破解慢性疼痛代码:对慢性疼痛研究中的人工智能进行范围审查
Md Asif Khan1, Ryan G L Koh2, Sajjad Rashidiani1
1Department of Electrical and Computer Engineering at McMaster University, Hamilton, ON L8S 4K1, Canada.
Artificial intelligence in medicine
|April 4, 2024
概括
人工智能 (AI) 在慢性疼痛 (CP) 诊断和分类方面表现有前途. 未来的研究应该专注于用于CP治疗和康复的AI,探索各种算法以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 疼痛管理研究 疼痛管理研究
背景情况:
- 慢性疼痛 (CP) 影响全球超过30%的人口,代表了相当大的个人和经济负担.
- 目前对CP的管理策略往往不足,需要创新的方法.
- 人工智能 (AI) 为推进CP护理提供了一个潜在的途径.
研究的目的:
- 确定AI在慢性疼痛 (CP) 管理中的应用方面的研究缺口.
- 为人工智能驱动的CP解决方案的未来研究提供方向.
- 评估人工智能在CP管理的各个方面使用的现状.
主要方法:
- 在多个科学数据库 (Ovid MEDLINE,科学网,IEEE Xplore,ACM数字图书馆) 进行了全面的文献搜索.
- 研究重点是AI在CP诊断,预后,临床决策支持,自我管理和康复方面的应用.
- 纳入标准强调了CP研究中使用的AI算法的报告质量.
主要成果:
- 审查了60项研究,表明AI在CP诊断和分类中的有效性.
- 人工智能研究中发现了关于CP治疗和康复的重大差距.
- 支持向量机,逻辑回归和随机森林分类器是最常用的AI算法.
结论:
- 未来的研究必须优先阐明CP机制,以加强AI驱动的治疗策略.
- 将AI应用扩展到CP治疗和康复中,对于改善患者的治疗结果至关重要.
- 建议探索更广泛的AI算法和架构,以实现更有效的CP管理.


