在不同类型的疼痛中使用生理反应/标志物的疼痛评估:一个范围审查
Camila Camacho-Navas1,2, Ling Li3, Kavita Poply4,5
1Research Centre for Biomedical Engineering, City St George's, University of London, London, UK. camila.camacho-navas@city.ac.uk.
NPJ digital medicine
|January 16, 2026
概括
使用生理信号进行客观疼痛评估正在通过机器学习取得进展. 本综述涵盖了最近的疼痛生物标志物和人工智能模型,以更准确,数据驱动的疼痛评估.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 疼痛评估传统上依赖于患者的主观自我报告,这在临床准确性方面提出了挑战.
- 自主神经系统 (ANS) 受疼痛的影响,为客观的生理信号评估提供了潜力.
- 在医疗保健中,对客观疼痛评估方法有很大的未满足需求.
研究的目的:
- 通过使用生理信号来评估客观疼痛的最新进展.
- 探索机器学习 (ML) 技术在疼痛生物标志物识别和分析中的应用.
- 分析不同类型的疼痛信号特征变化,并评估当前的ML疼痛评估模型.
主要方法:
- 进行了全面的文献审查,重点是2014年至2024年间发表的研究.
- 分析与各种疼痛类型相关的生理信号特征.
- 对用于客观疼痛评估的经典机器学习和深度学习模型的审查.
主要成果:
- 确定了关键的生理信号和生物标志物,表明疼痛状态.
- 在不同类型的疼痛 (例如,急性与慢性) 中,信号特征行为的详细变化.
- 总结了用于疼痛评估的最先进的ML模型的性能和方法.
结论:
- 使用生理信号和ML的客观疼痛评估是一个快速发展的领域.
- 生理学数据与先进的ML相结合,为改善疼痛评估准确性提供了一个有希望的途径.
- 需要进一步的研究来将这些发现转化为强大的临床工具.
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