Os rápidos avanços da inteligência artificial (IA) apresentam oportunidades valiosas para melhores resultados dos pacientes e atendimento cirúrgico otimizado. A avaliação da dor na cirurgia costumava ser uma matéria subjetiva, dependendo dos relatórios dos pacientes e das opiniões dos médicos (e de outros especialistas). No entanto, recentemente, pesquisadores do ASAN Medical Center (AMC), Seul, Coréia do Sul, desenvolveram com sucesso um sistema impulsionado pela IA para medir a dor objetivamente em pacientes durante a cirurgia e recuperação. Essa tecnologia exercerá grandes impactos nos cuidados de saúde em termos de alívio da dor para os pacientes (especialmente para aqueles que estão inconscientes ou incapazes de se comunicar) e o atendimento ao paciente pós-cirurgia em geral.
Enquanto a IA continua transformando a assistência médica, inovações como o modelo de avaliação da dor movido a IA desenvolvido pela AMC destacam as crescentes interseções entre tecnologia e atendimento ao paciente. Para aspirantes a enfermeiros, entender esses avanços é essencial, pois muitos dos melhores programas ABSN online Agora incorpore aplicativos de IA no contexto da saúde, fornecendo aos alunos os conhecimentos e habilidades necessários para se preparar para um futuro em que a tecnologia desempenhará um papel vital na avaliação e gerenciamento do paciente.
A pesquisa
Embora o sistema da AMC represente um grande salto adiante no uso da IA em cuidados cirúrgicos, não foi o primeiro caso do uso do aprendizado de máquina na avaliação da dor.
Por exemplo, vários estudos usaram a IA para analisar expressões faciais para avaliação da dor. Verificou -se que esses sistemas detectaram automaticamente a dor com sucesso com precisão relativamente alta em mais de 95% dos indivíduos. Outros estudos usaram abordagens de IA para analisar notas clínicas e registros de pacientes contendo informações de avaliação da dor para identificar todos os componentes relacionados a classificações e gravidade da dor. Aplicações adicionais da IA foram para pacientes com demência grave e para aqueles que não podem verbalizar ou se comunicar, onde a avaliação da dor é dada através do reconhecimento facial, computação inteligente, etc.
Não obstante, o sistema desenvolvido na AMC envolve rastrear alterações de frequência cardíaca, pressão arterial e volume sanguíneo dos pacientes durante a cirurgia, onde o algoritmo de aprendizado de máquina é utilizado para analisar essas medidas. AMC’s estudar envolveu 242 pacientes em cirurgia, com seis variáveis relacionadas à previsão da dor sendo selecionadas e inseridas no sistema como uma maneira de confirmar a ocorrência de dor durante e pós-cirurgia. Os pesquisadores descobriram que o modelo baseado em IA corresponde à precisão dos modelos existentes para avaliação da dor intraoperatória (dor experimentada Durante um procedimento cirúrgico Quando o paciente está sob anestesia geral ou local) a um nível de 83%. No entanto, foi muito superado na avaliação da dor pós -operatória (dor esperada Após a cirurgia) em um nível de precisão de 93%, enquanto os modelos existentes tiveram apenas 58% de precisão.
Além disso, ao longo do estudo, mais dois preditores – variabilidade do limite superior sistólico (mudanças na leitura da pressão arterial mais alta (número sistólico)) e largura do pulso (quanto tempo o pulso sanguíneo leva para se mover através das artérias em cada batimento cardíaco) – foram considerados mais eficazes de desenvolvimento de maior significado do que os modelos de avaliação existentes, que podem ser cruciais para o desenvolvimento de desenvolvimento de desenvolvimento de desenvolvimento de maior Estratégias de gerenciamento da dor pós -operatória.
Significado
Os prestadores de serviços de saúde confiaram em escalas de dor tradicionais, como o Escala de classificação numérica (NRS), que é uma escala numérica de 11 pontos, variando de ‘0’ (sem dor) a ’10’ (dor extrema) ou a escala visual analógica (VAS), que é uma medida linear que os médicos usam para registrar a progressão da dor, para avaliar os níveis de dor de um paciente.
Obviamente, essas ferramentas têm sido extremamente úteis devido ao fato óbvio de que persistiram há tanto tempo, mas com os avanços contínuos da saúde, juntamente com a complexificação de doenças, doenças ou condições, suas limitações estão se tornando mais óbvias. Por exemplo, esses métodos de medição podem ser difíceis de usar corretamente se o paciente tiver prejuízos cognitivos ou dificuldades de comunicação, levando a relatórios de dor imprecisos. Por outro lado, é aqui que as tecnologias de IA, como as desenvolvidas pela AMC, podem ter a oportunidade de brilhar e fazer a diferença.
De acordo com Dr. Byong Moon ChoiProfessor do Departamento de Anestesiologia da AMC, a tecnologia de aprendizado de máquina pode permitir que os médicos ‘avaliem objetivamente o nível de dor em pacientes inconscientes, como aqueles sob sedação ou aqueles que foram submetidos à intubação endotraqueal’, além de se tornar uma ferramenta importante para ‘gerenciamento de dor personalizada futura’. O uso de reconhecimento de linguagem facial e corporal ou outras pistas fisiológicas para estimar os níveis de dor podem abrir caminho para escores de dor mais objetivos e confiáveis, especialmente para dados demográficos que não podem se auto-relatar a dor de maneira eficaz. Tais algoritmos foram treinados diretamente em enormes conjuntos de dados de comportamentos relacionados à dor, o que também significa que eles podem detectar nuances ou complexidades sutis em pacientes que os observadores humanos não podem.
As ferramentas tradicionais de avaliação da dor também podem ser influenciadas por preconceitos raciais e culturaiso que pode resultar em mau gerenciamento da dor e piores resultados de saúde; O uso da IA pode mitigar esses fatores e permitir estratégias de gerenciamento da dor mais direcionadas e responsivas. Uma coisa importante que obtém avaliações orientadas pela IA são as estratégias personalizadas de gerenciamento da dor, que podem potencialmente reduzir a dependência de medicamentos como opióides. Mas é claro que esses sistemas ainda estão em seus estágios iniciais de desenvolvimento, e ainda é necessária uma validação adicional antes de implementá -los oficialmente como uma ferramenta para a prática.
O que isso significa para o futuro da assistência médica?
A AMC não é a única empresa de pesquisa sobre os usos da tecnologia de IA na avaliação e gerenciamento da dor – de fato, instituições ao redor do mundo estão procurando maneiras de cobrir a área de maneira mais inteligente. Por exemplo, PAIS é uma empresa australiana de IA que introduziu um aplicativo móvel para avaliar os níveis de dor através do reconhecimento facial para pacientes idosos e pediátricos; NEC Corporation No Japão, ofereceu o uso da IA para ajudar o autocuidado na localização de áreas de dor lombar crônica; e AppliedVruma startup baseada nos EUA, criou um sistema de realidade virtual que pode gerenciar a dor crônica.
Então, o que isso significa para o setor de saúde com todas essas tecnologias emergentes rapidamente? Eles atrapalharão todo o campo do manejo da dor, mas também representam oportunidades para hospitais e clínicas permitirem que médicos e enfermeiros tomem decisões com mais rapidez e precisão e dependem das melhores características do controle da dor em tempo real, gerenciamento personalizado da dor, além de uma precisão aprimorada no atendimento ao paciente.
Obviamente, haverá resistência de algumas instituições de saúde, mas será continuamente adotada ainda mais quando mais e mais ensaios forem realizados e os resultados que eles produzem se tornarem mais claros. Ai deve ser visto como uma ferramenta Isso aprimora as habilidades dos médicos, em vez de um cenário do dia do juízo final onde a IA encerrará a medicina como a conhecemos. Quando essas tecnologias são usadas de maneira correta e eficaz, é uma situação em que todos saem ganhando para o médico e o paciente, pois significa menos dor, recuperações mais rápidas e uma melhor qualidade de vida em geral.
