ИИ научили оценивать уровень боли пациентов с серповидно-клеточной болезнью

По словам Дэниэла Абрамса, сотрудника Северо-Западного университета штата Иллинойс (США), перед врачами всегда стоит дилемма между тем, чтобы назначить пациенту препараты для снижения болевого синдрома, и тем, чтобы эти препараты не имели побочных эффектов и не повышали риска развития привыкания. Задачу осложняет тот факт, что боль – понятие субъективное, ее сложно измерить стандартными способами. Поэтому Абрамс и его коллеги решили выяснить, можно ли данные о физиологии человека, которые собираются на регулярной основе (температура тела, частота сердцебиения, артериальное давление), использовать для разработки системы оценки уровня боли объективным способом.

Для этого команда собрала данные 46 взрослых и детей, страдавших серповидно-клеточной болезнью, чтобы понять, как физиологические параметры коррелируют с сообщаемым пациентом уровнем боли. Полученная информация в дальнейшем была применена для разработки моделей снижения болевых ощущений и определения уровня боли с помощью машинного обучения. Затем исследователи сравнили созданные ими модели с уже существующими, которые также пытаются оценить уровень боли, но не прибегают к анализу физиологических показателей. Разработанные модели оказались на порядок эффективнее старых.

Ученые надеются, что созданный ими алгоритм ИИ будет особенно полезен для детей, которым часто сложно объяснить свои болевые ощущения в силу возраста. В дальнейшем новый метод можно будет применять и для оценки уровня боли при других заболеваниях.

Фото: Researchers/Science History Images/Alamy