一项使用人工智能（AI）来更好地理解和预测膝关节置换手术后患者疼痛的新研究在第50届美国区域麻醉和疼痛医学学会（ASRA）年会上获得了最高荣誉。
这项由特殊外科医院（HSS）疼痛预防研究中心领导的研究被授予“会议最佳”之一的称号，被认为是数百篇科学报告中的前三名。
每年在美国有超过一百万人接受全膝关节置换手术。虽然这种手术通常能改善患者的活动能力和生活质量，但许多患者在术后会经历严重的疼痛。了解哪些患者的风险最高可以帮助医生个性化护理并提高康复效果。
HSS疼痛预防研究中心主任Alexandra Sideris博士强调了这项工作的重要性。“能够得到这样一个受人尊敬的组织的认可是一种荣幸，”她说。“这个奖项反映了我们团队通过创新推进患者护理的承诺。”
为了进行这项研究，研究团队使用了机器学习——一种可以分析大量数据并识别模式的人工智能技术。他们研究了2021年4月至2024年10月期间在HSS接受膝关节置换手术的17,200名患者的数据。
研究的目标是根据患者的疼痛经历将他们分组，找出预测严重疼痛的因素，并确定哪些患者可能需要额外的术后疼痛管理。
首先，研究人员使用无监督AI方法将患者分为两个疼痛“原型”，或模式。一组患者在手术后经历了严重且难以控制的疼痛，而另一组患者的疼痛相对可控。这种分类有助于医生理解不同患者之间的疼痛水平差异。
接下来，研究团队应用了监督机器学习来确定哪些因素预示着严重疼痛。他们发现，较年轻的患者、身体或心理健康问题较多的患者、体重指数（BMI）较高的患者以及术前已经使用阿片类药物或神经痛药物的患者更有可能在术后经历更严重的疼痛。
HSS的临床研究员Justin Chew博士在ASRA会议上介绍了这些发现，他说这项研究表明了如何利用AI来改进护理。“我们的分析有助于识别哪些患者风险最高，以便医生可以提前制定个性化的疼痛管理策略，”他解释道。
Sideris博士补充说，未来的研究将不仅限于手术后的早期阶段。正在进行的研究将对患者进行更长时间的跟踪，以追踪疼痛随时间的变化情况，并测试哪些治疗方法在术前、术中和术后对高风险患者最有效。
通过使用AI来更好地预测和管理术后疼痛，HSS团队希望使越来越多接受膝关节置换手术的患者的恢复过程更加顺利和舒适。这项研究是一个很好的例子，展示了技术和个性化护理如何结合在一起以改善医疗结果。
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