Reconocimiento automatizado del dolor
El Reconocimiento Automatizado del Dolor (APR ) es un método para medir objetivamente el dolor y, al mismo tiempo, representa un área de investigación interdisciplinaria que comprende elementos de la medicina , la psicología , la psicobiología y la informática . La atención se centra en el reconocimiento objetivo del dolor asistido por ordenador, implementado sobre la base del aprendizaje automático . [1] [2]
El reconocimiento automático del dolor permite la detección y el seguimiento válidos y fiables del dolor en personas que no pueden comunicarse verbalmente. Los procesos de aprendizaje automático subyacentes se entrenan y validan de antemano mediante señales corporales unimodales o multimodales. Las señales utilizadas para detectar el dolor pueden incluir expresiones faciales o gestos y también pueden ser de naturaleza ( psico ) fisiológica o paralingüística . Hasta la fecha, el enfoque se ha centrado en identificar la intensidad del dolor, pero también se están realizando esfuerzos visionarios para reconocer la calidad, el sitio y el curso temporal del dolor. [ cita requerida ]
Sin embargo, la implementación clínica de este enfoque es un tema controvertido en el campo de la investigación del dolor. Los críticos del reconocimiento automático del dolor argumentan que el diagnóstico del dolor solo puede ser realizado subjetivamente por humanos.
El diagnóstico del dolor en condiciones en las que el informe verbal está restringido, como en personas con problemas verbales y/o cognitivos o en pacientes que están sedados o ventilados mecánicamente, se basa en observaciones conductuales realizadas por profesionales capacitados. [3] Sin embargo, todos los procedimientos de observación conocidos (p. ej., Evaluación del dolor por observación de Zurich [4] (ZOPA)); Evaluación del dolor en demencia avanzadaEscala (PAINAD) requieren una gran cantidad de experiencia especializada. Estos procedimientos pueden resultar más difíciles debido a errores de juicio relacionados con la percepción y la interpretación por parte del observador. En cuanto a las diferencias en diseño, metodología, muestra de evaluación y conceptualización del fenómeno del dolor, es difícil comparar los criterios de calidad de las distintas herramientas. Incluso si el personal capacitado teóricamente pudiera registrar la intensidad del dolor varias veces al día usando instrumentos de observación, no sería posible medirlo cada minuto o segundo. En este sentido, el objetivo del reconocimiento automático del dolor es utilizar patrones de respuesta al dolor sólidos y válidos que se puedan registrar de forma multimodal para un sistema de reconocimiento de la intensidad del dolor automatizado, temporalmente dinámico y de alta resolución. [ cita requerida ]
Para el reconocimiento automatizado del dolor, los parámetros relevantes para el dolor generalmente se registran utilizando tecnología de sensor no invasiva , que captura datos sobre las respuestas (físicas) de la persona que sufre dolor. Esto se puede lograr con tecnología de cámara que captura expresiones faciales, gestos o posturas, mientras que los sensores de audio registran características paralingüísticas. La información (psico-)fisiológica, como el tono muscular y la frecuencia cardíaca, se puede recopilar a través de sensores de biopotencial ( electrodos ). [5]
El reconocimiento del dolor requiere la extracción de características o patrones significativos de los datos recopilados. Esto se logra utilizando técnicas de aprendizaje automático que pueden proporcionar una evaluación del dolor después del entrenamiento (aprendizaje), por ejemplo, "sin dolor", "dolor leve" o "dolor intenso". [ cita requerida ]
