Artigo recente da revista Life Science Network, intitulado "Detecting patients’ pain levels via their brain signals", revela que pesquisadores do MIT e de outros países desenvolveram um sistema que mede o nível de dor de um paciente analisando a atividade cerebral de um dispositivo portátil de neuroimagem. O sistema poderia ajudar os médicos a diagnosticar e tratar a dor em pacientes inconscientes e não comunicativos, o que poderia reduzir o risco de dor crônica que pode ocorrer após a cirurgia.
O controle da dor é um ato de equilíbrio surpreendentemente desafiador e complexo. Super tratar a dor, por exemplo, corre o risco de viciar pacientes em analgésicos. A dor subtratada, por outro lado, pode levar a dor crônica a longo prazo e outras complicações. Hoje, os médicos geralmente medem os níveis de dor de acordo com os próprios relatórios de seus pacientes sobre como eles estão se sentindo. Mas e os pacientes que não conseguem se comunicar e dizer como estão se sentindo efetivamente - como pessoas inconscientes, crianças ou idosos com demência?
Em um artigo apresentado na Conferência Internacional sobre Computação Afetiva e Interação Inteligente, os pesquisadores descrevem um método para quantificar a dor em pacientes. Para isso, eles utilizam uma técnica emergente de neuroimagem chamada espectroscopia funcional de infravermelho próximo (fNIRS), na qual os sensores colocados ao redor da cabeça medem as concentrações de hemoglobina oxigenada que indicam a atividade do neurônio. Em seu trabalho, os pesquisadores usam apenas alguns sensores fNIRS na testa de um paciente para medir a atividade no córtex pré-frontal, que desempenha um papel importante no processamento da dor. Usando os sinais cerebrais medidos, os pesquisadores desenvolveram modelos personalizados de aprendizado de máquina para detectar padrões de níveis de hemoglobina oxigenada associados às respostas à dor. Quando os sensores estão no lugar, os modelos podem detectar se um paciente está sentindo dor com cerca de 87% de precisão.
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