O estudo usa inteligência artificial para classificar os modelos de dor do paciente depois de substituir o joelho
Um estudo usando inteligência artificial para classificar os modelos de dor do paciente e determinar o risco de dor intensa após o joelho é substituído por um melhor prêmio na reunião em 50Y A reunião anual da Associação Americana de Anestésico Regional e Medicina da Dor (ASRA). A honra, que reconhece a excelência em pesquisa científica, recebe três dos 10 melhores resumos de pagamento escolhidos pelo Comitê de Pesquisa da ASRA.
É uma honra para mim ter uma das melhores organizações profissionais no campo da anestesia regional e destacar o trabalho cooperativo do Departamento de Pesquisa da Dor de nosso Departamento. O prêmio reflete nossa dedicação às inovações nos cuidados dos pacientes e enfatiza o reconhecimento da maior comunidade científica de nossos esforços. “
Alexandra Cedris, PhD, diretor do HSS Pain Research Center
O Dr. Sidris observa que mais de um milhão de pessoas passam por uma cirurgia de substituição do joelho todos os anos nos Estados Unidos, e esses números continuam aumentando. “É necessário entender os melhores caminhos de dor individuais para os pacientes, e um dos métodos mais emocionantes é tirar proveito da inteligência artificial. Com nosso enorme banco de dados de pacientes em HSS, o aprendizado de máquina pode analisar fatores como idade, sexo, índice de massa corporal e antes da cirurgia para prever pacientes mais do que dor grave após a cirurgia.
Os pesquisadores do HSS tiveram vários objetivos: se beneficiando do aprendizado de máquina para determinar os modelos de dor após a substituição do joelho total; Determinar as características importantes da previsão dos resultados da dor; E a classificação de pacientes em risco de dor grave diretamente no período. O estudo incluiu um efeito retroativo de 17.200 pacientes com alternativas gerais de joelho no HSS de 1 de abril de 2021 a 31 de outubro de 2024.
Utilizando aprendizado de máquina não -supervision, identificamos modelos distintos de dor em pacientes que começaram a começar com o joelho, que corresponde àqueles que sofreram de graves e difíceis de controlar a dor após a cirurgia e cuja dor foi relativamente bem controlada, “os fatores que foram identificados no estudo foram identificados e os fatores mais bem -sucedidos. cirurgia ou uso de gabicinóides.
O Dr. Sideris observa que estudos contínuos e futuros no HSS continuarão aproveitando a inteligência artificial, a fim de melhorar os resultados do paciente. Embora o estudo que venceu o prêmio se concentrasse no período pós -cirurgia, ele disse que estudos adicionais seguirão o caminho da dor e da recuperação do paciente por períodos mais longos para determinar as estratégias que os médicos podem empregar antes da cirurgia, durante a cirurgia e no período pós -cirurgia para gerenciar a dor em pacientes em risco.
