Die schnellen Fortschritte der künstlichen Intelligenz (KI) bieten wertvolle Möglichkeiten für bessere Patientenergebnisse und optimierte chirurgische Versorgung. Die Schmerzbewertung in der Operation war früher eine subjektive Angelegenheit, abhängig von Patientenberichten und der Meinungen von Ärzten (und anderen Experten). In jüngster Zeit haben Forscher des Asan Medical Center (AMC), Seoul, Südkorea, ein System, das von KI angetrieben wird, um die Schmerzen bei Patienten während der Operation und Genesung objektiv zu messen, erfolgreich entwickelt. Diese Technologie wird große Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung in Bezug auf die Schmerzlinderung für Patienten (insbesondere für diejenigen, die unbewusst oder nicht in der Lage sind, kommunizieren) und nach der Patientenversorgung im Allgemeinen auszuüben.
Da die KI die Gesundheitsversorgung weiter verändert, heben Innovationen wie das von AMC entwickelte KI-angetriebene Schmerzbewertungsmodell die wachsenden Schnittstellen zwischen Technologie und Patientenversorgung hervor. Für angehende Krankenschwestern ist es wichtig, diese Fortschritte zu verstehen, wie viele der Beste Online -ABSN -Programme Integrieren Sie nun KI -Anwendungen in den Kontext des Gesundheitswesens und bieten den Schülern die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten, um sich auf eine Zukunft vorzubereiten, in der Technologie eine wichtige Rolle bei der Bewertung und dem Management von Patienten spielen wird.
Die Forschung
Während das AMC -System bei der Verwendung von KI in der chirurgischen Versorgung einen großen Sprung nach vorne darstellt, war es nicht der erste Fall der Verwendung von maschinellem Lernen bei der Schmerzbewertung.
Zum Beispiel, mehrere Studien haben AI verwendet, um Gesichtsausdrücke zur Schmerzbewertung zu analysieren. Es wurde festgestellt, dass diese Systeme bei mehr als 95% der Probanden automatisch Schmerzen erfolgreich mit relativ hoher Genauigkeit erkennen. Andere Studien haben AI -Ansätze verwendet, um klinische Notizen und Patientenakten zu analysieren, die Informationen zur Schmerzbewertung enthalten, um alle Komponenten in Bezug auf Schmerzklassifizierungen und Schweregrad zu identifizieren. Weitere Anwendungen von KI wurden für Patienten mit schwerer Demenz und Patienten, die nicht verbalisieren oder kommunizieren, bei der Schmerzbewertung durch Gesichtserkennung, intelligentes Computing usw. gelten, usw.
Ungeachtet dessen beinhaltet das bei AMC entwickelte System die Verfolgung der Herzfrequenz, des Blutdrucks und des Blutvolumens der Patienten während der Operation, wobei der Algorithmus für maschinelles Lernen zur Analyse dieser Messungen verwendet wird. AMC’s Studie beteiligte 242 Operationspatienten, wobei sechs Variablen in Bezug auf die Schmerzvorhersage ausgewählt und in das System eingegeben wurden, um sowohl während als auch nach der Operation das Auftreten von Schmerzen zu bestätigen. Die Forscher fanden heraus während eines chirurgischen Eingriffs Wenn der Patient entweder unter allgemeiner oder örtlicher Anästhesie ist) auf einem Niveau von 83%. Es wurde jedoch bei der postoperativen Schmerzbewertung stark übertroffen (Schmerzen erwartet nach der Operation) bei einer Genauigkeit von 93%, während vorhandene Modelle nur 58% Genauigkeit hatten.
Darüber hinaus wurden während der gesamten Studie zwei weitere Prädiktoren – systolische Obergrenzevariabilität (Veränderungen des höchsten Blutdruckablesung (systolische Zahl)) und die Pulsbreite (wie lange Blutpuls nimmt, um die Arterien in jedem Herzschlag zu bewegen) – von größerer Bedeutung als die vorhandenen Bewertungsmodelle, die nachgewiesen wurden, was für eine effektivere Wirksamkeitsentwicklung von effektiverem wirksamerem von effektiverem wirtschaftlicheren sein kann, um eine effektivere zu einer effektiven zu entwickeln, von der wirksamer zu einer effektiver von der Entwicklung von effektiverem von der Entwicklung von Effektiven sein. Postoperative Schmerzmanagementstrategien.
Bedeutung
Gesundheitsdienstleister haben sich auf traditionelle Schmerzskalen wie die verlassen Numerische Bewertungsskala (NRS), eine numerische 11-Punkte-Skala von ‚0‘ (kein Schmerz) bis ’10‘ (extremer Schmerz) oder die visuelle Analogskala (VAS), die eine lineare Messung darstellt, die Ärzte zur Aufzeichnung des Schmerzverlaufs verwenden, um die Schmerzniveaus eines Patienten zu beurteilen.
Natürlich waren diese Tools aufgrund der offensichtlichen Tatsache, dass sie so lange bestehen, äußerst nützlich, aber mit den ständigen Fortschritten der Gesundheit sowie der Komplexifizierung von Krankheiten, Krankheiten oder Bedingungen werden ihre Grenzen immer offensichtlicher. Beispielsweise können diese Messmethoden schwer zu verwenden sein, wenn der Patient kognitive Beeinträchtigungen oder Kommunikationsschwierigkeiten aufweist, was zu ungenauen Schmerzberichten führt. Im Gegensatz dazu können AI -Technologien, wie sie von AMC entwickelt wurden, die Möglichkeit haben, zu glänzen und einen Unterschied zu machen.
Entsprechend Dr. Byong Moon ChoiProfessor am AMC -Abteilung für Anästhesiologie, kann die Technologie für maschinelles Lernen es Ärzten ermöglichen, „die Schmerzen bei unbewussten Patienten objektiv zu bewerten, z. Die Verwendung von Gesichts- und Körpersprachenerkennung oder anderen physiologischen Hinweisen zur Schätzung von Schmerzniveaus kann den Weg für objektivere und zuverlässigere Schmerzwerte ebnen, insbesondere für demografische Daten, die Schmerzen nicht effektiv selbst berichten können. Solche Algorithmen wurden direkt auf riesigen Datensätzen von schmerzbedingten Verhaltensweisen ausgebildet, was auch bedeutet, dass sie subtile Nuancen oder Komplexitäten bei Patienten erkennen können, die menschliche Beobachter nicht können.
Herkömmliche Instrumente zur Schmerzbewertung können ebenfalls beeinflusst werden durch rassistische und kulturelle Vorurteilewas möglicherweise zu einer schlechten Schmerzbehandlung und einer schlechteren Gesundheitsergebnisse führen kann; Die Verwendung von AI kann diese Faktoren mildern und zielgerichtete und reaktionsfähige Strategien zur Schmerzbehandlung ermöglichen. Eine wichtige Sache, die kI-gesteuerte Bewertungen erzielt, sind personalisierte Strategien zur Schmerzbehandlung, die möglicherweise die Abhängigkeit von Arzneimitteln wie Opioiden verringern kann. Aber natürlich befinden sich diese Systeme noch in den frühen Entwicklungsstadien, und es ist noch eine weitere Validierung erforderlich, bevor sie offiziell als Instrument zur Praxis umgesetzt werden.
Was bedeutet es für die Zukunft des Gesundheitswesens?
AMC ist nicht das einzige Unternehmen, das die Verwendung von AI -Technologie in der Schmerzbewertung und -bewirtschaftung recherchiert. Tatsächlich prüfen die Institutionen auf der ganzen Welt nach Möglichkeiten, den Bereich intelligenter zu decken. Zum Beispiel, Painchek ist ein in australisches KI ansässiges Unternehmen, das eine mobile Anwendung eingeführt hat, um die Schmerzniveaus durch Gesichtserkennung älterer und pädiatrischer Patienten zu bewerten. NEC Corporation In Japan hat die Verwendung von KI angeboten, um die Selbstpflege in Bereichen chronischer Schmerzen im unteren Rücken zu unterstützen. Und AppliedVREin in den USA ansässiges Startup hat ein Virtual-Reality-System erstellt, das chronische Schmerzen bewältigen kann.
Was bedeutet das für den Gesundheitssektor mit all diesen schnell aufkommenden Technologien? Sie werden das gesamte Gebiet des Schmerzmanagements stören, aber auch die Möglichkeiten für Krankenhäuser und Kliniken darstellen, Ärzten und Krankenschwestern die Entscheidungen schneller und genauer zu treffen und sich auf die besseren Merkmale der Echtzeit-Schmerzkontrolle, des personalisierten Schmerzmanagements sowie auf eine verbesserte Präzision in der Patientenversorgung zu verlassen.
Natürlich wird es einen Widerstand einiger Gesundheitseinrichtungen geben, aber es wird weiterhin weiter angenommen, wenn immer mehr Versuche durchgeführt werden und die Ergebnisse, die sie ergeben, klarer werden. Ai sollte als Werkzeug betrachtet werden Dies verbessert die Fähigkeiten von Ärzten und nicht ein Doomsday -Szenario, in dem die KI die Medizin beenden wird, wie wir es kennen. Wenn diese Technologien korrekt und effektiv angewendet werden, ist es sowohl für den Arzt als auch für den Patienten eine Win-Win-Situation, da dies weniger Schmerzen, schnellere Wiederherstellungen und eine bessere Lebensqualität bedeutet.
