Akutt smertevurdering ved hjelp av analyse av ansiktsuttrykk (DEF-I)

Håndtering av smerte, som rammer 20-50 % av befolkningen, er et stort problem i daglig klinisk praksis. Evaluering av smerteintensitet er avgjørende for å tilpasse behandlingen, men siden den hovedsakelig er avhengig av selvrapportering, er denne vurderingen vanskelig eller umulig hos pasienter som ikke kommuniserer. I disse tilfellene kan smerte bare vurderes av medisinsk personell ved å observere smerterelaterte egenskaper som ansiktsuttrykk av smerte (FEP). Imidlertid er anerkjennelse av FEP subjektiv, tidkrevende og gjenstand for flere skjevheter som ofte fører til undervurdering av smerte og følgelig underbehandling. Noen av disse skjevhetene kan løses ved bruk av ansiktsgjenkjenningsteknologi, noe som muliggjør objektiv, automatisert og tidsbesparende smertevurdering. DEF-I har som mål å adressere tekniske problemer og oppnå utvikling av et digitalt verktøy for ansiktsuttrykksgjenkjenning som er i stand til å evaluere alvorlige akutte smerter i klinisk praksis, med høy validitet og nytte ved å forbedre kvaliteten på bildene som skal analyseres, ved å studere større utvalg av pasienter , data og bilder, for mer effektivt å korrelere smerteintensiteten som en pasient føler med ansiktsuttrykket. Hovedmålet med denne studien er å verifisere om det er mulig å kvantitativt korrelere intensiteten av akutte postoperative smerter en pasient føler med ansiktsuttrykket. Det sekundære målet er å definere en pålitelig datamaskinalgoritme som kvalitativt korrelerer typen akutt postoperativ smerte en pasient opplever med ansiktsuttrykket.