Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Применение искусственного интеллекта для автоматической оценки боли в отделении интенсивной терапии (краткий обзор)


Аннотация:

Оценка боли остается серьезной клинической проблемой в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), особенно у пациентов на ИВЛ, под седацией и под действием миорелаксанов, лишенных возможности словесного контакта, а также из-за ограниченной точности поведенческих инструментов. Поэтому необходимо разрабатывать инновационные подходы. В этом случае объективная и независимая от наблюдателя оценка боли будет не только поддержкой для врача, но и инструментом персонализированного подбора обезболивающей терапии. Цель обзора— анализ применения искусственного интеллекта (ИИ) для автоматической оценки боли в текущей практике отделений интенсивной терапии, уделяя особое внимание интеграции биосигналов, поведенческих индикаторов и мультимодальных данных для выявления ноцицептивных реакций. Был проведен систематический поиск в базах данных PubMed, Web of Science и IEEE Xplore (2015—2025) с использованием терминов «оценка боли», «интенсивная терапия», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «выражение лица», «пупиллометрия», «вариабельность сердечного ритма» и «мониторинг ноцицепции». Научные результаты были сгруппированы по трем основным доменам: поведенческие методы и методы компьютерного зрения, вегетативные и электрофизиологические показатели, а также мультимодальные и управляемые ИИ интегрированные системы. Заключение. Несмотря на то, что системы искусственного интеллекта для автоматической оценки боли в отделениях интенсивной терапии демонстрируют многообещающую производительность, ряд проблем ограничивает их применение в клинической практике. Вариабельность сигналов, обусловленная фармакологическими, неврологическими или гемодинамическими факторами, может дискредитировать надежность модели. Кроме того, нехватка маркированных наборов данных в отделениях интенсивной терапии может препятствовать их обобщению. Необходимо решить вопросы этики, регулирования и функциональной совместимости. Поэтому для рутинного внедрения требуется широкомасштабная валидация в различных отделениях интенсивной терапии для подтверждения надежности, обеспечения достоверности и установления клинической полезности.

Авторы:

Каселла М.

Издание: Общая реаниматология
Год издания: 2025
Объем: 7с.
Дополнительная информация: 2025.-N 6.-С.86-92. Библ. 31 назв.
Просмотров: 1

Рубрики
Ключевые слова
автоматическая
автоматический
анализ
базы
биосигналы
болей
болеющие
валидация
вариабельность
вегетативному
внедрение
внимание
возможности
вопрос
врачи
выявление
гемодинамический
глубокая
данные
действие
домен
зрения
ивл
индикатор
инновационные
инструмент
интеграция
интегрированные
интеллект
интенсивная
искусственная
искусственный
использование
исследование
клиническая
ключ
компьютерная
контакт
краткая
лекарственная
лица
маркированные
метод
модели
мониторинг
мультимодальный
набор
надежность
научной
неврологическая
независимые
ноцицептивный
обезболивающие
обеспечение
обзор
обусловленные
обучение
объективная
ограниченные
основной
особо
особый
отделение
оценка
пациент
персонализированная
поведенческая
подбор
поддержки
подход
поиск
показатели
полезная
практика
применение
проблема
проведения
различный
реакцией
регулирование
результата
ритма
рутин
ряда
сердечн
серый
сигнал
систем
систематические
слова
слово
случаев
совместимости
терапия
термины
точная
управляемый
фактор
фармакологическая
функциональная
цель
широкая
электрофизиологическая
этика
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.1.183.180)
Яндекс.Метрика