Integrering af AI i postural rehabilitering til Parkinsons sygdom

Postural abnormaliteter repræsenterer især deaktiverende komplikationer af Parkinsons sygdom (PD), hvilket påvirker patienternes funktionelle uafhængighed og livskvalitet. Blandt de mest almindeligt observerede postural deformiteter er der camptocormia, anterocollis og Pisa syndrom (PS). PISA -syndrom er klinisk kendetegnet ved en lateral bagagerumsflektion (LTF) større end 10 grader, der typisk præsenterer med en ensartet tilbøjelighed fra sacrum til C7 -ryghvirvlerne. Det ledsages ofte af aksial rotation, hvilket fører til højde og fremad forskydning af den kontralaterale skulder. Yderligere kliniske træk inkluderer vanskeligheder med at rotere bagagerummet væk fra den tilbøjelige side, forværring af symptomer under opretstående kropsholdning eller gåture, forbedring i liggende position og dårlig patientbevidsthed om posturalafvigelsen.

Patienter med PD og PS udviser større motorisk symptomasymmetri, uorganiseret paraspinal muskelaktivering, rygsmerter, balance og postural kontrolproblemer og reduceret livskvalitet sammenlignet med PD -patienter uden postural abnormiteter. Den nuværende standard for pleje af disse postural lidelser inkluderer typisk en tværfaglig tilgang, der involverer farmakologisk behandling, fysioterapi, botulinumtoksininjektioner og transkranial jævnstrømstimulering (TDC'er). Imidlertid giver disse interventioner ofte kun beskedne og kortvarige forbedringer, hvilket fremhæver behovet for mere bæredygtige og tilgængelige behandlingsstrategier.

Camptocormia er en anden alvorlig postural abnormitet set i PD, defineret som en ufrivillig fremadrettet flexion af bagagerummet, der for det meste er synlig under stående og gående, og har en tendens til at reducere, når patienten er liggende. Ligesom PS er camptocormia ofte forbundet med kroniske rygsmerter og er ofte resistent over for dopaminerg medicin, hvor mange patienter rapporterer nogen signifikant forbedring i hverken "på" eller "off" -stater.

Den langsigtede håndtering af disse posturale lidelser er stadig en betydelig klinisk udfordring. Innovative, individualiserede rehabiliteringsstrategier, der problemfrit kan integreres i patienters daglige rutiner, er presserende nødvendigt. I de senere år har teknologiske fremskridt-partikulært inden for kunstig intelligens (AI)-åbnet nye muligheder for at levere personaliserede hjemmebaserede interventioner.

Denne undersøgelse undersøger gennemførligheden og potentielle fordele ved at bruge en realtid, AI-baseret visuel feedback-system som en komplementær behandling efter hospitalbaseret neurorehabilitering til PD-patienter med bagagerumspostural lidelser, specifikt PS og camptocormia. Interventionen bruger Kemtai-platformen, der analyserer bevægelse gennem videobaseret AI til at levere tilpassede træningsrutiner og korrigerende feedback i realtid. Dette giver patienter mulighed for at deltage i meget interaktive og adaptive rehabiliteringssessioner hjemmefra, hvilket potentielt forbedrer adhæsion og funktionelle resultater.

Det primære mål med undersøgelsen er at vurdere gennemførligheden, sikkerheden og anvendeligheden af ​​dette AI-baserede system som en fortsættelse af pleje efter rehabilitering af ambulant. Det sekundære mål er at evaluere, om dette personaliserede træningsprogram kan forlænge på mellemlang sigt gevinsterne inden for kropsholdning, mobilitet og livskvalitet opnået i den strukturerede hospitalbaserede rehabiliteringsperiode.

Ved at indsamle både kvalitativ feedback (f.eks. Brugertilfredshed, opfattet brugbarhed) og kvantitative målinger (f.eks. Bagagerum med hældningsvinkler, mobilitetsresultater ved hjælp af biografisk analyse af bevægelse), sigter denne undersøgelse at bidrage med nye beviser på rollen som intelligente digitale værktøjer til håndtering af postural abnormaliteter i PD. Den overordnede hypotese er, at et hjemmebaseret, AI-overvåget træningsprogram kan tilbyde et bæredygtigt, effektivt, tilgængeligt og patientcentreret tilgang til at opretholde funktionelle gevinster og støtte større autonomi i hverdagen.