Công Nghệ Có Thể Đánh Giá Đau Đớn 'Khách Quan'?

Đau đớn hiện lên trên khuôn mặt của mọi người một cách không nhất quán, mâu thuẫn. Charles Darwin, một nhà quan sát tỉ mỉ, đã chú ý đến vấn đề này sớm: 'Răng sát nhau chặt hoặc thường là môi co lại,' ông viết trong Bộ Mặt Biểu Lộ Cảm Xúc Ở Con Người và Động Vật. 'Đôi mắt nhìn hoang mang như sợ hãi, hoặc lông mày chảy nước.' Và trải nghiệm về đau đớn khác biệt cũng như cách biểu hiện của nó—sự chịu đựng là vấn đề về di truyền và kinh nghiệm cuộc sống. Điều đau đớn đối với bạn có thể chỉ là không thoải mái đối với người khác.

Sự Mơ Hồ luôn khiến việc đánh giá đau đớn trở thành một khoa học không chính xác đối với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, điều này lại làm khổ bản thân người bị đau đớn. Đánh giá của bác sĩ có thể không phù hợp với cảm giác của họ về vấn đề; trong một số trường hợp, bệnh nhân được thông báo rằng không có giải thích rõ ràng nào cho đau đớn của họ. Nhiều bệnh nhân này, hi vọng có ý kiến ​​thứ hai, không quay lại bác sĩ khác để tìm câu trả lời mà chuyển sang công nghệ.

Nhật ký đau và ứng dụng theo dõi rải rác trên Cửa hàng ứng dụng App và Google Play, được quảng cáo đến bệnh nhân đau mãn tính như cách để nhận biết xu hướng trong triệu chứng của họ. Các ứng dụng khác biến đau thành hoạt hình thay đổi về cường độ và độ bão hòa thay vì một thang điểm từ 1 đến 10, với hi vọng rằng phép ẩn dụ hình ảnh sẽ làm cho việc nói về hoặc mô tả đau dễ dàng hơn.

Một từ bạn sẽ gặp thường xuyên trong lĩnh vực này—không chỉ trong những ứng dụng và dịch vụ này mà còn trong nghiên cứu nghiên cứu cách áp dụng công nghệ vào đánh giá đau và trong khoa học về đau nói chung—là 'khách quan.' Đây là một khái niệm mang tính chất của thung lũng Silicon: Loại bỏ tính chủ quan khỏi điều gì đó bằng cách áp dụng công nghệ có vẻ như không thiên vị, dựa trên dữ liệu. Không thể tránh khỏi, những từ ngữ quảng cáo đã theo đuổi, từ nhận diện khuôn mặt và học máy đến chuỗi khối. Tuy nhiên, đây không chỉ là sự đột phá cổ điển. Lời kêu gọi mang lại tính khách quan cho trải nghiệm đau đớn đến từ Viện Y tế Quốc gia, một phần nhằm ngăn chặn việc kê đơn quá mức thuốc giảm đau opioid. Một sự kết hợp giữa dữ liệu và máy móc có thể, theo tuyên bố của thế giới công nghệ, làm điều mà hàng ngàn năm qua con người không thể: chính xác cảm nhận đau của người khác.

Hiện tại, cách tốt nhất để đánh giá chính xác đau đớn của ai đó đơn giản là hỏi họ về điều đó. Nhưng công nghệ cũng có thể cung cấp một số hỗ trợ. Janet Van Cleave, người nghiên cứu tại Trường Đại học NYU Rory Meyers về cải thiện chăm sóc bệnh nhân ung thư, đã phát triển một Bảng Đánh Giá Bệnh Nhân Điện Tử dành cho bệnh nhân mắc bệnh ung thư đầu và cổ. Về cơ bản, ePVA là một cuộc khảo sát trên iPad—chạm vào nơi đau và trả lời câu hỏi có hoặc không về đau và chất lượng cuộc sống của bạn. Nghe có vẻ không ấn tượng lắm, nhưng kết quả lại thực sự. 'Đối với những bệnh nhân có triệu chứng nặng, các biện pháp trên web có thể giúp cải thiện tỉ lệ sống,' cô nói. 'Đó là một công cụ mạnh mẽ.'

Lý do vì sao có thể liên quan đến cách vật lý đau được báo cáo. Những bệnh nhân mắc bệnh ung thư đầu và cổ gặp khó khăn trong việc nói chuyện và thường xuyên mệt mỏi sau điều trị. Bác sĩ của họ nhận được nhiều thông tin hơn và chất lượng thông tin tốt hơn từ họ bởi vì việc nhấn một ngón tay lên màn hình cảm ứng dễ dàng hơn việc trả lời câu hỏi bằng lời nói hoặc viết ra. Tuy nhiên, điều này vẫn là một thách thức đối với một số người. 'Giống như đang trải qua địa ngục,' Van Cleave nói. 'Khi họ nhấn vào màn hình, tay họ rung lên, vì vậy chúng tôi đã làm cho nó cảm nhận nhạy hơn.'

Theo Van Cleave, sự ưa thích của họ đối với iPad có thể mở rộng ra ngoài sự dễ dàng vật lý. Cô nghi ngờ một số bệnh nhân cảm thấy thoải mái hơn khi kể cho một máy về đau đớn và triệu chứng của họ hơn là kể cho người khác. Điều này là một trong những lý do trung tâm, quan trọng nhất cho y học từ xa—rằng điều gì đó về công nghệ như trung gian tăng cường sự thoải mái. Độc lập, đó là một ý tưởng tốt, hợp lý và có thể kiểm chứng. Nhưng—đặc biệt là trong các ứng dụng phức tạp hoặc theo thuật toán—máy móc có thể thiên vị cũng như con người mà chúng được thiết kế để cải thiện và thay thế.

Nói một cách rõ ràng hơn: Thiên vị được kích hoạt bởi công nghệ có thể làm hủy hoại việc đánh giá đau đớn. Theo Ran Goldman, một bác sĩ nhi khoa và nhà nghiên cứu về đau ở Đại học British Columbia, đánh giá đau đớn đã có sẵn sự thiên vị sâu sắc, điều khó chiến đấu bởi vì nó rất đa diện. Lớp đầu tiên đến từ chính bệnh nhân, những người có thể, do cách họ được nuôi dưỡng, quan tâm đến việc xuất hiện yếu đuối hoặc, do nghiện, tìm kiếm thuốc. Sau đó là những nhầm lẫn văn hóa. 'Trong thực hành của tôi, trẻ em từ các nền văn hóa khác nhau phản ứng khác nhau,' Goldman nói. 'Một số sẽ khóc, những người khác sẽ kiên nhẫn, và điều đó dựa trên những gì văn hóa của họ đang nói.' Một đứa trẻ từ, ví dụ, Syria bị chiến tranh (hoặc thậm chí chỉ là Nhật Bản kín đáo hơn) có thể vẫn im lặng bàng quang sau khi bị thương mà một đứa trẻ Mỹ sẽ khóc.

Mảnh thiên vị nhạy cảm nhất cũng là cái được ghi chép tốt nhất: sự định kiến của chính các bác sĩ. Một số thiên vị đó là cá nhân: những gì bác sĩ cá nhân coi là đau đớn, những dấu hiệu cụ thể mà họ mong đợi từ bệnh nhân. Những thiên vị khác là văn hóa. Như Goldman diễn giải: 'Chúng ta cần phải nói về chủng tộc, dân tộc và giới tính.'

Các bác sĩ thường đánh giá thiếu sót đau đớn mà phụ nữ và người da màu phải trải qua. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các bác sĩ cảm nhận phụ nữ là nhiều cảm xúc hơn khi mô tả triệu chứng của họ và có khả năng chẩn đoán sai về đau mãn tính của phụ nữ là bệnh tâm thần. Cũng được chỉ ra rằng phòng cấp cứu làm phụ nữ phải chờ lâu hơn so với nam giới để nhận thuốc. Khi chữa trị người da màu, đặc biệt là người da đen, các bác sĩ đánh giá đau đớn của họ thấp hơn, đưa ra các khuyến nghị điều trị ít chính xác hơn, có khả năng đọc hành vi của bệnh nhân là 'tìm kiếm thuốc,' và có khả năng từ chối cung cấp thuốc giảm đau cho họ. Những thiên vị này vẫn tồn tại ngay cả khi bệnh nhân chỉ được mô tả, không phải nhìn thấy. (Không phải tất cả bác sĩ, nên nói, nghĩ rằng thiên vị của bác sĩ là vấn đề. Một người tôi nói chuyện với đã trở nên tức giận với sự đề xuất này, khẳng định rằng việc đào tạo thiên vị đều đặn mà các bác sĩ trải qua là đủ để ngăn chặn việc điều trị kém hoặc không đồng đều.)

Đối với các bác sĩ như Goldman, sự không thể tránh khỏi của thiên vị đã định hình sự nghiệp của anh ấy. 'Tôi đã nghiên cứu về đau đớn trong 20 năm. Tìm được một chỉ số khách quan sẽ giống như việc tìm thấy Chén Thánh,' anh ấy nói. Goldman nhìn nhận tiềm năng, cụ thể là trong công nghệ nhận diện khuôn mặt. Trong một nghiên cứu thử nghiệm, sử dụng hình ảnh của khuôn mặt trẻ em được chụp khi họ đang được rút máu, anh ấy so sánh kết quả (được phân tích bởi công cụ theo dõi cảm xúc của AI của Microsoft, Emotion API) với một thang đo đau hiện có. API nhận dạng các khuôn mặt của trẻ em chủ yếu hiển thị sự buồn bã, vì vậy Goldman hy vọng rằng vào một ngày nào đó, loại hệ thống này có thể được điều chỉnh tinh tế để đo lường một cách khách quan những cảm xúc liên quan đến đau. Anh ấy và các nhà khoa học khác nghĩ rằng việc sử dụng biểu hiện khuôn mặt để đánh giá đau có thể đặc biệt hữu ích trong việc điều trị trẻ em nhỏ, người cao tuổi mắc bệnh sa sút trí tuệ và những người khác không thể diễn đạt đau bằng lời nói.

Vấn đề là, các hệ thống được thiết kế bởi những người thiên vị—và tất cả mọi người đều là như vậy—thường có xu hướng thu thập những thiên vị tương tự. Các hệ thống nhận diện khuôn mặt, bao gồm của Microsoft, nổi tiếng với việc không chính xác trong việc phân tích khuôn mặt của người da màu. Các hệ thống được đào tạo bởi các bác sĩ thiên vị chỉ sẽ sao chép các vấn đề hiện nay và tăng cường chúng theo cách thuật toán dưới danh nghĩa của khách quan công nghệ. Trong các vòng y học đau, việc tìm kiếm các chỉ số khách quan về đau phải được đi kèm với những cảnh báo tương tự. 'Chúng ta có hai cuộc khủng hoảng,' Van Cleave nói. 'Opioids, và đau.' NIH đang khuyến khích nghiên cứu nhằm tìm ra các chỉ số khách quan về đau là một phần của sáng kiến HEAL chống lại opioids của họ. Một bác sĩ mà tôi nói chuyện cảm thấy lo sợ nếu một chỉ số nào đó bao giờ được tìm thấy, nó sẽ trở thành cách để các công ty lợi nhuận từ chối cung cấp thuốc cho bệnh nhân. Trong vũ trụ ác mộng của vốn cuối kỳ, đau của bạn có thể được đánh giá bằng thuật toán được đào tạo bởi một công ty bảo hiểm. Điều đó có thể làm giảm việc sử dụng opioids, nhưng nó sẽ không chấm dứt sự đau đớn của con người.

Vấn đề của đánh giá đau, và của tất cả cách tiếp cận khách quan trong việc đánh giá đau, là con người. Giao tiếp qua các đường dây tuổi, giới tính, chủng tộc và đẳng cấp vẫn còn kém trong toàn bộ xã hội Mỹ. Công nghệ có thể can thiệp để giúp đỡ—Goldman nói rất cảm hứng về AI lọc dữ liệu của bệnh nhân đau, tìm ra các mô hình và kết nối mà con người không thể—nhưng nó sẽ không sửa chữa được những gì đã hỏng.

Chỉnh sửa (21 tháng 5, 2019, 9:00 sáng PT): Bài viết đã được cập nhật để sửa chính tả của NYU Rory Meyers College of Nursing.

Câu chuyện tuyệt vời khác từ Mytour

• Tại sao tôi (vẫn) yêu công nghệ: Bảo vệ cho một ngành công nghiệp khó khăn
• Thảm họa Chernobyl có thể đã xây dựng một thiên đường
• Bên trong hoạt động giám sát khổng lồ của Trung Quốc
• Tôi tức giận với các email tự động gian lận của Square
• “Nếu bạn muốn giết người, chúng tôi là những người đúng đắn”
• 🏃🏽‍♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để khỏe mạnh? Kiểm tra các lựa chọn của đội ngũ Gear của chúng tôi cho các bộ theo dõi sức khỏe tốt nhất, đồ dùng chạy bộ (bao gồm giày và tất), và tai nghe tốt nhất.
• 📩 Nhận thêm thông tin nội bộ của chúng tôi với bản tin hàng tuần Backchannel của chúng tôi