Nowatorskie badanie wykorzystujące sztuczną inteligencję do identyfikacji typów odczuwanego bólu oraz oceny ryzyka silnego bólu po zabiegu endoprotezy stawu kolanowego zdobyło prestiżową nagrodę Best of Meeting podczas 50. dorocznego spotkania Amerykańskiego Towarzystwa Anestezji Regionalnej i Medycyny Bólu (ASRA). Nagroda ta, przyznawana przez Komitet Badawczy ASRA, wyróżnia trzy spośród dziesięciu najwyżej ocenionych abstraktów naukowych i jest wyrazem uznania dla przełomowych osiągnięć w dziedzinie medycyny bólu.
Dyrektor Centrum Badań nad Zapobieganiem Bólowi w Hospital for Special Surgery (HSS), dr Alexandra Sideris, podkreśla, że wyróżnienie to stanowi potwierdzenie zaangażowania zespołu naukowego w innowacje medyczne oraz dowód na to, jak istotne ich badania są dla całego środowiska medycznego. „To ogromny zaszczyt, że jedno z najbardziej cenionych towarzystw zawodowych w dziedzinie anestezji regionalnej i medycyny bólu uhonorowało nasze badanie. Nagroda odzwierciedla nasze zaangażowanie w poprawę opieki nad pacjentem i sygnalizuje znaczenie naszego wkładu dla rozwoju nauki” – zaznaczyła dr Sideris.
W samych Stanach Zjednoczonych każdego roku przeprowadza się ponad milion zabiegów całkowitej wymiany stawu kolanowego, a liczba ta regularnie rośnie. Jak zauważa dr Sideris, istnieje silna potrzeba lepszego zrozumienia zróżnicowanych ścieżek bólu pacjentów, zarówno bezpośrednio po operacji, jak i w dłuższym okresie rekonwalescencji. Sztuczna inteligencja stanowi w tym zakresie obiecujące narzędzie — dzięki dużej bazie danych pacjentów HSS, możliwe było wykorzystanie uczenia maszynowego do analizy czynników takich jak wiek, płeć, wskaźnik masy ciała (BMI) czy poziom bólu przedoperacyjnego. Na podstawie takiej analizy można przewidzieć, którzy pacjenci są szczególnie narażeni na silny ból pooperacyjny.
Główne cele badania obejmowały identyfikację archetypów bólowych po zabiegu całkowitej wymiany stawu kolanowego, wskazanie kluczowych cech prognostycznych dla wyników leczenia bólu oraz klasyfikację pacjentów z grupy zwiększonego ryzyka silnego bólu w okresie pooperacyjnym. Retrospektywna analiza objęła imponującą grupę 17 200 pacjentów, którzy przeszli operację kolana w HSS między 1 kwietnia 2021 a 31 października 2024 roku.
Jak wyjaśnił dr Justin Chew, lekarz i doktor nauk medycznych z HSS, który zaprezentował wyniki badania na spotkaniu ASRA – zastosowano tutaj nienadzorowane uczenie maszynowe, co pozwoliło wyłonić dwa dominujące profile bólowe. Jeden z nich charakteryzował się silnym, trudnym do opanowania bólem pooperacyjnym, drugi – bólem znacznie lepiej kontrolowanym. Na dalszym etapie badania, dzięki nadzorowanemu uczeniu maszynowemu, określono najważniejsze czynniki przewidujące ryzyko silnego bólu. Wśród nich znalazły się młodszy wiek, większy stopień upośledzenia fizycznego i psychicznego, wyższy BMI oraz przyjmowanie przedoperacyjnie opioidów lub leków z grupy gabapentynoidów.
Dr Sideris zaznaczyła również, że kolejne badania prowadzone w HSS będą nadal wykorzystywać sztuczną inteligencję, by udoskonalać opiekę nad pacjentami. Chociaż aktualne badanie skupiło się na okresie bezpośrednio po zabiegu, nadchodzące projekty badawcze mają objąć dłuższy czas rekonwalescencji i monitorowania bólu. Celem tych prac będzie opracowanie skuteczniejszych strategii leczenia bólu — zarówno przed operacją, w jej trakcie, jak i po niej — z myślą o pacjentach szczególnie narażonych na powikłania bólowe.
Wnioski płynące z tego innowacyjnego projektu nie tylko zmieniają sposób patrzenia na leczenie bólu pooperacyjnego, ale także otwierają drzwi do bardziej spersonalizowanej medycyny. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie dużych zbiorów danych pacjentów pozwala nie tylko odpowiednio dostosować plany leczenia, lecz także daje realną szansę na poprawę jakości życia tysięcy osób poddawanych zabiegowi endoprotezy kolana.
