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Interpretações de inteligência artificial de desenhos de dor podem prever a resposta à cirurgia de dor de cabeça

Interpretações de inteligência artificial de desenhos de dor podem prever a resposta à cirurgia de dor de cabeça

Segmentação anatômica de desenhos de dor do paciente. Desenhos de dor pré-operatória foram descritos usando 12 características de cada lado da cabeça, para um total de 24 características anatômicas. Crédito: Cirurgia plástica e reconstrutiva (2023). DOI: 10.1097/PRS.0000000000009855

Uma ferramenta automatizada de reconhecimento de padrões – desenvolvida usando tecnologia de inteligência artificial (IA) – pode detectar se a cirurgia será eficaz na redução da dor devido a dores de cabeça por compressão nervosa, relata um estudo na edição de fevereiro da Cirurgia Plástica e Reconstrutiva.

“Desenhos de pacientes dor de cabeça dor são úteis na identificação de pacientes com maior ou menor probabilidade de ter uma boa resposta à cirurgia de dor de cabeça”, comentam os cirurgiões membros da Sociedade Americana de Cirurgiões Plásticos (ASPS) Lisa Gfrerer, MD, Ph.D., da Weill Cornell Medicine e William G . Austen, Jr., MD, do Hospital Geral de Massachusetts. “A estrutura de aprendizado de máquina avaliada em nosso estudo pode interpretar automaticamente os desenhos de dor e parece mais precisa na previsão de pacientes que não conseguirão uma boa redução na atividade da dor de cabeça após a cirurgia de descompressão do nervo. ”

Algoritmo treinado por IA treinado para interpretar os desenhos de dor de cabeça dos pacientes

A cirurgia de cefaléia é um tratamento estabelecido para pacientes selecionados com cefaléia por compressão nervosa que não respondem ao tratamento médico. Desenvolvida por cirurgiões plásticos que notaram que alguns pacientes tinham menos dores de cabeça após o lifting cosmético da testa, a cirurgia da dor de cabeça tem como alvo locais de gatilho específicos ligados a certos padrões de dor de cabeça. Cerca de 4.500 pacientes foram submetidos à cirurgia de cefaléia por descompressão do nervo periférico em 2020, de acordo com estatísticas ASPS.

No entanto, pode ser difícil prever os resultados da cirurgia de dor de cabeça. Em um estudo anterior, os Drs. Gfrerer e Austen descobriram que pedir aos pacientes para fazer um desenho de sua dor de cabeça pode fornecer informações valiosas sobre a provável resposta à cirurgia. Em particular, os pacientes que têm padrões de dor mais “típicos” para um determinado local de gatilho parecem ter maior probabilidade de ter uma boa redução da dor após a cirurgia de cefaléia.

No entanto, alguma experiência clínica é necessária para interpretar desenhos de dor de cabeça – e especialmente para reconhecer padrões atípicos que são menos propensos a responder à cirurgia do local de gatilho. Para simplificar o processo para cirurgiões menos experientes, os drs. Gfrerer e Austen e sua equipe aproveitaram a tecnologia de IA “para desenvolver e validar uma estrutura de aprendizado de máquina capaz de interpretar desenhos de dor para ajudar na previsão dos resultados da cirurgia de dor de cabeça”.

O estudo utilizou 131 desenhos de dor fornecidos por pacientes antes de serem submetidos a cirurgia para dores de cabeça por compressão nervosa. As distribuições de dor mostradas nos desenhos foram descritas usando 24 características diferentes, com base em distribuições nervosas conhecidas. Esses recursos foram usados ​​para treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para processamento automático e interpretação de padrões de dor. As previsões de melhora auxiliadas por IA após a cirurgia de cefaléia foram comparadas com as classificações pós-operatórias dos pacientes em uma escala padrão, o Índice de Cefaléia da Enxaqueca (MIH).

Previsões de inteligência artificial ‘superam avaliadores humanos’

“[T]O algoritmo de IA superou os avaliadores humanos na previsão da resposta à cirurgia”, escrevem os Drs. Gfrerer e Austen e os coautores. Pontuação MHI: precisão de 94%, em comparação com 79% para pesquisadores clínicos experientes.

O algoritmo identificou três fatores como “fortes preditores de mau resultado cirúrgico”: dor difusa, dor facial e dor no vértice (coroa) da cabeça. Como esperado, o algoritmo de IA não foi capaz de prever resultados ruins em pacientes cujos desenhos mostravam padrões de dor típicos mais frequentemente associados a uma boa redução da dor.

Embora o algoritmo também tenha identificado com precisão os pacientes que tiveram respostas boas e intermediárias à cirurgia – com reduções de MHI de pelo menos 80% e 50%, respectivamente – ele teve melhor desempenho na previsão de resultados ruins. Isso sugere que a IA pode ser “mais objetiva na interpretação de dor desenhos do que cirurgiões”, de acordo com os autores.

Os pesquisadores enfatizam a necessidade de mais estudos usando conjuntos de dados maiores e incluindo outras variáveis ​​de triagem clínica importantes, a fim de melhorar as previsões de resultados em cirurgia de cefaléia e aplicar o algoritmo de IA à prática clínica. Drs. Gfrerer e Austen e os co-autores concluem: “Esta plataforma permitirá que médicos com menos experiência clínica, neurologistas, médicos de cuidados primários e até mesmo pacientes entendam melhor a candidatura para dor de cabeça cirurgia e procure avaliação por cirurgiões de dor de cabeça certificados.”

Mais Informações:
Christian Chartier et al, Avaliação habilitada por inteligência artificial de esboços de dor para prever resultados em cirurgia de dor de cabeça, Cirurgia Plástica e Reconstrutiva (2023). DOI: 10.1097/PRS.0000000000009855

Fornecido por
Saúde Wolters Kluwer


Citação: Interpretações de inteligência artificial de desenhos de dor podem prever a resposta à cirurgia de dor de cabeça (2023, 25 de janeiro) recuperado em 25 de janeiro de 2023 em https://medicalxpress.com/news/2023-01-artificial-intelligence-pain-response-headache.html

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