AI 生成的疼痛评分视觉效果与用于疼痛评估的视觉模拟量表 (VAS) 的比较

研究目的本研究的主要目的是比较和评估人工智能生成的疼痛视觉效果在协助患者使用视觉模拟量表（VAS）表达疼痛水平方面的有效性。 该研究旨在通过人工智能支持的视觉效果让患者更准确地描述他们的疼痛，从而加强临床环境中的疼痛管理实践。

研究意义 疼痛管理是医疗保健的重要组成部分，直接影响患者的健康和治疗的成功。 VAS 是一种广泛使用的主观疼痛评估工具，但由于其抽象性质，对某些患者来说可能具有挑战性。 人工智能生成的视觉效果为患者提供了一种可能更精确、更容易理解的方式来传达他们的疼痛，从而可能导致更准确和个性化的疼痛评估和管理。

本研究旨在衡量人工智能生成的疼痛视觉效果对更准确的疼痛评估的贡献，并探索该技术的潜在应用。 此外，该研究旨在了解这种方法与 VAS 等传统方法相比的优点和局限性，从而增强人工智能在疼痛管理实践中的作用。

预期收益和风险

预期效益：

改善疼痛表达：人工智能生成的视觉效果可以帮助患者更清楚地表达他们的疼痛，从而在临床环境中更好地管理疼痛。

个性化治疗方法：增强疼痛表达可以为医疗保健提供者提供制定更个性化治疗计划的机会，尤其对慢性疼痛患者有益。

增强临床决策：人工智能视觉效果的使用可以促进更客观和可重复的疼痛评估，从而改善整体疼痛管理策略。

潜在风险：

误解风险：在某些情况下，人工智能生成的视觉效果可能会误解患者的疼痛，特别是当视觉效果具有误导性或复杂时。

对技术的依赖：过度依赖人工智能工具可能会忽视人类判断的重要性和疼痛评估的主观性。

研究设计 这项前瞻性研究将在外科病房进行，评估术后患者。 最初，将使用传统的 VAS 方法对患者进行评估，该方法包括按 0-10 分等级标记他们的疼痛。 随后，患者将看到五张人工智能生成的描绘不同疼痛程度的图像，并被要求选择最能代表他们疼痛的图像。 后续调查将评估患者认为哪种方法更能有效地表达他们的痛苦。

视觉模拟评分：

患者将在从 0（无痛）到 10（最痛）的线上标记他们的疼痛级别。

人工智能生成的视觉效果：

使用 ChatGPT-4/DALL-E，将创建与 1-2、3-4、5-6、7-8 和 9-10 的 VAS 分数相对应的图像。 这些图像将具体描绘反映各自疼痛程度的面部表情。 患者会选择最能描述他们疼痛的图像。

本研究旨在确定人工智能支持的视觉效果是否可以为疼痛评估的传统 VAS 评分提供更准确、更用户友好的替代方案。

VAS 评分描述 VAS 评分 1-2：中年男性表现出轻微不适迹象。

VAS 评分 3-4：足球场上的一名年轻女运动员表现出中度疼痛。

VAS 评分 5-6：一名男子在厨房环境中因割伤而表现出剧烈疼痛。

VAS 评分 7-8：一名年轻男性感到肩部严重疼痛。

VAS 评分 9-10：一名年轻女性经历剧烈疼痛。