Algolojide (Ağrı Yönetiminde) Yapay Zeka Uygulamaları

1. Giriş ve Genel Bakış

Ağrı, Uluslararası Ağrı Araştırmaları Teşkilatı (IASP) tarafından "gerçek veya potansiyel doku hasarıyla ilişkili, hoş olmayan duyusal ve duygusal bir deneyim" olarak tanımlanmaktadır (1). IASP’nin bu tanımında, ağrının altı temel noktasında, ağrının çok boyutlu (duyusal, bilişsel ve duygusal) ve doğası gereği subjektif yapısı vurgulanmaktadır (Şekil 1). Geleneksel klinik pratikte ağrı değerlendirmesi büyük ölçüde Görsel Analog Ölçeği (VAS) veya Sayısal Derecelendirme Skalası (NRS) gibi hastanın öz bildirimine dayalı araçlarla yapılmaktadır (2) (Şekil 2). IASP’ye göre bir kişinin bir deneyimi acı olarak tanımlamasına saygı duyulmalıdır, ancak bu yöntemlerle aynı patolojik süreç farklı bünyelerde farklı ağrı derecelerine sebep olabilmekte, aynı hastanın önceki deneyimine ve duygu durumuna göre bile değişebilmektedir (3). Ayrıca demanslı hastalar, yoğun bakımlardaki sedatize hastalar, iletişim kurulamayan hastalar ve bebek hastalarda bu ölçekler yetersiz kalmaktadır (4). Ek olarak ağrı anlık durumu yansıttığı için ağrının sürekli izlemi veya fizyolojik temellerinin anlaşılması hususlarında sınırlı veri sağlamaktadır.

Şekil 1. Ağrı tıbbında dijital dönüşüm: çoklu-modal veri katmanları, yapay zekâ ve klinik karar destek.

Şema, özbildirim ölçeklerinin (VAS/NRS) yerine geçmekten ziyade fizyolojik, davranışsal ve cihaz/EHR temelli verilerle tamamlanmasını göstermektedir. Kısaltmalar: VAS, Visual Analog Scale; NRS, Numeric Rating Scale; ECG, elektrokardiyografi; HRV, kalp atım hızı değişkenliği; PPG, fotopletismografi; EDA, elektrodermal aktivite; EHR, elektronik sağlık kaydı.

Şekil 2. Görsel Analog Ölçeğin (VAS) Metodolojisi ve Klinik Uygulaması

Şekil 2. Görsel Analog Skala'nın (VAS) şematik gösterimi. VAS, Visual Analogue Scale; eVAS, electronic Visual Analogue Scale. Şekil AI kullanarak oluşturulmuştur.

Algolojide teknolojiye duyulan ihtiyaç, ağrının subjektif doğasını aşarak daha objektif, tutarlı ve sürekli bir değerlendirme sağlama gerekliliğinden doğmaktadır (5). Birçok araştırmacı, ağrıyı değerlendirmek için kan hacmi nabzı (BVP), deri iletkenliği (SC), elektromiyografi (EMG), elektrokardiyografi (ECG), elektroensefalografi (EEG), sıcaklık ve solunum hızı gibi fizyolojik sinyalleri kullanmaktadır (6-8). Bazı araştırmacılar ayrıca ağrıyı değerlendirmek için yüz ifadelerini ve pupiller yanıtları da kullanmaktadır (9,10). Bu aşamada ön plana çıkan yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz ederek insan müdahalesi olmaksızın örüntüleri saptayabilmektedir (11,12). Bu teknolojiler, fizyolojik sinyalleri, yüz ifadelerini ve klinik verileri işleyerek kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturulmasına, ağrı skorlarının otomatikleştirilmesine ve klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesine olanak tanımaktadır (Tablo 1). Örneğin AI destekli Hızlı Ağrı Değerlendirme Aracı (R-PAT) gibi sistemler, değerlendirme süresinin kısalmasını ve objektifliğini sağlayarak klinik iş akışını hızlandırmayı hedeflemektedir (13,14).

Tablo 1. Ağrı verisi modaliteleri: örnek veri kaynakları, güçlü yönler ve klinik uygunluk.

Modalite	Örnek veri	Güçlü yön	Sınırlılık/konfonder	Uygun senaryo
Özbildirim	VAS/NRS, eVAS	Basit, hasta odaklı	İletişim yoksa kullanılamaz; subjektif	Poliklinik, servis
Fizyolojik	ECG/HRV, PPG, EDA, EMG	Sürekli izlem potansiyeli	Artefakt, ilaçlar/komorbidite konfonder	Perioperatif, YBÜ
Davranışsal	Yüz ifadesi, pupilla, aktivite	Non-invaziv; iletişimsizde faydalı	Kültür/sedasyon/maske etkileri	YBÜ, yaşlı/pediatri
Cihaz kayıtları	IV-PCA basımları, dozlar	Tedavi yanıtı ve tüketim davranışı	Ağrı yerine kullanım davranışını yansıtabilir	Postop takip
EHR/Klinik	Komorbidite, ilaç, operasyon türü	Risk sınıflama ve kişiselleştirme	Eksik/heterojen kayıtlar	Preop planlama
Görüntüleme	fMRI vb.	Mekanizma/alt tip fenotipleme	Maliyet, erişilebilirlik, standardizasyon	Araştırma/özel olgular

Fizyolojik sinyaller; hareket artefaktı, ilaçlar (sedatifler/vasoaktifler) ve komorbiditelerden etkilenebilir. Davranışsal göstergeler; sedasyon, maske/entübasyon ve kültürel mimik farklılıkları nedeniyle değişkenlik gösterebilir.

2. Ağrı Tanısında ve Değerlendirmesinde AI

Yapay zeka destekli sistemler, "Otomatik Ağrı Tespiti" (Automatic Pain Assessment - APA) adı verilen bir alan yaratarak, hastanın beyanına ihtiyaç duymadan ağrının doğru değerlendirilmesini ve objektifliği mümkün kılmaktadır (15)(Şekil 3).

Şekil 3. Otomatik ağrı tespiti (APA) için uçtan uca iş akışı.

Tipik iş akışı; veri toplama, ön işleme, temsil/özellik çıkarımı, modelleme ve klinik aksiyon bileşenlerinden oluşur. Klinik kullanımda çıktı türü (ağrı şiddeti, ağrı alevlenmesi, opioid gereksinimi) ve zaman penceresi (dakika/saat/gün) önceden tanımlanmalıdır.

Otomatik Ağrı Tespiti için en önemli kaynakların başında yüz ifadelerinin analizi (facial expression analysis) yer almaktadır (Şekil 4). Ağrı, yüzde kaşların çatılması, gözlerin kısılması veya burun kırıştırılması gibi karakteristik kas hareketlerine (Aksiyon Üniteleri-AU) sebep olmaktadır (15,16). AI algoritmaları özellikle Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) kullanarak hasta yüzündeki bu mikro ifadeleri (facial action coding system - FACS) analiz edip ağrı şiddetini skorlamaktadır (17). Derin öğrenme modelleri (örneğin CNN, VGG-Face, ResNet), hasta videolarından kareler alarak ağrı yoğunluğunu "Hafif", "Orta" veya "Şiddetli" olarak sınıflandırabilir (16,18). Bu konuya bir örnek vermek gerekirse bir makalede ısıl ve elektriksel ağrı uyaranlarına verilen video kayıtlı yanıtları içeren X-ITE fazik ağrı veritabanı ile deneyler yapılmış, etik kaygılarla kişilerin yüz ifadesine yansıyacak derecede fazla ağrılı uyaran olmamasına rağmen veri seti kullanılarak eğitilen modellerin insan gözlemcilerden daha iyi performans gösterdiği saptanmıştır (19).

Şekil 4. Yüz ifadesi (FACS/AU) temelli ağrı değerlendirme: şematik yaklaşım.

Şekil 4. ağrı ile ilişkili örnek aksiyon ünitelerini (AU) ve görüntü tabanlı derin öğrenme ile ağrı şiddeti kestirimi yaklaşımını temsili olarak göstermektedir. Kısaltmalar: FACS, Facial Action Coding System; AU, Action Unit.

Ağrı tanısında ve değerlendirmesinde radyolojik görüntüleme ve biyobelirteçlerin AI ile birlikte kullanımı popüler konulardandır (Şekil 5). Ağrının nörolojik temelini anlamak için fMRI gibi görüntüleme yöntemleri AI ile birleştirilmektedir. AI algoritmaları, trigeminal nevralji gibi durumlarda ağrı algısı ile ilişkili beyin bölgelerini (talamus, dorsal anterior singulat korteks, insula vb.) belirlemek için kullanılmaktadır (20). Kronik bel ağrısı olan hastalarda, beynin yapısal ve fonksiyonel bağlantılarını analiz eden makine öğrenimi modelleri, klinik ağrı yoğunluğunu tahmin etmek ve objektif ağrı biyobelirteçleri (örneğin S1 korteks bağlantısallığı ve bölgesel serebral kan akışı) oluşturmak için kullanılmaktadır (21). Ayrıca, hayvan modellerinde iki fotonlu mikroskopi ile beyin hücresel kalsiyum aktivitesini analiz eden derin öğrenme modelleri (AI-bRNN), spontan ağrının şiddetini gerçek zamanlı olarak tespit edebilmektedir (22).

Şekil 5. Nörogörüntüleme ve otonom metriklerle yapay zekâ: ağrı tahmini ve biyobelirteç yaklaşımı.

Nörogörüntüleme (örn. fMRI) ve otonom sinyal metriklerinden çıkarılan özellikler ML/DL modellerine girdi olarak verilerek klinik ağrı tahmini veya biyobelirteç adaylarının oluşturulması hedeflenir. Kısaltmalar: fMRI, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme; ML, makine öğrenmesi; DL, derin öğrenme.

Son zamanlarda artan teknolojik imkanlarla birlikte giyilebilir teknoloji ve fizyolojik sinyallerin kaydedilmesi oldukça yaygındır. Akıllı saatler ve giyilebilir sensörler aracılığıyla toplanan elektrodermal aktivite (EDA/GSR), elektrokardiyogram (ECG/HRV), elektromiyogram (EMG) ve fotopletismografi (PPG) verileri, otonom sinir sisteminin ağrıya tepkisini ölçmek için kullanılır (23).

IASP’ye göre ağrı her zaman kişisel bir deneyimdir ve biyolojik, psikolojik ve sosyal faktörlerden farklı derecelerde etkilenir. Bu yüzden tek bir sinyal yerine (örneğin sadece yüz veya sadece nabız), birden fazla sinyalin (ECG + EDA + EMG) veri füzyonu yaparak birleştirilmesi ağrı tahmin doğruluğunu arttırmaktadır. Bir araya getirilen çok sayıda fizyolojik, davranışsal ve bağlamsal sinyal; özellikle akıllı duygusal hesaplama uygulamaları alanında, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için değerli bilgiler sağlayabilir (24).

Cerrahide de hem intraoperatif hem postoperatif ağrı palyasyonunda ve postoperatif ağrıyı tahmin etmede AI kullanılmaktadır. Analjezi–Nosisepsiyon İndeksi (ANI), kalp atım hızı değişkenliğinden (HRV) türetilen ve parasempatik aktiviteyi yansıtan bir ölçüttür. ANI’nin cerrahi süreçte nosisepsiyonu daha nesnel biçimde izlemek amacıyla çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve uzun-kısa süreli bellek (LSTM) gibi derin öğrenme yaklaşımlarıyla birlikte kullanıldığı bildirilmektedir (25). Hastanın kontrolündeki analjezi cihazları (IV-PCA) ve giyilebilir ECG sensörlerinden gelen verilerle eğitilen modeller, postoperatif ağrı alevlenmelerini tahmin edebilmektedir (26). DoseFormer gibi dinamik grafik dönüştürücü modeller, hastaların statik ve dinamik verilerini kullanarak postoperatif ağrıyı %92 doğrulukla tahmin edebilmektedir (27).

3. Tedavi Planlaması ve Yönetimi

Her hastanın aynı tedaviye aynı yanıtı vermemesi ve klinisyenin hangi analjeziği seçeceğini tahmin etmesinde yapay zeka kullanılmaktadır. AI, hastaların demografik özelliklerini, genetik verilerini ve klinik geçmişlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ilaç seçimi ve dozajlama sağlayabilir (12,28). Makine öğrenimi modelleri, hangi kronik ağrı hastalarının topikal ağrı bantlarına yanıt vereceğini veya vermeyeceğini önceden tahmin etmek için kullanılmış ve tedavi başarısızlığı riskini azaltmıştır (28).

Yapay zeka, girişimsel ağrı tedavisinde kullanılan cihazların ve prosedürlerin optimizasyonunda da rol oynamaktadır. AI, spinal kord stimülasyonu cihazlarının ayarlarını hastadan gelen gerçek zamanlı geri bildirimlere göre otomatik olarak ayarlayabilir. Ayrıca, elektrot ve pil ile ilgili teknik sorunları tedavi başarısızlığına yol açmadan önce tespit edebilir (12). Radyolojide olduğu gibi AI algoritmaları floroskopi verilerini analiz ederek girişimsel işlemlerde (örneğin sakroiliak eklem enjeksiyonları) iğne yerleşiminin ve boya yayılımının (sinir, damar ve fasyaları boyayıp; segmente edip) doğruluğunu artırabilir ve yanlış enjeksiyon yapma ve sinir damar yaralanması riskini azaltır; robotik girişimlerde robotik kolu yönlendirerek insan el titremesinden kaynaklı hataları minimize edebilir (12).

Opioid risk yönetimi açısından yapay zeka opioid krizini yönetmek için kritik bir araçtır. Kişisel elektronik sağlık kayıtlarını tarayan algoritmalar, hastanın geçmiş psikiyatrik komorbiditeleri, opioid kullanım öyküsü ve sosyal faktörlerini analiz ederek opioid kullanım bozukluğu risk skorunu hesaplar (29). Bu, hekimin reçete yazarken daha güvenli karar almasını sağlayabilir.

4. Dijital Terapötikler (Sanal Gerçeklik ve Chatbotlar)

AI destekli platformlar ve sanal gerçeklik (VR), hastaların ağrı mekanizmalarını görselleştirmesine yardımcı olarak hasta eğitimi sürecini kişiselleştirir ve hastanın evde kendi kendine yönetimini (self-management) destekleyen dijital bir koç görevi görebilir. Yani sanal gerçeklik uygulamaları hastanın dikkatini ağrıdan uzaklaştırmanın ötesinde, AI destekli biyofeedback ile hastanın fizyolojik durumuna (nabız, solunum vs.) göre senaryoyu anlık değiştirir. Bir çalışmada VR tabanlı müdahalelerin kronik ağrı skorlarında %30’a varan düşüş sağladığı ve opioid ihtiyacını azalttığı raporlanmıştır (11).

AI destekli sohbet botları ve sanal asistanlar, hastalara gerçek zamanlı geri bildirim sağlayarak tedaviye uyumu artırabilir (12). Doğal Dil İşleme (NLP) tabanlı chatbotlar, hastalara Bilişsel Davranışçı Terapi (CBT) tekniklerini öğretebilir, bu sanal asistanların en önemli artısı her zaman erişilebilir olmasıdır.

5. Etik, Güvenlik ve Sınırlılıklar

Bu hususta en önemli sınırlılık olarak algoritmik bias gösterilebilir. AI’ın eğitildiği veri setlerinde ırk, cinsiyet veya sosyoekonomik dengesizlikler varsa algoritma bu önyargıları içerebilir ve her topluma uyumlu bir model olmayabilir. Örneğin ağrı yüz ifadeleri veri setlerinde beyaz ırkın ağırlıklı olması, diğer etnik kökenlerde ağrının yanlış değerlendirilmesine (under-estimation) yol açabilir.

Bir diğer husus klinik kararlarda hesap verilebilirliğin gerekmesidir. Black box sorunu olarak da bilinen, AI modellerinin bir karara (örneğin “Bu hastanın opioid riski yüksek”) nasıl vardığını açıklayamaması, klinisyenin sisteme olan güvenini azaltmaktadır. Açıklanabilir yapay zeka (XAI) çalışmaları bu şeffaflığı sağlamak için kritiktir.

Ayrıca ses, görüntü, yüz ifadelerinin kaydı ve genetik verilerin işlenmesi, hasta mahremiyeti (GDPR/KVKK) açısından sıkı güvenlik protokolleri gerektirir (Tablo 2).

Tablo 2. Ağrı yapay zekâ sistemlerinde başlıca riskler ve azaltım stratejileri.

Risk	Klinik sonuç	Azaltım stratejisi	Sorumlu rol
Önyargı (bias)	Bazı gruplarda undertreatment/overtreatment	Alt grup performansı + yeniden kalibrasyon	Klinik + Veri bilimi
Kara kutu	Güven kaybı / hesap verilebilirlik sorunu	XAI (özellik önemi), belirsizlik raporu	Klinik + Veri bilimi
Cihaz/merkez farkı	Genellenebilirlik düşer	Dış doğrulama, domain shift analizi	Klinik + BT
Alarm yorgunluğu	Uyarıların göz ardı edilmesi	Eşik optimizasyonu, alarm tasarımı	Klinik + Hemşirelik
Gizlilik ihlali	Hukuki/etik risk	Veri minimizasyonu, erişim kontrolü, loglama	BT + Etik kurul
Siber güvenlik	Sistem manipülasyonu/çökme	Şifreleme, denetim, güncelleme politikası	BT

Riskler klinik, teknik ve etik boyutlarıyla birlikte ele alınmalıdır. Her bir risk için izlem metrikleri (örn. yanlış alarm oranı, kalibrasyon, alt grup performansı, güvenlik olayları) tanımlanması önerilir.

6. Klinik Uygulama ile AI Entegrasyonuna Geçişte Checklist

Bu alt bölümde bu teknolojilerin klinik-uygulama değerlendirme aracı olarak nasıl üretileceğinden ve üretilen fikirlerin nasıl kabul alabileceğinden bahsedilecektir (Tablo 2).

Tablo 3. Klinik senaryo, model çıktısı ve karar noktası eşleştirmesi.

Klinik problem	Model çıktısı	Zaman penceresi	Karar noktası	Olası risk
Postop ağrı şiddeti	NRS/VAS tahmini	0–10 dk	Analjezik yeniden değerlendirme	Yanlış alarm yükü
Postop ağrı alevlenmesi	Alevlenme riski	1–2 saat	Ek analjezi/PCA ayarı	Atlanan alevlenme
İntraop nosisepsiyon	ANI tabanlı risk/skor	Sürekli	Opioid / anestezi titrasyonu	Konfonder (vazopressör vb.)
Opioid ihtiyacı	Ek opioid olasılığı	6–24 saat	Multimodal strateji planı	Aşırı opioid/yan etki
Kronik ağrıda izlem	Trend/alevlenme	Gün–hafta	Takip sıklığı, tedavi uyarlama	Yanlış güven

Tablo, yapay zekâ çıktısının hangi klinik kararı tetiklediğini ve olası zararları (yanlış alarm yükü, alevlenmenin atlanması, aşırı/eksik analjezi) hatırlatmak amacıyla örneklenmiştir.

AI tabanlı ağrı çözümlerinin yayın ve uygulama başarısı, çoğu zaman teknik doğruluktan çok klinik entegrasyon kalitesi ile belirlenir ve şu 7 sorunun cevaplanması yani bir nevi metodolojinin başta oluşturulması gerekmektedir:

1. Klinik problem tanımı net mi? Modelin neyi tahmin ettiği ve bu çıktının klinikte hangi kararı etkilediği açık olmalı. Bakılan durum ağrı şiddeti mi, alevlenme mi, opioid ihtiyacı mı vs. gibi problemin belirlenmesi basamağı. “Bu çalışmanın amacı ... zaman penceresinde ... çıktısını öngörmektir.”
2. Altın standart etiket güvenilir mi? Modelin doğru cevap olarak öğrendiği etiketin (label) gerçekten ağrıyı temsil edip etmediği bilinmeli. Etiket olarak kişinin kendi özbildiriminin mi, uzman değerlendirmesinin mi, fiziksel yüz ifadesi-nabız gibi değişikliklerin mi yoksa kombinasyon yöntemlerin mi baz alınacağı açık olmalıdır. Etiket “gürültülü” ise (hatalı/eksik), model doğru şeyi öğrenemez; öğrenirse de yanlış şeyi optimize edebilir. “Bu modelin kullandığı etiket ...tarafından ...aralıklarla ... protokolle toplanmış ve eksik veriler ... şeklinde ele alınmıştır.”
3. Dış doğrulama var mı? Modeli tek bir veri setinde değil başka datasetlerde de test etmeli. Bu durum modelin ezber yapmadığı ve gerçek hayata genellenebilirliği açısından önemlidir. Başka hastane, başka cihaz/marka ve özellikle başka popülasyonlarda (yaş, komorbidite, ırk gibi) modelin çalıştırılması gereklidir. “Çalışmada iç doğrulama ... ile yapılmış, ayrıca tercihen ... veri seti kullanılarak bulguların genellenebilirliği değerlendirilmiştir; bununla birlikte site/device shift etkisi (... farklılıkları ve hasta ... profili farklılıkları) tartışılmıştır.”
4. Fairness/önyargı analizi yapıldı mı? Model bazı gruplarda sistematik olarak daha kötü çalışabilir, bias yaratabilir. Ek komorbiditeler, yaş, cinsiyet, farklı sosyoekonomik gruplar, eski psikiyatrik öykü vs gibi durumlar under/over-treatment riskine sebep olabilir. “Alt gruplara göre modelin performansı AUC/duyarlılık ... raporlanmış ve olası eşitsizlik durumunda düzeltme stratejileri yeniden örnekleme/threshold ayarı/grup bazlı kalibrasyon ... uygulanmıştır.”
5. Açıklanabilirlik (XAI) ve klinik kullanılabilirlik raporlandı mı? Modelin çıktısı klinisyeni ikna etmelidir. Hangi değişkenlerin kararı etkilediği, belirsizliğin ne düzeyde olduğu, hatta hangi koşullarda modelin hata yapmaya meyilli olduğu belirtilmelidir. “Model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak amacıyla özelliğin önemi ile ilgili bir özet sunulmuştur. Ayrıca karar eşiği (threshold) belirlenmiş ve bunun klinik karşılığı ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Uygulanabilirlik açısından, örneğin: Bu çıktı hemşire ekranında ... biçiminde gösterilmekte; belirlenen ... eşiğinin üzerinde ise ilgili hekim bilgilendirilmektedir.”
6. Entegrasyon: EHR/monitör/PCA iş akışına gömülebiliyor mu, alarm yorgunluğu yaratıyor mu? Modelin çıktısı klinikte ekstra yük olmadan kullanılabilmeli. EHR içine otomatik düşmeli, monitör/PCA’dan veriler gerçek zamanlı çekilebilmeli, kimin ne zaman hangi ekranda görüneceği bilinmeli ve desensitivite gelişmesin diye gereksiz sık alarm çalmasının önüne geçilmeli. “İş akışı ... biçiminde tanımlanmış; uyarı sıklığı ve ... kaynaklı false alarm yükü değerlendirilmiştir. Ayrıca ‘insan–AI işbirliği’ kapsamında son kararın ... tarafından verildiği belirtilmiştir.”
7. Etik, gizlilik, siber güvenlik sağlandı mı? Sağlık verisinin yüksek hassasiyette olmasından dolayı AI projelerinde şu üç duruma azami dikkat göstermek gereklidir: Veri minimizasyonu (gereksiz veri toplamamak), rıza ve şeffaflık(hasta bilgilendirme, ikincil kullanım) ve depolama/erişim yetkisi(kimin ne kadar süreyle erişmesi ve veri anonimleştirme). “Etik kurul ve onam durumu ... şeklindedir. Veri güvenliği kapsamında ... (ör. şifreleme yöntemleri, erişim kontrolü) kullanılmıştır. Ayrıca modelin olası yanlış kullanım riskleri (örneğin otomatik opioid önerisi gibi) tartışılmıştır.”

7. Sonuçlar

Ağrı tıbbında dijital dönüşümün amacı, hastanın verdiği VAS/NRS gibi özbildirim ölçeklerini “yerine koymak” değil; bu ölçekleri fizyolojik sinyaller, davranışsal göstergeler ve cihaz kayıtları ile destekleyerek ağrı yönetimini daha sürekli, daha nesnel ve daha kişiye özgü hale getirmektir. Perioperatif alanda bunun örnekleri giderek artmaktadır: ameliyat sırasında ANI verisinin derin öğrenme ile işlenerek nosisepsiyonun izlenmesi, postoperatif dönemde PPG sinyalinden CNN tabanlı ağrı indekslerinin geliştirilmesi ve EHR verileriyle oluşturulan ağrı öngörü modellerinde adalet/önyargı (fairness) analizlerinin yapılması bu yaklaşımın somut uygulamalarıdır. Bununla birlikte, derin öğrenme modellerinin “kara kutu” niteliği, veri yanlılığı ve farklı hasta grupları ile farklı merkezlerde benzer performans gösterip göstermediği (genellenebilirlik) hâlen en önemli sınırlılıklar arasındadır.

Özetle, yapay zekâ ağrı değerlendirme ve yönetiminde çoklu-modal verilerin entegrasyonu ile daha objektif ve kişiselleştirilmiş yaklaşımlar sunma potansiyeline sahiptir; ancak genelleştirilebilirlik, veri kalitesi, etik ve düzenleyici gereksinimler gibi zorlukların aşılması için prospektif çalışmalar ve klinik doğrulama gereklidir. Gelecekte, uluslararası düzeyde kabul görebilecek nitelikte çalışmalar için güçlü metodoloji, çok merkezli doğrulama, model açıklanabilirliği ve gerçek klinik iş akışlarına entegrasyonun temel gereklilikler olacağı açıktır.

Kaynakça

1. International Association for the Study of Pain. Terminology [Internet]. Washington (DC): IASP; c2023 [cited 2026 Jan 29]. Available from: https://www.iasp- pain.org/resources/terminology/#pain
2. Heller, Gillian Z., Manuguerra, Maurizio and Chow, Roberta. "How to analyze the Visual Analogue Scale: Myths, truths and clinical relevance" Scandinavian Journal of Pain , vol. 13, no. 1, 2016, pp. 67-75. https://doi.org/10.1016/j.sjpain.2016.06.012
3. Aloulou H, Abdulrazak B, de Marassé-Enouf A, Mokhtari M, editors. Participative Urban Health and Healthy Aging in the Age of AI. 19th International Conference, ICOST 2022; 2022 Jun 27–30; Paris, France. Cham: Springer; 2022. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 13287). Available from: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-09593-1
4. Popelnukha A, Dmytriiev DV. Rapid Pain Assessment Tool with AI support: redefining pain management. Pilot study. Emergency Medicine (Ukraine). [Internet]. Vinnytsia: Vinnytsia National Pirogov Memorial Medical University; [cited 2026 Jan 29]. Available from: https://doi.org/10.22141/2224-0586.21.5.2025.1910
5. Zheng J, Lin Y. Using physiological signals for pain assessment: an evaluation of deep learning models. In: Proceedings of the 30th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP); 2024. Piscataway (NJ): IEEE; 2024. ISBN: 979-8-3503-9191-6. Available from: https://doi.org/10.1109/M2VIP62491.2024.10746007
6. Yu M, Dong M, Han J, Lin Y, Zhu L, Tang X, Sun G, He Y, Guo Y. EEG-based tonic cold pain assessment using extreme learning machine. Intelligent Data Analysis. 2020;24(1):163-82. Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-184388
7. Lin Y, Xiao Y, Wang L, Guo Y, Zhu W, Dalip B, Karmarthi S, Schreiber KL, Edwards RR, Urman RD. Experimental exploration of objective human pain assessment using multimodal sensing signals. Front Neurosci. 2022;16:831627. Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2022.831627
8. Wang L, Xiao Y, Urman RD, Lin Y. Cold pressor pain assessment based on EEG power spectrum. SN Appl Sci. 2020;2(12). Available from: https://doi.org/10.1007/s42452-020-03822-8
9. Zheng J, Lin Y. An objective pain measurement machine learning model through facial expressions and physiological signals. In: Proceedings of the 28th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP); 2022 Nov. Piscataway (NJ): IEEE; 2022. p. 1-4. Available from: https://doi.org/10.1109/M2VIP55626.2022.10041105
10. Wang L, Guo Y, Dalip B, Xiao Y, Urman RD, Lin Y. An experimental study of objective pain measurement using pupillary response based on genetic algorithm and artificial neural network. Appl Intell. 2022;52(2):1145-56. Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-021-02458-4
11. Zhang M, Zhu L, Lin S-Y, Herr K, Chi C-L, Demir I, Dunn Lopez K, Chi N-C. Using artificial intelligence to improve pain assessment and pain management: a scoping review. J Am Med Inform Assoc. 2023;30(3):570-87. Available from: https://doi.org/10.1093/jamia/ocac231
12. Akhtar ZB. Exploring AI for pain research management: a deep dive investigative exploration. J Pain Res Manag. 2025;1(1):28-42. Available from: https://doi.org/10.46439/Painresearch.1.004
13. Hagedorn JM, George TK, Aiyer R, Schmidt K, Halamka J, D'Souza RS. Artificial intelligence and pain medicine: an introduction. J Pain Res. 2024;17:509-18. Available from: https://doi.org/10.2147/JPR.S429594
14. Cascella M, Schiavo D, Cuomo A, et al. Artificial intelligence for automatic pain assessment: research methods and perspectives. Pain Res Manag. 2023;2023:6018736. Available from: https://doi.org/10.1155/2023/6018736
15. Mohan HM, Kumara HC S, Mallikarjun SH, Prasad AY. Edge artificial intelligence- based facial pain recognition during myocardial infarction. J Autom Mob Robot Intell Syst. 2022;3:23. Available from: https://doi.org/10.14313/JAMRIS/3-2022/23
16. Suryavanshi A, Kukreja V, Dogra A, Bhattacherjee A, Brar TPS. Automated detection of pain across varied intensity levels through the fusion of CNN and random forest. In: Proceedings of the 2023 3rd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences (ICTACS); 2023. Piscataway (NJ): IEEE; 2023. Available from: https://doi.org/10.1109/ICTACS59847.2023.10390096
17. Wahab Sait AR, Dutta AK. Ensemble learning-based pain intensity identification model using facial expressions. J Disabil Res. 2024;3:1-9. Available from: https://doi.org/10.57197/JDR-2024-0029
18. Wu J, Shi Y, Tang Y, Ren W, Yan H. Global-local combined features to detect pain intensity from facial expression images with attention mechanism. Research Square [Preprint]. 2023 Mar 15. Available from: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2627259/v1
19. Othman E, Werner P, Saxen F, A-H A, Gruss S, Walter S. Automatic vs. human recognition of pain intensity from facial expression on the X-ITE pain database. Sensors (Basel). 2021;21(9):3273. Available from: https://doi.org/10.3390/s21093273
20. Liang Y, Zhao Q, Hu Z, Bo K, Meyyappan S, Neubert JK, Ding M. Imaging the neural substrate of trigeminal neuralgia pain using deep learning. 2025. Available from: https://doi.org/10.1101/2025.01.29.123456
21. Lee J, Mawla I, Kim J, Loggia ML, Ortiz A, Jung C, Chan S-T, Gerber J, Schmithorst VJ, Edwards RR, Wasan AD, Berna C, Kong J, Kaptchuk TJ, Gollub RL, Rosen BR, Napadow V. Machine learning–based prediction of clinical pain using multimodal neuroimaging and autonomic metrics. Pain. 2021;162(6):1709-20. Available from: https://doi.org/10.1097/j.pain.0000000000001417
22. Yoon H, Bak MS, Kim SH, Lee JH, Chung G, Kim SJ, Kim SK. Development of a spontaneous pain indicator based on brain cellular calcium using deep learning. Exp Mol Med. 2022;54:1179-87. Available from: https://doi.org/10.1038/s12276-022-00828-7
23. Jiang M, Rosiö R, Salanterä S, Rahmani AM, Liljeberg P, da Silva DS, de Albuquerque VHC, Wu W. Personalized and adaptive neural networks for pain detection from multi-modal physiological features. Expert Syst Appl. 2024;235:121082. Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121082
24. Kanduri A, Shahhosseini S, Kasaeyan Naeini E, Alikhani H, Liljeberg P, Dutt N, Rahmani AM. Edge-centric optimization of multi-modal ML-driven eHealth applications. arXiv [Preprint]. 2022 Aug 4. Available from: https://arxiv.org/abs/2208.02597
25. Jean W-H, Sutikno P, Fan S-Z, Abbad ME, Shieh J-S. Comparison of deep learning algorithms in predicting expert assessments of pain scores during surgical operations using analgesia nociception index. Sensors (Basel). 2023;23(1):121082. Available from: https://doi.org/10.3390/s22155496
26. Nakanishi T, Fujiwara K, Sobue K. Prediction model of postoperative pain exacerbation using an intravenous patient-controlled analgesia device and a wearable electrocardiogram sensor. In: Proceedings of the 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC); 2023 Jul 24-28; Sydney, Australia. Piscataway (NJ): IEEE; 2023. Available from: https://doi.org/10.1109/EMBC40787.2023.10341072
27. Zhang C, Zhao X, Zhou Z, Liang X, Wang S. DoseFormer: dynamic graph transformer for postoperative pain prediction. Electronics. 2023;12(16):3507. Available from: https://doi.org/10.3390/electronics12163507
28. Gudin J, Mavroudi S, Korfiati A, Iliopoulos N, Dietze D, Hurwitz P. Interpretable machine learning may help personalize topical analgesics for pain patients. Anesth Pain Res. 2022;6(2):1-10. Available from: https://doi.org/10.33425/2639-846X.1065
29. Salama V, Godinich B, Geng Y, Humbert-Vidan L, Maule L, Wahid KA, Naser MA, He R, Mohamed ASR, Fuller CD, Moreno AC. Artificial intelligence and machine learning in cancer pain: a systematic review. J Pain Symptom Manage. 2024;68(6):e462-e474. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2024.07.025