Beoordeling van acute pijn met behulp van analyse van gezichtsuitdrukkingen (DEF-I)

Het beheersen van pijn, die 20-50% van de bevolking treft, is een groot probleem in de dagelijkse klinische praktijk. Evaluatie van de pijnintensiteit is essentieel om de behandeling aan te passen, maar aangezien deze voornamelijk berust op zelfrapportage, is deze beoordeling moeilijk of onmogelijk bij niet-communicerende patiënten. In deze gevallen kan pijn alleen door medisch personeel worden beoordeeld door observatie van pijngerelateerde kenmerken zoals gezichtsuitdrukking van pijn (FEP). Herkenning van FEP is echter subjectief, tijdrovend en onderhevig aan meerdere vooroordelen die vaak leiden tot onderschatting van pijn en bijgevolg tot onderbehandeling. Sommige van deze vooroordelen kunnen worden opgelost door het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie, waardoor een objectieve, geautomatiseerde en tijdbesparende pijnbeoordeling mogelijk wordt. DEF-I heeft tot doel technische problemen aan te pakken en de ontwikkeling van een digitale tool voor gezichtsuitdrukkingsherkenning te bereiken die in staat is om ernstige acute pijn in de klinische praktijk te evalueren, met hoge validiteit en bruikbaarheid door de kwaliteit van de te analyseren beelden te verbeteren, door grotere patiëntenmonsters te bestuderen , gegevens en afbeeldingen, om de pijnintensiteit die een patiënt voelt efficiënter te correleren met de uitdrukking van zijn gezicht. Het hoofddoel van deze studie is na te gaan of het mogelijk is om de intensiteit van acute postoperatieve pijn die een patiënt voelt kwantitatief te correleren met zijn gezichtsuitdrukking. Het secundaire doel is het definiëren van een betrouwbaar computeralgoritme dat het type acute postoperatieve pijn dat een patiënt ervaart kwalitatief correleert met zijn gezichtsuitdrukking.