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透過大腦信號檢測患者的疼痛程度

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/09/16
麻省理工學院和其他地方的研究人員開發了一種系統,透過分析可穿戴神經影像設備的大腦活動,來檢測患者的疼痛,這可以幫助醫生診斷和治療無意識和非交流患者的疼痛。圖片來源:麻省理工學院
麻省理工學院與其共同研究人員開發了一種系統,透過分析便攜式神經影像設備的大腦活動,來測量患者的疼痛程度。該系統可以幫助醫生診斷和治療無意識和非交流患者的疼痛,以降低手術後可能發生的慢性疼痛的風險。

疼痛管理是一項極具挑戰性的複雜平衡行為。例如,過度疼痛可能使患者對止痛藥上癮,但另一方面,忍受疼痛可能導致長期慢性疼痛和其他併發症。目前,醫生通常會根據患者自己的感受來評估疼痛程度。但對無法溝通或表達自甚感覺得患者,如兒童、老年癡呆症患者或接受手術的患者,該如何進行疼痛評估呢?

在ACII 2019上發表的一篇論文中,研究人員描述了一種量化患者疼痛的方法。為此,他們利用一種新興的神經成像技術,稱為「功能性近紅外光譜(fNIRS)」,其中放置在頭部周圍的傳感器,測量指示神經元活動的氧合血紅蛋白濃度。

研究人員僅在患者額頭上使用少量fNIRS傳感器,來測量前額葉皮層的活動。利用測量的大腦信號,研究人員開發了個體化的機器學習模型,以檢測與疼痛反應相關的氧合血紅蛋白水平模式。當傳感器就位後,模型可以檢測患者是否正在經歷疼痛,準確度約為87%。

以這種高精度檢測疼痛,只需在額頭上使用少量傳感器,就可以將這項技術應用到現實世界的臨床環境中。

哈佛 - 麻省理工學院健康科學與技術專業的博士生,麻省理工學院媒體實驗室的研究員Daniel Lopez-Martinez說:「測量疼痛的方式多年來沒有改變。如果我們沒有關於某人經歷多少疼痛的指標,那麼治療疼痛和進行臨床試驗就會變得具有挑戰性。動機是以客觀的方式量化疼痛,不需要患者的配合,例如...完整