借助80%的准确率，一种人工智能辅助工具可以帮助医生判断哪些患者应该接受慢性疼痛的治疗。
大约三分之一的癌症幸存者会经历慢性疼痛——一种严重的状况，尽管他们的癌症处于缓解阶段，但仍然会显著降低一个人的生活质量。
虽然医生有多种方法来管理慢性疼痛，但识别最易受到其影响的患者却相当具有挑战性。然而，来自佛罗里达大学和其他机构的研究人员最近的一项研究利用人工智能来预测哪些乳腺癌患者更可能经历慢性疼痛。这一预测模型可能帮助医生应对导致持续疼痛的根本原因，并最终改善治疗选择。
研究的首席作者、佛罗里达大学护理学院教授Lisiane Pruinelli博士、硕士、注册护士、FAMIA表示：“我们的目标是理解从癌症转变为经历慢性疼痛的因素，以及我们如何有效管理这些因素。我们的目标是将这些信息与特定的患者情况联系起来，以便及早识别那些有发展慢性疼痛风险的患者。”
该研究的结果于7月26日发表在《护理奖学金期刊》上。作者包括Pruinelli、加州大学欧文分校的注册护士、FAMIA的Jung In Park博士以及明尼苏达大学的Steven Johnson博士。
结果表明，该人工智能模型使用来自1000多名乳腺癌患者的大量数据，成功预测了超过80%的慢性疼痛发展。与慢性疼痛相关的主要因素包括焦虑和抑郁、以往的癌症治疗以及特定感染。
要让该模型在医学实践中实施，需要将其与临床普遍使用的电子健康记录系统整合，这需要进一步的研究。研究人员指出，人工智能的进步可能增强医生根据个别患者特征来定制治疗方案的能力。
Pruinelli解释道：“借助大量可用的数据和人工智能的应用，我们现在可以根据患者的独特需求以及他们对这些治疗的反应来个性化治疗。”
该研究基于“我们所有人”研究计划提供的广泛数据，这是由美国国立卫生研究院发起的一项全国性倡议，旨在收集100万美国人的匿名医疗记录。
Pruinelli表示：“个人的贡献对实现这一目标至关重要。”
