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Schmerz, Künstliche Intelligenz
Die Proban­din ist ganz entspannt. Noch ist kein Schmerz zu spüren.Bild: idw/Sektion Medizi­ni­sche Psychologie

Um unser Schmerz­er­le­ben anderen gegen­über zum Ausdruck zu bringen, bedarf es eigent­lich der Sprache. Der Arzt ist bei der Schmerz­dia­gnose deshalb darauf angewie­sen, dass der Patient in einem Anamnese-Gespräch möglichst genau Auskunft über sein persön­li­ches Empfin­den gibt. Doch was ist, wenn der Patient dazu nicht in der Lage ist, wenn er über seinen Schmerz nicht reden kann? Ulmer Wissen­schaft­ler setzen in diesem Fall auf Künst­li­che Intel­li­genz. Ihr Ziel: die automa­ti­sierte Schmerzerkennung.

Subjek­tive Schmerz­reize sollen objek­ti­viert werden

Gemein­sam mit Forschern der Univer­si­tät Magde­burg arbei­ten Wissen­schaft­ler der Medizi­ni­schen Psycho­lo­gie der Ulmer Univer­si­täts­kli­nik daran, mit techni­schen Mitteln das subjek­tive Schmerz­er­le­ben objek­tiv messbar zu machen. Unter­stützt werden sie dabei von der Deutschen Forschungs­ge­mein­schaft (DFG). „Manch­mal gibt es sprach­li­che Verstän­di­gungs­pro­bleme. Kinder beispiels­weise können Schmerz oft nicht genau beschrei­ben. Patien­ten mit Demenz oder anderen kogni­ti­ven Einschrän­kun­gen haben ebenfalls Probleme, Auskunft zu geben über die Inten­si­tät und Quali­tät von Schmer­zen“, erläu­tert Profes­sor Harald C. Traue die Ausgangs­lage. Der Wissen­schaft­ler leitet die Sektion Medizi­ni­sche Psycho­lo­gie am Univer­si­täts­kli­ni­kum Ulm.

„Bei der automa­ti­sier­ten Schmerz­mes­sung werden maschi­nelle Erken­nungs­ver­fah­ren einge­setzt, um aus psycho­bio­lo­gi­schen Reaktio­nen auf Schmerz­reize das subjek­tive Schmerz­er­le­ben zu bestim­men“, erklärt Dr. Steffen Walter, Wissen­schaft­li­cher Mitar­bei­ter in der Sektion für Medizi­ni­sche Psycho­lo­gie. Mit hoch auflö­sen­den Senso­ren wird dabei die körper­li­che Schmer­z­ant­wort gemes­sen. Dazu zählen die Reaktio­nen der Haut, der Musku­la­tur, der Atmung und des Kreis­laufs genauso wie das schmerz­re­ak­tive mimische Verhal­ten. „Dadurch entsteht ein sehr großer Daten­strom, dessen Bedeu­tung für den Schmerz nur mit komple­xer Biosi­gnal­ana­lyse und der Verar­bei­tung mit Metho­den der Künst­li­chen Intel­li­genz bewäl­tigt werden kann“, so der Statis­tik-Experte Dr. Sascha Gruss.

Diverse Biopo­ten­ziale wurden gemessen

Hierfür wurde in der Medizi­ni­schen Psycho­lo­gie des Univer­si­täts­kli­ni­kums Ulm eine experi­men­telle Schmerz­stu­die mit 96 freiwil­li­gen männli­chen und weibli­chen Proban­den unter­schied­li­chen Alters durch­ge­führt. Bei diesen Testper­so­nen wurde mit einer Thermode am rechten Unter­arm ein Hitze­s­chmerz in vier Inten­si­tä­ten erzeugt. Diese vier Schmerz­stu­fen werden für jede unter­suchte Person indivi­du­ell bestimmt. Man misst dafür den Hitze­reiz, der anfängt schmerz­haft zu sein (Schmerz­schwel­len) und den Hitze­reiz, den der Proband gerade noch aushal­ten kann (Schmerz­to­le­ranz). Die Stufen dazwi­schen werden dann berechnet.

Zur Erfas­sung der körper­li­chen Schmer­z­ant­wort sind diverse Biopo­ten­tiale gemes­sen und digita­li­siert worden. Einge­setzt wurden dabei diagnos­ti­sche Verfah­ren wie Elektro­kar­dio- (EKG), Elektromyo-(EMG) und Elektro­en­ze­pha­logramm (EEG), aber auch Messge­räte zur Bestim­mung der elektro­der­ma­len Aktivi­tät (EDA). Gesichts­aus­druck und mimisches Verhal­ten konnten mit Hilfe einer spezi­el­len Video­ka­mera (AVT Pike F145C Kamera) aufge­zeich­net werden. Um das Bewegungs­mus­ter der Proban­den festzu­hal­ten, haben die Wissen­schaft­ler schließ­lich einen Kinect Sensor für die Aufnahme fronta­ler Tiefen­bil­der eingesetzt.

Bei leich­ten Schmer­zen ist die Erfas­sung ungenau

Mithilfe der Künst­li­chen Intel­li­genz – insbe­son­dere des maschi­nel­len Lernens – konnte nun aus den biolo­gi­schen und mimischen Schmerz­re­ak­tio­nen auf das subjek­tive Schmerz­er­le­ben geschlos­sen werden. Am besten waren die automa­ti­schen Erken­nungs­al­go­rith­men, wenn das techni­sche System auf die Erken­nung indivi­du­el­ler Reaktio­nen von einzel­nen Proban­den hin trainiert wurde. Bei starken Schmerz­rei­zen wurden hier Genau­ig­kei­ten von 94 Prozent erreicht, bei schwa­chen Schmerz­rei­zen waren es immer­hin 59 %. Wurde die automa­ti­sche Schmer­z­er­ken­nung unabhän­gig von bestimm­ten Perso­nen durch­ge­führt, betrug die Genau­ig­keit bei starken Schmerz­rei­zen immer­hin noch zwischen 74 und 91 %.

Bei leich­te­ren Schmer­zen war die automa­ti­sche Erfas­sung aller­dings recht ungenau. „Die Ergeb­nisse sind also noch ziemlich hetero­gen, da verschie­dene Schmerz­in­ten­si­tä­ten unter­schied­lich genau erkannt werden“, so die Schmerz­for­scher. Doch eindeu­tige Ergeb­nisse fanden die Forscher im Hinblick auf die Aussa­ge­kraft einzel­ner Indika­to­ren. „Am aufschluss­reichs­ten im Hinblick auf die Schmerz­in­ten­si­tät waren das Gesichts-EMG, der elektri­sche Hautwi­der­stand, der Abstand zwischen Augen­braue und Mundwin­kel und die Falten­bil­dung an der Nasen­wur­zel“, sind sich die Forscher aus Ulm und Magde­burg einig.

Quelle: idw