基于面部表情的人工智能评估术后疼痛
2022年7月26日 更新者：Park InSun、Seoul National University Bundang Hospital
基于面部表情识别和镇痛伤害感受指数的人工智能评估术后疼痛
患者对疼痛强度的主观抱怨难以客观评估，并可能导致疼痛管理不充分，尤其是在沟通困难的患者中。
研究概览
详细说明
通过将患者的面部表情与分数联系起来，在卷积神经网络 (CNN) 模型上训练镇痛伤害指数 (ANI 0-100) 和患者报告的数字评定量表 (NRS 0-10)。
通过应用人工智能模型预测的疼痛评分来评估疼痛，旨在以自动、快速和客观的方式测量疼痛强度，以进行适当的疼痛管理。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
120
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：InSun Park, MD
- 电话号码：82317877499
- 邮箱：pis121@hanmail.net
学习地点
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Gyunggi-do
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Seongnam-si、Gyunggi-do、大韩民国、13620
- 招聘中
- Seoul National University Bundang Hospital
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接触：
- InSun Park, MD
- 电话号码：82317877507
- 邮箱：pis121@hanmail.net
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
19年 至 75年 (成人、OLDER_ADULT)
接受健康志愿者
不适用
有资格学习的性别
全部
取样方法
概率样本
研究人群
计划在全身麻醉下进行择期腹腔镜腹部手术的患者
描述
纳入标准：
- 19-75岁择期全麻腹腔镜腹部手术患者
- 美国麻醉学会 (ASA) I-II 级
排除标准：
- 难以沟通和报告疼痛的患者
- 基础疾病：肝、肾、脑
- BMI大于30小于18.5的患者
- 酒精或药物依赖患者
- 严重或急性呼吸衰竭患者
- 阿片类药物、非甾体抗炎药过敏
- 手术后预定入住重症监护病房的患者
- 接受合作手术的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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表情
大体时间：术前即刻、术后时间
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痛苦的表情
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术前即刻、术后时间
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镇痛伤害指数
大体时间：术前即刻、术后时间
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ANI评分
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术前即刻、术后时间
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数字评分量表
大体时间：术前即刻、术后时间
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疼痛评分
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术前即刻、术后时间
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年6月17日
初级完成 (预期的)
2023年4月20日
研究完成 (预期的)
2026年5月9日
研究注册日期
首次提交
2022年7月26日
首先提交符合 QC 标准的
2022年7月26日
首次发布 (实际的)
2022年7月28日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年7月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年7月26日
最后验证
2022年7月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.