Группа ученых из института Дэгум и института Кванджу создали технологию, которая позволила объективно определять интенсивность боли. Технология основана на анализе сигналов электроэнцефалографии от термических стимулов с помощью искусственного интеллекта. Восприятие боли у людей варьирует и существующие методы оценки боли основаны на субъективной оценке боли с помощью визуальной шкалы. Такая оценка боли была непоследовательна и в значительной степени ограничивала точную оценку боли у пациентов с нарушениями коммуникативных способностей, таких как дети, пожилые люди, пациенты с нарушенным сознанием.
Команда ученых во главе с доктором Аном создала систему анализа ЭЭГ с использованием ИИ при генерации различных сигналов, что позволило провести классификацию интенсивности боли. Ученые отказались от стандартных методов оценки боли, которые основывались на субъективных оценках, и они разработали инновационный алгоритм, который используют две модели ИИ и проводилось сравнение результатов их прогнозов и избирательное обучение на точных и надежных данных. Такой подход позволил в большей степени объективизировать оценку боли, восприятие которой варьирует у людей.
Модель была тестирована на основе ЭЭГ 41 участника, и она показала улучшенную производительность, по сравнению с стандартными моделями и сохраняла стабильность прогнозов. Исследование показало, что существует четкая связь между дельта-волновой активностью в левой и правой передних височных долях (F7 и F8) с интенсивностью боли, что может быть в дальнейшем использована в качестве цифрового биомаркера.
Ученые планируют создать платформу ИИ, которая позволит проводить мониторинг боли, что актуально для оценки боли до и после оперативных вмешательств. Кроме того, планируются исследования для создания системы мониторинга в режиме реального времени на основе интерфейса мозг – компьютер.
Результаты исследования опубликованы в журнала IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
