DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1581285
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40475225
تاريخ النشر: 2025-05-22
المؤلف: Johannes C. Ayena وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعرف على العواطف والمزاج
نظرة عامة
يتناول قسم ورقة البحث إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء في إدارة الألم المزمن (CP) من خلال المراقبة في الوقت الحقيقي واستراتيجيات العلاج الشخصية. بينما يتم استخدام هذه الأجهزة بشكل متزايد لتتبع المعلمات المتعلقة بالألم، فإن قدرتها على التنبؤ بتقدم الألم المزمن لا تزال غير مستكشفة بشكل كاف. تستعرض الدراسة بشكل منهجي التقدم في تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء، مع التركيز على دمج البيانات متعددة الأنماط، وجودة المستشعرات، والامتثال للمعايير الصحية، وفعالية النماذج التنبؤية في تحديد نوبات الألم المزمن.
تشير النتائج إلى أنه بينما يمكن للأجهزة القابلة للارتداء ربط العلامات الفسيولوجية بالألم المزمن، فإن دمج النماذج التنبؤية لا يزال محدودًا. لقد أظهرت تقنيات مثل الغابات العشوائية والنماذج متعددة المستويات أداءً موثوقًا، بينما تواجه الخوارزميات الأكثر تعقيدًا مثل الشبكة العصبية التلافيفية – الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد مشكلات تتعلق بجودة البيانات ومتطلبات الحوسبة. على الرغم من الالتزام باللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ومعايير ISO، لا تزال المخاوف بشأن أمان البيانات والخصوصية قائمة. تختتم الورقة بالدعوة إلى إجراء أبحاث مستقبلية تركز على تطوير نماذج تنبؤية قوية، وتوحيد بروتوكولات البيانات، ومعالجة المخاوف الأمنية لتعزيز القابلية السريرية للأجهزة القابلة للارتداء في إدارة الألم الشخصية والوقائية.
مقدمة
يمثل الألم المزمن (CP) تحديًا كبيرًا للصحة العامة، حيث يؤثر على حوالي 10% من سكان العالم ويؤدي إلى أعباء جسدية وعاطفية ومالية كبيرة. تختلف انتشار الألم المزمن بشكل كبير، حيث يعد ألم الظهر السفلي الشكل الأكثر شيوعًا، ويؤثر على حوالي 619 مليون فرد في عام 2020، ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 843 مليون بحلول عام 2050 بسبب التغيرات السكانية. غالبًا ما تفتقر استراتيجيات إدارة الألم التقليدية، بما في ذلك الأدوية والعلاجات، إلى الفعالية على المدى الطويل والنهج الشخصية، مما يبرز الحاجة إلى حلول مبتكرة.
تقدم التقنيات القابلة للارتداء الناشئة طرقًا واعدة لإدارة الألم المزمن من خلال تسهيل جمع البيانات في الوقت الحقيقي والمراقبة المستمرة، مما يعزز من مشاركة المرضى ويقلل من الاعتماد على الأدوية. ومع ذلك، تركز الأبحاث الحالية بشكل أساسي على اكتشاف شدة الألم والامتثال للعلاج، مع اهتمام غير كافٍ بالقدرات التنبؤية لهذه الأجهزة. تهدف هذه المراجعة إلى استكشاف النماذج التنبؤية لإدارة الألم المزمن باستخدام التقنيات القابلة للارتداء، مع التركيز على دمج البيانات متعددة الأنماط لتوقع شدة الألم. بالإضافة إلى ذلك، تتناول القضايا الحرجة المتعلقة بأمان البيانات والخصوصية والامتثال للمعايير الصحية، والتي تعتبر ضرورية للنشر الفعال لهذه التقنيات. من خلال دمج أنواع البيانات المختلفة – الفسيولوجية والسلوكية والبيئية – تسعى هذه المراجعة إلى إنشاء إطار شامل لإدارة الألم المزمن بشكل آمن وفعال، مما يعود بالنفع على المرضى ومقدمي الرعاية الصحية على حد سواء.
الطرق
اتبعت الطرق المستخدمة في هذه المراجعة إرشادات العناصر المفضلة للإبلاغ عن المراجعات المنهجية والتحليل التلوي – مراجعة النطاق (PRISMA-ScR). اتبعت الأبحاث نهجًا منظمًا كما هو موضح من قبل أركسي وأومايلي، والذي يتضمن خمس مراحل رئيسية: تحديد سؤال البحث، وتحديد الدراسات ذات الصلة، وتحديد معايير الأهلية لاختيار الدراسات، ورسم البيانات، وتلخيص النتائج والإبلاغ عنها. مكن هذا الإطار المنهجي من رسم شامل للأدبيات وتوليف النتائج المتعلقة بتنبؤ الألم المزمن (CP) باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء.
في معالجة التحديات المرتبطة بتشفير البيانات في أنظمة الرعاية الصحية المتصلة، سلطت المراجعة الضوء على عدة عوامل حاسمة. وأشارت إلى أن التشفير يصبح غير فعال في ظل ظروف مثل استخدام مفاتيح ضعيفة، وإدارة مفاتيح غير محكومة، وخوارزميات ضعيفة. ناقشت الورقة ثلاث طرق للتشفير: التشفير المتماثل، الذي يستخدم مفتاحًا خاصًا واحدًا لكل من التشفير وفك التشفير؛ التشفير غير المتماثل، الذي يستخدم زوجًا من المفاتيح العامة والخاصة المرتبطة رياضيًا؛ والتشفير الهجين، الذي يجمع بين الطريقتين. توصي المراجعة بتبني التشفير الهجين لتعزيز الأمان في تطبيقات الرعاية الصحية.
النتائج
يوفر قسم النتائج نظرة شاملة على المشهد الحالي للأجهزة القابلة للارتداء كما هو موثق في الأدبيات، مع تسليط الضوء على نماذج التنبؤ السائدة، وعناصر الاستشعار، والمتغيرات البيومترية المستخدمة عبر الدراسات التي تم مراجعتها. تم تضمين جدول لإظهار توافق هذه الأجهزة مع معايير الصحة المختلفة. علاوة على ذلك، تم إجراء تحليل متعمق للدراسات المختارة لتحديد القيود في النماذج التنبؤية، مما يوفر رؤى يمكن أن توجه اتجاهات البحث المستقبلية.
أسفر البحث في الأدبيات عن 613 مرجعًا، تم فحصها بعد ذلك من حيث الصلة. بعد إزالة المكررات، تبقى 334 دراسة للتقييم الإضافي. من بين هذه الدراسات، تم اعتبار 72 دراسة مناسبة للمراجعة الكاملة للنص. ومع ذلك، تم استبعاد 62 دراسة لأسباب مثل عدم استخدام المعلمات المسجلة للتنبؤ بالألم، وعدم تضمين مرضى يعانون من الألم المزمن (CP)، أو التركيز فقط على التدخلات دون معالجة المنهجيات التنبؤية. في النهاية، استوفت 10 دراسات معايير الإدراج لهذه المراجعة، وتم تمثيل عملية الاختيار بصريًا في المخطط الانسيابي المرافق (الشكل 1).
المناقشة
يتناول قسم المناقشة في ورقة البحث إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء في إدارة الألم المزمن (CP)، مع التركيز على قدراتها التنبؤية، وأمان البيانات، ودمج البيانات متعددة الأنماط. تحدد المراجعة أسئلة رئيسية تتعلق بفعالية التقنيات القابلة للارتداء في اكتشاف ومنع الألم المزمن، وامتثالها للمعايير التنظيمية لأمان البيانات، والميزات التي تعزز دقتها التنبؤية. تم استخدام استراتيجية بحث منهجية لجمع الدراسات ذات الصلة، مما أدى إلى تضمين مجموعة متنوعة من الأجهزة القابلة للارتداء التي تستخدم الخوارزميات لتنبؤ الألم المزمن، مع استبعاد الدراسات التي لم تستوف معايير معينة.
تشير النتائج إلى أن المستشعرات القابلة للارتداء، وخاصة أجهزة التسارع والمستشعرات الضوئية، ضرورية للمراقبة في الوقت الحقيقي للمعلمات الفسيولوجية، مما يمكن أن يعزز من مشاركة المرضى وإدارة الصحة الوقائية. لقد أظهرت النماذج التنبؤية، مثل الغابات العشوائية والانحدار متعدد المستويات، دقة ملحوظة في التنبؤ بالألم المزمن، بينما تواجه التقنيات المتقدمة مثل CNN-LSTM تحديات في التحسين وجودة البيانات. تسلط المراجعة الضوء على أهمية دمج مصادر البيانات المتنوعة – الفسيولوجية والنفسية والديموغرافية – لتحسين الدقة التنبؤية وتطوير استراتيجيات إدارة الألم الشخصية. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات كبيرة، بما في ذلك مخاوف الخصوصية المتعلقة بالبيانات، وتباين أداء النماذج، والحاجة إلى طرق موحدة لجمع البيانات لضمان نتائج موثوقة. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تحسين الخوارزميات التنبؤية، وتعزيز القدرات في الوقت الحقيقي، وتعزيز التعاون بين التخصصات لتقدم دمج هذه التقنيات في الممارسة السريرية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1581285
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40475225
Publication Date: 2025-05-22
Author(s): Johannes C. Ayena et al.
Primary Topic: Emotion and Mood Recognition
Overview
The research paper section discusses the potential of wearable devices in managing chronic pain (CP) through real-time monitoring and personalized treatment strategies. While these devices are increasingly utilized to track pain-related parameters, their capability to predict CP progression is underexplored. The study systematically reviews advancements in wearable technology, emphasizing the integration of multimodal data, sensor quality, compliance with health standards, and the effectiveness of predictive models in identifying CP episodes.
The findings indicate that while wearable devices can correlate physiological markers with CP, the integration of predictive models remains limited. Techniques such as Random Forest and multilevel models have shown reliable performance, whereas more complex algorithms like Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory encounter issues related to data quality and computational demands. Despite adherence to regulations like the General Data Protection Regulation (GDPR) and ISO standards, concerns regarding data security and privacy persist. The paper concludes by advocating for future research to focus on developing robust predictive models, standardizing data protocols, and addressing security concerns to enhance the clinical applicability of wearable devices in personalized and preventive pain management.
Introduction
Chronic Pain (CP) represents a significant public health challenge, affecting approximately 10% of the global population and leading to substantial physical, emotional, and financial burdens. The prevalence of CP varies widely, with low back pain being the most common form, impacting an estimated 619 million individuals in 2020, a figure projected to rise to 843 million by 2050 due to demographic changes. Traditional pain management strategies, including medications and therapies, often lack long-term effectiveness and personalized approaches, highlighting the need for innovative solutions.
Emerging wearable technologies offer promising avenues for CP management by facilitating real-time data collection and continuous monitoring, thereby enhancing patient engagement and reducing reliance on pharmaceuticals. However, existing research predominantly focuses on pain severity detection and treatment adherence, with insufficient attention to the predictive capabilities of these devices. This review aims to explore predictive models for CP management using wearable technologies, emphasizing the integration of multimodal data to anticipate pain intensity. Additionally, it addresses critical issues related to data security, privacy, and compliance with health standards, which are essential for the effective deployment of these technologies. By combining various data types—physiological, behavioral, and environmental—this scoping review seeks to establish a comprehensive framework for secure and effective CP management, ultimately benefiting patients and healthcare providers alike.
Methods
The methods employed in this review adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis-Scoping Review (PRISMA-ScR) guidelines. The research followed a structured approach as outlined by Arksey and O’Malley, encompassing five key stages: defining the research question, identifying relevant studies, establishing eligibility criteria for study selection, charting the data, and summarizing and reporting the results. This systematic framework enabled a thorough mapping of the literature and a synthesis of findings pertinent to the prediction of chronic pain (CP) using wearable devices.
In addressing the challenges associated with data encryption in healthcare connected systems, the review highlighted several critical factors. It noted that encryption becomes ineffective under conditions such as the use of weak keys, uncontrolled key management, and vulnerable algorithms. The paper discussed three encryption methods: symmetric encryption, which utilizes a single private key for both encryption and decryption; asymmetric encryption, which employs a pair of mathematically linked public and private keys; and hybrid encryption, which combines both methods. The review recommends the adoption of hybrid encryption for enhanced security in healthcare applications.
Results
The results section provides a comprehensive overview of the current landscape of wearable devices as documented in the literature, highlighting the prevalent prediction models, sensing elements, and biometric variables utilized across the studies reviewed. A table is included to demonstrate the alignment of these devices with various health standards. Furthermore, an in-depth analysis of the selected studies was performed to identify limitations in the predictive models, offering insights that could inform future research directions.
The literature search yielded 613 references, which were subsequently screened for relevance. After the removal of duplicates, 334 studies remained for further evaluation. Out of these, 72 studies were deemed suitable for full-text review. However, 62 studies were excluded for reasons such as not utilizing recorded parameters to predict pain, not involving patients with chronic pain (CP), or focusing solely on interventions without addressing predictive methodologies. Ultimately, 10 studies met the inclusion criteria for this scoping review, with the selection process visually represented in the accompanying flowchart (Figure 1).
Discussion
The discussion section of the research paper addresses the potential of wearable devices in chronic pain (CP) management, focusing on their predictive capabilities, data security, and integration of multimodal data. The review identifies key questions regarding the effectiveness of wearable technologies in detecting and preventing CP, their compliance with regulatory standards for data security, and the features that enhance their predictive accuracy. A systematic search strategy was employed to gather relevant studies, leading to the inclusion of various wearable devices that utilize algorithms for CP prediction, while excluding studies that did not meet specific criteria.
The findings indicate that wearable sensors, particularly accelerometers and optical sensors, are crucial for real-time monitoring of physiological parameters, which can enhance patient engagement and preventive health management. Predictive models, such as Random Forest and Multilevel Model regression, have demonstrated notable accuracy in predicting CP, while advanced techniques like CNN-LSTM face challenges in optimization and data quality. The review highlights the importance of integrating diverse data sources—physiological, psychological, and demographic—to improve predictive accuracy and develop personalized pain management strategies. However, significant challenges remain, including data privacy concerns, variability in model performance, and the need for standardized data collection methods to ensure reliable results. Future research should focus on refining predictive algorithms, enhancing real-time capabilities, and fostering interdisciplinary collaboration to advance the integration of these technologies into clinical practice.