利用人工智能预测和管理术后疼痛:一个叙事文献综述
1Department of Anesthesiology, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina.
Current opinion in anaesthesiology
|July 16, 2024
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在预测术后疼痛方面表现有前途. 在临床广泛采用之前,需要进一步的研究来克服技术和伦理方面的挑战.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 疼痛管理研究 疼痛管理研究
背景情况:
- 术后疼痛管理仍然是一个重大的临床挑战.
- 准确预测疼痛结果对于有效的患者护理至关重要.
- 目前用于预测疼痛的方法有局限性.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 的最新进展,特别是机器学习 (ML) 模型,用于预测术后疼痛.
- 确定技术,伦理和实际挑战,阻碍AI在疼痛管理中的实施.
主要方法:
- 对手术后疼痛预测ML模型的当前文献进行系统审查.
- 在机器学习模型中使用的各种数据集,算法技术和验证策略的分析.
- 预测性生物标志物,风险因素和疼痛结果的表型特征的识别.
主要成果:
- ML模型在预测疼痛轨迹和识别有风险的患者方面表现出能力.
- 这些模型显示了个性化疼痛管理和预防策略的潜力.
- 关于ML方法的可靠性,通用性和安全性存在显著的证据差距.
结论:
- 人工智能和机器学习为增强外科手术期间疼痛管理提供了变革性的潜力.
- 通过使用ML算法识别有风险的患者,可以开发个性化的干预措施.
- 解决数据质量,算法复杂性和伦理考虑对于临床整合至关重要.
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