A tanulmány mesterséges intelligencia segítségével osztályozza a betegek fájdalom archetípusait a térdprotézis után

A tanulmány mesterséges intelligencia segítségével osztályozza a betegek fájdalom archetípusait a térdprotézis után

Egy tanulmány, amely mesterséges intelligenciát használ a betegek fájdalom archetípusainak osztályozására és a térdprotézis utáni súlyos fájdalom kockázatának meghatározására, a legjobb eredmény díjat kapott az Amerikai Regionális Anesztézia és Fájdalomgyógyászati ​​Társaság (ASRA) 50. éves találkozóján. A tudományos kutatás kiválóságát elismerő kitüntetést az ASRA Kutatási Bizottsága által kiválasztott 10 legmagasabb pontszámot elért absztrakt közül háromnak ítélik oda.

Megtiszteltetés, hogy a regionális anesztézia és fájdalomgyógyászat egyik vezető szakmai szervezete kiemeli osztályunk Fájdalommegelőzési Kutatóközpontja együttműködését. A díj a betegellátás innovációja iránti elkötelezettségünket tükrözi, és hangsúlyozza erőfeszítéseink szélesebb körű tudományos közösség általi elismerését. "

Alexandra Sideris, PhD, a HSS Fájdalommegelőzési Kutatóközpontjának igazgatója

Évente több mint egymillió emberen esnek át térdprotézis műtéten az Egyesült Államokban, és ezek a számok folyamatosan növekszenek, határozottan Dr. Sideris. "Jobban meg kell érteni a betegek egyéni fájdalompályáit, és az egyik legizgalmasabb megközelítés a mesterséges intelligencia kihasználása. A HSS-nél található hatalmas betegadatbázisunkkal a gépi tanulás olyan tényezőket elemezhet, mint az életkor, a nem, a BMI és a már meglévő fájdalomszintek, hogy megjósolhassák, mely betegeknél van nagyobb a fájdalom kialakulásának kockázata" - mondta. Ezen információk birtokában az ellátó csapat személyre szabott fájdalomkezelési terveket tud kialakítani a betegek igényeinek megfelelően.

A HSS kutatóinak több célja volt: Használjon gépi tanulást a fájdalom archetípusainak azonosítására a teljes térdprotézis után. A fájdalom kimenetelének előrejelzéséhez fontos jellemzők meghatározása; és osztályozzák azokat a betegeket, akiknél fennáll a súlyos fájdalom kockázata a közvetlen posztoperatív időszakban. A retrospektív vizsgálatban 17 200 olyan beteg vett részt, akiknél 2021. április 1. és 2024. október 31. között teljes térdprotézisen esett át a HSS.

"Felügyelet nélküli gépi tanulás segítségével két különböző fájdalom archetípust azonosítottunk a teljes térdprotézisen átesett betegeknél. Ezek azoknak feleltek meg, akiknek súlyos, nehezen kontrollálható fájdalmaik voltak a műtét után, és akiknek fájdalma viszonylag jól kontrollált volt" - magyarázta Justin Chew, MD, MD, PhD, PhD. Vizsgálatunkban a rizikófaktorok közé tartozott a fiatalabb életkor, a nagyobb fizikai/szellemi károsodás, a magasabb BMI, valamint a preoperatív opioid vagy gabapentinoid használat. "

Dr. Sideris megjegyzi, hogy a HSS-nél folyó és jövőbeni tanulmányok továbbra is az AI-t fogják használni a betegek kimenetelének javítására. Míg a díjnyertes tanulmány a közvetlen posztoperatív időszakra összpontosított, azt mondta, hogy további vizsgálatok követik majd a betegek fájdalom előrehaladását és felépülését hosszabb időn keresztül, hogy meghatározzák, milyen stratégiákat alkalmazhatnak az orvosok a műtét előtt, intraoperatív és közvetlenül a műtét utáni időszakokban a nagy kockázatú betegek fájdalmának kezelésére.

Források: