A fájdalom egy szubjektív érzés, amelyet többek között befolyásol az egyén érzelmi állapota, anatómiája, testalkata is. Máig megbízható értékelés a fájdalom intenzitásának objektív értékelésére azonban nem áll rendelkezésre. Ennélfogva, a páciens által jelentett numerikus vagy vizuális értékelési skála (általában 0-10) a legkorszerűbb (Köny et al., 2012). Ezek egydimenziós értékelési eszközök, melyek hatékonynak tekinthetők az akut fájdalom értékelésében, viszont megkövetelik a beteg és az orvosa közötti interaktív kommunikációt, ezért nem alkalmasak a nem kommunikatív, altatás alatt lévő, vagy súlyos betegségben szenvedő betegek számára.

A Kereken-Pálya Kft. kifejlesztett egy olyan kompakt, egyszerűen használható, bőr-ellenállásmérésen és egyéb kiegészítő élettani paraméterek mérésén alapuló, speciálisan fájdalomérzetszint detektáló mérőeszközt és az ehhez tartozó kiegészítő eszközparkot, amely támogatja a kezelőorvos, az ápolószemélyzet, a kutatók, vagy akár az ápolást végző hozzátartozó döntéseit a fájdalomcsillapító gyógyszerek adagolásával, hatékonyságának becslésével kapcsolatosan.

Az emberi szervezet számos tulajdonsága elektromos jeleken alapul. Ezek az elektromos jelek mérhetőek és segítségükkel következtetéseket vontunk le. A projekt során elsődlegesen a bőr különféle elektromos tulajdonságait hatékonyan mérni képes szenzortechnológiát alkalmaztak. Olyan moduláris hardver- és szoftverrendszert hoztak létre, amely képes a szakemberek számára értékelhető információt szolgáltatni a fájdalom(érzet) kvalitatív és kvantitatív meghatározásához, fejlett szenzortechnológiára és szenzorfúzióra épül, gépi tanulási megoldásokat használ, valamint megfelelő interfészekkel rendelkezik más rendszerekhez történő illesztéshez és alkalmas klinikai környezetben történő validációra.

A pulzoximéterhez hasonló kialakítású fájdalomdetektáló eszközt impedanciamérő, pulzus és véroxigénszint-mérő szenzorokkal látták el. Az eszköz validációs tesztjeit 42 önkéntes alany bevonásával végezték, hő, jég-, masszázs és vércukormérő lándzsa által okozott fájdalominger segítségével. A válaszreakciókat mesterséges intelligencia technológiával osztályozták.

A mesterséges intelligencia tanításához a választott K-Nearest Neighbors algoritmus használatával a különböző módszerekkel generált fájdalomjel szétválasztható. Ez az algoritmus rendkívül hasznosnak bizonyult az elemzéssel kapcsolatos felhasználási célokra, továbbá a „Random Forest” és a hasonló regresszorok is viszonylag jó pontosságot értek el. A regresszorok koefficiens-analízise továbbá azt is megmutatta, hogy bár mind a szenzoros adatok, mind a felhasználói tulajdonságok hozzátartoznak a fájdalomszint becsléséhez, a felhasználói tulajdonságok sokkal nagyobb súllyal épülnek be, mint az egyéb tényezők. Ennek egyik értelmezése az lehet, hogy a közölt fájdalomszint szubjektív döntés, ezért fontos, hogy a végtermék tervezésénél a felhasználói tulajdonságokat is figyelembe vegyük.

A Kereken-Pálya Kft. jelen kutatás-fejlesztési projektje során elkészült fájdalomdetektáló eszközrendszer képes megbecsülni az egyén által tapasztalt maximális fájdalomszintet az impedanciamérésen alapuló érzékelők, a pulzusszám és a véroxigén-szint, valamint az egyén tulajdonságainak és életmódjának ismeretében.

| Képek: Kereken-Pálya Kft.