Il dolore sarà sempre più obiettivo. Una ricerca presentata al convegno della Società Americana di Anestesiologia ha sviluppato una sorta di termometro del dolore, un sistema di riconoscimento automatico del dolore basato sull'intelligenza artificiale.
Il sistema interpreta le immagini facciali per valutare il dolore e si presenta come un metodo obiettivo e imparziale per la rilevazione del dolore nei pazienti prima, durante e dopo un intervento chirurgico.
Allo stato attuale la valutazione del dolore è basata su metodi soggettivi come il Cpot, acronimo di Strumento di osservazione del dolore in terapia intensiva, con il quale gli operatori sanitari valutano il dolore del paziente basandosi sull'espressione facciale, il movimento del corpo e la tensione muscolare.
"I tradizionali strumenti di valutazione del dolore possono essere influenzati da pregiudizi razziali e culturali, con conseguente scarsa gestione del dolore e peggioramento degli esiti sanitari", dichiara l'autore del progetto Timothy Heintz, dell'Università della California a San Diego. "Inoltre, vi è una lacuna nell'assistenza perioperatoria a causa dell'assenza di metodi osservabili continui per la rilevazione del dolore. Il nostro modello potrebbe contribuire a migliorare l'assistenza ai pazienti attraverso il rilevamento del dolore in tempo reale e obiettivo".
I ricercatori hanno addestrato il sistema di intelligenza artificiale con 143.293 immagini facciali e 159 episodi non dolorosi relativi a 69 pazienti sottoposti a una vasta gamma di interventi chirurgici, tra cui interventi cardiaci complessi.
Il sistema ha imparato a misurare il dolore in base alle espressioni facciali, concentrandosi soprattutto sui muscoli facciali di sopracciglia, labbra e naso. È emerso un allineamento con i risultati del sistema Cpot pari all'88% del tempo. Se i risultati venissero confermati, la tecnologia potrebbe diventare uno strumento molto utile per i medici.
Si potrebbero montare telecamere su pareti e soffitti della sala post-operatoria per valutare il livello di dolore dei pazienti, anche quelli incoscienti, scattando 15 immagini al secondo.
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