基于人脸的自动疼痛评估:新生儿重症监护病房的挑战和前景

科学领域:

• 新生儿护理 新生儿护理
• 人工智能在医学中的应用
• 疼痛评估的计算方法

背景情况:

• 新生儿重症监护室 (NICU) 的疼痛评估对婴儿福祉至关重要.
• 目前的方法很大程度上依赖于人类的观察,这可能是主观的.
• 自动化为更客观,更一致的疼痛评估提供了潜力.

研究的目的:

• 探索在NICU中自动化疼痛评估的挑战和未来方向.
• 审查新生儿疼痛检测计算方法的现状.
• 确定局限性,并为推进自动化疼痛评估技术提出解决方案.

主要方法:

• 对过去10年发表的文章进行了系统的文献搜索.
• 数据库包括主要的健康领域和工程期刊门户.
• 关键词:疼痛测量,新生儿,人工智能,计算机系统,软件,自动面部识别.

主要成果:

• 只有很少的自动化方法被确定,没有一个足够有效来取代人类评估.
• 计算方法无法准确地检测部分覆盖面部的疼痛,并且需要在各种条件下进行测试 (运动,照明).
• 需要更大,多样化的新生儿面部图像数据库来训练和验证人工智能模型.

结论:

• 目前,人工智能驱动的疼痛评估工具与NICU的实时临床应用之间仍然存在差距.
• 未来的工具应该分析可见的面部区域,并测试其灵敏度,特异性和准确性.
• 建议开发一个可自由访问的合成新生儿面部图像数据库,以促进研究进步.