Лента новостей → Оценка болевых ощущений пациента на виртуальной модели мозга – реальность XXI века.
Стала возможна оценка болевых ощущений в реальном времени на виртуальных трехмерных моделях мозга при помощи комбинации алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и технологии дополненной реальности (ДР). Исследователи из Мичигана подробно описывают свой метод в статье, недавно опубликованной в журнале медицинских интернет- исследований.
Стандартная оценка боли обычно основывается на вопросниках и шкалах, оценивающих субъективное состояние пациента. Различные группы исследователей пытались использовать нейровизуализацию, такую как функциональная МРТ и ПЭТ для более объективного определения уровня боли, однако данные методики не получили широкое применение ввиду высокой стоимости.
Новая методика включает использование функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (фБИК-спектроскопия) для измерения концентраций оксигенированного и деоксигенированного гемоглобина в мозге. В проведенном исследовании участвовал 21 пациент с орофациальной болью.
Применялось несколько алгоритмов ИИ для расшифровки каскада болевой активности в области коры головного мозга. Лучший из алгоритмов продемонстрировал точность, превышающую 80%.
Стремясь применить полученную информацию в клинической практике, исследователи разработали запатентованное программное обеспечение, способное генерировать виртуальный трехмерный мозг с картированным отображением зарегистрированной болевой активности в различных областях в виде цветных вспышек. Данное программное обеспечение совместимо с использованием гарнитуры ДР для визуализации персонализированной карты боли на поверхности головы каждого пациента.
Гарнитура ДР также отображает анимированное человеческое тело рядом с виртуальным мозгом с указанием области болевых ощущений. В совокупности применение технологии позволило врачам визуализировать степень и локализацию боли человека в режиме реального времени.
В клинической практике применение данной технологии может быть полезным среди определенной группы пациентов с затруднением сбора жалоб.
Технология находится на ранних стадиях ее разработки и требует дальнейшей оптимизации, прежде чем ее можно будет использовать для оценки болевых состояний и неврологических расстройств в клинике.