يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقييم الألم الذي يعاني منه شخص مصاب بمرض فقر الدم المنجلي باستخدام علاماته الحيوية فقط.
وهذا يضمن حصول الأشخاص على أنسب علاج لحالتهم.
يقول دانيال أبرامز من جامعة نورث وسترن في إلينوي:
“هناك دائمًا مفاضلة بين إعطاء الناس أدوية كافية لتقليل الألم وإعطاءهم الكثير من الأدوية المسببة لآثار جانبية سيئة أو خطر أكبر للإدمان”.
ولكن نظرًا لأن الألم أمر شخصي، فمن الصعب قياسه بطريقة موحدة.
شرع أبرامز وزملاؤه في تحديد ما إذا كان من المناسب استخدام البيانات الفسيولوجية التي يتم أخذها بشكل روتيني،
والتي تشمل درجة حرارة الجسم ومعدل ضربات القلب وضغط الدم، لابتكار نظام يقيم مستويات الألم بطريقة أكثر موضوعية.
استخدم الفريق بيانات من 46 بالغًا وأطفالًا مصابين بمرض الخلايا المنجلية على مدى إجمالي 105 إقامة في المستشفى،
ودرسوا البيانات الفسيولوجية جنبًا إلى جنب مع نتائج الألم التي أبلغ عنها المريض لتطوير نماذج يمكنها استنتاج مستويات الألم واكتشاف التغيرات في مستوى الألم من خلال الجهاز.
ثم قارن الباحثون نماذجهم الجديدة بالنماذج الحالية التي تحاول تقييم مستويات الألم، ولكنها لا تستخدم القياسات الفسيولوجية.
وقد تفوقت النماذج الجديدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على النماذج الحالية.
مقالات شبيهة:
الذكاء الاصطناعي.. هل هو أيديولوجيا أم تقنية؟
كيف تمكن الذكاء الاصطناعي من تغيير كل شيء تماما؟
يقول أبرامز: “الصورة الكبيرة هي أننا نريد أن نفهم بشكل أفضل كيف يعاني الناس من الألم”.
وأضاف: “نأمل أن تكون النتيجة طويلة المدى لهذا النوع من البحث هي نهج أكثر كميًا لإدارة الألم.”
يقول جيمس هينشو من جامعة مانشستر بالمملكة المتحدة: “أعتقد أن الجزء الأكثر أهمية في هذا البحث هو التأثير الأوسع لهذه النتائج على علاج الألم”.
قد يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للأطفال، كما يقول أبرامز، لأنهم غالبًا ما يكافحون لشرح مستوى الألم الذي يعانون منه.
يعتقد الفريق أن هذه الطريقة يمكن أن تمتد إلى أنواع أخرى من الألم.
وهذه الدراسة ليست سوى الخطوة الأولى في تحقيق أوسع لاستدلال الألم والتنبؤ به.
يقول أبرامز: “إن مجموعتي البحثية تحاول جمع مجموعة ضخمة من البيانات حول الملايين من حالات دخول المستشفى وليس فقط لمرض الخلايا المنجلية ولكن أيضًا للألم بعد الجراحة ومصادر أخرى للألم المزمن”.