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從現在開始,有種痛就叫「我覺得痛」!疼痛定義40年來首次更新

PanSci_96
・2020/08/15 ・2273字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

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身邊是否有家人朋友曾有這樣的經歷,不斷喊痛、覺得身體不舒服,但去檢查就只是小毛病,或甚至根本就「沒病」?

這並非無病呻吟,那些說不清楚的痛,「國際疼痛研究協會」(The International Association for the Study of Pain,IASP)注意到了。該協會40年來首次修訂「疼痛」定義,並新增6項注釋,其中最重要的概念就是:

疼痛相當主觀,未必要有實際的組織損傷,病患的自我報告需更受重視。

圖/Pexels

40年來首度修訂疼痛定義,強調疼痛很主觀

IASP先前對疼痛的定義版本是1979年訂定的,內容為「疼痛是實際、潛在的可能性組織損傷或描述性傷害所引起的不愉快感受與情感體驗[1]

但隨著對疼痛有更多了解,IASP今年7月16日重新評估疼痛的定義範圍,發布「疼痛」的新定義為「是實際或潛在的可能性組織損傷或與其相似之不愉快感受與情感體驗[2],同時增加6項注釋,並在5月23日發表在醫學期刊《疼痛》(Pain)上。

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6項注釋如下[2]

  • 疼痛通常是一種個人經歷,並會受到生理、心理和社會因素影響而有不同程度的結果。
  • 疼痛和傷害感受是不同的現象,不能只靠感覺神經元的活動來推斷有無疼痛。
  • 人們會透過生活經驗瞭解疼痛概念。
  • 當一個人在報告自己的疼痛經歷時應受到尊重。
  • 儘管疼痛通常有適應性作用,但可能對功能、社會和心理健康產生負面影響
  • 「口頭描述」只是表達疼痛的行為之一,無法透過溝通來表達疼痛,並不能表示某個人或非人類的動物就沒有遭受疼痛。
圖/Pexels

「檢查沒問題」,找不出疼痛原因的病患易焦躁

IASP主席、丹麥奧爾堡大學(Aalborg University)博士阿倫特尼路森(Lars Arendt-Nielsen),以及IASP前任主席、美國華盛頓大學博士特納(Judith Turner)指出,「乍看之下,會覺得修正的字句改變並不大,但其實很重要,例如我們現在知道,某些疼痛雖然與組織損傷沒關係,但與神經系統功能障礙有關。」

他們表示,目前有很多飽受疼痛困擾的患者,常在就醫時被告知「檢查一切正常,沒有問題」,這些患者會因問題沒被解決感到痛苦、焦慮,並繼續尋找新的醫療資源,因此阿倫特尼路森與特納認為,個人表述自己疼痛經歷的報告應受尊重。

美國史丹佛大學疼痛心理學者貝絲達納爾(Beth Darnall)也表示:「修訂後的定義強調未必要有組織損傷,病患自我報告因而有更多討論空間與尊重。」

圖/Pexels

對於疼痛的定義,台灣官方去年也更新

中央研究院生物醫學科學研究所研究員陳建璋表示,我國衛生福利部2019年12月更新的「整體疼痛症狀照護及指導方案指引」中,就將疼痛定義為5大特性:主觀的、多維的、負向的、損傷的、難言的,指出疼痛是高度主觀的,並兼具感覺認知情感成分[3]

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從以上修正能更清楚看到,疼痛是更為主觀的、以人為本的,病人表達有疼痛即為疼痛,因此疼痛涵蓋更為廣泛,包含了實際傷處及精神層面。

陳建璋指出,疼痛定義的改變對目前臨床常用的疼痛評估量表,暫時不會有太大影響,因為評估量表本來就是以病人對於疼痛的自我判斷來給分數,但未來應該加入一些參數去了解病人生理及心理層面。

圖/Pexels

目前對疼痛的診斷確實缺少心理層面的分析,陳建璋認為,若要針對新修訂的疼痛定義來治療病人,可能需要增加疼痛專科醫師一些精神醫學的專業訓練,或是疼痛病患同時要接受疼痛醫師和精神科醫師的診斷及治療。

同樣的,參與疼痛病患治療的精神科醫師也要接受額外的疼痛醫學的訓練。

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有研究嘗試分析實驗鼠表情,分辨牠們是否疼痛

基礎醫學研究中,小鼠是最常研究疼痛的動物模式。陳建璋指出,疼痛的基礎研究比較常見的為發炎疼痛、神經疼痛、肌肉疼痛等動物模式,對於精神層面的疼痛研究比較難進行動物實驗。

另外他也表示,基礎疼痛研究的難處在人無法分辨動物是否疼痛,通常只能透過冷、熱、機械力等刺激,分析出小鼠的行為或生理變化,但是這類的分析與臨床診斷上還是不同,最大差別是,臨床可以直接詢問病患疼痛的感受。

圖/Pexels

近年來許多研究嘗試分析小鼠因痛覺產生臉部表情或移動行為的變化來分辨動物是否疼痛[4; 5]我們認為將來透過長時間的影片錄製,利用人工智慧分析老鼠的飲水、進食、睡眠、社交活動、性等行為,涵蓋生理及心理相關的分析,會更加客觀且貼合臨床的觀察。

經過這次的疼痛定義修正,是否對疼痛有了更深的認識呢?下次身邊若有人在喊痛,別再認為他是無病呻吟,重視對方的感受,陪伴他就醫找出原因,解決這些惱人的疼痛吧。

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引用文獻:

  1.  Pain terms: a list with definitions and notes on usage. Recommended by the IASP Subcommittee on Taxonomy. Pain 1979;6(3):249.
  2. Raja SN, Carr DB, Cohen M, Finnerup NB, Flor H, Gibson S, Keefe FJ, Mogil JS, Ringkamp M, Sluka KA, Song XJ, Stevens B, Sullivan MD, Tutelman PR, Ushida T, Vader K. The revised International Association for the Study of Pain definition of pain: concepts, challenges, and compromises. Pain 2020.
  3. 衛生福利部(2019)。〈疼痛照護整體症狀照護及指導方案指引〉,《護理機構實證應用之臨床照護及指導培訓計畫》78:15。
  4. Fried NT, Chamessian A, Zylka MJ, Abdus-Saboor I. Improving pain assessment in mice and rats with advanced videography and computational approaches. Pain 2020;161(7):1420-1424.
  5. Langford DJ, Bailey AL, Chanda ML, Clarke SE, Drummond TE, Echols S, Glick S, Ingrao J, Klassen-Ross T, Lacroix-Fralish ML, Matsumiya L, Sorge RE, Sotocinal SG, Tabaka JM, Wong D, van den Maagdenberg AM, Ferrari MD, Craig KD, Mogil JS. Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nat Methods 2010;7(6):447-449.
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PanSci_96
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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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「痛、很痛、超級痛!」你有多痛?疼痛有客觀標準嗎?哪些因素會影響疼痛感受?——《痛:牛津非常短講》
左岸文化_96
・2024/03/25 ・6573字 ・閱讀時間約 13 分鐘

測量疼痛

疼痛程度能被客觀測量嗎?

在二十世紀的前半,設計來檢測人類痛覺的機制主要是呼應從純粹身體觀點量測痛覺組成的需求。痛的主觀特質(或更直接地稱為由受測者本人提供的證據)若是遭到忽視還算最好的情況,在最糟的情況下甚至會遭到貶抑。疼痛程度應該要可以客觀量測出來,或說這就是大家進行相關研究的基本依據;一個人感受自己疼痛的方式與個性、道德觀,或甚至性別及種族有關。

再加上醫學的主要功能就是要檢測出傷病並尋求醫治的這種想法持久不衰,疼痛便成為次要的關注重點,只被視為反映出「眞正」問題的指標。疼痛的測量及客觀性因此被刻意保持著疏離、冷淡的狀態,與其說是缺乏同情的立論基礎,還不如說是完全置身於同情的範疇之外。

醫學的主要功能就是要檢測出傷病並尋求醫治的這種想法持久不衰,疼痛便成為次要的關注重點。
圖|pixabay

研究者主要想建立的是痛覺敏感度指數。他們希望知道人體的疼痛要到什麼程度才可以被偵測出來。一般而言,在受控的條件下,不同的疼痛程度顯然可以反映出受試者的文明程度、犯罪傾向,又或者相對「野蠻」的狀態。大家一直都知道,每個人的疼痛閾値——痛無法再被忍受下去的臨界點——差異甚大,不過痛在每個人身上可以被感受出來的最低程度是否具有根本性差異仍是重要議題。

痛的現代史是建立在主張特定「種類」的人不是對痛的刺激更為敏感、就是更難以忍受疼痛的研究之上。這對尋求專業醫療協助的疼痛患者造成了實質上嚴重的後果。他們獲得治療的程度——包括施加的麻醉劑劑量和醫護人員提供的同情心——可能都會跟種族、年紀和性別直接相關。

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疼痛敏感度能成為犯罪證據?忽視痛覺主觀性,能幫助醫生更精準診斷嗎?

相當令人感到奇怪的是,生產可以測量疼痛敏感度的設備——痛覺計(algometer)或測痛儀(dolorimeter)——是心理學家和生理學家範疇內的工作。龍勃羅梭(一八三五─一九○九)因為在著作《犯罪人》(一八七六)中提出了犯罪類型分類而聞名,他採用了德國生理學家杜布瓦-雷蒙(一八一八-一八九六)開發的設備,透過電流刺激測量個體的疼痛敏感度及疼痛閾値。根據他的結論,成為罪犯的人對痛覺的「感受度較不敏銳,有時甚至完全感受不到」。而疼痛測量儀的數據就可以提供證據。

龍勃羅梭認為成為罪犯的人對痛覺的「感受度較不敏銳,有時甚至完全感受不到」。
圖|stocksnap

龍勃羅梭的研究是基於犯罪特質可以透過遺傳而來的理論,而且強調相關跡象都可以在人體上發現。他決心要透過比較(無論死活的)罪犯以及非罪犯之間的特質來證明這項理論,而獲得的結果非常驚人、具有高度影響力,但卻又毫無根據可言。不過他的例子可以反映出當時更為廣泛的趨勢。痛覺測量在機械領域的推進讓心理學家不再推敲心靈方面的非物質性運作,而改為追求物質性且具體可測的皮膚敏感度,並藉此探討大腦處理痛覺的各種相關能力(跟心靈完全不同的領域)。

另外在一九四○年的紐約醫院進行了一個計畫,他們將一盞燈的熱度聚焦在患者皮膚的一塊區域,然後記錄患者會開始感到疼痛的溫度,以及此疼痛到什麼程度會變得無法忍受。這是想將痛覺變成客觀可測量性質的一項新嘗試,其中帶有兩層意涵。

首先,痛覺若是可以被精準地測量出來,或許就能更有效地治療疼痛。其次,如果痛覺可以被測量,醫療體系就能更精準地評估患者對痛覺的反應(或可以無視哪些反應)。擁有機械測量的痛覺數據可以幫助臨床醫生超越(或甚至消滅)痛覺帶有各種隱喻且不甚精確的主觀性質。有些人就是會喜歡高報或低報自己受苦的程度,而這類傾向可以不再對醫療體系處理疼痛的藥物造成影響。

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痛覺若是可以被精準地測量出來,或許就能更有效地治療疼痛。其次,如果痛覺可以被測量,醫療體系就能更精準地評估患者對痛覺的反應(或可以無視哪些反應)。
圖|stocksnap

可是問題在於這個痛覺量測系統不管用,至少任何一個實驗室的結果都無法在其他實驗室複製出來,因為受測對象可以在受過訓練後忍受不同程度的疼痛。外界刺激在受控條件下首先被人感知到的數値至少算是有找到共同的範圍,但疼痛閾値卻因為各種理由而出現各式各樣的差異,更何況個體實在很少(甚至不知道是否可能有)處於不受任何外在條件影響的「中性」狀態。

各種機械理論

人類的所有特質、體驗都能被測量及量化?

如果說與疼痛相關的機械性研究大多得算是笛卡兒的功勞,那是因為他被認定說過一些話,而那些話又顯然能讓後人從中發現一種透過「疼痛路徑」運作的特定機制。若是遵循這樣的笛卡兒觀點,人類這架機器被認定內建一個特定的痛覺系統,此系統將皮膚的神經末梢連結到脊椎,再連結到大腦中的「痛覺中心」。十九世紀以降的生理學家在勤奮不懈的努力下開始尋找特定的痛覺接收神經,或說所謂的「傷害感受器」(nociceptor)。

人類這架機器被認定內建一個特定的痛覺系統,此系統將皮膚的神經末梢連結到脊椎,再連結到大腦中的「痛覺中心」。
圖|pexels

他們認定所有形式的人類特質及體驗都可以被測量及量化,於是透過大腦秤重的數據建立起以種族、性別為指標的智商系統、透過頭骨的測量顯示文明化的程度,甚至利用各種精良的技巧拍攝臉部後描繪出「犯罪可能性等級」。另外還有一些「疼痛纖維」(pain fibres)被描述成跟特定種類的疼痛有關、又或者跟不同規模的疼痛有關。根據這種方式,大腦只是用來接受特定疼痛輸入訊號的接收器。於是自一九六○年代以來,疼痛量表等級可能跟傷勢程度呈正相關的基本前提已被確信是明顯錯誤的想法。

將疼痛以機械性解釋有哪些侷限?

沒有被這種機械性簡化手段抹消並在當代神經科學中獲得進一步探究的部分,是科學家依據刺激的種類及程度,將受激發的不同神經末梢做出分類。我們現在知道,人的體驗和神經刺激之間沒有絕對的相關性。雖然我們還是會用「傷害感受器」這個詞,但它們發出的訊號在成為痛覺前必須先通過大腦的解讀。機械性簡化看法的另一個問題在於,儘管這種說法用來描述一個人將腳放進火堆的情況看似合適,卻無法解釋那些無視特定神經損傷或直接刺激程度而出現的疼痛。於是又有更進一步的機械性解釋來試圖解決這個謎團。

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為了解釋跟初始神經刺激不成比例的巨大疼痛反應,一八八○到一九五○年代出現了各種「(痛覺刺激及反應)模式」理論。有人假設一定是在脊髓中發生了某種反應,而且這個由原本末梢神經接收刺激所啟動的反應可以自我維持或甚至自我加強。隨著神經系統機制愈來愈常使用電機工程學的語言來比喻(而且使用的程度驚人),人們開始可以想像神經元在脊髓的「線路」中產生「反饋迴路」,因而「引起共振」並激發鄰近的其他神經元。正如原本那幅插圖所暗示,這種神經啟動的模式可以永無休止地延續下去,就算接受過治療或甚至原初起因已消失也沒關係(例如幻肢痛)。

機械性簡化看法的另一個問題在於,儘管這種說法用來描述一個人將腳放進火堆的情況看似合適,卻無法解釋那些無視特定神經損傷或直接刺激程度而出現的疼痛。於是又有更進一步的機械性解釋來試圖解決這個謎團。
圖|pexels

這個觀點的問題在於,這種帶有反饋迴路的電路板比喻想像起來容易,眞正要在實驗中發現卻有其難度。同樣地,疼痛方面的病變一直以來都被想像成一個「正常」的疼痛「電路系統」出現問題的結果,若要類比,就像是有訊號在特定種類的疼痛纖維中受到增強。在當代神經科學及疼痛管理領域中,這些理論的許多元素後來都證明在建構更全面性的疼痛體驗理論時很有幫助,但同時也必須超越「刺激帶來體驗」這種純然的機械性關係。

機械性關係以外的其他觀點?

直到一九六○年代,科學機構內外才開始出現批評的聲音——最有名的批評者是孔恩(一九二二-一九九六)和之後的拉圖(一九四七-)——這些人指出社會脈絡在科學工作中所扮演的重要角色,以及埋藏在社會脈絡中的各種想法及預設。到了更近期,達斯頓和蓋里森在他們的著作《客觀性》(二○○七)中重建了「客觀性」的概念。現在,所謂的「事實」已會被許多人視為透過特定框架後建構而來的偏頗資訊。這種不確定性為相關研究開展了全新的寬敞大道,但眞正的改變卻很慢才出現。

早在一八九四年,美國心理學家馬歇爾(一八五二-一九二七)曾有力地指出,快樂和痛苦都是心理狀態的不同特質;兩者是與情緒、感官、心靈和身體相連的「意識元素」,不過就在目睹摩根生產出行為主義式「定律」的這一年,這種全面性的思考觀點卻幾乎沒產生什麼漣漪。當痛的研究在一九七○年代確實開啟了痛覺的情緒及社會組成的相關探討之際,在醫療實務上對於能夠確切測量、判斷並診斷的既存需求,卻讓痛覺和傷害之間的機械關係得以續命。

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馬歇爾曾有力地指出,快樂和痛苦都是心理狀態的不同特質;兩者是與情緒、感官、心靈和身體相連的「意識元素」。
圖|pexels

傷害的意象

第一份讓患者掌握自身疼痛體驗內涵的醫療評估問卷?

臨床醫生數十年來都帶著對痛的多面向理解在實務現場工作。梅爾扎克(一九二九-)和托格森(一九二四-一九九九)在一九七一年開發出了麥吉爾疼痛問卷。那是為了讓患者足以掌握自身疼痛體驗內涵的第一個精密醫療評估工具。疼痛問卷將痛的形容詞及比喻根據痛的強度進行分組,然後依照「感覺」、「情感」、「評價」和「其他相關」四種項目進行分類,再搭配圖表指出身體上的疼痛位置,另外還會針對其他症狀及一般生活方式進行整體評估。

此問卷的前提在許多案例中獲得證實,也就是受疼痛所苦之人會用類似的詞彙來描述特定的疼痛症候群。因此,疼痛問卷帶來的質化觀點對臨床醫療人員很有幫助,能讓他們在一開始更有機會根據患者對自身疼痛狀況的評估做出正確診斷。

梅爾扎克和托格森在一九七一年開發出了麥吉爾疼痛問卷。那是為了讓患者足以掌握自身疼痛體驗內涵的第一個精密醫療評估工具。
圖|stocksnap

當言語無法精準描述,我們如何形容疼痛感受?

乍看之下,這是將疼痛體驗的情感特質重新導入醫療體系的成功應對方式,並因此讓臨床評估朝新的方向前進,但這種做法還是有其限制。疼痛問卷被翻譯成許多其他語言時使用了同樣的武器修辭,或說同樣有關受傷、割傷、刺傷、射傷、揍傷或壓傷的各種比喻。許多學者都指出,這些用來描述人類疼痛體驗的比喻被使用的時間久得驚人,彷彿我們沒有足以訴說疼痛的直接用詞,所以非得求助於這些傷害意象。

不過,這種顯而易見的限制掩蓋了存在於人們陳述中的驚人豐富性及深度。隨著時間過去,武器的種類當然改變了,描述武器對人類造成的傷害種類也出現了更多具有想像力的比喻性說法。此外,隨著語言的改變,人們會發現無論是問卷中的表達方式、代表意義及所處脈絡,都具有難以將其中分類普遍化的細微差異。翻譯的政治(更別說是做法)總是會引發誰的用語足以建立起基本分類架構的疑慮:我們應該要採用患者、醫生,還是譯者的用語?

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為了聽見疼痛的主觀陳述而定下語言框架的嘗試,反而造成了將痛客觀化的效應。
圖|pexels

一旦語言被認定為一個人描述主觀體驗的重要資訊載體,我們就很難將其限制在事先規範好的定義及分類中。疼痛問卷成功地將許多當時在英文中常用的疼痛描述整理在一起,不過也可能限縮了人們在未來描述疼痛的用詞。當醫療人員把一連串描述性用詞交給患者並要求他們找出「符合」自身痛感的詞彙時,這種做法很可能會被視為一種具有高度暗示性及影響力的策略,因為這份用詞淸單暗示了這些詞彙已捕捉到了疼痛的本質。

這種做法對某些人來說可能有用,但有些人即便感覺不太對勁,仍得努力將這些用詞硬套到自身的感受上。另外還有些人在覺得這些用詞完全無法用來描述自己的狀況時,甚至會開始質疑自己的疼痛是否眞實存在。為了聽見疼痛的主觀陳述而定下語言框架的嘗試,反而造成了將痛客觀化的效應。

說到底,一九七○和八○年代在尋求痛的情感特質時,是放入由固定價値觀所掌控的基模(schema)中,就像身體的疼痛値也是由機械主導的客觀數値來決定。患者的聲音並不是沒被聽見,但也受到既有的量測方式取代。

受教育程度會影響疼痛體驗嗎?疼痛分類因文化不同有所差異?

根據一份由哈里森所進行的研究指出,當麥吉爾疼痛問卷在科威特被翻譯成阿拉伯文時,編纂者非常淸楚意識到,即便是在當地社群內部也出現了溝通上的語言偏差。受過教育的科威特人因為懂英文而擁有較多字彙量,因此可用「對一般患者而言過於深奧」的詞彙來描述他們的痛覺。難道這代表他們的疼痛體驗也就因此有所不同嗎?我們很可能永遠不會知道,因為這類描述被有意識地迴避掉了。

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有意思的是,阿拉伯文譯者也迴避了對慢性疼痛患者伸出援手,因為「他們的痛覺評分標準跟那些……經歷急性疼痛的人相比有系統性的不同」。如果有人記得的話,麥吉爾疼痛問卷一開始的設計是要嘗試深入理解疼痛症候群的疼痛體驗——也就是完全以受到慢性疼痛所苦的人為目標——因此我們可以認定這個翻譯策略反而阻礙了這項量測工具原本的概念性目標。

受過教育的科威特人因為懂英文而擁有較多字彙量,因此可用「對一般患者而言過於深奧」的詞彙來描述他們的痛覺。難道這代表他們的疼痛體驗也就因此有所不同嗎?
圖|unsplash

二十世紀醫學對於調查對象必須在各項數値方面完全中立的需求,阻礙了我們去探索疼痛體驗中的一項核心元素,因為那個核心元素本身就是作為一種情感的主觀値。疼痛情感的語言表述——人們針對自身感受說出的話——本身抗拒任何精確的製表及分類作為。科威特的那些譯者對此擁有第一手體驗,他們發現原本在英文中被歸類為「感覺」的詞彙,在翻譯後更接近「情感」或「評價」的類別。

這些作者後來做出結論,「我們有很充足的理由認定,疼痛分類會因為不同文化而有所差異。」比如他們就找不出翻譯「射傷」(shooting)這種痛覺的詞彙。在此同時,義大利文把「射傷」這種痛覺翻譯成「像是床墊彈簧反彈」的痛。

整體而言,根據二○○九年由雪梨的喬治國際健康研究所做的研究,麥吉爾疼痛問卷被翻譯成了二十六種語言,研究發現這些翻譯後的問卷效力普遍不佳,並建議必須謹愼使用這些「非英語版本」的問卷。這些不同版本的問卷中描述疼痛的詞彙從四十二到一百七十六個不等,反映出了人類口中疼痛體驗的豐富程度。這些疼痛反抗或拒絕被分類列表的特質只顯示了人們不是(或說至少不完全是)機器。

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——本文摘自《:牛津非常短講 012》,2024 年 02 月,左岸文化出版,未經同意請勿轉載。

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貓的痛,AI懂?——貓臉疼痛辨識技術
胡中行_96
・2022/07/18 ・3111字 ・閱讀時間約 6 分鐘

人類必恭必敬稱家貓為「主子」,並自貶為「奴才」。陛下身體微恙,一團絨毛癱軟,表情內斂,叫貓奴如何揣測上意?懷疑牠受苦,便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡,人家紫薇說沒事,爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得:「……有這麼多人關心我,我已經不痛了……」人類仍在一邊:「可是,我好痛!」[1]

給人類用的「視覺類比量表」(上)和「臉譜疼痛量表」(下)。圖/Yale University

在治療人類時,醫護人員會用視覺類比量表(Visual Analogue Scale)、臉譜疼痛量表(Wong-Baker faces pain scale)或 FLACC 量表[註] 等工具,來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估,以數字或表情,象徵由舒適無恙,漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者,就其身體不適產生的行為變化來計分。[2] 儘管每個人敏感的程度不同,至少單一病患前後的得分,能相互對照出疼痛是否得到緩解,或者更加惡化。因此,這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言,又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦?人貓猜心的瓊瑤戲碼,自古不斷重演,沒完沒了。

直到有天,獸醫們看不下去了…

  

「貓咪苦臉量表」介紹影片。來源:Research Square on YouTube

  

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貓咪苦臉量表

2017 年的時候,加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊,招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後,他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓,還有健康貓咪的表情舉止,研發出「貓咪苦臉量表」(Feline Grimace Scale),並將結果發表於 2019 年的《科學報告》(Scientific Reports)。[3, 4] 其中列出幾個徵兆,可依級別給分,就此將貓咪的疼痛量化:

耳朵姿態(ear position):貓耳的尖角向外分開,並略為朝後旋轉。[3, 5]

圖/參考資料 5

瞇眼程度(orbital tightening):上下眼瞼之間的空隙,小於眼睛的寬度,或是完全緊閉。[3, 5]

圖/參考資料 5

口鼻緊繃(muzzle tension):口鼻(即臺語所謂「喙管」的部位)由圓轉扁,而呈橢圓形。[3, 5]

圖/參考資料 5

觸鬚變化(whiskers change):觸鬚從平常放鬆的圓弧,撐直且稍微向前。[3, 5]

圖/參考資料 5

頭部位置(head position):原本處於全身最高處的貓頭,降至低於肩膀,並往下垂。[3, 5]

圖/參考資料 5

  

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的,除了貓,還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫,能精準判讀牠們的表情,用這些工具,來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步,到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時,另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」,試圖取代專業的肉眼觀察。[6]

  

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臉部辨識技術:照片>以眼睛為基準,進行臉部校正>調整尺寸。
圖/Serhan YH, HAKAN Ç, and RİFAT E. (2016) ’A comprehensive comparison of features and embedding methods for face recognition.’ Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24, 1, 24.

  

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵(landmarks,即照片上標有號碼的黑點),讓它們在空間中對齊,減少幾何上的變異,方便接下來的步驟進行。原則上,校正後的貓臉必須:[6]

  1. 在畫面正中央;
  2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平;
  3. 尺寸都約略相同。

圖/參考資料 6 ,figure 1

  

模型1:特徵基準(landmark-based)

在找到貓臉的特徵後,依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位,將貓臉特徵(黑點)分為:左眼右眼額頭與耳朵,以及口鼻和觸鬚,四個區塊向量。然後,多加一些貓鼻子的照片,進行「資料擴增」(data augmentation),[6] 彌補原始資料的不足,以強化機器學習。[7] 不過,團隊事後發現,這次的資料擴增,成效不彰。[6]

圖/參考資料 6 ,figure 3

處理這些照片的計算模型,是一種叫做「多層感知器」(Multi-Layer Perceptron)的人工神經網路(artificial neural network)。[6] 就像人的神經系統,有好多神經元相互連結,將輸入的資料從上一層送到下一層,經過多層運算後再輸出。[8, 9]

  

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模型2:深度學習(deep learning)

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照,在校正角度和尺寸後,餵給 ResNet50[6] 這是一種有五十層的深度學習模型,早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。[10] 套用該模型的同時,還要進行實驗需要的特定調整,例如:加上「痛」與「不痛」的分類標籤。[6]

  

貓的痛,AI 有多懂?

上述兩個模型的實測,在判讀貓咪是否疼痛時,都有超過 72% 的準確率,算是相當不錯的成果。不過,在完全替代人工判讀之前,可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒,是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓,年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後,以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ,雖然是個不錯的點子,但無法代表多元的貓咪社群。[6] 將來的實驗,若能涵蓋其他性別、年齡和品種,相信貓咪們會覺得更加窩心。

  

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備註

FLACC 量表: FLACC 是臉(face)、腿(legs)、活動(activity)、哭(cry)與  安撫(consolability)的縮寫。每個項目依觀察到的狀態,給 0 到 2 分,總分最高 10 分。[2]

  

參考資料

  1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動,長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景(風傳媒,2020)
  2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
  3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
  4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
  5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
  6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
  7. 2021 iThome 鐵人賽-DAY21 資料正規化與資料增強(Data Normalization & Data Augmentation)(IT邦幫忙,2021)
  8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽-06. 深度學習的架構分析:多層感知器(IT邦幫忙,2019)
  9. 神經網路(IBM,2020)
  10. 何謂遷移學習?(NVIDIA,2019)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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從現在開始,有種痛就叫「我覺得痛」!疼痛定義40年來首次更新
PanSci_96
・2020/08/15 ・2273字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

身邊是否有家人朋友曾有這樣的經歷,不斷喊痛、覺得身體不舒服,但去檢查就只是小毛病,或甚至根本就「沒病」?

這並非無病呻吟,那些說不清楚的痛,「國際疼痛研究協會」(The International Association for the Study of Pain,IASP)注意到了。該協會40年來首次修訂「疼痛」定義,並新增6項注釋,其中最重要的概念就是:

疼痛相當主觀,未必要有實際的組織損傷,病患的自我報告需更受重視。

圖/Pexels

40年來首度修訂疼痛定義,強調疼痛很主觀

IASP先前對疼痛的定義版本是1979年訂定的,內容為「疼痛是實際、潛在的可能性組織損傷或描述性傷害所引起的不愉快感受與情感體驗[1]

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但隨著對疼痛有更多了解,IASP今年7月16日重新評估疼痛的定義範圍,發布「疼痛」的新定義為「是實際或潛在的可能性組織損傷或與其相似之不愉快感受與情感體驗[2],同時增加6項注釋,並在5月23日發表在醫學期刊《疼痛》(Pain)上。

6項注釋如下[2]

  • 疼痛通常是一種個人經歷,並會受到生理、心理和社會因素影響而有不同程度的結果。
  • 疼痛和傷害感受是不同的現象,不能只靠感覺神經元的活動來推斷有無疼痛。
  • 人們會透過生活經驗瞭解疼痛概念。
  • 當一個人在報告自己的疼痛經歷時應受到尊重。
  • 儘管疼痛通常有適應性作用,但可能對功能、社會和心理健康產生負面影響
  • 「口頭描述」只是表達疼痛的行為之一,無法透過溝通來表達疼痛,並不能表示某個人或非人類的動物就沒有遭受疼痛。

圖/Pexels

「檢查沒問題」,找不出疼痛原因的病患易焦躁

IASP主席、丹麥奧爾堡大學(Aalborg University)博士阿倫特尼路森(Lars Arendt-Nielsen),以及IASP前任主席、美國華盛頓大學博士特納(Judith Turner)指出,「乍看之下,會覺得修正的字句改變並不大,但其實很重要,例如我們現在知道,某些疼痛雖然與組織損傷沒關係,但與神經系統功能障礙有關。」

他們表示,目前有很多飽受疼痛困擾的患者,常在就醫時被告知「檢查一切正常,沒有問題」,這些患者會因問題沒被解決感到痛苦、焦慮,並繼續尋找新的醫療資源,因此阿倫特尼路森與特納認為,個人表述自己疼痛經歷的報告應受尊重。

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美國史丹佛大學疼痛心理學者貝絲達納爾(Beth Darnall)也表示:「修訂後的定義強調未必要有組織損傷,病患自我報告因而有更多討論空間與尊重。」

圖/Pexels

對於疼痛的定義,台灣官方去年也更新

中央研究院生物醫學科學研究所研究員陳建璋表示,我國衛生福利部2019年12月更新的「整體疼痛症狀照護及指導方案指引」中,就將疼痛定義為5大特性:主觀的、多維的、負向的、損傷的、難言的,指出疼痛是高度主觀的,並兼具感覺認知情感成分[3]

從以上修正能更清楚看到,疼痛是更為主觀的、以人為本的,病人表達有疼痛即為疼痛,因此疼痛涵蓋更為廣泛,包含了實際傷處及精神層面。

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陳建璋指出,疼痛定義的改變對目前臨床常用的疼痛評估量表,暫時不會有太大影響,因為評估量表本來就是以病人對於疼痛的自我判斷來給分數,但未來應該加入一些參數去了解病人生理及心理層面。

圖/Pexels

目前對疼痛的診斷確實缺少心理層面的分析,陳建璋認為,若要針對新修訂的疼痛定義來治療病人,可能需要增加疼痛專科醫師一些精神醫學的專業訓練,或是疼痛病患同時要接受疼痛醫師和精神科醫師的診斷及治療。

同樣的,參與疼痛病患治療的精神科醫師也要接受額外的疼痛醫學的訓練。

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有研究嘗試分析實驗鼠表情,分辨牠們是否疼痛

基礎醫學研究中,小鼠是最常研究疼痛的動物模式。陳建璋指出,疼痛的基礎研究比較常見的為發炎疼痛、神經疼痛、肌肉疼痛等動物模式,對於精神層面的疼痛研究比較難進行動物實驗。

另外他也表示,基礎疼痛研究的難處在人無法分辨動物是否疼痛,通常只能透過冷、熱、機械力等刺激,分析出小鼠的行為或生理變化,但是這類的分析與臨床診斷上還是不同,最大差別是,臨床可以直接詢問病患疼痛的感受。

圖/Pexels

近年來許多研究嘗試分析小鼠因痛覺產生臉部表情或移動行為的變化來分辨動物是否疼痛[4; 5]我們認為將來透過長時間的影片錄製,利用人工智慧分析老鼠的飲水、進食、睡眠、社交活動、性等行為,涵蓋生理及心理相關的分析,會更加客觀且貼合臨床的觀察。

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經過這次的疼痛定義修正,是否對疼痛有了更深的認識呢?下次身邊若有人在喊痛,別再認為他是無病呻吟,重視對方的感受,陪伴他就醫找出原因,解決這些惱人的疼痛吧。

引用文獻:

  1.  Pain terms: a list with definitions and notes on usage. Recommended by the IASP Subcommittee on Taxonomy. Pain 1979;6(3):249.
  2. Raja SN, Carr DB, Cohen M, Finnerup NB, Flor H, Gibson S, Keefe FJ, Mogil JS, Ringkamp M, Sluka KA, Song XJ, Stevens B, Sullivan MD, Tutelman PR, Ushida T, Vader K. The revised International Association for the Study of Pain definition of pain: concepts, challenges, and compromises. Pain 2020.
  3. 衛生福利部(2019)。〈疼痛照護整體症狀照護及指導方案指引〉,《護理機構實證應用之臨床照護及指導培訓計畫》78:15。
  4. Fried NT, Chamessian A, Zylka MJ, Abdus-Saboor I. Improving pain assessment in mice and rats with advanced videography and computational approaches. Pain 2020;161(7):1420-1424.
  5. Langford DJ, Bailey AL, Chanda ML, Clarke SE, Drummond TE, Echols S, Glick S, Ingrao J, Klassen-Ross T, Lacroix-Fralish ML, Matsumiya L, Sorge RE, Sotocinal SG, Tabaka JM, Wong D, van den Maagdenberg AM, Ferrari MD, Craig KD, Mogil JS. Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nat Methods 2010;7(6):447-449.
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PanSci_96
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