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Superar la Escala de Autoinforme: medici贸n objetiva del dolor cr贸nico con IA

Por: Jeff Rogers, IBM Research

El dolor es algo que todos experimentaremos en alg煤n momento, y algunas personas lo padecen de forma cr贸nica. Aun as铆, medir y tratar el dolor sigue siendo uno de los problemas de salud m谩s dif铆ciles y complejos.

Junto con Boston Scientific, una empresa l铆der en tecnolog铆a de dispositivos m茅dicos, nuestro objetivo es cambiar la forma en que medimos el dolor. Nuestro equipo de neurocient铆ficos, cient铆ficos de datos, ingenieros, ling眉istas, matem谩ticos, dise帽adores de dispositivos de salud y m茅dicos est谩n utilizando inteligencia artificial, internet de las cosas y la nube para crear un nuevo marco para los m茅dicos, con el objetivo de ayudar a aliviar el dolor cr贸nico de los pacientes de una manera m谩s precisa, personalizada y dirigida.

Tradicionalmente, la medici贸n del dolor ha sido muy subjetiva. Por lo general, se les pide a los pacientes que califiquen su dolor en una escala de 0 a 10, y lo que alguien percibe como un alto nivel de dolor podr铆a no ser lo mismo para otra persona. Tambi茅n existe una suposici贸n desactualizada de que el dolor agudo se comporta de manera similar al dolor cr贸nico, a pesar de m谩s de una d茅cada de evidencia que muestra cambios s贸lidos en las estructuras neuronales subyacentes (1, 2) y funciones (3, 4, 5) durante la transici贸n del dolor agudo al cr贸nico. Esto ha dado como resultado un sistema de medici贸n imperfecto y un m茅todo est谩ndar a largo plazo muy defectuoso para evaluar el dolor (6 - 10).

Nuestra colaboraci贸n con Boston Scientific busca transformar este problema urgente. Para hacerlo, utilizamos biomarcadores recopilados de hasta 1700 personas inscritas en dos estudios cl铆nicos que actualmente se someten a terapia de estimulaci贸n de la m茅dula espinal. Estos datos se recopilan de los pacientes durante per铆odos prolongados de hasta tres a帽os. Incluye m茅tricas que no suelen estar disponibles durante las visitas cl铆nicas o que no pueden evaluarse con la frecuencia suficiente en una cita con el m茅dico, como cuestionarios diarios, datos de movimiento rastreados desde relojes inteligentes, sensores de sue帽o, monitores de frecuencia cardiaca y grabaciones de voz, todos recopilados mientras los pacientes hacen su vida normal.

Al construir una IA que pueda analizar y extraer informaci贸n relevante de estos datos, estamos desarrollando un m茅todo para medir de manera objetiva y continua el dolor cr贸nico que puede ir m谩s all谩 de la escala est谩ndar de medici贸n del dolor de 0 a 10. Creemos que esto puede contribuir a sentar las bases para un manejo m谩s efectivo del dolor, lo que podr铆a ayudar a mejorar la calidad de vida del paciente y posiblemente reducir la dependencia de medicamentos en algunas personas.

Evaluaci贸n del impacto de las crisis globales sobre el dolor cr贸nico

Aunque la aparici贸n de COVID-19 detuvo muchos ensayos cl铆nicos y estudios de investigaci贸n de salud importantes, el beneficio de nuestra iniciativa es que est谩 dise帽ada para trabajar con los pacientes en su vida cotidiana, sin tener que ir al consultorio del m茅dico. Nuestra plataforma fue dise帽ada para recopilar y analizar de forma continua los biomarcadores que los pacientes emiten en sus entornos naturales, en lugar de durante visitas presenciales a la cl铆nica, espor谩dicas y potencialmente onerosas.

Esto nos permiti贸 continuar nuestro trabajo ininterrumpidamente con una ventaja importante: ahora pod铆amos ver c贸mo una gran crisis global, como la pandemia de COVID-19, podr铆a afectar una serie de otros factores que se sabe influyen en la experiencia del dolor cr贸nico de un paciente, como intensidad del dolor, calidad del sue帽o, ejercicio, medicamentos y estado de 谩nimo.

A medida que estos puntos de datos fueron monitoreados durante la pandemia, nuestro equipo desarroll贸 modelos de IA que mapearon y correlacionaron c贸mo las fluctuaciones de estos factores conduc铆an a aumentos o disminuciones en el dolor cr贸nico de un individuo. Por supuesto, no existe una soluci贸n 煤nica para todos los casos en que respondemos a un factor de estr茅s, en particular a una pandemia. Esto tambi茅n es cierto con el dolor cr贸nico: el dolor de algunos pacientes empeor贸, acompa帽ado de factores como una menor calidad del sue帽o o menos ejercicio y movimiento; mientras que otros mejoraron sus niveles de dolor gracias a mayor ejercicio y fueron resilientes en su estado de 谩nimo y h谩bitos de sue帽o. Otros se mantuvieron sin cambios a pesar de los factores fluctuantes.

La iniciativa puede ayudar a sentar las bases para que los m茅dicos desarrollen tratamientos m谩s personalizados para el dolor a la luz de las influencias externas, y demuestra el potencial para medir mejor y prepararse para los cambios en el dolor cr贸nico frente a futuros eventos globales.

Medici贸n objetiva del dolor cr贸nico con IA y datos de movimiento

Parece intuitivo que medir qu茅 tan bien y con qu茅 frecuencia se mueve un individuo sea indicativo de cu谩nto dolor est谩 experimentando. Pero con el m茅todo de evaluaci贸n actual y est谩ndar en el que los m茅dicos interrogan a los pacientes sobre cu谩n bien se est谩n moviendo y c贸mo se sienten, puede ser un desaf铆o obtener una imagen precisa. Por ejemplo, un paciente puede moverse bien el d铆a que visita al m茅dico y olvida mencionar que la semana anterior tuvo dificultades para levantarse de la cama. O quiz谩s un paciente minimiza sus s铆ntomas de dolor cr贸nico, y en la prisa de citas consecutivas, el m茅dico podr铆a no darse cuenta.

Como parte de nuestro trabajo para construir una plataforma precisa para el manejo del dolor, hemos demostrado la capacidad de los algoritmos de IA para ayudar a medir el dolor cr贸nico en funci贸n del an谩lisis de los ciclos de movimiento y descanso que arrojan los datos de los relojes inteligentes. Esto es importante por un par de razones:

鈥 Permitir que el dolor se mida de forma objetiva y pasiva, y en combinaci贸n con otros biomarcadores que pueden evaluarse desde la comodidad del hogar (como el sue帽o, el habla, el estado de 谩nimo y el uso de medicamentos), le quita al paciente la carga de la medici贸n.

鈥 La evaluaci贸n del dolor mediante la recopilaci贸n y el an谩lisis de biomarcadores como el movimiento puede ayudar a sentar las bases para una medici贸n del dolor cr贸nico m谩s precisa y objetiva, y tiene el potencial de contribuir a eliminar la subjetividad y el sesgo desde la perspectiva tanto del paciente como del m茅dico.

Ser capaz de cuantificar objetivamente el dolor podr铆a colaborar con resolver otros problemas que afectan a nuestro sistema de salud. Por ejemplo, el hecho de que los m茅dicos puedan prescribir con mayor precisi贸n en qu茅 momento y en qu茅 dosis se necesita administrar analg茅sicos podr铆a ayudar a reducir la posibilidad de introducir sesgos o prescribir en exceso y potencialmente iniciar una dependencia de opioides. Y si alg煤n d铆a somos capaces de integrar dispositivos m茅dicos, como estimuladores de la m茅dula espinal, con IA para predecir las se帽ales de dolor cr贸nico 鈥 otro objetivo de nuestra colaboraci贸n con Boston Scientific 鈥 podr铆amos ayudar a ciertas personas a adaptar la cantidad de analg茅sicos que necesitan a diario, en lugar de utilizar una prescripci贸n general.

Nuestro trabajo con Boston Scientific se basa en la visi贸n de IBM Research de crear una plataforma de salud digital para el tratamiento m谩s personalizado de las enfermedades. Con la inteligencia artificial estamos creando algoritmos y plataformas que pueden recopilar una serie de m茅tricas y biomarcadores no invasivos de pacientes que dan su consentimiento a trav茅s de canales espec铆ficos. Integrar el an谩lisis de biomarcadores como el habla, el movimiento, el dolor y el sue帽o en una plataforma general puede ayudar a los m茅dicos a obtener una imagen m谩s hol铆stica y precisa de la salud de sus pacientes.

Superar la Escala de Autoinforme: medici贸n objetiva del dolor cr贸nico con IA
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Esta nota/art韈ulo ha sido originalmente publicado por www.caracasdigital.com, el 20 de Enero de 2021..

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