AI技術は手を結び、脳の痛みを同定する

[For English readers] Technologies combine to detect, localize and visualize pain signals in the brain [source article]
The article mentions about a paper “Feasibility of a Real-Time Clinical Augmented Reality and Artificial Intelligence Framework for Pain Detection and Localization From the Brain

拡張現実感、AI、携帯型ニューロイメージング技術の助けを借り、医師はもうすぐ、その場で患者の脳の画像から、各患者がどれだけ苦しんでいるかを見ることができるようになる。

患者の心の内側へ

おそらく、ハイテク対応機能は、オピオイド時代には珍しいことではない偽の痛みを訴えたり、痛みを誇張している患者の識別にも役立つ可能性がある。

オピオイド時代(the period of opioids)とは?
ある病気の患者が、オピオイド(https://ja.m.wikipedia.org/wiki/オピオイド )を使用している時期を指す。

携帯用疼痛評価の概念を証明する実現可能性研究がミシガン大学で行われ、Journal of Medical Internet Researchで発表されている。

DDS(Doctor of Dental Surgery)とDMedSc (Doctor of Madical Science)の称号を持つ上級研究著者Alexandre DaSilva、および同僚は、連続した歯の20種類の刺激を21人のボランティアに口の痛みを引き起こすために冷たい器械を使用した。

患者がこのように刺激されている間、研究者らは携帯型分光装置を使用してリアルタイムで光学的神経画像を取得した結果、それが起こるにつれて皮質活動を示した。

チームは、脳内の血流を疼痛状態または無疼痛状態のいずれかを示すものとして分類するために開発した神経ネットワークをベースにしたAIアルゴリズムを使用して、脳画像を解明した。

それから、患者の痛みの説明やその他のクロスチェックに対して、いくつかの神経ネットワークの反復でアルゴリズムのパフォーマンスをテストした。

さらに、DaSilvaらは、シミュレーションされた環境で神経イメージングデータを拡張現実(AR)機能として提供することで実現可能性を試した。これにより、患者の頭上に仮想3D脳の上に機能的な脳の活動を視覚化することができるようになった。

結果を分析すると、彼らは彼らのニューラルネットワークの反復のうちの1つ、3層モデルが痛みと痛みなしを区別するための80%の精度を超えているのを発見した。

もう1つのテストは、このアルゴリズムが左側の痛みと右側の痛みをまったくまたはまったく痛みを分離していないことを確認するためのもので、精度スコアは約75%だった。

研究者の声

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