Evitando los Opiáceos - Una Nueva Receta de IA para el Dolor

Un estudio financiado por el NIH y dirigido por el Instituto Politécnico de Worcester (WPI) tiene como objetivo utilizar la inteligencia artificial para guiar a los pacientes con dolor crónico hacia tratamientos basados en la atención plena en lugar de opioides. Al analizar los datos de los pacientes a través del aprendizaje automático, la investigación busca identificar a las personas que se beneficiarían más de las intervenciones no farmacológicas, reduciendo potencialmente la dependencia de los opioides y ofreciendo un cuidado más personalizado. Este enfoque innovador, que se centra en el dolor crónico de la parte baja de la espalda en poblaciones diversas, podría revolucionar la gestión del dolor y los costos de la atención sanitaria. Crédito: Melissa E. Arndt

Un estudio apoyado por el NIH y realizado por el Instituto Politécnico de Worcester tiene como objetivo aprovechar la inteligencia artificial para identificar tratamientos efectivos basados en la atención plena para el dolor crónico de la espalda baja, ofreciendo a los pacientes alternativas al uso de opioides.

El Instituto Politécnico de Worcester (WPI) dirigirá un estudio de cinco años destinado a explorar la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial para ayudar a los médicos a guiar a los pacientes con dolor crónico hacia métodos basados en la atención plena y alejados de los opioides, que conllevan un riesgo de adicción.

El nuevo estudio financiado por la iniciativa HEAL (Helping to End Addiction Long-term) del Instituto Nacional de la Salud (NIH) empleará el aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, para buscar pistas en los datos del paciente que podrían ayudar a los médicos a determinar mejor quién es probable que se beneficie más de la reducción del estrés basada en la atención plena, o MBSR, en la gestión de su dolor.

"Para los médicos, será un nuevo día", dijo Jean King, decano de la familia Peterson de Artes y Ciencias en WPI. "Ser capaz de predecir quién respondería bien a las intervenciones no farmacológicas realmente salvará vidas".

El WPI ha recibido 1,6 millones de dólares de financiación del NIH para empezar a diseñar el ensayo; si el equipo alcanza los objetivos definidos, el equipo de investigación y la universidad podrían recibir un total de casi 9 millones de dólares en financiación para la investigación durante los próximos cinco años.

Los resultados del estudio podrían proporcionar a los proveedores de atención sanitaria herramientas poderosas para ayudar a las personas a evitar tomar opioides que pueden llevar a luchas de por vida con la adicción. La dependencia excesiva de los opioides para el manejo del dolor puede tener consecuencias devastadoras; en 2021, más de 16.000 personas murieron por sobredosis relacionadas con opioides recetados, y más de 80.000 personas murieron por sobredosis relacionadas con opioides en general, una muerte cada 6 minutos. Ha habido aumentos preocupantes en las muertes relacionadas con los opioides en las poblaciones negras y nativas americanas.

Al mismo tiempo, el dolor crónico también es una gran preocupación. Un reciente informe de Morbilidad y Mortalidad del Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos estimó que más de 51 millones de personas, más del 20% de los adultos estadounidenses, sufren de dolor crónico.

Estudios anteriores han encontrado que MBSR es eficaz para ayudar a las personas a lidiar con el dolor crónico, pero el enfoque basado en la atención plena no funciona para todos, y los médicos y los médicos no tienen idea de a quién y por qué podría funcionar.

Centrándose específicamente en el dolor crónico de la parte baja de la espalda en poblaciones diversas, el estudio obtendrá datos fisiológicos tales como patrones de sueño, frecuencia cardíaca y actividad física general recopilados a través de sensores de ejercicio llevados por 350 participantes durante un ensayo de seis meses. Combinada con la información autoinformada sobre la depresión, ansiedad, dolor, y niveles de apoyo social, los datos serán analizados por modelos de aprendizaje automático diseñados a medida para detectar patrones que podrían ser imposibles de notar para un médico. La información permitirá que el modelo prediga si un paciente respondería beneficiosamente a la atención plena, ayudando a los médicos a personalizar mejor los tratamientos para cada paciente.

Ese poder predictivo podría demostrar ser una herramienta poderosa para los médicos que anteriormente podrían haber sido cautelosos al prescribir la reducción del estrés basada en la atención plena, dijo Carolina Ruiz, Decana Asociada de Artes y Ciencias y Profesora Dean de la Facultad de Ciencias de la Computación Harold L. Jurist ’61 y Heather E. Jurist, que ha estado investigando y enseñando aprendizaje automático durante más de dos décadas. Añadió que los modelos de aprendizaje automático utilizados en el estudio serán interpretables, los médicos e investigadores podrán identificar exactamente por qué un paciente puede o no responder bien a los métodos de atención plena.

"Ahorrará tiempo para los pacientes, no tendrán que pasar por un tratamiento que no les va a ayudar", dijo. "También ahorrará mucho en los costos de atención sanitaria y podría ser aplicable a otros tipos de dolor y otros tipos de tratamiento".

The study, dubbed Integrative Mindfulness-based Predictive Approach for Chronic low back pain Treatment, or IMPACT, will bring together a diverse group of researchers at WPI, UMass Chan Medical School, and Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine. Along with King and Ruiz, WPI faculty researchers include Emmanuel Agu, the Harold L. Jurist ’61 and Heather E. Jurist Dean’s Professor of Computer Science and MPI, Angela Incollingo Rodriguez, assistant professor of psychological and cognitive sciences, Zheyang Wu, professor, mathematical sciences, and Benjamin Nephew, assistant research professor, biology and biotechnology.

Agu’s expertise in analyzing sensor data using smartphones and fitness trackers will play a critical role in the study. The devices will track several data points, but Agu said of particular interest to researchers will be participants’ circadian rhythms–sleep and wake cycles.

“Sleep has an immense impact on our overall health,” said Agu, who is a co-principal investigator on the study. “An individual in pain is more likely to experience broken sleep, which can lead to a host of other health issues. Mindfulness-based approaches may help participants sleep better, which can reduce some of those other risk factors.”

The study will include racially and ethnically diverse populations typically underrepresented in both the research and practice of mindfulness-based stress reduction, despite being at increased risk for stress, chronic pain, and the associated adverse outcomes they bring. Participants will be recruited from the Boston metro region through Boston Medical Center and Cambridge Health Alliance, and from the Worcester region through UMass Chan and WPI.

Partners on the grant and community leaders are excited for the work to begin.

Dr. Natalia Morone, associate professor of medicine at Boston University Chobanian and Avedisian School of Medicine, a primary care physician at Boston Medical Center, and a co-principal investigator on the study, said the key will be identifying specific markers that indicate people will respond to mindfulness treatment. “We are doing this in an innovative way because we are using machine learning to figure this out,” Morone said. “I am very excited to partner with my colleagues at WPI and UMass Chan to accomplish this study. It has the potential to help many people.”

Dr. David D. McManus, the Richard M. Haidack Professor in Medicine and chair and professor of medicine at UMass Chan, said the medical school will bring invaluable experience to the study gained from overseeing the cores of prominent studies, such as the Framingham Heart Study, National Institutes of Health Rapid Acceleration of Diagnostics (RADx) initiative, and the Risk Underlying Rural Areas Longitudinal (RURAL) study.

“The wealth of knowledge accumulated through the administration and management of critical components in these studies positions us at the forefront of groundbreaking research,” McManus said. “Our enthusiasm is heightened as we join forces with WPI and BU under the capable leadership of Jean King.”

Dr. Matilde Castiel, commissioner of health and human services in Worcester, said AI is a tool to help the healthcare system deliver better and more personalized care.

“I am thrilled that WPI will use AI to address chronic back pain and make an impact on the opioid epidemic, which is truly a public health emergency not only in our city and state, but nationally,” Castiel said. “This intervention can decrease the reliance of opioids for chronic back pain and provide a more targeted approach that is specific to the individual.”