소아과 통증 평가를 위한 인공지능 기반 앱 평가 원문보기 KCI 원문보기 인용 (DEF II)

급성 통증은 대부분의 환자가 응급실을 찾는 이유입니다. 수년에 걸쳐 수행된 여러 연구에서 응급실에서 통증이 제대로 관리되지 않는다는 사실이 입증되었습니다. 이 현상은 의학 문헌에서 "Oligoanalgesia."로 언급되었습니다. 또한, 치료되지 않은 통증은 나중에 통증 에피소드에 대한 감작을 포함하여 소아 인구에서 장단기 영향을 미칠 수 있으며 어린이의 신경 발달에 영향을 미칠 수 있습니다.

통증 평가를 위해 일반적으로 허용되는 표준은 자가 보고입니다. 그러나 통증을 전달할 수 없는 언어 전 아동의 경우 연령에 적합한 행동 또는 관찰 통증 평가 도구가 권장됩니다. 아이들은 항상 자신의 감정을 표현할 수 없기 때문에 자신의 고통과 불편함을 해석하고 관리하는 데 전적으로 보호자 팀에 의존합니다. 따라서 통증 수준을 평가하기 위해 정확하게 검증된 척도가 중요합니다. 프랑스에서는 EVENDOL이 가장 널리 사용되는 저울입니다. EVENDOL 척도(French Evaluation Enfant Douleur에서 제공)는 다른 통증 척도(출생부터 7세까지)보다 더 넓은 연령대를 포괄하는 모든 상황에서 소아의 통증을 평가하는 데 사용됩니다. 지난 수십 년 동안 다양한 심리 측정 속성을 가진 많은 척도가 발표되었음에도 불구하고 현재까지 통증 평가를 고려할 때 기준 표준이 없습니다. 그 결과 아이들은 적절한 통증 관리 없이 계속해서 고통을 겪고 있습니다. 국제 지침에는 통증에 대한 신속한 인식의 필요성이 포함되어 있습니다.

의학 분야의 인공 지능(AI)은 호황을 누리고 있으며 이미 예방, 모니터링 및 진단 측면에서 그 가치가 입증되었습니다. 이 분야의 AI는 임상 의사 결정을 지원하고, 호기심 중심의 치료를 허용하고, 일상적인 작업을 완료할 필요성을 제거하고, 의사 소통을 개선하고, 협업을 촉진하는 데 사용할 수 있습니다. 얼굴 평가는 모든 관찰 통증 평가 도구의 중심입니다. 얼굴은 쉽게 접근할 수 있고 얼굴 표정은 통증의 가장 인코딩 가능한 특징으로 간주되기 때문입니다. 조사관은 어린이 부서의 통증 평가를 위해 디지털 얼굴 인식에 기반한 시스템을 개발, 검증 및 평가하는 것을 목표로 합니다.