研究人员探索人工智能预测患者术后疼痛管理支持需求的潜力

梅奥诊所对 9,731 名患者进行了一项回顾性研究，探索了人工智能 (AI) 预测患者术后阿片类药物补充需求的潜力。该研究使用深度学习模型(AI 的一种形式)来预测哪些患者在术后最有可能需要额外补充阿片类药物，同时确保充分的疼痛管理并最大限度地降低阿片类药物依赖的风险。补充药物被定义为出院后 1 至 30 天内处方的任何阿片类药物。

研究人员调查了各种手术，包括 280 例胸腔手术、1,680 例腹部手术、1,575 例盆腔手术和 5,952 例肌肉骨骼或骨科手术。该研究还调查了 507 例乳房手术、1,243 例头颈部手术和 133 例血管手术。值得注意的是，其中 2,086 例手术采用了微创技术。

在人工智能的帮助下，研究结果显示，手术类型、患者住院期间报告的疼痛程度以及最初开出的阿片类药物数量是需要补充药物的关键预测因素。膝关节置换手术成为最重要的预测因素。

研究人员强调，识别可能需要补充处方的患者并不意味着简单地开出更多阿片类药物。相反，通过人工智能模型，医疗保健专业人员可以与患者一起考虑非阿片类药物的疼痛控制策略。

“目前存在多种阿片类药物、非阿片类药物和非药物策略来控制术后疼痛，”资深研究作者、梅奥诊所外科肿瘤学家 Cornelius A. Thiels 博士说。“这种预测模型旨在帮助医生确定当前策略何时不足，并根据需要使用这些工具来增强该策略。”

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