Un sistema de IA puede detectar el dolor en pacientes antes, durante y después de la cirugía
18 de octubre de 2023 – Investigadores presentes en la reunión anual de ANESTESIOLOGÍA 2023 demostraron que un sistema automatizado de reconocimiento del dolor que utiliza inteligencia artificial (IA) puede ser capaz de detectar el dolor en los pacientes antes, durante y después de la cirugía.
Métodos actuales para evaluar el dolor
Los métodos actuales para evaluar el dolor suelen ser subjetivos. La Herramienta de observación del dolor en cuidados críticos (CPOT) requiere que los equipos de atención califiquen el dolor de un paciente en función del movimiento corporal, la tensión muscular y la expresión facial, mientras que la Escala visual analógica (EVA) pide a los pacientes que califiquen su propio dolor. Estos métodos pueden estar sesgados y tener un alcance limitado.
Un modelo de IA para detectar el dolor
«Las herramientas tradicionales de evaluación del dolor pueden verse influenciadas por prejuicios raciales y culturales, lo que potencialmente resulta en un manejo deficiente del dolor y peores resultados de salud», explicó Timothy Heintz, autor principal del estudio. «Además, existe una brecha en la atención perioperatoria debido a la ausencia de métodos observables continuos para la detección del dolor. Nuestro modelo de IA de prueba de concepto podría ayudar a mejorar la atención al paciente mediante la detección imparcial del dolor en tiempo real».
Beneficios de la detección mejorada del dolor
Los investigadores indicaron que los métodos mejorados para la detección del dolor tienen el potencial de prevenir resultados adversos como la ansiedad y la depresión, además de reducir la duración de la estancia hospitalaria.
Entrenamiento del modelo de IA
El modelo de IA recibió 143.293 imágenes faciales de 159 episodios sin dolor y 115 episodios de dolor en 69 pacientes que se sometieron a diversos procedimientos quirúrgicos electivos. Luego, la herramienta, que utiliza una combinación de aprendizaje profundo (DL) y visión por computadora, fue entrenada para interpretar cada imagen facial sin procesar en función de si representaba o no dolor.
Resultados del modelo de IA
Después de ser entrenado con suficientes imágenes, se descubrió que el modelo se concentraba en las expresiones faciales y los músculos en áreas particulares de la cara, como los labios, la nariz y las cejas. Después de la capacitación, el resultado de la herramienta se alineó con los resultados de la Escala visual analógica (VAS) el 66% de las veces y con los resultados de la Herramienta de observación del dolor en cuidados críticos (CPOT) el 88% de las veces.
Aplicación en entornos clínicos
Si la tecnología se valida en estudios adicionales, el equipo de investigación destacó que puede mejorar la evaluación y el tratamiento del dolor en entornos clínicos. En ese escenario, las cámaras montadas en el techo y las paredes de la sala de recuperación quirúrgica de un paciente podrían enviar hasta 15 imágenes por segundo a la herramienta de inteligencia artificial, que luego podría evaluar el dolor de los pacientes conscientes e inconscientes. Hacerlo también podría ayudar a las enfermeras y otros miembros del equipo de atención a centrarse menos en evaluar intermitentemente el dolor de un paciente y más en otros aspectos de la atención.
Avances futuros
En el futuro, es necesario abordar las preocupaciones sobre la privacidad, pero los investigadores planean incorporar funciones de monitoreo adicionales, incluidos el sonido, el movimiento y la actividad cerebral y muscular, en el modelo. Esta investigación representa solo una aplicación potencial de la IA en la atención quirúrgica.
En julio, expertos en anestesiología discutieron el papel potencial de estas tecnologías avanzadas en el campo. Señalaron que, si bien la IA se muestra muy prometedora, es importante utilizar estas herramientas de manera efectiva y priorizar la seguridad del paciente.