南昆士蘭大學研發(fā)出一種通過人工智能來評估疼痛的新技術。

　　通常情況下，醫(yī)生和護士需依據(jù)患者自己的陳述來做出重要的疼痛管理方案，而新型的人工智能評估方法就致力于革新這種傳統(tǒng)的行醫(yī)方式。

　　由南昆士蘭大學的科研人員研發(fā)的這個檢測模型，據(jù)稱是世界上最精確的疼痛檢測模型之一。

　　該模型可以通過面部表情自動檢測患者的疼痛程度，研究人員目前正在努力地將此模型開發(fā)為應用程序，作為實時評估疼痛的工具。

　　研究項目負責人Jeffrey Soar教授表示，這項技術將大量減少醫(yī)務人員對疼痛評估的猜測，從而進一步改善患者的健康狀況。Soar教授說：

　　對于臨床醫(yī)生來說，基于患者的自我陳述來鑒別疼痛情況并提出疼痛管理方案并不容易，而當患者描述疼痛的能力有限時，診斷就變得更加困難了，這一技術可以幫助醫(yī)生、護士等臨床醫(yī)務人員客觀地評估患者疼痛的嚴重程度，從而做出有效的疼痛管理和治療方案。尤其對于無法描述自己疼痛的患者，如幼兒、失智癥患者、術后護理或重癥監(jiān)護病房的患者，這項技術尤為有益。

　　由Ghazal Bargshady博士、Ravinesh Deo教授和周旭娟（Xujuan Zhou）副教授組成的科研團隊，創(chuàng)建了一個新的機器學習系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以從視頻中逐幀捕捉患者的面部表情，并從中提取、分類和處理關鍵信息。

　　在臨床測試中，該系統(tǒng)在檢測疼痛強度方面的準確率高達92.44%，超越此前在全球公布的所有測試結果。

　　Deo教授說：“面部識別和疼痛檢測技術在過去的15年中取得了長足的發(fā)展，但它仍面臨著許多挑戰(zhàn)，如圖像質量差，缺乏適用于算法設計和測試的數(shù)據(jù)集，我們的系統(tǒng)采用先進的技術深度地學習神經(jīng)網(wǎng)絡，從而可以克服這些困難，這為更好地識別臨床數(shù)據(jù)集（包括人臉圖像）中相對復雜的特征和模式創(chuàng)造了無限的機會。這個模型能夠檢測四個不同級別的疼痛，提高了模型的效率和有效性。與目前最先進的模型相比是一個相當大的進步，因為現(xiàn)有的模型只能檢測患者是否感到疼痛。”

　　Soar教授表示，下一步是將研究結果應用到臨床實踐中。

　　他說：“通過與合作伙伴合作，我們希望將人工智能模型整合到一個應用程序中，這個應用程序可以在任何具有內置攝像頭的設備上使用，如手機、平板電腦或筆記本電腦。這將使所有正在治療患者的醫(yī)務人員更容易地、隨時遠程訪問患者的關鍵信息，并且比以前更快、更準確地診斷和治療患者。我們希望這項技術能在不久的將來投入臨床。”

　　除獲得澳大利亞研究委員會（鏈接項目）的資助外，該研究項目還獲得了南昆士蘭大學國際博士生全額學費獎學金（研究論文第一作者Ghazal Bargshady，南昆士蘭大學博士生）和醫(yī)療信息通信技術公司Nexus eCare的支持。

　　科研實力不容小覷

　　南昆士蘭大學助你提出改善世界的解決方案，與世界知名教授并肩研究、與行業(yè)專家保持密切聯(lián)系，確保你研究的影響力、創(chuàng)新性和啟發(fā)性。你可以使用世界一流的科研設施，在充滿活力的環(huán)境中接受多元化學者和業(yè)界引導，參與農(nóng)業(yè)領域研究、發(fā)展高超音速技術、開發(fā)未來的建筑材料或探尋新的行星！

　　在澳大利亞研究委員會首次發(fā)布的2018-19年參與度及影響力評估全國報告（EI 2018）中，南昆士蘭大學在農(nóng)學和獸醫(yī)科學以及工程學兩個方面獲得了最高評級。這項新的國家級評估對澳大利亞大學的研究人員與學術領域以外的終端用戶之間的互動程度進行了評估，重點放在評估研究工作的影響。此前，澳大利亞研究委員會發(fā)布了最新的澳大利亞卓越研究報告（ERA），南昆士蘭大學30個研究領域獲評為達到或高于世界水平。

　　南昆士蘭大學不僅致力于開展具有學術意義的研究，而且積極與行業(yè)及利益相關者進行合作，并為當?shù)厣鐓^(qū)及國家創(chuàng)新做出貢獻。研究重點主要是從國家層面及全球范圍內應對影響農(nóng)業(yè)、自然資源管理以及在非城區(qū)生活和經(jīng)商的人們所面臨的挑戰(zhàn)。

　　南昆士蘭大學擁有世界級的研究所，科研中心和學部，為進行廣泛的跨多學科研究項目創(chuàng)造了便利。