A Critical Review About the Application of Artificial Intelligence in Pain Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a serious health problem in both adults and infants. If left untreated, it results in serious physiological and psychological consequences. Therefore, accurate and quick pain assessment is crucial to avoid these consequences. While self-reports remain the gold standard in verbal humans, other pain assessment tools are used in infants and noncommunicative people, such as facial expressions, visual analog, and numerical rating scales. Manual pain assessment has several limitations, such as its subjective nature, inconsistency, and potential for bias originating from different sources, including observer gender and culture. Automated pain assessment has received much attention in the last few years, combining artificial intelligence (AI) with these manual tools to achieve accurate and objective pain assessment, especially in infants or nonverbal patients. However, a gap between developing AI models for pain assessment and their application exists. This gap needs to be addressed so that clinicians understand the limitations of using AI-powered pain assessment tools. This paper provides an overview of common pain assessment tools powered with AI, which are facial expressions, body and head movements, language analysis, electrodermal activity, and electroencephalography. In addition, it discusses the gap between the AI models developed based on these tools and their applications under clinical conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».