Fájdalom, szenvedés, bánat és ópium túladagolás - a tizenkilencedik századi romantikus irodalom alapvető kellékei, amelyek nélkül a legfantáziadúsabb művek talán soha nem születtek volna meg. Samuel Taylor Coleridge kóros alvászavarban szenvedett és térdfájdalmaira, ami hónapokig ágyhoz láncolta, laudánumot szedett, az akkori korban társadalmilag is elfogadott verzióját az ópiumnak, elmondása szerint pedig ennek hatására sikerült megálmodnia a misztikus Kubla Kán történetét. Később Virginia Woolf is a fájdalom természetéről írt és egy idén áprilisban megjelent tanulmány szerint, melynek szerzője az Oldenburg Egyetem neurológusa, Dr. Peter Sörös és az Imperial College London professzora, Carsten Bantel, a fájdalom kifejezése rendszeresen előkerülő eleme, nem csak Woolf, hanem lényegében az összes vizsgált költő műveinek, ez pedig, amellett, hogy rávilágít, hogy milyen jól ismerték a szenvedés természetét, azt is jelzi, hogy a fájdalom nem az embert megnémító és az önkifejezésben akadályozó tényező, hanem jól kommunikálható és így általános észrevételekre lehetőséget adó jelenség.

De hogyan lehet pontosan leírni azokat a bonyolult érzéseket, amelyek a fájdalom különböző formáival együtt járnak

és hogy lehet jól érthetően beszélni róla az orvosokkal, akik a kezelést végzik és a gyógyszereket írják fel a betegeknek?

Sara E. Berger, az IBM kutatója többek között a nyelvi kifejezőeszközök elemzésének segítségével deríti fel a krónikus fájdalom nehezen mérhető hatását és szintjét, elmondása szerint a páciensek által választott szavak érdekes összefüggéseket fedhetnek fel a bajok forrását illetően. A kifejezések vizsgálatát a számítógépes nyelvfeldolgozó rendszerek is segítik, amelyek mesterséges intelligencia használatával fésülik át az adatokat és keresik a mintákat. Berger egy idén megjelent tanulmányban számol be arról a kísérletről, amelyben a betegeket, akik közül néhányan placebót kaptak gyógyszer helyett, megkérték, hogy saját szavaikkal írják le az élményeiket a betegségükkel és az ellátásukkal kapcsolatban és a kapott válaszokból következtettek arra, hogy az alanyok hogyan érzékelik a saját állapotukat és ezt mennyire befolyásolják az olyan nagyon is szubjektív tényezők, mint az önmagukról kialakított kép vagy akár a szabadidős tevékenységeik. A kutatók több mint 300 szemantikus és pszicholingvisztikus jellemzőt gyűjtöttek a nyelvhasználat elemzése során és csak a kifejezések alapján sikerült 79%-os pontossággal kiszűrniük a placebo csoport tagjait.

De nem csak a többé-kevésbé tudatosan megválasztott szavak, hanem a test meta-kommunikációja és jelzései is sokat elárulnak a fájdalom szintjéről. A nyelvfeldolgozás mellett a különböző érzékelő eszközök által begyűjtött rengeteg adat is hozzájárul a precízebb diagnózis felállításához, amely a páciensekről szóló tudás sokkal szélesebb spektrumát nyitja meg az orvosok előtt. A viselhető technológiák kora előtt az orvosok elsősorban azokra az időben sokszor szűkre szabott konzultációkon elhangzott beszámolókra, valamint a rendelőkben és kórházakban is elvégezhető vizsgálatokra támaszkodhattak csak, amelyek behatárolt lehetőséget nyújtottak a beteg valódi állapotának felmérésére, elvégre a fájdalom megjelenése nem követ mindig egységes mintát, lehetnek rosszabb és jobb napok, a páciens pedig nem tud minden egyes pillanatáról számot adni.

Az érzékelés szubjektív jellege miatt az éppen aktuális hangulat, a környezet, a külső befolyásoló tényezők, de akár az öntudatlanul az emberre ható önértékelési folyamatok is módosíthatják a fájdalomérzet szintjét és az orvosnak, többek között, ebből kell megpróbálnia kideríteni a beteg valódi érzéseit, állapotát és meghatároznia a kezelés jellegét. A viselhető kiegészítők, például az okosórák/karkötők, tapaszok viszont pontos információkkal szolgálnak a test működéséről és olyan körülményekről is számot adnak, amelyekről a betegek önmaguktól nem tudnának mesélni.

Hogy mi történik alvás közben az ember szervezetével, hogy mikor erősebb a fájdalom szintje és ez mennyiben hat a mozgási szokásokra, mind olyan ismeret, amit az érzékelő eszközök könnyedén közvetítenek.

Berger és kutatótársai ezeket a készülékeket használják a vizsgálataik során, kiegészítve olyan helyhez kötöttebb eszközökkel, mint az ágy alá helyezhető szenzor, ami méri, hogy hányszor és milyen módon forgolódik a beteg otthon éjszaka. A páciensek így jobb rálátást kapnak a saját helyzetükre, és egyúttal kikövezik az utat egy személyesebb jellegű terápia létrejöttéhez. A mesterséges intelligencia az adatok elemzésével segít megtalálni az összefüggéseket a fájdalom megjelenése és a mozgásban bekövetkező változások között, egyben lehetővé teszi, hogy az orvosok megállapítsák az ideális szintjét a fájdalomcsillapítók adagolásának.

Ez az egyik legfontosabb aspektusa a fájdalom kutatásának, ugyanis, ahogy az az IBM kutatója is elmondta, globálisan körülbelül másfél milliárdan élnek többé-kevésbé tartós fájdalommal, átlagban öt emberből egynek kell ezzel a problémával szembenéznie életre során. A fájdalomcsillapítók hatása pedig gyakran túlmutat a konkrét feladatán és az adagolás elnagyolása újabb gondokhoz vezet, amit egyre többen tapasztalnak meg: 2019-ben több mint tízmillió amerikai alkalmazta rosszul az opioidokat. A nem megfelelő gyógyszerhasználatot, a kiesett munkaórákat és a szociális kapcsolatokra gyakorolt negatív hatást is figyelembe véve elmondható, hogy a krónikus fájdalom társadalmi probléma, a megoldásához viszont nagyon is egyéni módszerekre van szükség.

Berger tapasztalatai szerint a hagyományos felmérések, melyek 0-tól 10-ig tartó skálán mérik a fájdalom szintjét, nem igazán alkalmasak arra, hogy a valós érzésekről számot adjanak, mivel az ember nehezen tudja számszerűsíteni a sokszor számára is megfoghatatlan benyomásokat, így pedig a kezelést végző és az orvosságokat felíró szakemberek sem kapnak tiszta képet a beteg helyzetéről. A fájdalom minőségének elemzésében segíthetnek a különböző (részletesebb) kérdőívek, de a mennyiségi méréseket is integrálni kell a rendszerbe ahhoz, hogy teljeskörű felmérést lehessen végezni. Ezt a biomarkerek, viselhető eszközök és az előbb említett, például ágy alá helyezhető érzékelők biztosíthatják.

Az adatok együttes elemzése sokkal világosabban tudja kimutatni, hogy milyen összefüggések húzódnak meg a gyógyszerek, opioidok adagolása, a mozgás gyakorisága és az alvás minősége között. Ezeknek a technológiáknak, mint ahogy a mesterséges intelligencia rendszereknek, a nyelvfeldolgozó algoritmusoknak az alkalmazása jelentheti a jövőt a krónikus fájdalom kezelésében, de hosszú még az út addig, amíg a jelenlegi idejétmúlt vagy legalábbis meghaladott módszerek helyét átvehetik az újabb megoldások. Berger szerint ez az út a minőségi és mennyiségi felmérési módszerek integrálásának, a kísérleti csoportok növelésének, a szenzorok és alkalmazások hozzáférhetővé tételének és a mindenki számára egyenlő mértékben elérhető vizsgálatoknak az irányába vezet, de ahhoz, hogy elfogadottá váljon a high-tech módszer az egészségügyi felmérések során, szükség van a technológiával kapcsolatos műveltség kiterjesztésére is, ami segíti a digitális térben való boldogulást.

A fájdalom természete és működése még mindig rejtélyes jelenség, de a huszonegyedik század módszereivel azok, akiket hosszú távon is elkísér az útjukon, jobb esélyeket kaphatnak a problémák legyőzésére.

(Fotó: Getty Images/liuzishan, Pixabay)

További cikkek a témában:

Miként változtatja meg a mesterséges intelligencia a gyógyszeripart? A technológiai változások olyan változásokat hoztak a gyógyszeriparban már most, melyek öt éve is elképzelhetetlenek lettek volna. A jövő csak egyre több lehetőséget ígér, amely egy része elválaszthatatlan attól, ahogy a Covid átalakította a világot.
Hány forint egy emberélet? És mennyi lesz? – Kihívások a 21. századi egészségügyben Mi történik akkor, ha a jövőben felfedezik ugyan a betegségünk gyógymódját, de az túl drága? Egyáltalán ki és mi alapján dönti majd el, hogy mennyibe kerül egy emberélet, amikor már most is napról napra tűnnek fel egyre ígéretesebb kezelési módok?
Online elérhető, MI vezérelte, robotizált laboratórium az IBM-től A szintetikus kémia továbbra is hagyományos tudományágnak számít a digitalizálás és az új technológiák terjedésének dacára. Az IBM Research Europe dinamikus tudóscsoportja ezen szeretne változtatni, olyan modern eszközök segítségével, mint a mesterséges intelligencia, a felhő-technológia és a robotika.