斯坦福大学医学院的研究人员正在研究开发诊断和治疗设备的可行性，该设备使用功能磁共振（fMRI）和支持向量机（SVM）来更准确地确定疼痛的来源和强度，而无需患者提供信息。这样的工具将改善医师的诊断和治疗效果。
以下是研究人员有关当前挑战和潜在机会的说明，已发表在学术期刊PlosOne上。具有严重认知或沟通障碍的患者，例如重症监护病房的患者或患有痴呆症的老年人，可能无法自行提供有关疼痛的有效信息。
对于此类患者，没有太多方法可以确定疼痛的存在与否。尽管存在行为判断方法（例如评估面部表情，发声，身体运动），但对于行动受到麻痹和其他疾病影响的患者，它们可能会失败。
因此，有必要开发一种基于生理并且不需要与患者沟通的疼痛评估工具。该项目尚未迎来突破，但是研究人员已经取得了一些可喜的成果，并已开始向医疗机构，医院和患者就该设备的前景征询他们的意见。
除了帮助直接用户外，疼痛诊断和治疗工具还可以为OEM制造商以及半导体和磁性材料制造商带来机会。斯坦福大学的研究人员在一系列实验中证明了高度准确的疼痛检测（高达80％），并得出结论：“通过fMRI和SVM，无需与测试人员沟通即可检测疼痛。
” 。研究人员认为，下一步工作是在临床环境中进行进一步的实验。
成功再现实验结果不仅对患者有帮助，而且对医疗设备制造商也有帮助。疼痛是每个人都想摆脱的普遍问题。
不幸的是，通常很难确定问题的根源以确保诊断有效。研究人员知道，当医生询问疼痛的根源时，人们通常无法给出具体答案，因此他们希望开发一种解决此类问题的工具。
以下是研究人员有关当前挑战和潜在机会的说明，已发表在学术期刊PlosOne上。具有严重认知或沟通障碍的患者，例如重症监护病房的患者或患有痴呆症的老年人，可能无法自行提供有关疼痛的有效信息。
对于此类患者，没有太多方法可以确定疼痛的存在与否。尽管存在行为判断方法（例如评估面部表情，发声，身体运动），但对于行动受到麻痹和其他疾病影响的患者，它们可能会失败。
因此，有必要开发一种基于生理并且不需要与患者沟通的疼痛评估工具。该项目尚未迎来突破，但是研究人员已经取得了一些可喜的成果，并已开始向医疗机构，医院和患者就该设备的前景征询他们的意见。
除了帮助直接用户外，疼痛诊断和治疗工具还可以为OEM制造商以及半导体和磁性材料制造商带来机会。斯坦福大学的研究人员在一系列实验中证明了高度准确的疼痛检测（高达80％），并得出结论：“通过fMRI和SVM，无需与测试人员沟通即可检测疼痛。
” 。研究人员认为，下一步工作是在临床环境中进行进一步的实验。
成功再现实验结果不仅对患者有帮助，而且对医疗设备制造商也有帮助。疼痛是每个人都想摆脱的普遍问题。
不幸的是，通常很难确定问题的根源以确保诊断有效。研究人员知道，当医生询问疼痛的根源时，人们通常无法给出具体答案，因此他们希望开发一种解决此类问题的工具。