我们已经看到了疼痛管理的未来，它依赖于由人工智能辅助的自动化评估。
这是计算机科学研究人员在回顾各种用于自动化识别物理疼痛的方法文献后得出的结论。他们专注于面部表情、生理信号、音频线索和瞳孔扩张等易于观察的迹象。该团队还特别关注利用机器学习的观测能力的评估方法。
“最近传感器技术、信号处理、特征提取和机器学习算法的进步对于基于生理信号的自动疼痛评估的成功至关重要，”加州大学戴维斯分校计算机工程博士生Ruijie Fang及其同事写道。
《JMIR AI》于2月24日发表了该团队的报告。以下是五段摘录，展示了机器学习（简称“ML”）帮助人类缓解疼痛患者的潜力。
1. 随着技术的进步，实时疼痛监测的潜力正在增长。
可穿戴技术、ML算法和数据集成的创新“为更加准确和响应迅速的疼痛管理系统铺平了道路”，Fang及其同事写道。这些系统有望改变医疗环境中疼痛管理的方式，使护理更加主动、以患者为中心和有效。
2. 传统机器学习仍然主导着自动疼痛评估领域。
一个可能的原因是其更先进的分支——深度学习，需要大量数据，而作者指出，收集这些数据既耗时又资源密集。
“研究通常只包括少数参与者，通常只有几十人，难以收集全面的数据集。”
3. 迁移学习提供了一种可行的替代方案。
迁移学习（TL）——即使用机器学习通过类似模型的先前成果来改进新模型——“解决了与不同数据分布和有限数据集大小相关的挑战，增强了模型的鲁棒性和性能”，作者写道。
“未来的研究应进一步探索迁移学习算法的潜力，将其整合到临床实践中，以改善疼痛管理结果。”
4. ML模型的质量取决于它们所训练的数据。
“如果训练数据有偏差，模型也会有偏差，”作者提醒道。“偏差可能导致不准确的疼痛评估，进而导致不充分的疼痛管理和在某些情况下甚至会对患者造成伤害。”
“确保用于训练模型的数据具有代表性和无偏见至关重要。”
5. 健康志愿者的实验性疼痛研究可能是有用的。
这种方法允许严格控制条件、更大的参与者群体以及重复应用疼痛刺激，Fang及其合著者指出。
“这些数据是开发用于自动检测疼痛的ML模型的基础。”
作者呼吁进一步研究，以开发更强大的算法，并利用深度学习和迁移学习。
“持续的跨学科研究和合作是克服当前挑战、充分发挥这些技术优势的关键。”他们写道，“创建综合疼痛数据集的合作努力至关重要，将实时疼痛监测整合到临床实践也是如此。”
他们的结论是：
“自动疼痛评估有可能彻底改变疼痛管理。”
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