본 박사 학위 논문은 임상 이론적 관점에서 통증 평가 과정을 연구하고 기존의 자동화된 접근 방식을 조사하는 것을 목표로 한다. 주요 목표는 실제 임상 환경에 적용 가능하고 높은 성능을 달성하는 자동 통증 평가를 위한 혁신적인 계산 방법을 개발하는 것이다. 통증 연구에서 인지되는 인구 통계적 요소를 포함한 중요한 요소들을 계산적 관점에서 철저히 조사하고 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구 분야의 이용 가능한 데이터의 한계 내에서, 다양한 시나리오의 특정 요구 사항에 적용 가능한 단일 모드 및 다중 모드 구성을 위한 자동 통증 평가 파이프라인을 설계, 개발, 제안 및 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 발표된 연구는 제안된 방법의 효과를 보여주었으며 최첨단 결과를 달성하였다. 또한 인공 지능, 기초 모델 및 생성 인공 지능에서 새로운 접근 방식을 탐색하는 길을 열었다.
