印第安纳大学布卢明顿分校的科学家们在《赛博格与仿生系统》杂志上发表了一篇综述论文，总结了近期在开发各种传感器和设备方面的工程努力，这些传感器和设备旨在解决个性化疼痛治疗中的挑战。这篇新的综述论文批判性地探讨了人工智能（AI）指导下的传感器和设备在个性化疼痛医学领域的角色，强调了它们对治疗效果和患者生活质量的变革性影响。
疼痛是一种复杂且主观的体验，显著降低了个体的生活质量，并给医疗系统带来了巨大的负担。尽管疼痛的普遍性和重要性得到了广泛认可，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患者的特定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。
“因此，我们回顾了近期在开发各种传感器和设备方面的工程努力，这些传感器和设备旨在解决个性化疼痛治疗中的挑战。我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。我们还讨论了利用快速发展的医疗AI技术的进展，如基于AI的镇痛设备、可穿戴传感器和医疗保健系统。”研究作者、印第安纳大学布卢明顿分校教授Feng Guo表示。
这些智能传感器和设备提供实时、准确的疼痛评估和响应性治疗选项的潜力，标志着向更动态和患者特定方法的关键转变。然而，采用这些复杂技术的同时也伴随着重大的技术、伦理和实际挑战，特别是确保数据隐私、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。未来的研究必须直面这些挑战，改进算法并增强系统互操作性，以促进更广泛的采用。
“展望未来，疼痛医学领域将迎来范式转变，人工智能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条件下的影响。此外，还需要探索疼痛管理中AI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。”Yantao Xing表示。
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，但仍需解决数据准确性、设备可靠性、隐私、安全性和技术成本等挑战。这篇综述呼吁多学科合作，充分利用AI指导下的传感器和设备在变革疼痛管理方面的全部潜力。将这些技术整合到临床实践中，不仅有望提高患者结果，还能更深入地理解疼痛机制，最终导致更有效和个性化的治疗策略。
该论文的作者包括Yantao Xing、Kaiyuan Yang、Albert Lu、Ken Mackie和Feng Guo。这项工作得到了NIH资助（U01DA056242和DP2AI160242）的支持。
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