Maskinlæringsprediksjon av postoperativ smerte ved pediatrisk ambulant kirurgi

Postoperativ smerte i tidlig barndom forblir en betydelig klinisk utfordring, spesielt i ambulant kirurgisk praksis. Barn mellom ett og tre år utgjør en sårbar populasjon, da deres begrensede evne til kommunikasjon gjør smertevurdering og behandling mer kompleks. Uoppdaget eller underbehandlet smerte på dette utviklingsstadiet kan forlenge rekonvalesens og sykehusopphold.

Konvensjonelle perioperative risikovurderinger er begrenset av deres avhengighet av et begrenset antall kliniske prediktorer og subjektiv vurdering. Nylige fremskritt innen beregningsvitenskap og maskinlæring har gitt nye muligheter til å forbedre prediktiv modellering i perioperativ medisin. Ved å integrere demografiske, psykososiale, kirurgiske, anestetiske og fysiologiske data, kan maskinlæringsalgoritmer oppdage intrikate og ikke-lineære sammenhenger som overgår prediktiv kapasitet til tradisjonelle statistiske metoder.

I denne studien vil data bli prospektivt innsamlet fra barn som gjennomgår ambulante kirurgiske prosedyrer. Preoperative variabler vil inkludere demografiske egenskaper og foreldrenes psykologiske status (STAI). Intraoperative variabler vil bestå av kirurgisk type, varighet og anestesihåndtering. Postoperative resultater vil fokusere på smertevurdering (FLACC-score) og fysiologisk overvåking (metning og pulstrykk). Alle data vil bli anonymisert og registrert i en sikker elektronisk database.

For databehandling vil streng kvalitetskontroll bli anvendt for å minimere manglende eller inkonsistente oppføringer. Datasettet vil bli tilfeldig delt inn i trenings- og testdelsett. Flere overvåkede maskinlæringsalgoritmer vil deretter implementeres for å konstruere prediktive modeller, med ytelse evaluert ved bruk av standard klassifiseringsmål som nøyaktighet, sensitivitet, spesifisitet og areal under mottakeroperasjonskarakteristikk-kurven (ROC-AUC). Kryssvalideringsteknikker vil bli brukt for å sikre modellgeneraliserbarhet og for å redusere overtilpasning.

Det endelige målet med denne forskningen er å etablere en pålitelig, datadrevet prediktiv modell for postoperativ smerte hos små barn, som kan inkorporeres i kliniske beslutningsstøtte-rammeverk. En slik modell kunne lette individualisert perioperativ planlegging, optimalisere analgesiske strategier, redusere forekomsten av uventede uønskede hendelser, og til slutt forbedre både pasientsikkerhet og foreldretilfredshet.