Éviter les opiacés - Une nouvelle prescription d'IA pour la douleur

Une étude financée par le NIH et menée par l'Institut polytechnique de Worcester (WPI) vise à utiliser l'intelligence artificielle pour orienter les patients souffrant de douleur chronique vers des traitements basés sur la pleine conscience plutôt que les opioïdes. En analysant les données des patients grâce à l'apprentissage automatique, la recherche cherche à identifier les personnes qui bénéficieraient le plus des interventions non pharmacologiques, réduisant potentiellement la dépendance aux opioïdes et offrant des soins plus personnalisés. Cette approche innovante, centrée sur la douleur chronique du bas du dos au sein de populations diverses, pourrait révolutionner la gestion de la douleur et les coûts des soins de santé. Crédit : Melissa E. Arndt

Une étude soutenue par le NIH et réalisée par l'Institut polytechnique de Worcester vise à utiliser l'intelligence artificielle pour identifier des traitements efficaces basés sur la pleine conscience pour la douleur chronique du bas du dos, offrant aux patients des alternatives à l'utilisation d'opioïdes.

L'Institut polytechnique de Worcester (WPI) dirigera une étude de cinq ans visant à explorer la possibilité d'utiliser l'intelligence artificielle pour aider les médecins à orienter les patients souffrant de douleur chronique vers des méthodes basées sur la pleine conscience et à s'éloigner des opioïdes, qui comportent un risque d'addiction.

La nouvelle étude financée par l'initiative HEAL (Helping to End Addiction Long-term) des Instituts nationaux de santé (NIH) utilisera l'apprentissage automatique, une forme d'intelligence artificielle, pour rechercher des indices dans les données des patients qui pourraient aider les médecins à mieux déterminer qui est susceptible de bénéficier le plus de la réduction du stress basée sur la pleine conscience, ou MBSR, pour gérer leur douleur.

"Pour les médecins, ce sera un nouveau jour", a déclaré Jean King, doyen de la faculté des arts et des sciences de la famille Peterson à WPI. "Être capable de prédire qui répondrait bien aux interventions non pharmacologiques sauvera vraiment des vies."

WPI a reçu 1,6 million de dollars de financement du NIH pour commencer à concevoir l'essai ; si les objectifs définis par l'équipe sont atteints, l'équipe de recherche et l'université pourraient recevoir un total de près de 9 millions de dollars de financement de recherche au cours des cinq prochaines années.

Les résultats de l'étude pourraient donner aux professionnels de la santé des outils puissants pour aider les gens à éviter de prendre des opioïdes qui peuvent mener à des luttes à vie avec la dépendance. Une dépendance excessive aux opioïdes pour la gestion de la douleur peut avoir des conséquences dévastatrices ; en 2021, plus de 16 000 personnes sont mortes d'overdoses liées à des opioïdes sur ordonnance, et plus de 80 000 personnes sont mortes d'overdoses liées aux opioïdes en général, soit un décès toutes les 6 minutes. On a constaté une augmentation inquiétante du nombre de décès liés aux opioïdes dans les populations noires et amérindiennes.

En même temps, la douleur chronique est également une préoccupation majeure. Un récent rapport sur la morbidité et la mortalité des Centres de contrôle et de prévention des maladies des États-Unis estime que plus de 51 millions de personnes - soit plus de 20% des adultes américains - souffrent de douleur chronique.

Des études précédentes ont montré que le MBSR est efficace pour aider les gens à gérer la douleur chronique, mais l'approche basée sur la pleine conscience ne fonctionne pas pour tout le monde, et les médecins et les cliniciens ne savent pas exactement pour qui elle fonctionnerait et pourquoi.

En se concentrant spécifiquement sur la douleur chronique du bas du dos dans des populations diverses, l'étude recueillera des données physiologiques telles que les habitudes de sommeil, la fréquence cardiaque et l'activité physique générale recueillies grâce à des capteurs de fitness portés par 350 participants pendant un essai de six mois. Combinées à des informations auto-déclarées sur la dépression, l'anxiété, la douleur et les niveaux de soutien social, les données seront analysées par des modèles d'apprentissage automatique spécialement conçus pour détecter des motifs qui pourraient être impossibles à remarquer pour un médecin. L'information permettra au modèle de prédire si un patient répondrait bien à la pleine conscience, aidant les médecins à mieux adapter les traitements pour chaque patient.

Ce pouvoir prédictif pourrait s'avérer être un outil puissant pour les médecins qui auraient pu auparavant hésiter à prescrire la réduction du stress basée sur la pleine conscience, a déclaré Carolina Ruiz, doyenne associée des arts et des sciences du WPI et professeure en informatique Harold L. Jurist '61 et Heather E. Jurist Dean, qui étudie et enseigne l'apprentissage automatique depuis plus de deux décennies. Elle a ajouté que les modèles d'apprentissage automatique utilisés dans l'étude seront interprétables - les médecins et les chercheurs pourront identifier exactement pourquoi un patient peut ou ne peut pas répondre bien aux méthodes de pleine conscience.

"Cela fera gagner du temps aux patients - ils n'auront pas à suivre un traitement qui ne va pas aider", a-t-elle dit. "Cela permettra également d'économiser beaucoup en termes de coûts de santé et pourrait être applicable à d'autres types de douleur et à d'autres types de traitement."

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.”