顔認識ソフトウェアを用いた表情による術後疼痛評価

術後の痛みを適切に管理することは、継続的な医学的課題です。 痛みの不適切な治療は、患者の転帰を著しく悪化させます。 しかし、痛みは主観的なものであるため、正確な評価は困難です。

痛みの評価に一般的に使用される方法には、患者からの自己報告または観察者による評価の使用が含まれます。

ただし、どちらのテクニックも主観的にバイアスがかかります。 したがって、客観的なデータに基づく痛みの自動評価により、個別の患者ケアが可能になり、提供される麻酔治療と鎮痛計画が最適化されます。

研究では、顔の表情が痛みのレベルを示す有効な指標であることが示されていますが、これまでの研究では、臨床現場で簡単に導入できる信頼できる臨床ツールはまだ得られていません。

このパイロット研究では、人工知能 (AI) の機械学習モデルを使用して、手術直後の患者の痛みのレベルを正確に予測することで、表情分析の実現可能性を評価する予定です。

このパイロット トライアルは 2 つの段階で行われます。

第1段階には、顔認識と痛みのレベルを相関させるAIアルゴリズムの開発が含まれる。

第 2 段階では、標準的な疼痛評価モダリティとの比較によるアルゴリズムの検証が含まれます。

第 1 段階では、顔の表情の各評価が 30 秒のセグメントで撮影され、その後 2 つのモダリティを使用して即時に痛みの評価が行われます。1 つ目はその時点で患者を担当する麻酔科医によって評価される痛みのスコアであり、2 つ目は VAS です。参加患者による評価。 心拍数、血圧、呼吸数という 3 つの客観的パラメータが、回復室 (麻酔後ケアユニット-PACU) のすべての患者に使用される自動記録管理システムから同時に記録されます。

これらの評価は、参加者が麻酔後ケアユニットに滞在している間、研究者の決定に従ってさまざまな時間間隔で行われます。

第 1 段階の完了後、患者の登録に関して上記で説明したのと同じ方法で研究の第 2 段階が行われます。 痛みの評価は上記のようにVASと医師の評価によって行われますが、この時間は研究の最初の段階で開発されたアルゴリズムによる痛みの評価と関連付けられます。