표정 분석을 이용한 급성 통증 평가 (DEF-I)

인구의 20-50%에 영향을 미치는 통증 관리는 일상적인 임상 실습에서 중요한 문제입니다. 통증 강도의 평가는 치료 적응에 필수적이지만 주로 자기보고에 의존하기 때문에 이 평가는 의사 소통이 없는 환자에서는 어렵거나 불가능합니다. 이러한 경우 통증의 표정(FEP)과 같은 통증 관련 특성을 관찰하여 의료진만이 통증을 평가할 수 있습니다. 그러나 FEP의 인식은 주관적이고 시간이 많이 걸리며 종종 통증을 과소 평가하고 결과적으로 과소 치료로 이어지는 여러 편견의 대상이 됩니다. 이러한 편향 중 일부는 안면 인식 기술을 사용하여 해결할 수 있어 객관적이고 자동화된 시간 절약형 통증 평가가 가능합니다. DEF-I는 기술적인 문제를 해결하고 더 많은 환자 샘플을 연구하여 분석할 이미지의 품질을 개선하여 임상 실습에서 심한 급성 통증을 평가할 수 있는 얼굴 표정 인식 디지털 도구의 개발을 달성하는 것을 목표로 합니다. , 데이터 및 이미지를 통해 환자가 느끼는 통증 강도와 얼굴 표정을 보다 효율적으로 연관시킬 수 있습니다. 본 연구의 주요 목적은 환자가 느끼는 급성 수술 후 통증의 강도와 얼굴 표정을 정량적으로 연관시킬 수 있는지 확인하는 것이다. 두 번째 목표는 환자가 경험하는 급성 수술 후 통증 유형과 얼굴 표정을 질적으로 연관시키는 신뢰할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 정의하는 것입니다.