A pain assessment framework based on multimodal data and deep machine learning methods
Authors: Γκίκας Στέφανος 
Published: January 2025

Ο πόνος είναι μια πολυεπίπεδη κατάσταση που επηρεάζει μεγάλο μέρος του πληθυσμού. Η ακριβής και αξιόπιστη αξιολόγηση του πόνου είναι ουσιώδης για τη δημιουργία αποτελεσματικών στρατηγικών και πρωτοκόλλων διαχείρισης του πόνου. Σε περιπτώσεις που οι ασθενείς δεν μπορούν να επικοινωνήσουν τον πόνο τους, οι κλινικοί βασίζονται στην παρατήρηση συμπεριφορικών ενδείξεων και στην παρακολούθηση ζωτικών σημείων. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση είναι υποκειμενική και ελλιπής όσον αφορά τη συνεχή παρακολούθηση. Επιπλέον, ακόμη και σε περιπτώσεις όπου οι ασθενείς μπορούν να επικοινωνήσουν, υπάρχουν πολλές προκλήσεις. Παράγοντες όπως το φύλο και η ηλικία επηρεάζουν σημαντικά τον τρόπο που ο πόνος αντιλαμβάνεται και εκφράζεται. Άτομα με ψυχολογικές διαταραχές όπως η κατάθλιψη και η αγχώδης διαταραχή εκδηλώνουν τροποποιημένες συμπεριφορές σχετικές με τον πόνο, δυσχεραίνοντας περαιτέρω την αξιολόγηση. Οι ανθρώπινες προκαταλήψεις και πεποιθήσεις, περιλαμβανομένων των φυλετικών και πολιτισμικών διαφορών, επίσης διαμορφώνουν την κρίση και την ερμηνεία του πόνου. Επιπλέον, οι κοινωνικές δυναμικές και οι προσωπικές σχέσεις μεταξύ του παρατηρητή και του ατόμου που βιώνει τον πόνο μπορούν να διαστρεβλώσουν σημαντικά την αξιολόγηση, εντείνοντας περαιτέρω τις προκλήσεις της ακριβούς αξιολόγησης του πόνου. Η αυτόματη αξιολόγηση του πόνου μπορεί να αμβλύνει αυτές τις προκλήσεις παρέχοντας συνεχή παρακολούθηση μέσω υπολογιστικών συστημάτων που χρησιμοποιούν ειδικά σχεδιασμένους αλγόριθμους για να αναγνωρίσουν ενδείξεις πόνου από διαφόρους τύπους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των βίντεο και των βιοσημάτων. Τα τελευταία χρόνια, οι ερευνητές έχουν υιοθετήσει ολοένα και περισσότερο αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για να αποτυπώσουν και να κωδικοποιήσουν τις πολυδιάστατες πτυχές του πόνου σε χρήσιμα δεδομενικά χαρακτηριστικά. Η παρούσα διδακτορική διατριβή αρχικά στοχεύει να μελετήσει τη διαδικασία αξιολόγησης του πόνου από μια κλινικο-θεωρητική προοπτική ενώ διερευνά και εξετάζει τις υπάρχουσες αυτόματες προσεγγίσεις. Στηριζόμενη σε αυτή τη βάση, ο κύριος στόχος αυτού του διδακτορικού έργου είναι να αναπτύξει καινοτόμες υπολογιστικές μεθόδους για αυτόματη αξιολόγηση του πόνου που επιτυγχάνουν υψηλή απόδοση και είναι εφαρμόσιμες σε πραγματικά κλινικά περιβάλλοντα. Ένας πρωταρχικός στόχος είναι να διερευνήσει και να αξιολογήσει σε βάθος σημαντικούς παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των δημογραφικών στοιχείων που επηρεάζουν την αντίληψη του πόνου, όπως αναγνωρίζονται στην έρευνα πόνου, από μια υπολογιστική σκοπιά. Εντός των ορίων των διαθέσιμων δεδομένων σε αυτό τον τομέα έρευνας, ο στόχος μας ήταν να σχεδιάσουμε, να αναπτύξουμε, να προτείνουμε και να προσφέρουμε αυτόματες αλυσίδες επεξεργασίας αξιολόγησης του πόνου για μονομορφικές και πολυμορφικές διαμορφώσεις που είναι εφαρμόσιμες στις συγκεκριμένες απαιτήσεις διαφορετικών σεναρίων. Οι μελέτες που δημοσιεύτηκαν σε αυτή τη διδακτορική διατριβή παρουσίασαν την αποδοτικότητα των προτεινόμενων μεθόδων, επιτυγχάνοντας πρωτοπόρα επιτεύγματα. Επιπλέον, καινοτόμησαν στην εξερεύνηση νέων προσεγγίσεων στην τεχνητή νοημοσύνη, τα μοντέλα θεμελίωσης και την γενετική τεχνητή νοημοσύνη.