印第安纳大学布鲁明顿分校的科学家们在《赛博格和仿生系统》杂志上发表的一篇综述论文中总结了近期在开发各种传感器和设备以应对个性化疼痛治疗挑战方面的工程努力。这篇新综述论文于9月13日发表，批判性地分析了AI引导的传感器和设备在个性化疼痛医学领域的作用，强调了它们对治疗效果和患者生活质量的变革性影响。
疼痛是一种复杂而主观的体验，显著降低了个体的生活质量，并对医疗保健系统造成了巨大负担。尽管疼痛的普遍性和重要性得到了公认，但其准确评估和有效管理仍然存在持续的困难。“个性化疼痛医学旨在根据特定患者的具体需求和特征量身定制疼痛治疗策略，具有改善治疗效果、减少副作用和提高患者满意度的潜力。尽管现有的疼痛标志物和治疗方法，但在理解、检测和治疗复杂的疼痛状况方面仍面临挑战。”印第安纳大学布鲁明顿分校的教授郭峰解释道。因此，他们回顾了近期在开发各种传感器和设备以应对个性化疼痛治疗挑战方面的工程努力。他们总结了疼痛病理学的基础知识，并介绍了用于疼痛监测、评估和缓解的各种传感器和设备。他们还讨论了利用快速发展的医疗AI的技术进步，如基于AI的镇痛设备、可穿戴传感器和医疗保健系统。
这些智能传感器和设备提供实时、准确的疼痛评估和响应治疗选项的潜力标志着向更动态和患者特定方法的重大转变。然而，采用这些复杂技术伴随着重大的技术、伦理和实际挑战，特别是包括确保数据隐私、管理AI系统集成的复杂性和增强与现有医疗基础设施的互操作性的关键需求。未来的研究必须直接解决这些挑战，改进算法并增强系统的互操作性，以促进更广泛的采用。“展望未来，疼痛医学领域正迎来范式转变，AI驱动的技术处于这一转型的前沿。未来的研究不仅应继续推进技术能力，还应严格评估其在不同患者群体和疼痛状况下的影响。此外，还需要探索AI在疼痛管理中的伦理维度，确保这些创新积极贡献于患者护理，而不是加剧现有的不平等。”邢延涛说道。
尽管智能设备和传感器在个性化疼痛医学中具有巨大的潜力，但数据准确性、设备可靠性、隐私、安全问题和技术成本等挑战仍需解决。这篇综述呼吁多学科合作，以充分利用AI引导的传感器和设备在革新疼痛管理方面的潜力。将这些技术整合到临床实践中，不仅有望提高患者结局，还能更深入地了解疼痛机制，最终导致更有效和个性化的治疗策略。
该论文的作者包括邢延涛、杨凯元、Albert Lu、Ken Mackie 和郭峰。这项工作得到了美国国立卫生研究院（NIH）资助（U01DA056242 和 DP2AI160242）的支持。论文《AI 引导的传感器和设备在个性化疼痛医学中的应用》于2024年9月13日发表在《赛博格和仿生系统》杂志上，DOI: 10.34133/cbsystems.0160。
(全文结束)
