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Machine Learning and Pain Outcomes - 17/06/22

Doi : 10.1016/j.nec.2022.02.012 
Tessa Harland, MD a, Amir Hadanny, MD a, Julie G. Pilitsis, MD, PhD a, b, ⁎
a Department of Neurosurgery, Albany Medical College, 47 New Scotland Ave, Physicians Pavilion, 1st Floor, Albany, NY, 12208, USA 
b Department of Neuroscience & Experimental Therapeutics, Albany Medical College, 47 New Scotland Ave, Albany, NY 12208, USA 

∗Corresponding author. AMC Neurosurgery Group, 47 New Scotland Ave, MC 10 Physicians Pavilion, 1st Floor, Albany, NY 12208.AMC Neurosurgery Group47 New Scotland Ave, MC 10 Physicians Pavilion, 1st FloorAlbanyNY12208

Résumé

Machine learning (ML) is an increasingly popular method of data analysis that has meaningful application within the realm of pain management. Current research has used this technique as a tool to refine patient selection for more invasive pain management treatments in an effort to improve outcomes. It is also being used to aid in the search for biomarkers that could objectify the quantification of pain to better assess these outcomes. This article provides an overview of ML and its applications within the pain field.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Machine learning, Pain outcomes, Pain management, Biomarker, Prediction, Patient selection


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Vol 33 - N° 3

P. 351-358 - juillet 2022 Retour au numéro
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  • Imaging as a Pain Biomarker
  • Alon Kashanian, Evangelia Tsolaki, James Caruso, Ausaf Bari, Nader Pouratian

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