Een baanbrekende studie door het Worcester Polytechnic Institute (WPI) onderzoekt de potentie van kunstmatige intelligentie (AI) om pijnbeheer te revolutioneren en de afhankelijkheid van verslavende opioïden te verminderen. Dit vijfjarige onderzoek, gesteund door het National Institutes of Health (NIH) HEAL-initiatief, heeft als doel machine learning te gebruiken om patiëntgegevens te analyseren en patronen te identificeren die kunnen helpen bij het voorspellen van de effectiviteit van op mindfulness gebaseerde benaderingen voor chronisch pijnbeheer.
Op mindfulness gebaseerde stressvermindering (MBSR) is al bewezen effectief te zijn bij het beheren van chronische pijn. Het uitdaging ligt echter in het bepalen wie baat zou hebben bij deze benadering en waarom. Door gebruik te maken van AI en machine learning, streven onderzoekers ernaar deze kenniskloof te overbruggen door fysiologische gegevens te analyseren, zoals slaappatronen, hartslag en fysieke activiteit, verzameld via fitnesssensoren. Ze zullen deze informatie combineren met zelfgerapporteerde gegevens over depressie, angst, pijnniveaus en sociale steun om op maat gemaakte machine learning-modellen te ontwikkelen die in staat zijn te voorspellen welke patiënten positief zouden reageren op op mindfulness gebaseerde behandelingen.
De potentiële impact van dit onderzoek is enorm. Door individuen die zouden profiteren van MBSR nauwkeurig te identificeren, zouden zorgverleners de middelen hebben om patiënten weg te leiden van opioïden, waardoor de risico’s op verslaving en langetermijngevolgen worden verminderd. Het vertrouwen op opioïden voor pijnbeheer heeft geleid tot een schokkend aantal doden, met duizenden levens die elk jaar verloren gaan als gevolg van opioïde gerelateerde overdoses. Bovendien hebben opioïde-gerelateerde sterfgevallen alarmerende toenames gezien bij de zwarte en inheemse Amerikaanse bevolking.
Chronische pijn is een belangrijke zorg voor de gezondheidszorg, waarbij alleen al in de Verenigde Staten meer dan 51 miljoen mensen worden getroffen. Dit onderzoek heeft tot doel diverse populaties op te nemen om ervoor te zorgen dat ondervertegenwoordigde groepen in mindfulness-onderzoek toegang hebben tot op maat gemaakte behandelingen voor chronische lage rugpijn. De samenwerking tussen WPI, UMass Chan Medical School en de Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine benadrukt het belang van diverse expertise bij het aanpakken van complexe gezondheidsuitdagingen.
Naast het potentieel redden van levens, zou het gebruik van AI om de effectiviteit van op mindfulness gebaseerde stressvermindering te voorspellen aanzienlijke tijds- en kostenvoordelen kunnen opleveren voor patiënten en gezondheidssystemen. Patiënten zouden niet langer behandelingen hoeven te ondergaan die mogelijk niet effectief zijn, en de gezondheidskosten zouden kunnen worden verlaagd. Bovendien zouden de bevindingen van dit onderzoek toepassingen kunnen hebben in andere vormen van pijnbeheer en behandelingen.
Dr. Natalia Morone, universitair hoofddocent geneeskunde bij de subsidiërende partnerinstellingen, toonde enthousiasme over de potentiële impact van het onderzoek. Door raciaal en etnisch diverse populaties op te nemen, heeft het onderzoek tot doel het verhoogde risico op stress, chronische pijn en bijbehorende nadelige uitkomsten aan te pakken waarmee deze groepen worden geconfronteerd. Deelnemers aan de studie zullen worden gerekruteerd van betrouwbare medische instellingen in de regio’s Boston en Worcester.
In conclusie, dit baanbrekende onderzoek bij WPI vertegenwoordigt een significante vooruitgang in de strijd tegen opioïdeafhankelijkheid en het verbeteren van chronisch pijnbeheer. Door de kracht van AI en machine learning te benutten, kunnen artsen binnenkort wellicht beschikken over de mogelijkheid om preciezere en gepersonaliseerde behandelingsbeslissingen te nemen, wat uiteindelijk de gezondheidsresultaten voor miljoenen individuen kan verbeteren.
Veelgestelde Vragen
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com