線維筋痛症における痛み認識のための表情の分析：人工知能とバイオマーカーの使用 (Fibromyalgia)

導入：

線維筋痛症（FM）は、びまん性筋骨格の痛み、疲労、睡眠障害を特徴とする慢性症候群であり、生活の質に大きな影響を与えます。 痛みの評価の主観性により、客観的な方法の開発が不可欠です。 この研究では、FM患者の疼痛評価への革新的かつ定量的なアプローチとして、分子マーカーの調査と組み合わされた表情の分析における人工知能（AI）の使用を調査します。

客観的：

FM患者の疼痛強度を測定するために、表情分析と分子バイオマーカー研究と組み合わせたAIツールの適用を検証する。

方法論：

観察コホート研究は、FM（n = 61）とFMなし（n = 61）の患者の2つのグループに分割された122人の参加者を対象に実施されました。 データ収集が含まれます：

1. 表現表現記録：畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムを使用して、痛みに関連する顔のパターンを分析しました。
2. 生物学的サンプル：サリベット法を使用して各参加者から1mlの唾液が収集され、DNA、RNA、血漿タンパク質を抽出するために処理されます。 タンパク質はELISAによって定量化され、FMに関連する遺伝子はRT-QPCRによって分析されます。
3. 臨床アンケート：視覚アナログスケール（VAS）や一般化疼痛指数（GDI）などの心理測定器具を使用して、結果を検証しました。
4. 統計分析：データは、KappaとBland-Altmanの相関を使用して分析され、AIメソッドとアンケートとの間の一致を評価し、有意水準はp <0.05でした。

AIアルゴリズムは、一致した疼痛強度と相関する一貫した顔パターンを使用します（Kappa = 0.82） 分析された分子マーカーは、FM患者の炎症性タンパク質の発現が増加し、グループ間で有意差を示すと予想されます（P <0.05）。 顔面および分子分析の統合は、疼痛強度分類の精度を増幅することを目的としています。

このアプローチは、症候群の診断と管理における有望な進歩を表し、個別化された治療法に貢献し、患者の生活の質を改善します。