Проучването използва изкуствен интелект, за да класифицира архетипите на болката на пациентите след смяна на коляното

Проучването използва изкуствен интелект, за да класифицира архетипите на болката на пациентите след смяна на коляното

Проучване, което използва изкуствен интелект за класифициране на архетипите на болката на пациентите и определяне на риска от силна болка след смяна на колянна става, получи награда за най-добра среща на 50-ата годишна среща на Американското дружество по регионална анестезия и болкоуспокояваща медицина (ASRA). Отличието, което признава високи постижения в научните изследвания, се присъжда на три от 10-те резюмета с най-висок резултат, избрани от Изследователския комитет на ASRA.

Чест е, че една от най-добрите професионални организации в областта на регионалната анестезия и медицината на болката подчертава сътрудничеството на Изследователския център за превенция на болката на нашия отдел. Наградата отразява нашия ангажимент към иновациите в грижата за пациентите и подчертава признанието на нашите усилия от по-широката научна общност. “

Александра Сидерис, д-р, директор на Изследователския център за превенция на болката в HSS

Повече от един милион души се подлагат на операция за смяна на колянна става всяка година в Съединените щати и тези числа продължават да нарастват, твърди д-р Сидерис. „Има нужда от по-добро разбиране на индивидуалните траектории на болката на пациентите и един от най-вълнуващите подходи е използването на изкуствен интелект. С нашата масивна база данни за пациенти в HSS, машинното обучение може да анализира фактори като възраст, пол, ИТМ и съществуващи нива на болка, за да предвиди кои пациенти са изложени на по-голям риск от развитие на болка“, каза тя. С тази информация екипът за грижи може да приспособи персонализирани планове за управление на болката, за да отговори на нуждите на пациента.

Изследователите на HSS имаха няколко цели: Използвайте машинно обучение, за да идентифицирате архетипове на болка след пълна смяна на коляното. Определяне на характеристики, важни за прогнозиране на резултатите от болката; и класифицира пациенти с риск от силна болка в непосредствения постоперативен период. Ретроспективното проучване включва 17 200 пациенти, които са имали тотални коленни протези при HSS от 1 април 2021 г. до 31 октомври 2024 г.

„Използвайки неконтролирано машинно обучение, идентифицирахме два различни архетипа на болка при пациенти, подложени на тотална смяна на колянна става. Те съответстват на тези, които са имали тежка, трудна за контролиране болка след операция и чиято болка е била сравнително добре контролирана“, обясни Джъстин Чу, MD, MD, PhD, PhD. В нашето проучване рисковите фактори включват по-млада възраст, по-голямо физическо/умствено увреждане, по-висок ИТМ и предоперативна употреба на опиати или габапентиноиди. “

Д-р Сидерис отбелязва, че текущите и бъдещите проучвания в HSS ще продължат да използват AI за подобряване на резултатите за пациентите. Въпреки че награденото проучване се фокусира върху непосредствения следоперативен период, тя каза, че допълнителни проучвания ще проследят прогресията на болката и възстановяването на пациентите за по-дълги периоди, за да определят какви стратегии лекарите могат да използват преди операцията, интраоперативни и непосредствено следоперативни периоди за справяне с болката при пациенти с висок риск.

източници: