Kivun seuranta käyttämällä useita ei-invasiivisia fysiologisia mittauksia

Kipu on epämiellyttävä tunne, joka vaihtelee lievästä epämukavuudesta voimakkaaseen kärsimykseen. Koska suuri osa kivusta on kuitenkin subjektiivinen ilmiö, se on usein uhmannut objektiivista kvantitatiivista mittausta. Perinteisesti lääkärit ovat joutuneet arvioimaan potilaan kipua potilaan oman kuvauksen perusteella. Itsekuvaus ei ole vain määritelmän perusteella subjektiivista; se on usein epätarkka, osittain siksi, että koehenkilöiden on vaikea ilmaista kipuaan tarkasti ollessaan kipukokemuksen keskellä. Lisäksi raportti voi olla mahdotonta, jos kohde ei pysty kommunikoimaan

Tällä hetkellä hoidon tarjoaja pyytää potilasta arvioimaan kivun voimakkuutta yksiulotteisella asteikolla, joka yleensä pisteytetään välillä 0-10, voidakseen määrittää kivun määrällisesti. Tämä asteikko tunnetaan numeerisena kipuasteikona. Hoidon tarjoajat käyttävät tätä ja muita toimenpiteitä oikean hoitoannoksen arvioimiseksi ja/tai hoidon edistymisen seuraamiseksi. Koska se vaikuttaa hoitajan päätökseen määrätä kipulääkehoitoa, jotkut potilaat antavat myös tarkoituksella vääriä tietoja kipunsa olemassaolosta tai laajuudesta. Silti ilman luotettavaa perustetta tällaisten reseptien kieltämiselle lääkäreiden on yleensä oletettava, että väitteet ovat totuudenmukaisia, vaikka he epäilevät vilpittömyyttä. Muussa tapauksessa hoitajaa voidaan syyttää epäinhimillisestä kohtelusta. Päinvastoin, muut potilaat voivat ilmoittaa aliraportoinnistaan, jälleen useista syistä.

Esitetyn kliinisen tutkimuksen tarkoituksena on ottaa käyttöön, validoida suorituskykyä ja arvioida kivunvalvontalaitteen tehokkuutta potilaan kiputason automaattista arviointia varten. Kokeen aikana jopa 100 tervettä nuorta aikuista joutuu vapaaehtoisesti kipuärsykkeisiin. Kipuärsykkeet ovat lämpöä lämpökipuärsykkeitä ja kylmävesikipuärsykkeitä eri intensiteetillä. Useita ei-invasiivisia fysiologisia mittauksia tallennetaan vapaaehtoisilta ja heidän numeerisia kipuasteikon raportteja seurataan ennen kivun induktiota, sen aikana ja sen jälkeen. Lisäksi kerätään lisätietoja, kuten ikä, sukupuoli, etnisyys jne. Kerätyn tietokannan avulla toteutetaan nykyaikaisia ​​signaalinkäsittely- ja koneoppimismenetelmiä soveltava algoritmi eri kiputasojen erottamiseksi. Algoritmi integroidaan myöhemmin kivunvalvontalaitteeseen. Kipumonitorin algoritmin tehokkuutta testataan vertaamalla sen tuloksia potilaan kipuilmoituksiin tiettyä kipuärsytystä kohtaan.