Surveillance non intrusive de la douleur chez les personnes âgées atteintes de démence à l'aide d'un entraînement par paires et contrastif

Bien que la douleur soit fréquente chez les personnes âgées, celles-ci sont souvent sous-traitées pour ce symptôme. Cette situation est particulièrement préoccupante pour les résidents des établissements de soins à long terme souffrant de démence modérée à sévère et qui ne peuvent pas exprimer leur douleur en raison des troubles cognitifs associés à cette maladie. Le personnel infirmier reconnaît les défis liés à l'identification et à la gestion efficaces de la douleur dans ces établissements, notamment le manque de ressources humaines et parfois d'expertise pour utiliser régulièrement des approches d'évaluation de la douleur validées. La surveillance ambiante basée sur la vision permettrait des évaluations automatisées fréquentes, permettant ainsi au personnel soignant d'être automatiquement informé lorsqu'un signe de douleur est détecté. Cependant, les techniques actuelles de vision par ordinateur pour la détection de la douleur n'ont pas été validées sur les visages des personnes âgées ou atteintes de démence, et cette population n'est pas représentée dans les jeux de données existants sur les expressions faciales de la douleur.Nous présentons ici la première technique entièrement automatisée basée sur la vision et validée auprès d'une cohorte de patients atteints de démence. Nos contributions sont triples. Premièrement, nous développons un système de vision par ordinateur basé sur l'apprentissage profond pour détecter les expressions faciales douloureuses dans un jeu de données vidéo collecté discrètement auprès de participants âgés, avec ou sans démence. Deuxièmement, nous introduisons une méthode d'inférence comparative par paires qui s'adapte à chaque individu et est sensible aux changements d'expression faciale tout en utilisant les données d'entraînement plus efficacement que les modèles séquentiels. Troisièmement, nous proposons une méthode rapide d'entraînement contrastif qui améliore les performances inter-jeux de données.Notre modèle d'estimation de la douleur surpass largement les méthodes de base, en particulier lorsqu'il est évalué sur les visages des personnes atteintes de démence. Un modèle pré-entraîné et du code démonstration sont disponibles à l'adresse suivante : https://github.com/TaatiTeam/pain_detection_demo