小児科における疼痛評価のための人工知能に基づくアプリの評価 (DEF II)

急性痛は、大多数の患者が救急科を受診する理由です。 長年にわたって実施された複数の研究により、救急部門では痛みの管理が不十分であることが示されています。 この現象は、医学文献では「オリゴ鎮痛症」と呼ばれています。 さらに、未治療の痛みは、小児集団に短期的および長期的な影響を与える可能性があります。これには、後の人生での痛みのエピソードへの感作が含まれ、子供の神経発達に影響を与える可能性があります.

一般に受け入れられている疼痛評価の基準は自己申告です。ただし、痛みを伝えることができない言語前の子供には、年齢に応じた行動または観察による痛みの評価ツールが推奨されます。 子どもは常に自分の気持ちを口にできるとは限らないため、痛みや不快感の解釈と管理については、ケアチームに完全に依存しています。 したがって、痛みのレベルを評価するための正確に検証されたスケールが重要です。 フランスでは、EVENDOL が最も広く使用されているスケールです。 EVENDOL スケール (フランスの Evaluation Enfant Douleur による) は、他の痛みのスケール (7 歳までの出生) よりも広い年齢層をカバーするあらゆる状況での子供の痛みを評価するために使用されます。 過去数十年間にさまざまな心理測定特性を備えた多数のスケールが公開されてきましたが、今日まで、痛みの評価を検討する際の基準はありません。 その結果、子供たちは適切な疼痛管理なしに痛みに苦しみ続けています。 国際的なガイドラインには、痛みの迅速な認識の必要性が組み込まれています。

医療における人工知能 (AI) は活況を呈しており、予防、監視、診断の面でその価値がすでに証明されています。 この分野の AI は、臨床医の意思決定をサポートし、好奇心主導のケアを可能にし、平凡なタスクを完了する必要性を取り除き、コミュニケーションを改善し、コラボレーションを促進するために使用できます。 顔は非常にアクセスしやすく、顔の表情は痛みの最もエンコード可能な特徴と考えられているため、顔の評価はすべての観察的痛み評価ツールの中心です。 研究者は、小児科での痛みの評価のためのデジタル顔認識に基づくシステムの開発、検証、および評価を目指しています。