综述：与年龄相关的慢性疼痛和认知变化：机制、相互关系以及人工智能在优化管理中的作用

《SN Comprehensive Clinical Medicine》：Aging-Associated Changes in Chronic Pain and Cognition: Mechanisms, Interrelations, and the Role of Artificial Intelligence in Optimized Management

慢性疼痛与认知衰退存在双向关联，其机制涉及神经炎症、递质失调及脑网络异常。传统分科诊疗模式难以应对二者互作，AI技术整合多模态数据（神经影像、数字生物标志物、行为指标）可实现早期诊断、个体化治疗及动态监测。需建立跨学科协作机制，通过精准医学干预破解循环加剧的病理闭环，同时解决伦理、技术及落地难题。

　　

摘要

目的

随着全球人口老龄化，慢性疼痛和认知衰退成为老年人中最普遍且令人衰弱的两种疾病。研究表明，这两种疾病之间存在复杂的双向关系，其基础是共同的神经生物学机制，如慢性神经炎症、神经递质失调以及大脑网络层面的紊乱。尽管它们之间存在关联，但这些疾病往往被单独管理，从而限制了治疗效果。本文强调慢性疼痛是一个被忽视的可改变的风险因素，在痴呆症预防中起着重要作用，通过强调它加剧认知脆弱性的作用，将其纳入更广泛的痴呆症风险降低研究中，并指导有针对性的干预措施。

方法

这篇叙述性综述采用系统神经科学的视角，综合了关于慢性疼痛和认知障碍重叠病理生理学的研究。它探讨了情绪失调、大规模大脑网络功能障碍和系统性虚弱等机制，并评估了人工智能（AI）在提高诊断、治疗和监测这种共病负担方面的新兴作用。

结果

研究发现，持续的痛觉输入可能会加剧神经退行性过程，而认知缺陷会提高疼痛敏感性并损害应对能力，从而形成一个自我延续的循环。传统的孤立式护理模式无法解决这种相互作用。AI技术通过整合神经影像、数字生物标志物和行为指标等多模态数据，实现了早期检测、个性化护理和动态监测。

结论

向统一、适应性护理模式的转变对于维护老年人的自主性和功能至关重要。将AI融入神经老年病学为精准医疗提供了有前景的方向，但需要关注伦理、技术和实施方面的挑战。本文呼吁跨学科合作和转化研究，以制定针对伴有疼痛和认知障碍的老年人的公平、基于机制的干预措施。