Читать книгу Das Handbuch gegen den Schmerz - Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Thomas R. Tölle - Страница 15

Führt man die Untersuchung bei sehr vielen Schmerzpatienten durch und wendet Verfahren des maschinellen Lernens an, hoffen die Forscher, eine Art Schmerzlandkarte erstellen zu können. Damit ließe sich dann der individuelle Schmerz genauer klassifizieren und beschreiben. Man wüsste beispielsweise, wenn das Hirnareal X und das Hirnareal Y zugleich aktiv sind, ist es mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Schmerz der Sorte und Intensität Z. Ein solches „Mapping“ der Schmerzen könnte die Diagnose erleichtern, insbesondere bei Patienten, die sich nicht äußern können (zum Beispiel Babys, aber auch demenzkranke Menschen). Außerdem ließe sich dann auch ein Schmerz gut einordnen. Der Arzt wüsste, welche der vielen Einflussfaktoren auf Schmerz bei dem jeweiligen Patienten wichtig sind, und hätte die Möglichkeit, die Behandlung genau anzupassen. Auch könnte die Auswertung von Hirnaktivitätsmustern dazu beitragen, frühzeitig Patienten zu erkennen, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit aus einem akuten Schmerz heraus eine chronische Schmerzerkrankung entwickeln. Experten nehmen an, dass bei diesen Patienten, die für eine Chronifizierung anfällig sind, andere Muster von Hirnaktivität zu finden sind als bei denen, die nach akuten Schmerzen schnell wieder schmerzfrei sind. Erkennt man die Risikopatienten, könnte man bei ihnen so früh wie möglich mit einer Therapie beginnen, um nach Möglichkeit die Entwicklung einer chronischen Schmerzkrankheit von vornherein zu verhindern.