Les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA) présentent des opportunités précieuses pour de meilleurs résultats pour les patients et des soins chirurgicaux optimisés. L’évaluation de la douleur en chirurgie était une question subjective, selon les rapports des patients et les opinions des médecins (et d’autres experts). Cependant, récemment, les chercheurs du ASAN Medical Center (AMC), Séoul, Corée du Sud, ont réussi à développer un système conduit par l’IA pour mesurer la douleur objectivement chez les patients pendant la chirurgie et la récupération. Cette technologie exercera des impacts majeurs sur les soins de santé en termes de réduction de la douleur pour les patients (en particulier pour ceux qui sont inconscients ou incapables de communiquer) et les soins aux patients après la chirurgie en général.
Alors que l’IA continue de transformer les soins de santé, des innovations comme le modèle d’évaluation de la douleur alimentée par l’IA développée par l’AMC mettent en évidence les intersections croissantes entre la technologie et les soins aux patients. Pour les infirmières en herbe, il est essentiel de compréhension de ces avancées Meilleurs programmes ABSN en ligne Intégrez maintenant les applications d’IA dans le contexte des soins de santé, offrant aux étudiants les connaissances et les compétences nécessaires pour se préparer à un avenir où la technologie jouera un rôle vital dans l’évaluation et la gestion des patients.
La recherche
Bien que le système d’AMC représente un saut majeur en avant dans l’utilisation de l’IA dans les soins chirurgicaux, ce n’était pas le premier cas de l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’évaluation de la douleur.
Par exemple, plusieurs études ont utilisé l’IA pour analyser les expressions faciales pour l’évaluation de la douleur. Ces systèmes détectent automatiquement la douleur avec succès avec une précision relativement élevée chez plus de 95% des sujets. D’autres études ont utilisé des approches d’IA pour analyser les notes cliniques et les dossiers des patients contenant des informations d’évaluation de la douleur pour identifier tous les composants relatifs aux classifications de la douleur et à la gravité. D’autres applications de l’IA ont été pour les patients atteints de démence sévère et ceux qui ne peuvent pas verbaliser ou communiquer, où l’évaluation de la douleur est donnée par la reconnaissance faciale, l’informatique intelligente, etc.
Malgré cela, le système conçu à l’AMC implique de suivre la fréquence cardiaque des patients, la pression artérielle et les changements de volume sanguin pendant la chirurgie, où l’algorithme d’apprentissage automatique est utilisé pour analyser ces mesures. AMC étude impliquait 242 patients de chirurgie, avec six variables relatives à la sélection de la prédiction de la douleur et à l’entrée dans le système afin de confirmer l’occurrence de la douleur pendant et après la chirurgie. Les chercheurs ont découvert que le modèle basé sur l’IA correspond à la précision des modèles existants pour l’évaluation de la douleur peropératoire (douleur ressentie Pendant une procédure chirurgicale Lorsque le patient est sous anesthésie générale ou locale) à un niveau de 83%. Cependant, il a grandement surpassé l’évaluation de la douleur postopératoire (douleur attendue Après la chirurgie) à une précision de 93%, tandis que les modèles existants n’avaient que 58% de précision.
En outre, tout au long de l’étude, deux autres prédicteurs – variabilité de limite supérieure systolique (changements dans la lecture de la pression artérielle la plus élevée (numéro systolique)) et la largeur du pouls (combien de temps impulsion sanguine prend pour se déplacer dans les artères dans chaque rythme cardiaque) – se sont avérés plus efficaces que ce que les modèles d’évaluation existants avaient détectés, ce qui peut être crucial pour le développement d’une efficacité plus efficace Stratégies de gestion de la douleur postopératoire.
Importance
Les prestataires de soins de santé se sont appuyés sur des échelles de douleur traditionnelles telles que le échelle de notation numérique (NRS), qui est une échelle numérique de 11 points allant de «0» (pas de douleur) à «10» (douleur extrême), ou l’échelle visuelle analogique (EVA), qui est une mesure linéaire que les médecins utilisent pour enregistrer la progression de la douleur, pour évaluer les niveaux de douleur d’un patient.
Bien sûr, ces outils ont été extrêmement utiles en raison du fait évident qu’ils persistent depuis si longtemps, mais avec les progrès continus de la santé ainsi que la complexification des maladies, des maladies ou des conditions, leurs limites deviennent plus évidentes. Par exemple, ces méthodes de mesure peuvent être difficiles à utiliser correctement si le patient a des déficiences cognitives ou des difficultés de communication, conduisant à des rapports de douleur inexacts. Au contraire, c’est là que les technologies d’IA telles que celles développées par AMC peuvent avoir l’occasion de briller et de faire une différence.
Selon Dr Byong Moon Choiprofesseur au Département d’anesthésiologie de l’AMC, la technologie d’apprentissage automatique peut permettre aux médecins d’évaluer objectivement le niveau de douleur chez les patients inconscients, tels que ceux sous sédation ou ceux qui ont subi une intubation endotrachéale ‘, ainsi que de devenir un outil important pour la «gestion de la douleur personnalisée future». L’utilisation de la reconnaissance du langage facial et corporel ou d’autres indices physiologiques pour estimer les niveaux de douleur peut ouvrir la voie à des scores de douleur plus objectifs et fiables, en particulier pour les données démographiques qui ne peuvent pas reporter efficacement la douleur. Ces algorithmes ont été directement formés sur d’énormes ensembles de données de comportements liés à la douleur, ce qui signifie également qu’ils peuvent détecter des nuances ou des complexités subtiles chez les patients que les observateurs humains ne peuvent pas.
Les outils traditionnels d’évaluation de la douleur peuvent également être influencés par les préjugés raciaux et culturelsce qui peut potentiellement entraîner une mauvaise gestion de la douleur et de pires résultats pour la santé; L’utilisation de l’IA peut atténuer ces facteurs et permettre des stratégies de gestion de la douleur plus ciblées et réactives. Une chose majeure qui marque les évaluations axées sur l’IA est les stratégies de gestion de la douleur personnalisées, ce qui peut potentiellement réduire la dépendance à l’égard des médicaments tels que les opioïdes. Mais bien sûr, ces systèmes en sont encore à leurs premiers stades de développement, et une validation supplémentaire est encore nécessaire avant de les mettre en œuvre officiellement comme un outil de pratique.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir des soins de santé?
L’AMC n’est pas la seule entreprise qui fait des recherches sur les utilisations de la technologie de l’IA dans l’évaluation et la gestion de la douleur – en fait, les institutions du monde entier cherchent des moyens de couvrir la région plus intelligemment. Par exemple, Douloureux est une entreprise australienne basée sur l’IA qui a introduit une application mobile pour évaluer les niveaux de douleur par la reconnaissance faciale pour les patients âgés et pédiatriques; NEC Corporation Au Japon, il a offert l’utilisation de l’IA pour aider les soins personnels à repérer les zones de douleurs chroniques du bas du dos; et Appliedvrune startup basée aux États-Unis, a créé un système de réalité virtuelle qui peut gérer la douleur chronique.
Alors, qu’est-ce que cela signifie pour le secteur des soins de santé avec toutes ces technologies rapidement émergentes? Ils perturberont l’ensemble du domaine de la gestion de la douleur, mais ils représentent également des opportunités pour les hôpitaux et les cliniques de permettre aux médecins et aux infirmières de prendre des décisions plus rapidement et plus précisément, et comptent sur les meilleures caractéristiques du contrôle de la douleur en temps réel, de la gestion personnalisée de la douleur, ainsi que de l’amélioration de la précision des soins aux patients.
Bien sûr, il y aura une résistance de certaines institutions de soins de santé, mais elle sera continuellement adoptée plus loin lorsque de plus en plus d’essais seront menés et les résultats qu’ils donnent deviennent plus clairs. IA devrait être considéré comme un outil Cela améliore les compétences des médecins, plutôt qu’un scénario apocalyptique où l’IA mettra fin aux médicaments tels que nous le connaissons. Lorsque ces technologies sont utilisées correctement et efficacement, c’est une situation gagnant-gagnant pour le médecin et le patient, car cela signifie moins de douleur, des récupérations plus rapides et une meilleure qualité de vie dans l’ensemble.
