Искусственный интеллект помогает поставщикам медицинских услуг лучше оценивать дискомфорт своих пациентов.
15 октября 2025 г. 
В течение многих лет в Orchard Care Homes, сети из 23 учреждений по уходу за больными с деменцией на севере Англии, Шерил Бэрд наблюдала, как медсестры заполняют шкалу боли Эбби – метод наблюдения, используемый для оценки боли у людей, неспособных общаться вербально. Бэрд, бывшая медсестра, а затем директор по качеству в этом учреждении, описывает это как «упражнение для галочек, в котором люди на самом деле не учитывали болевые симптомы».
В результате предполагалось, что у возбужденных жителей наблюдаются поведенческие проблемы, поскольку шкала не всегда позволяет точно разграничить боль и другие формы страданий или дистресса. Им часто назначали психотропные седативные препараты, при этом сама боль оставалась без лечения.
Затем, в январе 2021 года, в доме престарелых Orchard Care Homes началось тестирование PainChek — приложения для смартфонов, которое сканирует лицо постояльца на предмет микроскопических движений мышц и использует искусственный интеллект для расчета ожидаемой оценки боли. Уже через несколько недель в пилотном отделении стало меньше рецептов, а в коридорах стало спокойнее. «Мы сразу увидели преимущества: простоту использования, точность и возможность определить боль, которую невозможно было бы определить с помощью старой шкалы», — вспоминает Бэрд.
В домах престарелых, отделениях для новорожденных и палатах интенсивной терапии исследователи стремятся превратить боль в нечто, что камера или датчик могли бы измерить так же надежно, как артериальное давление.
Такая технологическая диагностика предвещает более масштабную тенденцию. В домах престарелых, отделениях для новорожденных и отделениях интенсивной терапии исследователи стремятся превратить боль — самый субъективный показатель состояния здоровья в медицине — в нечто, что камера или датчик могли бы измерить так же надёжно, как артериальное давление. В результате этого процесса уже появился PainChek, получивший одобрение регулирующих органов на трёх континентах и зафиксировавший более 10 миллионов оценок боли. Другие стартапы начинают внедрять аналогичные решения в учреждениях по уходу за больными.
Наш подход к оценке боли, возможно, наконец-то изменится, но когда алгоритмы измеряют наши страдания, меняет ли это то, как мы их понимаем и лечим?
Наука уже понимает некоторые аспекты боли. Мы знаем, что, например, когда вы ударяетесь пальцем ноги, микроскопические сигнальные колокольчики, называемые ноцицепторами, посылают электрические импульсы в спинной мозг по «экспресс-проводам», вызывая первый укол боли, за которым следует более медленная волна, вызывающая тупую пульсацию, которая сохраняется. В спинном мозге сигнал встречает микроскопический коммутатор, который учёные называют воротами. Заполните эти ворота дружелюбными прикосновениями — например, потирая синяк — или позвольте мозгу вернуть инструкцию, порождённую паникой или спокойствием, и ворота могут приглушить или усилить сигнал ещё до того, как вы его осознаете.
Связанная история
В разгар опиоидного кризиса компании ищут новые обезболивающие, не вызывающие привыкания. Новое исследование даёт проблеск надежды среди череды неудач.
Эти ворота могут либо пропускать болевые сигналы, либо блокировать их, в зависимости от активности других нервов и инструкций мозга. Только те сигналы, которые успешно прошли эти ворота, попадают на сенсорную карту мозга, чтобы определить место повреждения, в то время как другие сигналы направляются в эмоциональные центры, которые определяют степень тяжести ощущений. В течение миллисекунд те же центры в мозге посылают новые команды обратно по цепи, высвобождая встроенные обезболивающие или активируя сигнал тревоги. Другими словами, боль — это не простое выражение повреждения или ощущения, а живой диалог между телом и мозгом.
Но многое из того, как происходит этот процесс, до сих пор остаётся загадкой. Например, учёные не могут предсказать, что может стать причиной перехода от обычной травмы к многолетней гиперчувствительности; молекулярный переход от острой боли к хронической до сих пор практически не изучен. Фантомная боль остаётся столь же загадочной: около двух третей ампутантов испытывают мучения в той части тела, которая больше не существует, однако конкурирующие теории — кортикальное перераспределение, периферические невромы, несоответствие схемы тела — не объясняют, почему они страдают, в то время как остальная треть не чувствует ничего.
Первая серьёзная попытка создания системы количественной оценки боли была предпринята в 1921 году. Пациенты отмечали степень боли точкой на пустой 10-сантиметровой линии, а врачи оценивали расстояние в миллиметрах, преобразуя жизненный опыт в шкалу от 0 до 100. К 1975 году опросник боли Макгилла, разработанный психологом Рональдом Мелзаком, содержал 78 прилагательных, таких как «жгучая», «колющая» и «пульсирующая», чтобы текстура боли могла сочетаться с её интенсивностью. За последние несколько десятилетий больницы окончательно остановились на числовой шкале оценки от 0 до 10.
Однако боль упрямо субъективна. Обратная связь от мозга в виде вашей реакции может передавать инструкции обратно в спинной мозг, а это означает, что ожидания и эмоции могут изменить интенсивность боли при той же травме. В одном исследовании добровольцы, которые считали, что им нанесли обезболивающий крем, сообщили, что стимул был на 22% менее болезненным, чем те, кто знал, что крем не действует. Функциональная магнитно-резонансная томография их мозга показала, что это снижение соответствовало снижению активности в областях мозга, отвечающих за болевую чувствительность, то есть они действительно чувствовали себя менее болезненно.
Более того, на боль может влиять множество внешних факторов. В одном исследовании экспериментаторы применяли один и тот же калиброванный электрический стимул к добровольцам из Италии, Швеции и Саудовской Аравии, и оценки значительно различались. Итальянские женщины получили самые высокие баллы по шкале от 0 до 10, в то время как шведские и саудовские участники оценили тот же ожог на несколько баллов ниже, что свидетельствует о том, что культура может усиливать или ослаблять остроту ощущений при одном и том же опыте.
Предвзятость внутри клиники может приводить к разным реакциям даже на одинаковую оценку боли. Анализ выписных записей 2024 года показал, что оценки женщин регистрировались на 10% реже, чем у мужчин. В крупном педиатрическом отделении неотложной помощи чернокожие дети с переломами конечностей примерно на 39% реже получали опиоидный анальгетик, чем их белые неиспаноязычные сверстники, даже после того, как исследователи учли оценку боли и другие клинические факторы. Вместе эти исследования ясно показывают, что «8 из 10» не всегда приводит к одинаковой реакции или лечению. И многие пациенты вообще не могут самостоятельно сообщить о своей боли — например, обзор исследований у постели больного приходит к выводу, что около 70% пациентов интенсивной терапии испытывают боль, которая остается нераспознанной или не лечится должным образом, проблему, которую авторы связывают с нарушением их коммуникации из-за седации или интубации.
Эти проблемы побудили к поиску лучшего, более объективного способа понимания и оценки боли. Прогресс в области искусственного интеллекта придал этому поиску новое измерение.
Исследовательские группы работают над двумя основными направлениями. Первый подход предполагает прослушивание под кожей. Электрофизиологи прикрепляют к добровольцам электродные сети и наблюдают за нейронными сигнатурами, которые усиливаются и ослабевают в зависимости от подаваемой стимуляции. Исследование с использованием машинного обучения, проведенное в 2024 году, показало, что один из таких алгоритмов может с точностью более 80% определить, используя несколько минут ЭЭГ в состоянии покоя, какие испытуемые испытывали хроническую боль, а какие были контрольными участниками без боли. Другие исследователи комбинируют ЭЭГ с гальванической реакцией кожи и вариабельностью сердечного ритма, надеясь, что многосигнальный «болевой отпечаток» обеспечит более надежные измерения.
Связанная история
Погружение пациентов в виртуальные миры может уменьшить боль от укола иглой, а также более неприятную хроническую боль.
Одним из примеров этого метода является монитор пациента PMD-200 от Medasense, который использует инструменты на основе искусственного интеллекта для оценки боли. Устройство использует в качестве входных данных физиологические показатели, такие как частота сердечных сокращений, потоотделение или изменения периферической температуры, и ориентировано на хирургических пациентов, чтобы помочь анестезиологам корректировать дозы анестезии во время операций. В исследовании 2022 года, включавшем 75 пациентов, перенесших обширные операции на брюшной полости, использование монитора привело к снижению самооценки боли после операции — медиана 3 из 10 по сравнению с 5 из 10 в контрольной группе — без увеличения потребления опиоидов. Устройство одобрено Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и используется в США, Европейском союзе, Канаде и других странах.
Второй путь — поведенческий. Гримаса, напряженная поза или резкий вдох коррелируют с различными уровнями боли. Команды специалистов по компьютерному зрению загрузили высокоскоростное видео с меняющимися выражениями лиц пациентов в нейронные сети, обученные на системе кодирования мимических движений лица (FACS), которая была представлена в конце 1970-х годов с целью создания объективной и универсальной системы для анализа таких выражений — это своего рода Розеттский камень из 44 микродвижений лица. В лабораторных испытаниях эти модели могут отмечать кадры, указывающие на боль, из набора данных с точностью более 90%, что близко к постоянству результатов экспертов-оценщиков. Аналогичные подходы изучают позу и даже фрагменты предложений в клинических записях, используя обработку естественного языка, чтобы обнаружить фразы, такие как «поджимание коленей к груди», которые часто коррелируют с сильной болью.
PainChek — одна из таких поведенческих моделей, действующая как термометр с камерой, но для измерения боли: медицинский работник открывает приложение и подносит телефон на расстояние 30 сантиметров от лица человека. В течение трёх секунд нейронная сеть отслеживает девять конкретных микроскопических движений — поднятие верхней губы, сморщивание бровей, напряжение щек и так далее, — которые, согласно исследованиям, наиболее тесно связаны с болью. Затем на экране мигает оценка от 0 до 42. «Существует каталог „кодов единиц действия“ — выражений лица, общих для всех людей. Девять из них связаны с болью», — объясняет Крешник Хоти, старший научный сотрудник PainChek и соавтор устройства. Эта система построена непосредственно на основе FACS. После сканирования приложение проводит пользователя по контрольному списку других признаков, таких как стоны, «охраняющее напряжение» и нарушения сна, с ответами «да» или «нет», и сохраняет результат на облачной панели, которая может отображать тенденции.
Хоти признаёт, что привязка сканирования к заполненному человеком контрольному списку была поздним решением. «Изначально мы думали, что ИИ должен всё автоматизировать, но теперь мы видим, что гибридное использование — ИИ плюс человеческий фактор — наше главное преимущество», — говорит он. Большую часть оценок выполняют помощники по уходу, а не медсестры, что позволяет врачам действовать на основе данных, а не собирать их.
Система PainChek получила одобрение Австралийского управления по контролю за продуктами и лекарствами (Therapeutic Goods Administration) в 2017 году, а финансирование её внедрения из Канберры помогло внедрить её в сотни домов престарелых по всей стране. Система также получила разрешение в Великобритании, где её внедрение началось незадолго до начала распространения COVID-19 и возобновилось после ослабления карантина, а также в Канаде и Новой Зеландии, где проводятся пилотные программы. В США она в настоящее время ожидает решения FDA. Данные по всей компании показывают «примерно 25%-ное снижение использования антипсихотических препаратов, а в Шотландии — 42%-ное снижение числа падений», — говорит Хоти.
Orchard Care Homes — один из первых, кто внедрил эту систему. Бэрд, тогдашний директор по качеству в этом учреждении, помнит, как до внедрения искусственного интеллекта процедура выполнялась в основном «для подтверждения соответствия», говорит она.
PainChek добавила алгоритм к этому рабочему процессу, и гибридный подход оправдал себя. Внутреннее исследование Orchard, проведенное в четырёх домах престарелых, отслеживало ежемесячные показатели боли, поведенческие инциденты и назначенные лекарства. В течение нескольких недель количество психотропных препаратов снизилось, а поведение жильцов успокоилось. Эффект цепной реакции вышел за рамки аптечных подсчётов. Жильцы, которые пропускали приёмы пищи из-за невыявленной зубной боли, «снова начали есть», отмечает Бэрд, а «те, кто был изолирован из-за боли, начали социализироваться».
В отделениях Orchard происходит культурный сдвиг. Когда Бэрд обучала новых сотрудников, она сравнивала боль «с измерением артериального давления или уровня кислорода», говорит она. «Мы бы не стали угадывать это, так зачем же угадывать боль?» Аналогия верна, но заставить людей полностью принять это всё равно непросто. Некоторые медсёстры настаивают на том, что их клинического суждения достаточно; другие противятся ещё одному входу в систему и созданию контрольного журнала. «Сектор медленно внедрял технологии, но ситуация меняется», — говорит Бэрд. Этому способствует тот факт, что проведение полного обследования по шкале боли Abbey занимает 20 минут, в то время как сканирование PainChek и контрольный список — меньше пяти.
Инженеры PainChek сейчас адаптируют код для самых маленьких пациентов. PainChek Infant предназначен для младенцев до года, чьи гримасы мелькают быстрее, чем у взрослых. Алгоритм, переобученный на лицах новорожденных, распознаёт шесть проверенных единиц мимической активности на основе хорошо зарекомендовавшей себя системы кодирования мимической активности младенцев. PainChek Infant начинает ограниченные испытания в Австралии, пока компания находится в процессе получения разрешения на определённый путь регулирования.
Скептики часто критикуют эти устройства. Например, ИИ-анализатор лиц имеет историю предвзятости, связанной с тоном кожи. Анализ лица также может неверно распознавать гримасы, вызванные тошнотой или страхом. Эффективность инструмента определяется ответами «да» или «нет», которые следуют за сканированием; неточный ввод данных может исказить результаты в ту или иную сторону. Результаты не отражают более широкого клинического и межличностного контекста, который, вероятно, имеется у медицинского работника, регулярно взаимодействующего с отдельными пациентами и изучающего их историю болезни. Также возможно, что врачи слишком сильно полагаются на алгоритм, чрезмерно полагаясь на чужое суждение и подрывая собственное.
Если PainChek будет одобрен FDA этой осенью, он станет частью более масштабных усилий по созданию системы новой технологии измерения боли. Другие стартапы предлагают ЭЭГ-повязки для нейропатической боли, гальванические датчики кожи, определяющие прорывную боль при раке, и даже языковые модели, которые анализируют записи медсестер в поисках признаков скрытого стресса. Тем не менее, количественная оценка боли с помощью внешнего устройства может быть полна скрытых проблем, таких как предвзятость или неточность, которые мы выявим только после длительного использования.
Тем не менее, для Бэрд вопрос довольно прост. «Я жила с хронической болью, и мне было трудно убедить людей в моей правоте. [PainChek] сыграл бы огромную роль», — говорит она. Если искусственный интеллект может дать молчаливым больным голос в цифровом формате и заставить врачей прислушаться, то добавление ещё одной линии в график жизненно важных показателей, возможно, оправдает время, потраченное на экран.
Дина Муса — исследователь, грантодатель и журналист, занимающийся вопросами глобального здравоохранения, экономического развития и научно-технического прогресса.
Муса работает ведущим исследователем в Open Philanthropy, спонсоре и консультанте, специализирующемся на высокоэффективных проектах, включая глобальное здравоохранение и потенциальные риски, связанные с искусственным интеллектом. Исследовательская группа занимается изучением новых проблем и не участвует в исследованиях, связанных с лечением боли. Муса не участвовал в грантах, связанных с лечением боли, хотя Open Philanthropy ранее финансировала исследования в этой области.
Источник: www.technologyreview.com
