一种革命性的无线植入设备利用人工智能（AI）技术，为慢性疼痛提供精确的缓解方案。
关键要点
- 慢性疼痛影响着全球数百万人的生活。
- 用于治疗疼痛的药物容易上瘾，并常导致致命的药物过量。
- 无需药物的慢性疼痛治疗方法将显著改善患者的医疗护理水平。
- 研究人员开发了一种基于人工智能的系统，可以定制化地进行无药物疼痛治疗。
图片来源：Geralt/Pixabay
我们正处于一个历史性时期，人工智能（AI）机器学习正在迅速改变人类健康和福祉的基础。南加州大学（USC）和加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员在一项新的同行评审研究系统，用于个性化的慢性疼痛管理。”通讯作者Laiming Jiang、Jun Chen和Qifa Zhou与其他二十名合著者在合作中写道。
慢性疼痛：全球性问题
慢性疼痛是指持续超过三个月的疼痛。根据国际疼痛研究协会（IASP）的估计，全球每五人中就有一人患有慢性疼痛，而美国有5,000万人每天都在与慢性疼痛作斗争。
临床上显著的焦虑和抑郁在慢性疼痛患者中经常发生。约翰·霍普金斯大学医学院的研究人员领导的一项分析显示，在涵盖来自50个国家的347,000多名慢性疼痛患者的376项已发表研究中，约有40%的成年慢性疼痛患者同时患有焦虑和抑郁。根据该研究，最易出现共病风险的人群包括纤维肌痛患者、年轻成年人和女性。
对非药物疼痛治疗的需求
“慢性疼痛管理通常涉及阿片类药物，这类药物会带来严重的副作用，例如成瘾。”研究人员写道。阿片类药物是一种具有成瘾性的药物，可能是合成的（如芬太尼、洛哌丁胺、美沙酮、曲马多）、半合成的（如羟考酮、羟吗啡酮、氢可酮、海洛因）或天然的（如鸦片、可待因、蒂巴因、吗啡）。根据《柳叶刀区域健康—美洲》2023年7月刊的数据，阿片类药物成瘾影响了大约6,000万人，并每年导致超过10万例药物过量死亡（主要由芬太尼引起）。美国精神病学协会估计，2022年美国近11万例药物过量死亡中，有74,000例是由合成阿片类药物芬太尼引起的。
作为对成瘾性止痛药和药物的替代，迫切需要一种能够根据患者个体需求量身定制的无药物慢性疼痛管理方案。
个性化疼痛治疗
研究团队开发了一个三部分组成的疼痛管理解决方案，包括一个作用于脊髓以阻断疼痛信号传递至大脑的柔性超声诱导可植入刺激器、一个可穿戴的超声发射器，以及一个用于解码脑活动以将疼痛水平分为三类（轻微、中度、极度）的AI深度学习算法。实验中，研究人员监测了佩戴这些设备的实验室大鼠的脑电图（EEG）活动，以使AI分类疼痛水平。所使用的AI人工神经网络基于ResNet-18，这是一种包含18层的卷积神经网络（CNN），常用于图像分类任务。根据南加州大学Viterbi工程学院的报告，该深度学习模型在分类实验大鼠的疼痛水平时准确率高达94.8%。
“我们通过开发机器学习模型从脑记录中分类疼痛刺激，并编程控制超声发射器的声能，从而调整电刺激的强度。”研究人员分享道。AI分类疼痛水平后，超声发射器的声能会相应调整，以控制电刺激的功率水平，从而更精确地满足疼痛管理需求。
“我们证明，这种植入设备可以为目标自由移动的动物模型生成定向、自适应且定量的脊髓电刺激，根据分类的疼痛水平进行慢性疼痛管理。”科学家们总结道。
通过利用AI从复杂的脑活动图像记录中预测疼痛水平，一支开创性的研究团队正在通过无药物的电刺激实现个性化慢性疼痛管理方面取得重大进展。
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