AI助力膝关节置换术：精准预测术后疼痛风险获ASRA最佳会议奖

一项使用人工智能（AI）识别膝关节置换术后严重疼痛风险因素的研究，在美国区域麻醉和疼痛医学学会（ASRA）第50届年会上荣获了最佳会议奖。该奖项旨在表彰在科学研究领域的杰出贡献，ASRA研究委员会从入选的前十名最高得分摘要中选出了三篇获奖作品。 这项研究由位于佛罗里达州奥兰多的医院特殊外科医院（HSS）完成，利用了机器学习技术来分析患者的术后疼痛模式。HSS疼痛预防研究中心主任Alexandra Sideris博士表示：“我们的研究中心一直致力于通过创新技术提高患者护理水平，此次获奖体现了我们在这些领域的努力得到了专业社区的认可。” 每年在美国有超过百万人接受膝关节置换手术，这一数字还在持续增长。Sideris博士指出，更好地理解患者的个体疼痛轨迹是一项重要需求。HSS拥有庞大的患者数据库，通过机器学习可以分析年龄、性别、BMI和术前疼痛水平等因素，从而预测哪些患者在术后更可能出现严重的疼痛。研究人员希望以此信息为基础，为患者制定个性化的疼痛管理计划，满足他们的具体需求。 在这项回顾性研究中，HSS研究人员分析了2021年4月1日至2024年10月31日期间接受全膝关节置换手术的17,200名患者数据，主要目标是利用机器学习识别术后疼痛模式，确定重要的预测因素，并对术后立即出现严重疼痛的高风险患者进行分类。 临床研究员Justin Chew博士在ASRA会议上展示了研究结果，他解释说：“我们使用无监督机器学习方法，识别出两种不同的术后疼痛模式。一种是经历严重且难以控制的疼痛，另一种则是疼痛相对容易控制。随后，我们利用监督机器学习确定了导致严重疼痛的关键风险因素，包括年轻、身体或心理功能障碍较重、较高的BMI以及术前使用阿片类药物或加巴喷丁类药物。” Sideris博士强调，HSS未来将继续通过AI研究来改善患者预后。尽管本次获奖的研究主要关注术后即刻的疼痛管理，但后续的研究将追踪患者在更长时间内的疼痛轨迹和恢复情况，以确定医生在术前、术中和术后早期可以采取哪些策略来有效管理高风险患者的疼痛。 业内人士对这项研究给予了高度评价。ASRA研究委员会认为，这种利用AI技术对患者疼痛进行分类和预测的方法，在提高术后疼痛管理和患者护理质量方面具有巨大潜力。HSS作为全球领先的骨科和风湿病学术医疗中心，其在科研、创新和教育方面的实力得到了广泛认可。HSS不仅在骨科领域排名全美第一（连续15年），还拥有强大的研究和创新能力，旨在通过预防退化、组织修复和再生等手段，推进肌肉骨骼健康的发展。