作者：刘迪，山东中医药大学；王文军，济宁医学院

根据国际疼痛研究协会的定义，疼痛是一种与实际或潜在的组织损伤相关的不舒适的感觉和/或情绪体验，或根据此类损伤进行描述。疼痛是一种多维体验，它涉及感官辨别、情感动机和认知评估成分，即使是同一种疾病，患者之间也可能存在极大的差异。疼痛评估对于疼痛的早期正确诊断、监测疾病进展和有效治疗管理至关重要。

传统的疼痛评估方法主要依赖于患者的自我报告评分，往往存在评估不足、准确性欠佳、时效性与便捷性差的问题，具有主观性和多变性。人工智能（artificial intelligence，AI）通过提供自动化、客观、个性化和标准化的措施来改善疼痛评估，为提高疼痛评估的准确性和效率提供了很好的效果。

近年来，AI在改善临床诊断和决策方面发挥着越来越大的作用。在这一背景下，疼痛评估作为临床医疗中重要的一环，对于有效治疗和管理疼痛具有关键意义。因此，探索AI在疼痛评估领域的应用不仅能够提升临床诊断的准确性和效率，也有助于优化疼痛治疗方案的个性化和精准度。本文对AI技术在疼痛评估方面的应用进行综述，以期为AI在疼痛管理领域的研究提供参考。

1. AI 相关概述

1.1 AI概念

AI概念的首次提出是McCarthy在1956年的达特茅斯学术会议上，当时是用于描述一个“基于知识的系统”。如今AI被定义为是通过模拟人类智能思维过程的计算机系统和程序，使其具有类似人类的认知能力、学习能力和决策能力的技术。相对于传统的计算机技术，AI具有显著的优势，传统计算机技术受限于已经编程的指令和数据范围，而AI则能够利用计算机强大的信息处理能力，模拟人类学习和推理的过程，从已有知识中生成新的知识，不断地进行自我学习和整合，最终将新知识应用到实践中。

AI涵盖了机器学习、深度学习、数据挖掘和自然语言处理等多个领域，但并不局限于这些方面。它具备从医疗健康大数据中发掘、转化医学信息并进行自我学习和发展的能力。AI通过基于规则的逻辑，可以帮助显著加快分析大量数据的过程，并通过模仿人类智能来利用模式。

目前，尽管临床工作者对医疗数据的利用受到限制，但AI为解决这一难题提供了新的途径，它能够模拟人脑的思维和推理过程，并借助计算机的高效处理能力来处理医疗数据，通过整理数据、建立模型和解释结果，将医疗健康数据进行综合分析，产生新的知识，从而进一步指导临床实践。与基于人类的分析相比，AI可能会实现快速且通常更明智的决策。AI的目标是让计算机系统能够像人类一样感知、理解、推理、学习和适应环境，以解决各种复杂的问题。

1.2 AI在医护领域的发展历程

AI自20世纪50年代开始兴起，之后逐渐被广泛应用于医疗领域。2016年7月，国务院颁布了《“十三五”国家科技创新规划》，旨在支持AI的研发，推动智能产业的发展。AI是一项有潜力解决全球卫生系统面临的新兴挑战的技术，因此吸引了越来越多的从业者和学者的兴趣，在我国的临床诊断、基因检测、专家系统、护理诊断和提高护理质量、医学影像等领域得到了广泛应用。

2020年新型冠状病毒感染的爆发加速了AI技术在医学领域的应用，尤其在疾病预测与预防、药物研发、健康管理、健康监测以及个性化医疗服务等方面的作用显著突显出来。它在应对医护人员短缺、缓解医疗资源紧张、降低诊断误差、提升临床护理质量等方面发挥着重要作用。

2. AI 在医疗领域的具体应用

2.1 疾病预测与预防

主要指通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险，也包括运用各种生化、影像、日常行为大数据来预测疾病发生情况。基因测序作为国内医疗领域备受关注的AI应用之一，专注于提供基于基因测序的疾病风险预测，主要分为3大类：一是致力于开发基因测序仪器和试剂；二是提供基因测序服务；三是专注于生物信息分析。

SChiff等研发了一种新平台，利用AI技术和机器人系统结合，能帮助发现疾病细胞特征，特别是帕金森疾病的隐藏特征。通过这个平台可以从大规模的患者群体中获取大量数据，并发现新的疾病特征，为研发真正有效药物提供全新的基础。该技术通过大数据也可应用到患者疼痛敏感度的预测和评估。

2.2 健康管理与监测

健康管理是利用信息和医疗技术，在健康保健和医疗科学的基础上，创建了一套全面、精密和个性化的服务程序。与诊断治疗阶段相比，健康管理将被动的疾病治疗转变为主动的自我健康监护。通常，实现自我健康管理依赖于可穿戴的AI技术，智能可穿戴设备或传感器是一种利用AI技术的工具，能够持续监测人类的生理活动、生命体征和身体运动，而不会干扰日常活动。

Ahmed等利用葡萄糖氧化物传感器生成频谱图像，实现对糖尿病患者血糖水平的持续监测，一旦检测到异常葡萄糖水平，系统将立即向护理人员发送警报，该模型识别异常血糖水平的准确率达到92.7%，这一技术创新有望有效减少传统血糖检测的频繁有创操作，提高糖尿病患者的舒适度，同时也提升其自我管理水平。该技术也可运用到患者疼痛的评估和管理。

2.3 辅助诊疗

辅助诊疗是利用AI学习医疗知识，模拟医生的诊断思维和推理过程，以提供可靠的医疗诊断和治疗建议。借助AI技术对患者的病历和影像资料进行分析，临床医生能够更透彻地了解疾病情况，进而制定更准确的诊疗计划。Wei等研究发现，基于卷积神经网络的自动提取功能和机器学习算法的学习模型辅助诊断腹膜癌，具有更高的准确率。

Duffy等研发出基于AI的左心室肥厚检查方法，这项深度学习算法在精细化、准确率、简易度方面超越了传统的人为评估方式，为实现左心室肥大的精确诊断及早期治疗奠定了基础。

2.4 医学影像

医学影像是AI在医疗领域较早且广泛应用的领域之一。《2022年中国人工智能医学影像产业研究报告》显示，截至2022年8月31日国家药品监督管理局共批准了45个AI辅助诊断软件上市，涵盖了CT、MR、DR等多种医学影像设备。AI技术在处理影像数据时通常包括四个主要步骤：预处理数据、分割图像、提取特征以及进行匹配和判断。Yan等开发的一种基于深度学习的全自动CT图像分析系统，可用于肺结核的准确检测、诊断和定量严重程度评估。

Tang等利用卷积神经网络算法分析膝关节骨性关节炎患者的MR图像，计算相关生物指标，为临床医师提供了帮助准确诊断和评估治疗效果的定量化方法。该技术也可用于患者治疗后相关活动能力、疼痛程度等症状的评估和预测。

2.5 药物研发

与传统药物研发相比，AI 技术的崛起有助于加速和改善药物研发流程，为医药领域的进步和创新带来更多机遇。Kotev等应用高性能计算、利用复杂算法，快速而准确地模拟生化系统，推动了实验在不可行或难以获取数据的领域中的知识进步，加速满足医疗需求的药物的发现，并降低了相关成本。Grégory等研究发现，基于结构的虚拟配体筛选过程主要依赖于对接方法，将对接与分子动力学结合使用有助于提高药物研发的效率和成功率。

2.6 其他医疗领域

AI可以利用大数据和AI算法来预测疾病的爆发风险。通过监测和分析人群的医疗数据，AI 可以识别出潜在的疾病流行趋势和高风险群体，提前采取预防措施以遏制疾病传播。其次，AI 还可以分析医疗资源的需求，通过挖掘大规模医疗数据，智能系统可以识别出医疗资源分布的不均衡性和瓶颈，帮助卫生部门和医院进行资源的合理配置和规划，从而提高医疗服务的效率和质量。

此外，AI还可以提供虚拟仿真环境和个性化的学习内容，用于医学生的实践培训和继续教育。通过虚拟仿真技术和智能学习系统，医学生可以模拟真实临床情景，进行反复训练和实践，并且有助于规避错误风险，提高临床技能和应对医疗挑战的能力。因此，AI在医疗健康领域的应用不仅仅局限于疾病预测和治疗，它还在促进疾病预防、优化医疗资源管理、个性化健康管理以及医学教育方面发挥着重要作用，为医疗行业的发展和进步提供了新的可能性和机遇。

3. AI 在疼痛评估中的应用效果

确保准确评估是有效控制疼痛的首要步骤。疼痛评估常受评估时机、环境、主观偏见以及个体差异等因素的影响，了解各种急性疼痛评估工具的特点和适用范围对于临床疼痛管理至关重要。疼痛评估常常通过护理人员定期询问患者是否有疼痛感、疼痛的性质等方式进行，然而疼痛可能在护理人员不在场时发生，而且患者在护士询问时也可能记忆出现偏差。因此，研究人员通过选择合适的疼痛评估工具，设计AI疼痛评估系统，这种疼痛检测系统能够自动监测患者的面部微表情，并与其描述进行对比，从而提供客观的评估结果。

一些研究已经体现出利用AI技术进行面部表情疼痛评估的潜在前景，或通过使用数据，无论是个体自我报告、生理指标测量，还是医疗记录的收集，来构建算法，以便更深入地理解疼痛状况、评估疼痛的变化，并有可能预测治疗结果。这些技术相较于传统方法提升了疼痛评估的精准度，增强了疼痛管理的效果和时效性，同时减轻了医护人员的工作负担。

3.1 机器学习算法在疼痛评估中的应用

机器学习算法可以建立基准线来评估疼痛程度，通过观察患者的面部表情变化以及分析其声音，来进一步分析和评估疼痛情况。机器学习技术在精准的疼痛分类、预测、估计疼痛强度方面发挥着极其有益的作用。该技术可以通过分析各种数据源，如生理信号、自我报告评分、成像数据，并利用脑电图信号估计疼痛强度，可以应用于没有自我报告能力的患者（如麻醉和婴儿）。

Han等采用机器学习方法研究脑电图和脑磁图变化与术后疼痛强度之间的关系，结果表明可以通过患者脑电图和脑磁图的特征性变化来评估疼痛强度，验证研究结果显示，应用机器学习模型预测术后疼痛的准确率达到92.54%。一些研究通过分析面部表情开发了机器学习疼痛识别的新模型，它们在受试者中自动监测疼痛的准确率能达到95%。研究表明，机器学习技术可以分析个体的疼痛数据，预测疼痛情况，提高有效的疼痛识别和疼痛评估。

3.2 深度学习技术在疼痛评估中的应用

深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络和多层感知器三种主要类型，应用于复杂的疼痛相关数据等许多不同的方面。深度学习模型已被用于识别和分类与疼痛相关的面部表情。Wu等研究展示了利用深度学习模型可用于危重症患者基于面部表情的自动疼痛评估。Fontaine等训练并外部验证了一个深度学习系统来识别患者术前和术后的面部表情，该系统能够准确评估53%患者的疼痛强度，识别疼痛程度大于4 分和7分患者的准确率分别为89.7%和77.5%，明显高于护士评估的准确率。研究表明，基于深度学习系统，使用面部表情分析的AI可用于帮助医生评估疼痛和检测剧烈疼痛。

3.3 计算机视觉技术在疼痛评估中的应用

计算机视觉技术是利用计算机从数字图像或视频中获得对患者的高水平理解。Prkachin等认为通过计算机视觉技术来检测和分类与疼痛相关的面部表情和行为来评估疼痛是有效的。传统的疼痛评估工具是医疗保健专业人员根据面部表情、身体运动和肌肉紧张来评估患者的疼痛，可能会受到种族和文化偏见的影响而具有主观性，且缺乏连续性，基于计算机视觉技术和深度学习模型的疼痛评估可以通过实时、连续、无偏见的疼痛检测来帮助改善患者护理。此外，利用计算机视觉技术，可以实现对特定人群中与疼痛相关的面部表情的自动识别，其中包括非语言表达或智力障碍患者。随着计算机视觉技术的快速发展，利用机器学习模型来检测人脸异常行为的方法在疼痛相关诊断和治疗方面有着巨大的潜在价值。

3.4 AI可穿戴设备在疼痛评估中的应用

以上基于AI的疼痛评估技术应用各种高科技工具来提高疼痛评估的效率、准确性和客观性。通过手环、手表、手机等健康监控设备，对基本生命体征进行测量，包括心率、睡眠质量和运动步数等数据，从而为用户提供全面的健康管理方案。与传统可穿戴设备相比，智能可穿戴设备能够进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析。配备AI技术的可穿戴设备为实时连续疼痛监测和个性化干预提供了可能。

Mardini等使用智能手表收集了19例患有膝关节骨性关节炎的老年人的GPS数据，并使用11点方框量表（Box Scale）对其疼痛程度进行评估，通过分析从云端收集到的活动数据评估疼痛水平。因此，利用自动化分析技术的可穿戴设备可以减少医护人员主观评估疼痛时的偏倚，通过收集患者的生理数据，可以实现医护人员对患者疼痛水平的远程监测。基于可穿戴的AI系统也被用于非语言人群的疼痛评估，比如婴幼儿或有沟通障碍和痴呆症者。

4. 挑战与前景

4.1 挑战

尽管AI在疼痛评估方面具有潜在的应用前景，但是由于存在个体差异、数据依赖、隐私和患者安全等问题，AI依然面临着严峻的考验。首先，AI模型通常需要大量的数据进行训练，而且这些数据必须是高质量、具有代表性的。如果数据质量不佳或者缺乏足够多的数据，就会影响模型的性能和泛化能力从而影响评估的准确性。其次，疼痛是一种主观的感觉，每个人对疼痛的感知和描述都可能不同，而且受到文化、心理、情绪等因素的影响，因此要以综合性的视角来对待患者，构建通用性强的疼痛评估模型，为疼痛患者提供更精准、更有效的治疗方案。最后，许多AI应用涉及到用户的个人数据，如医疗记录、社交媒体信息等，而这些数据的泄露和滥用可能会引发严重的隐私和安全问题。

4.2 前景

疼痛无论是在世界范围还是在我国均是重要的健康问题，其准确评估受到医务工作者的关注。随着科技的不断创新和发展，AI通过采取自动化、客观化、个性化和标准化的手段改进疼痛评估，从而提高其准确性和效率。结合大数据和个性化医疗技术，可以预测和识别出患者的疼痛风险，制定针对性的预防和治疗策略，为患者提供更加个性化的疼痛管理方案。这种个性化和客观化的评估方法有望在未来成为临床实践中的重要工具，为患者提供更有效的疼痛管理服务。

5. 小结

疼痛评估是预防和管理疼痛的关键。AI技术在疼痛评估中提高了诊断和治疗疼痛患者的效率，也大大提高了患者的生活质量。我国AI用于疼痛评估在应用阶段还存在着许多问题。未来发展的主流趋势将是结合互联网与AI，医务工作者和技术研发者需要持续不断地发展和创新，使AI在不久的将来能在我国疼痛评估领域中得到普及，从而更好地服务于疼痛评估，推动疼痛管理领域的发展。

来源：刘迪,王文军.人工智能在疼痛评估中的应用进展[J].中国临床研究,2025,38(05):672-676.DOI:10.13429/j.cnki.cjcr.2025.05.004.