Искусственный интеллект для автоматической оценки боли: методы исследования и перспективы

Несмотря на то что адекватная оценка боли необходима для выбора подходящей терапии, оценка боли по самоотчёту имеет ряд ограничений. Для разработки методов автоматической оценки боли можно использовать основанные на анализе данных методы искусственного интеллекта (ИИ). Цель состоит в создании объективных, стандартизированных и универсальных инструментов для оценки боли в различных клинических ситуациях. В статье обсуждаются современное состояние исследований и перспективы применения автоматической оценки боли в научной и клинической практике. Рассматриваются принципы работы ИИ. Для удобства изложения методы на основе ИИ разделены на поведенческие подходы и методы выявления боли по нейрофизиологическим данным. Поскольку боль обычно сопровождается спонтанными мимическими реакциями, некоторые подходы к автоматической оценке боли основаны на классификации изображений и выделении признаков. К другим изучаемым поведенческим подходам относятся анализ языковых признаков с помощью методов обработки естественного языка, оценка поз тела и показателей дыхания. Для выявления боли по нейрофизиологическим данным используют электроэнцефалографию, электромиографию, электродермальную активность и другие биосигналы. В новых подходах применяют мультимодальные методы, объединяющие поведенческие и нейрофизиологические данные. В ранних исследованиях использовали алгоритмы машинного обучения, например классификаторы на основе метода опорных векторов, деревьев решений и случайного леса. В последнее время применяют искусственные нейронные сети, в том числе свёрточные и рекуррентные, а также их комбинации. Для формирования и обработки надёжных массивов данных, пригодных для использования в различных условиях — при острой боли и разных хронических болевых состояниях, — необходимо сотрудничество практикующих врачей и специалистов по компьютерным наукам. Наконец, при изучении применения ИИ в исследованиях боли и её лечении крайне важно учитывать принципы объяснимости и этики.