncer/tumor

Fondo:

• El dolor relacionado con el cáncer o los tumores puede estar muy extendido, tener efectos debilitantes en la vida diaria e interferir con los resultados positivos del tratamiento dirigido.
• Los fundamentos de este estudio están motivados principalmente por la necesidad de desarrollar y validar métodos objetivos para medir el dolor usando un modelo que sea relevante en amplitud y profundidad para una diversidad de poblaciones de pacientes.
• La evaluación y el manejo inadecuados del dolor por cáncer/tumor pueden conducir a un deterioro funcional y psicológico e impactar negativamente en la calidad de vida.
• La investigación de escalas de medición objetivas del dolor basadas en la detección automática de la expresión facial mediante el aprendizaje automático se está expandiendo, pero se ha limitado a ciertas cohortes demográficas.
• Los modelos de aprendizaje automático muestran un rendimiento deficiente cuando los conjuntos de entrenamiento carecen de una diversidad adecuada de datos de entrenamiento, incluidos rostros y expresiones faciales visiblemente diferentes, lo que brinda la oportunidad en el estudio propuesto de sentar una base de orientación mediante la construcción de un modelo más general y generalizable basado en rostros de diferentes sexos. y fototipos de piel.

Objetivos:

-El objetivo principal de este estudio es determinar la viabilidad de utilizar la tecnología de reconocimiento facial para clasificar el dolor relacionado con el cáncer/tumores en un conjunto demográficamente diverso de participantes con cáncer/tumores que participan en un ensayo clínico.

Elegibilidad:

• Adultos y niños (12 años de edad o más) con un diagnóstico de cáncer o tumor que están en un estudio clínico para su cáncer/tumor subyacente.
• El participante debe tener acceso a un teléfono inteligente o computadora conectado a Internet con cámara y micrófono y debe estar dispuesto a pagar cualquier cargo del proveedor de servicios/operador asociado con el uso del dispositivo.

Diseño:

• El diseño es un estudio clínico de no intervención, observacional, de una sola institución en el Centro Clínico de los Institutos Nacionales de Salud.
• Todos los participantes participarán en las mismas actividades en dos entornos diferentes (a distancia y en la clínica) durante un período de tres meses.
• En casa, los participantes utilizarán una aplicación móvil para autoinformar sobre el dolor y se grabarán audiovisualmente leyendo un pasaje de texto y describiendo cómo se sienten. En la clínica, los participantes realizarán las mismas actividades con iluminación y videografía óptimas, junto con captura de video infrarrojo.
• Se capturarán imágenes faciales visuales (RGB) e infrarrojas, señales de audio, dolor autoinformado y verbalizaciones en lenguaje natural de los sentimientos de los participantes. La señal de audio y los datos de video se anotarán con el dolor autoinformado y los datos clínicos para crear un modelo de aprendizaje automático supervisado que aprenderá a detectar el dolor automáticamente.
• Se tendrá cuidado con la muestra del estudio para incluir una diversidad de géneros y tipos de piel (un indicador de la diversidad racial) para establecer una amplia aplicabilidad del modelo en el entorno clínico. Además, las grabaciones de video del lenguaje natural de los participantes para describir su dolor y cómo se sienten se transcribirán y procesarán automáticamente contra la versión de resultados informados por el paciente de la biblioteca Common Terminology Criteria for Adverse Events (PRO-CTCAE) para explorar la presencia y la progresión. de autoinforme de eventos adversos.