Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии. Образование :- Medznat
EN | RU
EN | RU

Поддержка Медзнат

Нажимая на кнопку «Отправить сообщение», Вы принимаете условия Пользовательского Соглашения, в том числе касающееся обработки Ваших персональных данных. Подробнее об обработке данных в Политике
Назад

Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии

Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии
Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии Анальгетики: от древних средств до ИИ-подбора терапии

Почему при одинаковом диагнозе и дозе анальгетика у одного пациента быстро и полностью купируется боль, а у другого развивается хронический болевой синдром? Этот феномен сохраняется на протяжении всей истории анальгезии. Мы прошли путь от коры ивы до селективных ингибиторов ЦОГ-2. Но точное предсказание индивидуального ответа на анальгетик по‑прежнему остается сложной задачей. 

В 1763 г. Эдвард Стоун сообщил Королевскому обществу, что экстракт коры ивы снижает лихорадку и боль при «агюэ», так тогда называли приступы малярии. Позже было установлено, что активным компонентом ивы является салицин — предшественник салицилатов [2].

Во второй половине XX века появились нестероидные противовоспалительные препараты с направленным механизмом действия. Так, в 1980-х годах появился кеторолак: НПВП с выраженным анальгезирующим эффектом, который сопоставим с эффектом опиоидных анальгетиков при острой боли [4],[5].

Их появление позволило снизить риск возникновения желудочно‑кишечных осложнений и при этом сохранить противовоспалительное и анальгетическое действие.

Несмотря на прогресс, главная клиническая дилемма не исчезла. Как предсказать, какой пациент ответит на применение НПВП, а у кого боль сохранится или хронизируется?

Вариабельность ответа на обезболивающую терапию делает персональный подбор анальгезии одной из ключевых задач современной медицины. В поиске решений все большее внимание уделяется искусственному интеллекту (ИИ) —
не как замене врача, а как инструменту поддержки клинических решений. Систематический обзор, включивший 197 исследований показал, что ИИ всё активнее применяется в подборе терапии при острой и хронической боли. 

На основе этих данных формируются персонализированные схемы терапии.

Однако его внедрение в рутинную практику пока ограничено [6].

  • Прогнозирование: оценка возникновения риска хронизации боли и индивидуального ответа на анальгетики/НПВП.
  • Персонализация терапии: это уже часть рутинной практики. Однако  ИИ добавляет потенциал. Он выявляет скрытые связи в сложных данных и помогает врачу точнее оценить баланс эффективности и рисков.
  • Поддержка терапии: ИИ помогает выполнять лечебные инъекции и нервные блокады, анализируя изображения в реальном времени и подсказывая оптимальную траекторию введения иглы.
  • Динамический мониторинг: данные о частоте болевых приступов, потреблении анальгетиков, сне и физической активности, поступающие из пациентских приложений, могут служить ранним сигналом к коррекции терапии.

Искусственный интеллект не заменяет врача. Он работает как консультант, помогая структурировать данные и оценить варианты. Окончательное решение о выборе анальгезии, как и ответственность за него, остаётся за врачом. В условиях высокой межпациентной вариабельности ответа особенно востребованы НПВП с предсказуемым действием, сравнительно быстрым эффектом и высоким профилем безопасности. Кеторолак соответствует этим критериям и сохраняет ключевую роль в алгоритмах купирования умеренной и выраженной боли — особенно при необходимости быстрого, но не седативного обезболивания.

Одним из препаратов кеторолака с длительным опытом применения является Кеторол® Экспресс [7]. Он обладает высокой анальгезирующей активностью и может начать действовать меньше чем через 10 минут после приема [8].

Источники:

1. Vane J. The fight against rheumatism: from willow bark to COX-1 sparing drugs. J Physiol Pharmacol 2000;51(4 Pt 1):573–86.

2. Stone E. An account of the success of the bark of the willow in the cure of agues. Philosophical Transactions 1764;53:195–200.

3. Pasero G., Marson P. A short history of anti-rheumatic therapy. II. Aspirin. Reumatismo 2010;62(2):148–56.

4. O'Hara DA, Fragen RJ, Kinzer M, Pemberton D. Ketorolac tromethamine as compared with morphine sulfate for treatment of postoperative pain. Clin Pharmacol Ther. 1987 May;41(5):556-61. doi: 10.1038/clpt.1987.71. PMID: 3568540.

5. Каратеев А.Е. Кеторолак в клинической практике // Научно-исследовательский институт ревматологии РАМН, Москва. — URL: [https://cyberleninka.ru/article/n/ketorolak-v-klinicheskoy-praktike/viewer] (дата обращения: 17.12.2025).

6. Antel R, Whitelaw S, Gore G, Ingelmo P. Moving towards the use of artificial intelligence in pain management. Eur J Pain. 2025 Mar;29(3):e4748. doi: 10.1002/ejp.4748. Epub 2024 Nov 10. PMID: 39523657; PMCID: PMC11755729.

7. Общая характеристика лекарственного препарата (ОХЛП) в отношении лекарственного препарата Кеторол® Экспресс, ЛП-№(004669)[РГ-RU] 19.02.2024.

8. Анисимова Е.Н., Анисимова Н.Ю., Рязанцев Н.А., Даян А.В., Орехова И.В. «Купирование болевого синдрома препаратом Кеторол Экспресс после стоматологических вмешательств, сопровождающихся травмой тканей». Стоматология. 2020;99(2):50-54).

Комментарии (0)

Рекомендации

Вы хотите удалить этот комментарий? Пожалуйста, укажите комментарий Неверное текстовое содержимое Текст не может превышать 1000 символов Что-то пошло не так Отменить Подтвердить Подтвердить удаление Скрыть ответы Вид Ответы Смотреть ответы ru
Попробуйте поиск по словам: