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07.05.2020 | Übersichten

Von der Fremdbeurteilung des Schmerzes zur automatisierten multimodalen Messung der Schmerzintensität

Narrativer Review zum Stand der Forschung und zur klinischen Perspektive

Zeitschrift:
Der Schmerz
Autoren:
S. Frisch, P. Werner, A. Al-Hamadi, H. C. Traue, S. Gruss, PD Dr. S. Walter

Zusammenfassung

Hintergrund

Bei Patienten mit eingeschränkten Kommunikationsfähigkeiten ist der Einsatz von konventionellen Skalen bzw. Fremdbeurteilung nur bedingt oder nicht möglich, eine multimodale Schmerzerkennung basierend auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) könnte eine Lösung darstellen.

Fragestellung

Überblick über Methoden der automatisierten multimodalen Schmerzmessung und deren Erkennungsraten, welche mit Algorithmen der KI berechnet wurden.

Methoden

Zur Darstellung des aktuellen Forschungsstands wurden mittels selektiver Literaturrecherche im April 2018 in der Datenbank Web of Science 101 Studien zur automatisierten Schmerzerkennung identifiziert. 14 dieser Studien berichten speziell Erkennungsraten der automatisierten multimodalen Schmerzmessung, diese werden als Fokus des vorliegenden narrativen Reviews dargestellt.

Ergebnisse

Die Varianz der Erkennungsraten liegt bei 52,9–55,0 % (Schmerzschwelle) bzw. 66,8–85,7 % (Schmerztoleranz), bei 9 Studien ist die Erkennungsrate ≥80 % (Schmerztoleranz), eine Arbeit berichtet hohe Erkennungsraten von 79,3 % (Schmerzschwelle) und 90,9 % (Schmerztoleranz).

Schlussfolgerungen

Schmerzen werden, basierend auf Fremdbeobachtungsskalen, grundsätzlich multimodal erfasst. In Bezug auf die automatisierte Schmerzerkennung ist auf Basis der 14 ausgewählten Studien noch nicht abschließend beantwortet, ob eine multimodale Schmerzerkennung einer unimodalen überlegen ist. Im klinischen Kontext könnte eine multimodale Schmerzerkennung von Vorteil sein, da dieser Ansatz flexibler einsetzbar ist. Der Algorithmus könnte im Fall der fehlenden Verfügbarkeit einer Modalität, z. B. der elektrodermalen Aktivität bei Handverbrennungen, auf andere Modalitäten (Video) zurückgreifen und somit fehlende Informationen kompensieren.

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