Персонализированное прогнозирование острой и хронической послеоперационной боли — роль мультидоменных биосигнатур, интеграции на основе машинного обучения и стандартизированных определений исходов

В обзоре рассматривается проблема недостаточной эффективности прогнозирования острой и хронической послеоперационной боли. Отдельные предикторы (клинические, психологические, психофизические) не позволяют проводить индивидуальную стратификацию риска. Существующие многомерные модели обладают умеренной дискриминационной способностью и высоким риском смещения, а внешне валидированные модели отсутствуют. Перспективными подходами названы мультидоменные биосигнатуры, интеграция с помощью машинного обучения и стандартизация определений исходов. Ключевым концептуальным сдвигом признано понимание послеоперационной боли как сетевого феномена.

**Выводы:** Персонализированное прогнозирование послеоперационной боли требует перехода от отдельных факторов риска к мультидоменной интеграции биологических, психофизических и психосоциальных переменных. Искусственный интеллект может стать катализатором этой интеграции, но решающий шаг — концептуальный: признать послеоперационную боль сетевым феноменом и создать клиническую инфраструктуру для реализации этого подхода.