Un article de synthèse rédigé par des scientifiques de l'Université d'Indiana à Bloomington a résumé les récents efforts d'ingénierie visant à développer divers capteurs et dispositifs permettant de relever les défis du traitement personnalisé de la douleur.
Le nouvel article de synthèse, publié le 13 septembre dans la revue Cyborg et systèmes bioniquesexamine de manière critique le rôle des capteurs et des dispositifs guidés par l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la médecine personnalisée de la douleur, soulignant leur impact transformateur sur les résultats du traitement et la qualité de vie des patients.
La douleur, une expérience complexe et subjective, diminue considérablement la qualité de vie individuelle et impose des charges considérables aux systèmes de santé. Malgré l’universalité et l’importance reconnues de la douleur, son évaluation précise et sa prise en charge efficace posent des difficultés persistantes.
La médecine personnalisée de la douleur vise à adapter les stratégies de traitement de la douleur aux besoins et caractéristiques spécifiques d'un patient individuel, offrant ainsi le potentiel d'améliorer les résultats du traitement, de réduire les effets secondaires et d'améliorer la satisfaction des patients. Malgré les marqueurs et les traitements de la douleur existants, des défis demeurent dans la compréhension, la détection et le traitement des affections douloureuses complexes. »
Feng Guo, auteur de l'étude, professeur, Indiana University Bloomington
Ainsi, ils passent en revue les efforts d’ingénierie récents dans le développement de divers capteurs et dispositifs permettant de relever les défis du traitement personnalisé de la douleur. Ils résument les bases de la pathologie de la douleur et présentent divers capteurs et dispositifs pour la surveillance, l'évaluation et le soulagement de la douleur. Ils discutent également des progrès tirant parti du développement rapide de l’IA médicale, tels que les dispositifs d’analgésie basés sur l’IA, les capteurs portables et les systèmes de santé.
Le potentiel de ces capteurs et dispositifs intelligents à fournir une évaluation précise et en temps réel de la douleur et des options de traitement réactives marque un changement crucial vers des approches plus dynamiques et spécifiques au patient. Cependant, l’adoption de ces technologies sophistiquées s’accompagne d’importants défis techniques, éthiques et pratiques, notamment la nécessité cruciale de garantir la confidentialité des données, de gérer la complexité de l’intégration des systèmes d’IA et d’améliorer l’interopérabilité avec les infrastructures médicales existantes. Les recherches futures doivent s’attaquer de front à ces défis, en affinant les algorithmes et en améliorant l’interopérabilité des systèmes pour favoriser une adoption plus large.
« Pour l'avenir, le domaine de la médecine de la douleur est prêt pour un changement de paradigme, avec les technologies basées sur l'IA à l'avant-garde de cette transformation. Il est impératif que les études futures non seulement continuent à faire progresser les capacités technologiques, mais évaluent également rigoureusement leur impact dans divers domaines. » » dit Yantao Xing.
Malgré le potentiel prometteur des appareils intelligents et des capteurs dans la médecine personnalisée de la douleur, des défis tels que l’exactitude des données, la fiabilité des appareils, la confidentialité, les problèmes de sécurité et le coût de la technologie doivent être relevés. Cette revue sert d’appel à l’action pour la collaboration multidisciplinaire nécessaire pour exploiter tout le potentiel des capteurs et des dispositifs guidés par l’IA pour révolutionner la gestion de la douleur. L'intégration de ces technologies dans la pratique clinique promet non seulement de meilleurs résultats pour les patients, mais également une compréhension plus nuancée des mécanismes de la douleur, conduisant à terme à des stratégies de traitement plus efficaces et personnalisées.
Les auteurs de l'article incluent Yantao Xing, Kaiyuan Yang, Albert Lu, Ken Mackie et Feng Guo.
Ce travail a été soutenu par les prix NIH (U01DA056242 et DP2AI160242).
