Công nghệ giúp quản lý cơn đau: cơn đau này 'AI' thấu

Cơn đau với muôn hình vạn trạng từ lâu đã gây nhiều khó khăn trong việc điều trị và gây ra sự đau khổ cho con người. Ứng dụng công nghệ đang trở thành một xu hướng tất yếu trong việc nhận biết, đo lường cơn đau và sử dụng thuốc giảm đau hợp lý.

Theo Hiệp hội Nghiên cứu đau quốc tế (IASP), đau là "một trải nghiệm cảm giác và cảm xúc khó chịu liên quan đến tổn thương mô thực tế hoặc tiềm ẩn". Cách não bộ và cơ thể xử lý cơn đau rất phức tạp, khác biệt giữa mỗi cá nhân, vượt xa so với một phản ứng sinh lý thông thường và có thể ảnh hưởng đến mọi khía cạnh cuộc sống. Do vậy, đau cũng là một trong những lý do phổ biến nhất khiến người bệnh phải đi khám và nhập viện.

Tại Mỹ, ước tính mỗi năm có khoảng 80 triệu người mua thuốc theo đơn để điều trị các cơn đau cấp tính từ trung bình đến nặng, khoảng một nửa số đơn thuốc đó được kê thuốc opioid. 

Đây là nhóm thuốc giảm đau mạnh có chứa thành phần như codeine, morphin hoặc fentanyl, vừa giúp giảm đau vừa mang lại cảm giác hưng phấn cho người bệnh, song có thể dẫn đến phụ thuộc thuốc, gây nghiện và trở thành một cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng mới. Do vậy, điều cần thiết - nhưng không dễ thực hiện - là phải đánh giá chính xác cơn đau để điều trị thuốc giảm đau phù hợp.

"Muôn hình vạn trạng" của cơn đau

Đầu tiên, một cung phản xạ đau cơ bản được hình thành với sự tham gia của nhiều thành phần gồm các thụ thể đau, đường dẫn truyền thần kinh, tủy sống và não bộ. 

Đơn cử, khi một ngón tay bị thương, các thụ thể đau dưới da sẽ tiếp nhận thông tin ban đầu, truyền theo dây thần kinh cảm giác đến tủy sống và gây ra phản xạ tức thời như rút tay lại. Sau đó, thông tin tiếp tục được truyền lên não bộ để xử lý. 

Lúc này, cơ thể sẽ có cảm giác đau và đưa ra một loạt phản ứng làm giảm đau như xoa nhẹ chỗ đau, thổi lên vết thương… và một loạt phản ứng sinh lý toàn thân (giải phóng các chất hóa học như dopamine…) hoặc ở một vùng cơ thể (sưng, đỏ, bầm tím…). 

Cơ chế đau qua da đã được nghiên cứu khá tốt thông qua các mô hình thực nghiệm, song cơ chế đau sâu (nghĩa là các thụ thể đau ở mô sâu như cơ, dây chằng, xương hoặc các tạng) còn chưa thực sự rõ ràng. Trong khi, đây là nguyên nhân gây ra hầu hết các cơn đau trên lâm sàng và cơn đau mạn tính kéo dài.

Tiếp theo là đau có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thuộc ba nhóm chính gồm sinh học, xã hội và tâm lý. Các yếu tố sinh học như tuổi tác, giới tính, bệnh lý hiện có và di truyền; yếu tố xã hội như tín ngưỡng văn hóa và yếu tố tâm lý như căng thẳng, trải nghiệm trong quá khứ, tâm trạng và kỳ vọng. Do vậy, mỗi người đều trải nghiệm nỗi đau theo những cách riêng, không nhất thiết là kết quả trực tiếp của tổn thương mô.

Ví dụ, cảm nhận đau có sự khác biệt giữa nam và nữ. Theo một nghiên cứu đăng trên trang MDPI vào tháng 5-2025 về quản lý cơn đau của phụ nữ trong suốt cuộc đời, có sự khác biệt đáng kể giữa hai giới trong trải nghiệm đau: phụ nữ có tỉ lệ mắc các tình trạng đau cấp tính và mạn tính cao hơn, cũng như mức độ tàn tật liên quan đến cơn đau cao hơn nam giới. 

Mặt khác, ngay cả ở bản thân nữ giới cảm nhận đau cũng có sự thay đổi trong chu kỳ kinh nguyệt, thai kỳ và mãn kinh khi phụ thuộc vào những thay đổi về nội tiết tố, đặc biệt là biến động nồng độ estrogen và progesterone. Trong đó, estrogen có thể làm tăng ngưỡng đau. Ngược lại, progesterone có tác dụng bảo vệ bằng cách tăng cường biểu hiện axit gamma-aminobutyric (GABA) trong não.

Cơn đau còn mang tính chủ quan khi phụ thuộc vào kỳ vọng, cảm xúc và có thể thay đổi mức độ đau của cùng một chấn thương. Trong lịch sử nghiên cứu về đau, một quan sát thú vị đã được bác sĩ gây mê Henry Beecher và các đồng nghiệp tại Trường Y Harvard ghi chép lại. 

Trong Thế chiến II, những người lính bị thương nặng trong chiến đấu thường ít hoặc không cảm thấy đau so với những người bị thương tương tự ở các bệnh viện dân sự. Ông cho rằng cảm nhận về cơn đau phụ thuộc vào bối cảnh, khi những người lính lúc này chỉ cảm thấy may mắn vì còn sống, thay vì những lo lắng như gánh nặng tài chính, mất việc… như những người bình thường, có thể làm cơn đau trầm trọng thêm.

Sau đó, một thử nghiệm từ năm 2004 đã được các nhà nghiên cứu từ Đại học Michigan và Đại học Princeton (Mỹ) tiến hành. Mỗi tình nguyện viên được chụp cộng hưởng từ (MRI) não trong hai buổi liên tiếp. 

Buổi đầu tiên, họ được kích thích đau ở cánh tay và ghi lại. Buổi thứ hai giống hệt buổi đầu tiên, ngoại trừ trước đó các nhà nghiên cứu đã bôi một loại kem lên cánh tay họ và thông báo sẽ chặn được cơn đau nhưng thực tế chỉ là một loại kem dưỡng da thông thường. 

Kết quả, những tình nguyện viên tin rằng họ được bôi kem giảm đau đã báo cáo rằng kích thích gây đau ít hơn 22% so với những người biết rằng kem không có tác dụng. Hình ảnh cộng hưởng từ chức năng não của họ cho thấy sự sụt giảm này tương ứng với sự giảm hoạt động ở các vùng não báo cáo cơn đau, nghĩa là họ thực sự cảm thấy ít đau hơn.

Mặt khác vẫn còn nhiều "khoảng trống" khi nghiên cứu về cơn đau, Ví dụ, các nhà khoa học không thể dự đoán nguyên nhân khiến một người chuyển từ chấn thương thông thường sang tình trạng quá mẫn cảm kéo dài nhiều năm. Sự chuyển đổi từ đau cấp tính sang đau mãn tính vẫn còn phần lớn là bí ẩn. 

Hay đau chi ma cũng là một câu hỏi hóc búa, khi khoảng 2/3 số người bị cụt chi vẫn cảm thấy đau đớn ở một bộ phận cơ thể không còn tồn tại. 

Những kết quả trên cho thấy suy nghĩ và cảm xúc của một cá nhân có thể tạo ra những phản ứng sinh lý làm thay đổi cách cơ thể trải nghiệm, diễn giải và phản ứng với cơn đau.

Nhận biết và đo lường cơn đau

Đau thường được phân loại theo nguyên nhân (tức là cơ chế bệnh sinh) và thời gian (đau cấp tính và đau mạn tính). Trong đó, phân loại đau cấp tính và mạn tính là cần thiết trong việc dự đoán nguyên nhân và hướng điều trị. 

Đau cấp tính thường xuất hiện đột ngột dưới 3 tháng, do một nguyên nhân cụ thể gây ra, đóng vai trò bảo vệ và hoạt động như một tín hiệu báo động có vấn đề như chấn thương, viêm cấp tính… 

Ngược lại, đau mạn tính thường dai dẳng, kéo dài hơn 3 đến 6 tháng ngay cả khi nguyên nhân gây đau đã được giải quyết. Đây có thể là một trạng thái bệnh lý, đôi khi không rõ nguyên nhân và gây mệt mỏi, khó chịu cho người bệnh.

Hiện nay đánh giá mức độ đau bác sĩ có thể dựa vào các thang đo đau đơn chiều như thang đánh giá bằng số, thang đánh giá trực quan, đánh giá đau qua khuôn mặt hoặc đánh giá mô tả bằng lời nói. Ví dụ, thang đánh giá số khi bệnh nhân đánh giá mức độ đau từ 0 đến 10, trong đó 0 là không đau và 10 là mức đau dữ dội nhất. 

Các thang đo này có khả năng áp dụng nhanh chóng, dễ dàng, cung cấp cho bác sĩ thông tin về mức độ đau mà người bệnh đang cảm nhận tại thời điểm đó, và theo dõi sự thay đổi mức độ đau theo thời gian khá tốt, đặc biệt trong các tình huống cấp cứu.

Đơn cử, trong thực hành lâm sàng, các bác sĩ thường kê đơn thuốc giảm đau dựa trên số điểm nhất định của thang đo đau và kinh nghiệm khám bệnh. 

Điểm số càng cao, tương ứng mức độ đau càng nặng và sẽ được kê đơn thuốc giảm đau tăng dần theo bậc. Thấp nhất là thuốc giảm đau thông thường như paracetamol và cao hơn là các thuốc giảm đau chứa opioid từ yếu đến mạnh. 

Tuy nhiên, các thang đo này chỉ xem xét cường độ đau mà ít xét đến bản chất của cơn đau, mang tính chủ quan của người đánh giá, dẫn đến sự không nhất quán trong đánh giá và quản lý cơn đau sau đó.

Thang đo đau đa chiều có thể đánh giá đau một cách đầy đủ hơn, bằng bảng câu hỏi gồm vị trí, thời gian, tính chất, nguyên nhân gây đau và ảnh hưởng đến cuộc sống hằng ngày của bệnh nhân. Tuy nhiên, chúng tương đối dài, phức tạp đòi hỏi người đánh giá phải được đào tạo, có kinh nghiệm và sự tự tin nhất định để sử dụng và hiếm khi được thực hành tại các đơn vị cấp cứu.

Ngoài ra, cả hai cách đánh giá đều gặp khó khăn trong việc đánh giá cơn đau cho người cao tuổi, người mắc các bệnh lý về nhận thức thần kinh, người không thể giao tiếp được (nằm trong ICU), trẻ em và trẻ sơ sinh.

Những vấn đề trên đã thúc đẩy việc tìm kiếm một phương pháp tốt hơn, khách quan hơn để đánh giá cơn đau và sự tiến bộ của công nghệ đã mang đến một hướng mới cho cuộc tìm kiếm đó.

Ứng dụng công nghệ trong quản lý đau

Một bài báo đăng trên tạp chí MIT Technology Rewiew vào tháng 10-2025 đã giới thiệu hai hướng nghiên cứu mà các nhà khoa học đang theo đuổi nhằm ứng dụng công nghệ trong quản lý cơn đau.

Hướng thứ nhất là dựa vào các tín hiệu dưới da. Các nhà điện sinh lý học gắn lưới điện cực vào người tình nguyện và tìm kiếm các dấu hiệu thần kinh tăng giảm theo kích thích đau được truyền vào. 

Sau đó dựa vào một thuật toán máy tính kết hợp phân tích điện não đồ để xác định người nào bị đau mãn tính hoặc không đau. Các nhà nghiên cứu khác thì kết hợp điện não đồ với phản ứng dưới da bằng dòng điện và theo dõi sự thay đổi các phản ứng sinh lý nhằm đánh giá mức độ đau.

Điển hình là máy theo dõi bệnh nhân PMD-200 của công ty Medasense (Israel), được thiết kế cho phòng phẫu thuật và các cơ sở chăm sóc đặc biệt, nơi bệnh nhân được gây mê toàn thân không thể truyền đạt cơn đau của mình. 

Việc sử dụng thuốc giảm đau như opioid chính xác trong quá trình phẫu thuật là rất quan trọng để tránh tăng huyết áp, nhịp tim nhanh, co mạch… cũng như cử động bất ngờ của bệnh nhân. 

Tuy nhiên, quá liều opioid có thể gây ra suy hô hấp sau phẫu thuật, buồn nôn và nôn, tắc ruột… Thiết bị này sử dụng công cụ dựa trên AI và các mô hình sinh lý như nhịp tim, đổ mồ hôi và thay đổi nhiệt độ ngoại vi của bệnh nhân phẫu thuật làm dữ liệu đầu vào để đưa ra điểm số đau. 

Mục tiêu giúp bác sĩ đánh giá cảm giác đau và điều chỉnh thuốc giảm đau một cách khách quan, đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân với thời gian và liều lượng được tối ưu hóa.

Kết quả thử nghiệm với 75 bệnh nhân trải qua phẫu thuật bụng lớn đăng trên trang Springer Nature vào tháng 8-2022 cho thấy việc sử dụng máy theo dõi đã giúp giảm điểm số đau tự báo cáo sau phẫu thuật với điểm trung bình là 3/10 so với 5/10 ở nhóm đối chứng mà không làm tăng việc sử dụng opioid. 

Thiết bị này được Cục Quản lý thực phẩm và dược phẩm Mỹ (FDA) cấp phép và đang được sử dụng tại nhiều nơi khác.

Hướng thứ hai dựa vào hành vi. Mỗi hành vi như một cái nhăn mặt, một tư thế cảnh giác hoặc một hơi thở gấp gáp có thể liên quan đến các mức độ đau khác nhau và những thay đổi biểu cảm này được đưa vào mạng nơron để đào tạo trên Hệ thống mã hóa hành động khuôn mặt (FACS), nhằm đo lường cơn đau. Điển hình là PainChek - một thiết bị y tế sử dụng AI và tự động hóa thông minh để nhận biết và định lượng cơn đau theo thời gian thực.

Nhân viên y tế mở ứng dụng PainChek và giữ điện thoại cách mặt người bệnh 30 cm. Trong ba giây, một mạng lưới nơron sẽ tìm kiếm 9 chuyển động cực nhỏ như nhướng môi trên, nhíu mày, căng má... mà các nghiên cứu đã chỉ ra có mối liên hệ chặt chẽ nhất với cơn đau. 

Có một danh mục gồm khoảng 9/52 biểu cảm khuôn mặt liên quan đến cơn đau, phổ biến ở tất cả mọi người. Sau đó, màn hình sẽ hiển thị điểm số từ 0 đến 42. Ngoài ra, ứng dụng sẽ hướng dẫn người dùng thực hiện kiểm tra các dấu hiệu khác như rên rỉ, phòng vệ, gián đoạn giấc ngủ và lưu trữ kết quả trên bảng điều khiển đám mây có thể hiển thị xu hướng.

PainChek hiện đã được cấp phép lưu hành tại Mỹ, châu Âu, Anh, Úc, Canada, Singapore và New Zealand. Công ty này ban đầu nhắm đến nhóm bệnh nhân không thể giao tiếp như người suy giảm nhận thức hạn chế khả năng giao tiếp hoặc bệnh nhân phẫu thuật đang gây mê và hiện đang thử nghiệm PainChek Infant ở trẻ sơ sinh dưới một tuổi, bởi trẻ có biểu hiện nhăn mặt nhanh hơn người lớn.

Theo báo cáo đánh giá chương trình thí điểm triển khai PainCheck tại 60% viện dưỡng lão ở Scotland hồi tháng 9-2025, những thay đổi tích cực trong việc sử dụng thuốc theo toa đáng chú ý như dùng thuốc giảm đau ít hơn 25%, giảm 21% lượng thuốc chống trầm cảm. Những chỉ số về chất lượng cuộc sống của người bệnh cũng được cải thiện như giảm 40% số lần ngã, giảm đau đớn và giảm 27% sự phụ thuộc. 

Tuy nhiên, một số hạn chế được nêu ra như AI có thể phân tích sai lệch màu da, đọc sai biểu cảm nhăn mặt do buồn nôn hoặc sợ hãi hay việc nhập dữ liệu cẩu thả có thể làm sai lệch kết quả, đặc biệt là thiếu sự kết nối giữa bác sĩ và bệnh nhân nếu bác sĩ quá phụ thuộc vào thiết bị này.

Từ những phân tích trên cho thấy ứng dụng công nghệ đang ngày càng hỗ trợ tốt hơn cho nhân viên y tế trong việc quản lý và đo lường cơn đau. Đây là xu hướng tất yếu trong tương lai. 

Tuy nhiên, sự kết nối giữa bệnh nhân và người chăm sóc hoặc nhân viên y tế vẫn thực sự rất cần thiết: một cái nắm tay tình cảm, một lời hỏi thăm, một nụ cười động viên đôi khi lại là "liều thuốc" giúp xoa dịu sự đau đớn, mệt mỏi khó chịu của người bệnh thay vì chỉ nhìn vào màn hình điện thoại.