Анализ выражений лица для распознавания боли при фибромиалгии: использование искусственного интеллекта и биомаркеров (Fibromyalgia)

Введение:

Фибромиалгия (FM) является хроническим синдромом, характеризующимся диффузной опорно -двигательной болью, усталостью и нарушениями сна, с значительным влиянием на качество жизни. Из -за субъективности оценки боли разработка объективных методов имеет важное значение. В этом исследовании рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) в анализе выражений лица в сочетании с исследованием молекулярных маркеров в качестве инновационного и количественного подхода к оценке боли у пациентов с ФМ.

Цель:

Чтобы подтвердить применение инструмента AI в сочетании с анализом экспрессии лица и исследованием молекулярного биомаркера для измерения интенсивности боли у пациентов с ФМ.

Методология:

Обсервационное когортное исследование было проведено с 122 участниками, разделенными на две группы: пациенты с FM (n = 61) и без FM (n = 61). Сбор данных включен:

1. Запись экспрессии лица: сверток -алгоритм нейронной сети был использован для анализа закономерностей лица, связанных с болью.
2. Биологические образцы: 1 мл слюны будет собираться у каждого участника с использованием метода слюновой системы и обрабатывается для извлечения ДНК, РНК и белков плазмы. Белки будут количественно определены с помощью ELISA, а гены, связанные с FM, будут анализироваться с помощью RT-QPCR.
3. Клинические анкеты: психометрические инструменты, такие как визуальная аналоговая шкала (VAS) и генерализованный индекс боли (GDI), были использованы для проверки результатов.
4. Статистический анализ: данные были проанализированы с использованием корреляций каппа и мягкого Альтмана, чтобы оценить согласие между методами ИИ и вопросниками, с уровнем значимости р <0,05.

Алгоритм ИИ будет использовать последовательные модели лица, коррелируя их с сообщаемой интенсивностью боли, согласно (Каппа = 0,82) с результатами клинических масштабов. Ожидается, что проанализированные молекулярные маркеры будут показывать значительные различия между группами с повышенной экспрессией воспалительных белков у пациентов с ФМ (р <0,05). Интеграция лица и молекулярного анализа направлена ​​на то, чтобы усилить точность классификации интенсивности боли.

Этот подход представляет собой многообещающий прогресс в диагностике и лечении синдрома, способствуя персонализированной терапии и улучшению качества жизни пациентов.