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疼痛是一种复杂的生理和心理现象，给患者带来极大痛苦，也给国家医疗系统带来沉重的负担。传统的疼痛评估主要依赖患者的自我报告和医生的临床经验，存在主观性强、准确性不高的问题。
此外，疼痛的治疗也面临着诸多挑战，如药物副作用、治疗效果不佳、个体差异大等。因此寻找更加准确、客观、个性化的疼痛评估和治疗方法成为当务之急。
近年来，人工智能（artificial intelligence ，AI）技术取得了飞速发展，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。这些技术为解决疼痛管理中的问题提供了新的思路和方法。
例如，机器学习算法可以通过分析大量的疼痛相关数据，建立疼痛评估模型和治疗预测模型，提高疼痛评估的准确性和治疗的效果。深度学习技术可以对患者的面部表情、声音特征等进行分析，实现更加客观的疼痛评估。
计算机视觉和自然语言处理技术可以帮助医生更好地理解患者的疼痛症状和需求，提高医疗服务的质量。近期美国Alaa Abd‑Elsayed等学者总结了AI在疼痛领域中的应用。
有研究将AI应用于患者完成功能障碍测试（五次坐立测试）的时间，以帮助诊断背痛的原因。该研究的研究人员训练了一种机器学习算法，根据时间患者资料和患者完成测试所需的时间，将患者分类为患有腰椎间盘突出症、腰椎管狭窄症或慢性腰痛。
该算法能够以约96%的准确率正确识别患者的状况。Abdollahi等人研究了可穿戴运动传感器在对非特异性下背痛进行分类中的使用。
研究人员让参与者佩戴运动传感器进行一系列运动，然后使用不同的机器学习方法，根据先前收集的运动学数据将患者分类为不同风险组。使用STartT回筛问卷作为事实来源，神经网络模型能够以约60%的准确率对高风险与中低风险进行分类，而监督学习算法以约75%的准确率对患者进行分类。
最后，几项研究的共同目标是使用机器学习来开发患者疼痛严重程度的客观衡量标准。例如，Gruss等人研究了使用生物电位数据对不同疼痛水平进行分类。研究人员收集了参与者的生物电位数据，同时将他们暴露在痛苦的热刺激下。
研究人员用各种疼痛阈值标记了数据，包括基线，参与者第一次感到疼痛的地方，以及最大疼痛耐受力。使用机器学习算法，他们能够优化疼痛识别系统，该系统可以区分基线疼痛水平和最大疼痛耐受水平，准确率为90.94%。
人工智能在疼痛医学中的另一个常见应用是预测慢性疼痛的进展。Guan等人的一项研究中试图检查AI评估患有或有风险发生膝关节骨关节炎的患者的慢性膝关节疼痛进展风险的潜力。
在此过程中，研究人员训练了三个人工神经网络（ANN），以确定患者的膝关节疼痛是否会在48个月内恶化，使用4200个膝关节的数据集，其中包含有和没有慢性膝关节疼痛进展的患者。
第一个ANN仅使用传统风险因素（人口统计学，临床，放射学）进行训练，第二个ANN仅使用基线膝关节X光片进行训练，第三个ANN使用基线膝关节X光片和传统风险因素的组合进行训练。
结果显示第一个模型能够正确预测疼痛恶化的时间约为69%，第二个模型预测正确时间约为77%，第三个模型约为81%。
以类似的方式，研究人员Lin等人采用机器学习技术创建了一种工具，可以使用从MRI中提取的特征来预测关节炎患者膝关节疼痛的改善，他们创建的模型在83%的测试案例中正确预测了疼痛的改善。
Ichesco等人试图创建一个监督学习模型来预测纤维肌痛引起的慢性疼痛患者对两种药物的反应如何不同。训练该模型以将患者分类为普瑞巴林或米那普仑的应答者（疼痛减轻≥ 20%）。用于训练模型的数据集包括大脑的静息状态MRI扫描，观察后扣带皮层和背外侧前额叶皮层之间的连接模式。
研究结果表明，MRI中发现的连接模式能够以92%的准确率分类患者是否是普瑞巴林或米那普仑反应者。虽然这项研究在评估不同的药物反应方面显示了有希望的结果，但它不能预测患者是否会直接对药物产生反应。
Branco等人试图确定患者的修辞是否可以预测他们是否会经历安慰剂效应。在此过程中，研究人员开发了一种机器学习模型，该模型根据患者访谈及其对安慰剂药物的相应反应进行训练。当测试时，该模型能够使用患者用来谈论他们的痛苦和生活的语言，在71%的测试案例中正确预测患者是否会产生安慰剂反应。
Ortiz-Catalan等人试图使用机器学习和虚拟现实来治疗幻肢疼痛。首先涉及使用机器学习模型根据截肢残端的肌电模式来确定患者预期的幻肢运动。该技术被称为肌电模式识别（MPR），可以解码肌电信号的真实时间。然后将MPR数据与增强现实相结合，为预期的幻肢运动提供视觉反馈。
实际上病人可以在屏幕上看到自己的肢体已经恢复，利用幻肢运动，病人可以控制虚拟肢体，并看到真实的运动。研究结果采用数字评定量表（NRS）、疼痛评定指数（PRI）和加权疼痛分布量表（WPD）进行测量。在使用AR界面进行12次治疗后，患者的WPD减少了47%，NRS减少了32%，PRI减少了51%。
除了直接治疗外，一些研究还调查了人工智能作为行政辅助手段的使用。Piette等人试图确定人工智能的有效性，以帮助治疗师为慢性疼痛提供认知行为治疗。干预措施包括10周的每日电话，其中交互式语音应答（IVR）电话将收集患者的反馈。然后，机器学习模型将使用此反馈来为该周提供治疗建议。
治疗包括与治疗师进行45分钟的全面通话，与治疗师进行15分钟的电话登记，或通过IVR电话提供治疗师笔记。研究结果显示，与每名患者每周接受45分钟电话的对照组相比，该研究的结果并不劣于对照组。
目前人工智能在疼痛医学中的应用显示出有希望的结果，有可能显著改善慢性疼痛患者的生活质量。也就是说，现有的大部分研究都集中在特定的应用上，例如客观的疼痛评估和个性化治疗的提供。未来的研究应该尝试调查该领域内更广泛的应用，特别是在神经刺激等领域，并将回顾性研究的结果转化为可以测量患者结局的临床试验。
作者 | 王阳洋
编辑 | 小 杭
