人工智能比你更好地测量你的痛苦

人工智能模型量化疼痛，能够实现准确的诊断、潜在的实时监测和个性化治疗。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------照片由Danik Prihodko拍摄Pexels疼痛管理是医疗保健中最艰巨的挑战之一。当你的医生问你：“你有多痛？”你会怎么回答？“很痛？还是有点痛？”描述你的疼痛程度的主观性使医生很难评估和治疗你的病情。

准确测量疼痛一直是一个棘手的问题。它完全依赖于你个人的解读和心态。因为每个人的疼痛耐受度不同，所以它差异巨大。甚至连psychological state你会以不同的方式感受到疼痛。Pain这是一个同时结合身体和情感反应的状态。例如，抽血可能是一种可怕的经历，因为对于某些人来说，针刺会引发巨大的疼痛。这意味着，两个人即使有相似的伤害或病症，所报告的疼痛程度可能会有很大的不同。

现在最常用的方法是医生会问一个熟悉的问题：“在1到10的范围内，您感到多大的疼痛？”如果您在他们的办公室，这个问题通常会伴有一个带有笑脸的图示或一个从低到高疼痛水平的刻度。这些刻度有很多种，所有这些都依赖于患者的自我判断。常见的疼痛评估量表。Figure from Sakik et al. 权限：CC BY 4.0

虽然这些方法很有效，但反应往往不一致。情绪、环境和文化背景等因素会影响疼痛评分。

回到之前的例子，想象一下在一个无菌实验室里抽血，背景中有人在尖叫和哭泣，和在一个装饰精美、播放舒缓音乐的办公室里抽血之间的对比。

这些量表尽力将某种可量化的数字与疼痛的强度相等，但最终，这些数字仍然基于你当时的感受。

我们需要一种更可靠的疼痛测量方法。 如果我们能够至少标准化疼痛水平，医生将能提供更精确的帮助和管理。

将人工智能与疼痛生物标志物结合以理解疼痛

研究人员在New Jersey Institute of Technology他们一直在努力寻找客观的痛苦测量方法。他们的方法结合了生物标志物和人工智能（AI），生物标志物是可在痛苦开始时检测的生物指标，以更好地定义和测量疼痛。

在他们的研究中，他们确定了两个可以帮助我们更好地理解疼痛及其测量的方法的生物标志物：环氧合酶-2（COX-2）和诱导型一氧化氮合酶（iNOS）。

COX-2是与炎症和疼痛相关的生物标志物。血液中较高的COX-2水平通常意味着更多的疼痛。许多常见的止痛药，如阿司匹林和非甾体抗炎药（NSAIDs），都针对COX-2通路以缓解疼痛。

第二个生物标志物是iNOS，另一种在炎症和疼痛增加时产生的酶。这种酶产生一氧化氮，这种分子在身体的炎症反应中起着关键作用。高水平的iNOS通常在与慢性疼痛作者图，图标来自 Flaticon.com

这两种酶在血液中的存在可以通过标准生物传感器进行准确测量，为评估疼痛提供了更客观的方法。

虽然两者COX-2您已接受的数据训练截至2023年10月。iNOS这些生物传感器已经被探讨作为量化疼痛的指标，但我们尚未达到能够实用到足以帮助医生进行即时检测的程度。

为了解决这个问题，本研究的研究人员收集了来自这些生物传感器的数据，并将其与患者自我报告的疼痛水平结合起来，以作为输入数据用于人工智能模型。AI不仅依赖患者的反馈，还分析生物标志物数据，以提供更全面的疼痛体验情况。

这种方法的迷人之处在于，它利用人工智能来检查原始输入并理解不同数据之间的关系。

如果生物标志物显示 COX-2 和 iNOS 的水平较高，但患者报告疼痛程度较低，AI 可以对此不一致情况发出警告，以便进一步调查。这有助于医生判断其他因素，例如心理压力或情感创伤，是否可能影响疼痛强度。如果患者报告的疼痛情况与疼痛生物标志物的存在不符，医生可以调查还有哪些其他因素可能导致患者没有感觉到疼痛。图由作者提供，图标来自Flaticon.com。

这种方法是我第一次看到能够高精度区分由疼痛引起的生物反应与情绪和心理状态的情况。结果是对疼痛的度量变得更加清晰和客观。

在379名患者中，这种基于人工智能的方法在一项研究中显示，生物标志物数据与患者自我报告的疼痛水平之间的一致性达到了80%。这种一致性有助于医生信任数据，并做出更好的治疗决定。

如果你的身体能够实时与医生交流，会怎样？

从我的角度来看，人工智能在诊断传感器中的应用与治疗和疾病治愈的开发密切相关。作为在诊断开发方面工作超过15年的人，我认为在诊断中使用人工智能是解决我们领域当前许多挑战的潜在方案。

这项研究是人工智能颠覆医疗行业的一个典型例子。通过使用人工智能实时疼痛管理响应。图由作者提供，图标来自Flaticon.com

另一个实际应用是远程医疗。随着远程医疗的日益普及，整合人工智能驱动的疼痛评估工具可以增强远程咨询的效果。

患者可以使用家庭生物标志物传感器，医生则可以通过远程医疗平台分析数据。疼痛评估和治疗可以在不需要患者亲自到诊所的情况下进行。

最后，这项技术的用途不仅限于量化疼痛。还有一些其他情况下确切的原因是未知的，反馈也是主观的。慢性疲劳、偏头痛和抑郁症是一些因人而异、强度不同的例子。

通过监测与这些病症相关的生物标志物，我们可以收集客观数据，为治疗方案提供更细致和全面的方法。照片由Polina Tankilevitch拍摄Pexels人工智能与生物标志物传感器的融合标志着向更精确、个性化和主动健康管理的重要转变。目前，我们的医疗系统在对治疗不确定时常常选择开药作为默认反应。这种方法在某些情况下虽有效，但缺乏为最佳患者护理所需的精确性和个性化。

将人工智能整合到诊断中仅是广泛转型的开始。随着技术的不断进步，我预期将会有更加个性化的疼痛诊断和治疗方法。

这一医疗进步承诺提供更智能、更高效以及深具人性化的护理，确保患者得到科学依据和富有同情心的治疗。

感谢您花时间阅读我的文章。