自動ビデオ分析による痛みの検出

手術後の痛みは、適切に管理されていないと、患者に短期的および長期的に有害な結果をもたらします。 ほとんどの患者は痛みのスコアを報告できますが、少数の患者はそうすることができず、痛みを評価することは医療従事者にとって困難であることが判明する可能性があります. 近年、顔の微妙な変化が痛みを意味するという前提に基づいて、顔認識ツールが開発されています。 ただし、体の変化や頭の姿勢も痛みを表すことがあります。 そのため、これらのツールには制限があり、特定の患者グループでのみ検証されているため、手術後の患者の痛みを検出するのに十分な感度がない可能性があります.

研究の第 1 段階は、主要な婦人科手術を受ける 40 人の患者に対して実施され、得られたデータはアルゴリズムの微調整に使用されます。 患者は、事前評価麻酔クリニックで手術前に、病棟で手術後にビデオに録画されます。 彼らは、数値評価スケールで痛みのスコアを評価し、心理的および健康状態の質に関するアンケートに記入するよう求められます。 疼痛スコアは、疼痛評価アルゴリズムから得られた結果と相関します。

第 2 段階では、(1) 体の姿勢を分析してモデルのパフォーマンスを向上させることにより、モデルを改善および強化します。 (2) 手術および疼痛処置を受ける 200 人の患者を募集し、入院患者および外来患者の診察を受けて手術前後のビデオを収集し、入院患者および外来患者の疼痛相談を行うことにより、改良されたモデルを検証します。 （3）モデルをスタンドアロンの電子アプリケーションに統合して、入院患者と外来患者の両方の設定での使いやすさを向上させます。

第 3 段階では、割礼手術を受ける 130 人の男性小児患者を募集し、アルゴリズムを改善します。 ii) 小児集団で使用するためのモデルの開発。 iii) 臨床および非臨床の両方の設定での使いやすさの向上。 モデルをさらに検証するために、匿名化されたキーポイントがビデオから抽出されます。