A roadmap for artificial intelligence in pain medicine: current status, opportunities, and requirements
Meredith C.B. Adams, James S. Bowness, Ariana M. Nelson, Robert W. Hurley and Samer Narouze
Curr Opin.Anaesthesiol. 2025 Oct 1;38(5):680-688 doi: 10.1097/ACO.0000000000001508.
Επιμέλεια κειμένου: Ράρρας Χριστόφορος, Ειδικευόμενος Αναισθησιολογίας, Πανεπιστημιακό Γενικό Νοσοκομείο Λάρισας
Η τεχνητή νοημοσύνη (Artificial Intelligence, AI), ένα ανερχόμενο εργαλείο στη φαρέτρα της αλγολογίας, παρέχει νέες δυνατότητες στην εκτίμηση, τη διάγνωση και τη θεραπεία των ασθενών που πονούν. Το άρθρο προσφέρει τα βήματα για την ένταξη της AI στην αλγολογία, τις σύγχρονες πρακτικές και τις μελλοντικές ευκαιρίες αλλά και τους ηθικούς, ρυθμιστικούς και εκπαιδευτικούς περιορισμούς.
Για τη διαχείριση του οξέως πόνου, υπολογιστικά συστήματα αναλύουν τις εκφράσεις του προσώπου και τις αντιστοιχούν με αντικειμενικές κλίμακες πόνου που συμπληρώνουν τις υποκειμενικές κλίμακες. Αδιαμφισβήτητης αξίας είναι οι πλατφόρμες AI-καθοδηγούμενης υπερηχογραφικής μελέτης για τη διενέργεια περιοχικής αναισθησίας, καθώς φαίνεται ότι αυξάνουν την ακρίβεια και μειώνουν τις προσπάθειες και το χρόνο διενέργειας της αναισθησίας. Τέλος, μοντέλα μηχανικής μάθησης έχουν χρησιμοποιηθεί στην πρόβλεψη εμμένουσας χρήσης οπιοειδών μετεγχειρητικά, επιτρέποντας πρωϊμότερη παρέμβαση σε ασθενείς υψηλού κινδύνου.
Για τους ασθενείς με χρόνιο πόνο, η AI έχει χρησιμοποιηθεί για τη διάγνωση και την εξατομίκευση της θεραπείας. Αλγόριθμοι εκπαιδευμένοι σε απεικονιστικές εξετάσεις βελτιώνουν τη διαγνωστική ακρίβεια μυοσκελετικών παθήσεων, ενώ προγνωστικά μοντέλα προβλέπουν την απάντηση των ασθενών σε διεγέρτες νωτιαίου μυελού. Άλλα εργαλεία υποστηρίζουν την εξατομικευμένη χορήγηση φαρμάκων με τη βοήθεια δεδομένων μοριακής απεικόνισης και πρωτεϊνών. Εγχειρήματα όπως το NIH HEAL εναρμονίζουν και τυποποιούν τα δεδομένα των κλινικών μελετών για την ευχερέστερη δημιουργία μοντέλων.
Συνολικά, το AI μπορεί να συνδράμει σε δυσεπίλυτα προβλήματα των ασθενών με πόνο όπως η πρόβλεψη της περιεγχειρητικής πορείας του πόνου, η εκτίμηση ασθενών με εμπόδια επικοινωνίας, η βελτιστοποίηση της αγωγής χρόνιου πόνου, η διαχείριση των οπιοειδών και η ενασχόληση του ασθενούς με τη διαχείριση του πόνου του με ψηφιακά εργαλεία αυτοβοήθειας. Για την ταχύτερη ένταξη του AI στον πόνο μπορούν να αξιοποιηθούν τροποποιημένα εργαλεία από παραπλήσιες ειδικότητες όπως η ακτινολογία, η ογκολογία και η διαχείριση χρόνιων νοσημάτων, με προσοχή όμως στην υποκειμενική και πολυσύνθετη φύση του πόνου.
Οι συγγραφείς προτείνουν ένα μοντέλο τεσσάρων φάσεων: 1) ορισμός του προβλήματος, 2) δημιουργία αλγορίθμου χρησιμοποιώντας ποικιλία βάσεων δεδομένων, 3) επικυροποίηση με τη βοήθεια τυποποιημένων δοκιμών σε πραγματικές συνθήκες και 4) ένταξη του μοντέλου στην καθημερινή πρακτική και τους ηλεκτρονικούς φακέλους ασθενούς. Νευραλγικής σημασίας στην ενορχήστρωση του μοντέλου είναι η απρόσκοπτη επικοινωνία μεταξύ ιατρών και προγραμματιστών.
Καταληκτικά, η AI μπορεί με επιτυχία να επεκταθεί στην αλγολογία με ιδιαίτερη προσοχή όμως σε ηθικά και ρυθμιστικά διλήμματα όπως το bias, η ιδιωτικότητα, η διαύγεια και η ιατρική ευθύνη, και με φροντίδα για την εκπαίδευση των ιατρών και των προγραμματιστών.