南昆士蘭大學研發出一種透過人工智慧來評估疼痛的新技術。
通常情況下，醫生和護士需依據患者自己的陳述來做出重要的疼痛管理方案，而新型的人工智慧評估方法就致力於革新這種傳統的行醫方式。
由南昆士蘭大學的科研人員研發的這個檢測模型，據稱是世界上最精確的疼痛檢測模型之一。
該模型可以透過面部表情自動檢測患者的疼痛程度，研究人員目前正在努力地將此模型開發為應用程式，作為實時評估疼痛的工具。
研究專案負責人Jeffrey Soar教授表示，這項技術將大量減少醫務人員對疼痛評估的猜測，從而進一步改善患者的健康狀況。Soar教授說：
對於臨床醫生來說，基於患者的自我陳述來鑑別疼痛情況並提出疼痛管理方案並不容易，而當患者描述疼痛的能力有限時，診斷就變得更加困難了，這一技術可以幫助醫生、護士等臨床醫務人員客觀地評估患者疼痛的嚴重程度，從而做出有效的疼痛管理和治療方案。尤其對於無法描述自己疼痛的患者，如幼兒、失智症患者、術後護理或重症監護病房的患者，這項技術尤為有益。
由Ghazal Bargshady博士、Ravinesh Deo教授和周旭娟（Xujuan Zhou）副教授組成的科研團隊，建立了一個新的機器學習系統，這個系統可以從影片中逐幀捕捉患者的面部表情，並從中提取、分類和處理關鍵資訊。
在臨床測試中，該系統在檢測疼痛強度方面的準確率高達92.44%，超越此前在全球公佈的所有測試結果。
Deo教授說：“面部識別和疼痛檢測技術在過去的15年中取得了長足的發展，但它仍面臨著許多挑戰，如影象質量差，缺乏適用於演算法設計和測試的資料集，我們的系統採用先進的技術深度地學習神經網路，從而可以克服這些困難，這為更好地識別臨床資料集（包括人臉影象）中相對複雜的特徵和模式創造了無限的機會。這個模型能夠檢測四個不同級別的疼痛，提高了模型的效率和有效性。與目前最先進的模型相比是一個相當大的進步，因為現有的模型只能檢測患者是否感到疼痛。”
Soar教授表示，下一步是將研究結果應用到臨床實踐中。
他說：“透過與合作伙伴合作，我們希望將人工智慧模型整合到一個應用程式中，這個應用程式可以在任何具有內建攝像頭的裝置上使用，如手機、平板電腦或膝上型電腦。這將使所有正在治療患者的醫務人員更容易地、隨時遠端訪問患者的關鍵資訊，並且比以前更快、更準確地診斷和治療患者。我們希望這項技術能在不久的將來投入臨床。”
除獲得澳大利亞研究委員會（連結專案）的資助外，該研究專案還獲得了南昆士蘭大學國際博士生全額學費獎學金（研究論文第一作者Ghazal Bargshady，南昆士蘭大學博士生）和醫療資訊通訊技術公司Nexus eCare的支援。
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