Auswirkungen eines auf maschinellem Lernen basierenden Trainingssystems für die unteren Gliedmaßen bei Knieschmerzen

Knieschmerzen, die häufig durch Arthrose verursacht werden, sind eine häufige Erkrankung des Bewegungsapparates bei älteren Erwachsenen und beeinträchtigen die körperliche Funktion und Lebensqualität erheblich. Bewegungstherapie hat sich als wirksame Form der Behandlung von Knieschmerzen erwiesen. Die traditionelle Durchführung von Bewegungstherapie erfordert jedoch, dass Einzelpersonen Kliniken aufsuchen, um an persönlichen Übungssitzungen teilzunehmen, was teuer und unpraktisch sein kann. In den letzten Jahren wurden Informationstechnologien zur Unterstützung der Durchführung von Trainingsprogrammen eingesetzt. Die Programme haben auch große Vorteile bei der Verbesserung der Behandlung von Knieschmerzen gezeigt. Es besteht jedoch nach wie vor die Sorge, dass Physiotherapeuten den Patienten keine direkte und unmittelbare Betreuung bieten können, wenn die Übungen aus der Ferne zu Hause oder in Gemeindezentren durchgeführt werden, was sich nachteilig auf die Trainingsleistung und die Behandlung von Knieschmerzen auswirken kann.

Daher hat das Forschungsteam ein auf maschinellem Lernen basierendes Übungstrainingssystem entwickelt, um älteren Erwachsenen mit Knieschmerzen evidenzbasierte Trainingsvideos für die unteren Gliedmaßen, Echtzeit-Bewegungsfeedback und die Verfolgung des Trainingsfortschritts bereitzustellen. In dieser Studie wird eine randomisierte kontrollierte Proof-of-Concept-Studie durchgeführt, um die Auswirkungen des auf maschinellem Lernen basierenden Übungstrainingssystems im Vergleich zu den Auswirkungen eines videobasierten Übungstrainingssystems (Bereitstellung von Übungsvideos allein, aber ohne reale Übungen) zu untersuchen. Zeit-Bewegungs-Feedback oder Verfolgung des Trainingsfortschritts) und Auswirkungen der üblichen Pflege.