急性疼痛評価のための神経生理学的センシングの系統的レビュー

npj デジタルメディスン 第 6 巻、記事番号: 76 (2023) この記事を引用

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痛みは複雑で個人的な経験であり、測定にはさまざまな課題が伴います。 これらの課題を克服するために、さまざまなセンシング技術を痛みの代替尺度として使用できます。 このレビューの目的は、公開されている文献を要約および統合して、(a) 人間の痛みの評価に使用できる関連する非侵襲的な生理学的センシング技術を特定すること、(b) 人工知能 (AI) で使用される分析ツールについて説明することです。 ) センシング技術から収集された痛みのデータを解読し、(c) これらの技術の応用における主な影響について説明します。 文献検索は 2022 年 7 月に実施され、PubMed、Web of Sciences、Scopus に対してクエリが行われました。 2013 年 1 月から 2022 年 7 月までに出版された論文が対象となります。 この文献レビューには 48 件の研究が含まれています。 2 つの主要なセンシング技術 (神経学的および生理学的) が文献で確認されています。 センシング技術とそのモダリティ (ユニモーダルまたはマルチモーダル) が紹介されます。 文献には、AI のさまざまな分析ツールが痛みを解読するためにどのように適用されているかを示す多数の例が記載されています。 このレビューでは、さまざまな非侵襲的センシング技術、その分析ツール、およびそれらの使用への影響を特定します。 マルチモーダルセンシングとディープラーニングを活用して、疼痛モニタリングシステムの精度を向上させる大きな機会があります。 このレビューでは、神経情報と生理学的情報を一緒に含めることを検討する分析とデータセットの必要性も特定しています。 最後に、疼痛評価のためのより良いシステムを設計するための課題と機会も提示されます。

2020年、国際疼痛学会（IASP）は痛みの定義を改訂し、現在は「実際の組織損傷または潜在的な組織損傷に関連する、またはそれに関連する不快な感覚的および感情的経験」としています1。 この定義は、痛みには感覚要素と感情要素、侵害受容性（有害な刺激の生理学的コード化と処理）と神経障害性（痛みを誘発する出来事がなくてもいつでも起こり得る）の両方の痛み経験、そして痛みの予期として示される認知要素があることを要約しています。潜在的な害。 さらに、改訂された IASP 定義では、「言葉による説明は、痛みを表現するいくつかの行動のうちの 1 つにすぎない」と述べられています。 この定義と解釈に基づいて、このレビューでは、痛みは複数の方法および複数の状況で測定できると主張できます。

痛みは、自己申告、行動（発声、顔の表情、体の動きなど）、生理学的活動など、さまざまなアプローチを使用して評価できる構成要素と考えることができます2。 自己報告、つまり患者が報告する測定値は、臨床現場での疼痛評価のゴールドスタンダードと考えられてきました。 数値評価スケール (NRS) やビジュアル アナログ スケール (VAS) などの自己報告ツールは、痛みを測定する迅速かつ簡単な方法を提供し、投与に必要な労力は最小限で、臨床医と患者が簡単に理解できます3。 これらの指標は、患者が自身の痛みの経験を評価し、伝える能力に依存しています。 別の代替手段は、言語評価尺度（VRS）です。これは、痛みの経験を数値に変換することが難しい個人（言語障害や学習障害のある幼児、青少年、成人など）に使用されることがあります。したがって、この指標では、痛みの経験の大きさを表す言葉。 この指標の欠点は、痛みを説明する回答があいまいで、患者の痛みの経験に最適なものを表していない可能性があるため、患者が VRS に答えるのが難しいと感じる可能性があることです4。 さらに、VRS に使用される言語が流暢であることが、効果的な痛みの評価の障壁となる可能性があります5。