La 疼痛量表 0到10的量表只有在你能说话的情况下才有效。如果你患有阿尔茨海默病、脑瘫或在重症监护室插管怎么办？在这种情况下，医生必须根据你的面部表情来猜测。问题是，“猜测”并不是一门科学。
澳大利亚团队建造了 痛切一款利用人工智能完成人类难以做到的事情的应用程序：识别疼痛的细微表情。面部动作编码系统记录了九种肉眼不可见的肌肉运动，并在三秒钟内对其进行分析。 该算法返回的分数从 0 到 42。准确率为 90%。 该技术已在澳大利亚、英国和加拿大的数百家养老院投入使用。在美国，该技术正在等待FDA的批准。
我的“不恰当”问题是：如果机器比我们更能读懂痛苦，那么这说明我们有能力看到别人的痛苦吗？
当疼痛量表不再起作用时
约 70% 的患者在重症监护室 经历疼痛，却没有得到充分的认识或治疗。在养老院， 60% 至 80% 患有痴呆症的老年人经常遭受，但医护人员很难解读这些信号。 数字评分量表，东南亚（视觉模拟评分法) 和其他传统量表存在结构上的局限性：它们假定患者能够沟通。
对于无法说话的患者，可以使用PAINAD或Abbey疼痛量表等观察工具。但它们需要时间、培训，最重要的是需要人工解读。这并非易事。通常情况下，焦虑的老年人会服用精神药物进行镇静，但疼痛仍无法确诊。
人工智能如何控制疼痛
痛切 使用基于面部分析技术 面部动作编码系统，自 1978 年以来，研究人员一直使用这种方法来研究情绪。该算法经过数千张经历痛苦的面部图像的训练，寻找九种特定的肌肉运动：抬起上唇、收缩眉毛、绷紧脸颊等。微表情持续几分之一秒，并且 人类观察者很难理解，尤其是因神经系统疾病而表情改变的患者。
它就像一个数字温度计，但测量的是疼痛。打开应用程序，将智能手机对准被测者面部30厘米，然后录制一段3秒钟的视频。神经网络会分析微收缩并生成评分。然后，操作员会完成一份其他行为信号的清单：呻吟、保护身体部位、睡眠障碍。 结果被上传到云档案，用于跟踪（并显示）疼痛随时间的变化。
克雷什尼克·霍蒂PainChek 高级研究员解释道：
“我们最初认为人工智能应该使一切自动化，但现在我们发现混合使用（人工智能加人工输入）才是我们的主要优势。”
该系统并非取代临床判断，而是辅助临床判断。最重要的是，在人类解读最不可靠的情况下，它降低了误差幅度。
英国养老院的调查结果
果园养老院 自 2021 年 1 月起，PainChek 在四家机构推出。几周内， 精神药物处方量下降 走廊里再也没有尖叫声。内部数据显示 工作场所抗精神病药物的使用减少了25%。在苏格兰，跌倒事故减少了42%。不仅如此，那些因未确诊的牙痛而缺餐的老年人也开始恢复进食。那些因牙痛而与世隔绝的人们也恢复了社交。
La AI技术 已获批准 治疗用品管理 2017 年在澳大利亚上市，随后在英国、加拿大和新西兰获得授权。 据公司数据显示，该应用已获得超过 10 万次评分 准确率高达90%。如前所述，在美国，该技术正在等待FDA的批准。
其操作优势立竿见影：使用Abbey疼痛量表完成一次完整的评估只需20分钟，而PainChek只需不到5分钟。这为临床工作人员节省了时间，使他们能够更频繁地监测疼痛，并将其转化为像血压一样的常规生命体征。
AI疼痛量表：尚待解决的问题
坦白说，自动面部分析在算法偏见方面存在问题，尤其是在肤色方面。PainChek 声称已经使用多种数据集对该系统进行了训练，但 2024年的独立研究 脑瘫研究表明，准确率仍因人群而异。恶心或恐惧的表情可能会被误认为是疼痛。而且，临床医生过度依赖算法，从而损害自身观察能力的风险始终存在。
贝尔德现在饱受慢性疼痛的折磨，他的态度很明确：“我很难让人们相信我有疼痛。如果使用 PainChek，情况就会有很大不同。” 如果人工智能能够用数字的方式，为那些默默忍受痛苦的人发声，那么或许值得在病历上增加一行字。即使这一行字是由机器书写的。
疼痛量表不会消失。但它正在改变形态。或许，在经历了七十年的“0到10”之后，是时候了。
