Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Wiederherstellung motorischer Fähigkeiten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Computer Vision

26. Dezember 2023 aktualisiert von: Federal Center of Cerebrovascular Pathology and Stroke, Russian Federation Ministry of Health

Wiederherstellung motorischer Funktionen durch unterstützende Bewegungserfassungssoftware unter Verwendung künstlicher Intelligenz und Computer Vision

Untersuchung der Auswirkungen von Algorithmen, die künstliche Intelligenz und Computer Vision nutzen, auf die Wiederherstellung motorischer Funktionen im Rahmen der Rehabilitationspraxis für Patienten, die einen Schlaganfall erlitten haben.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Fortschritte bei Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und ihre praktische Anwendung in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Medizin, zeigen ihr Potenzial in Lösungen wie automatisierten Diagnosesystemen, Erkennung unstrukturierter Krankenakten, Verständnis natürlicher Sprache, Ereignisanalyse und -vorhersage, Informationsklassifizierung und automatischem Patienten Unterstützung durch Chatbots und Bewegungsanalyse durch Video. Derzeit werden vielfältige KI-basierte Softwaresysteme entwickelt, die intellektuelle Probleme lösen sollen, die dem menschlichen Denken ähneln. Zu den weitverbreiteten Anwendungen der KI gehören die Vorhersage, die Auswertung digitaler Informationen (einschließlich unstrukturierter Daten) und die Mustererkennung (Data Mining).

Angesichts der rasanten Fortschritte beim tiefen maschinellen Lernen, insbesondere bei der Bild- und Mustererkennung, hat die medizinische Bildanalyse in automatisierten Diagnosesystemen, insbesondere in der Strahlendiagnostik, an Bedeutung gewonnen. Angesichts des rasanten Wachstums des aufstrebenden Bereichs ist die Kuratierung medizinischer Datensätze für die Schulung und Validierung von KI-basierten Diagnosesystemen von entscheidender Bedeutung.

Der Erfolg der KI in der Strahlendiagnostik und ihre Anerkennung als vielversprechend in wissenschaftlichen Kreisen ebnen den Weg für die Integration von Videoanalyse und maschinellem Lernen in die medizinische Rehabilitationspraxis. Gemeinsam entwickelten Forscher des Föderalen Medizinischen Forschungszentrums der FMBA Russlands und MTUCI einen Plan zur Entwicklung spezieller Algorithmen auf der Grundlage von Videobewegungsanalysen und maschinellem Lernen für Schlaganfallpatienten, die sich einer medizinischen Rehabilitation unterziehen.

Diese Algorithmen überwachen die Bewegungen des Patienten und benachrichtigen ihn umgehend über Abweichungen, Amplitudenreduzierungen oder Kompensationsmuster und unterstützen ihn so bei der Korrektur seiner Bewegungen. Alle Sitzungsdaten werden elektronisch archiviert und sind für medizinische Fachkräfte zugänglich, die für individuelle Unterrichtspläne verantwortlich sind. Dies ermöglicht die Beurteilung des Patientenfortschritts und notwendige Anpassungen des Heimrehabilitationsprogramms.

Die Integration von KI-gesteuerter Videoanalyse und maschinellem Lernen in die medizinische Rehabilitation birgt großes Potenzial für die Verbesserung der Patientenergebnisse und die Personalisierung von Behandlungsstrategien.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

90

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Kürzlicher Schlaganfall in der Hemisphäre (ischämisch oder hämorrhagisch):

  • Rankin-Skala: 3
  • Innerhalb von 6 Monaten nach dem Schlaganfall.
  • Hemiparese der oberen Extremitäten mit einer Stärke von ≤3 Punkten proximal.
  • Anstieg des Muskeltonus (≤3 Punkte) auf der Ashford-Skala.
  • Komplexe Sensibilität bleibt bei neurologischer Untersuchung erhalten

Ausschlusskriterien:

  • Rankin-Skala von 4 Punkten und höher.
  • 6 Monate oder länger nach einem Schlaganfall.
  • Strukturelle Veränderungen in den Gelenken der oberen Extremitäten, die die Beweglichkeit der Gelenke einschränken (Kontrakturen, Ankylose, Metallstrukturen, die die Beweglichkeit einschränken).
  • Schweres Schmerzsyndrom in der paretischen oberen Extremität in Ruhe oder bei Bewegung, das körperliche Betätigung verhindert (7 Punkte oder mehr auf der Skala).
  • Grobe kognitive Störungen, psychoemotionale Erregung, Anzeichen von Hysterie, pseudobulbäres Syndrom (heftiges Lachen, Weinen), aphasische Störungen, die das Verständnis der Aufgabe verhindern.
  • Sehstörungen, die die Wahrnehmung von Informationen verhindern (Vernachlässigung, Hemianopsie, Myopie, Diplopie).
  • Thrombose der Venen der oberen und unteren Extremitäten ohne Anzeichen einer Rekanalisation oder arterielle Thrombose.
  • Parkinsonismus und andere Arten von Tremor.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Behandlung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Doppelt

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Unterstützen Sie Patienten
Die Patienten erhalten ein Rehabilitationstraining mit dem AsistI-Softwarepaket in Verbindung mit Standard-Rehabilitationsmaßnahmen für die oberen Gliedmaßen.
Gerät: Unterstützen Sie Patienten
Das Softwarepaket „Rehabilitation“ von AsistI umfasst maßgeschneiderte Übungen für die oberen Gliedmaßen im Rahmen eines individuellen Programms. Die Kur besteht aus 10-12 Sitzungen mit einer Dauer von jeweils 30 Minuten. Die Patienten führen nacheinander 10 Übungen mit ihren gesunden und betroffenen Gliedmaßen durch. Dazu gehören Aufgaben wie das Berühren von Mund, Stirn und Rumpfteilen mit der Handbürste sowie Amplitudenbewegungen in den Gelenken der oberen Gliedmaßen. AsistI bewertet die Trainingsgenauigkeit, verhindert ungünstige Muster und protokolliert die Zielerreichung unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wiederholungen.
Aktiver Komparator: Habilect-Patienten
Zusätzlich zu den Standard-Rehabilitationseingriffen für die obere Extremität erhalten die Patienten ein Rehabilitationstraining mit dem Software- und Hardwarekomplex Habilect.
Gerät: Habilect-Patienten
Das Habilect-Reha-Programm umfasst 10–12 Sitzungen mit Software und Hardware. Die Patienten führen jeweils 30 Minuten lang Übungen für die oberen Gliedmaßen durch und konzentrieren sich dabei auf bestimmte Bewegungen. Sie wiederholen 10 Übungen, zuerst mit dem gesunden Glied, dann mit dem betroffenen. Zu den Aufgaben gehören das Berühren von Mund, Stirn und Rumpf sowie Gelenkbewegungen wie die Beugung der Schulter. Habilect bewertet die Trainingsgenauigkeit, verhindert falsche Bewegungen und verfolgt den Fortschritt unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wiederholungen.
Kein Eingriff: Konventionelle Therapiepatienten
Die Patienten werden standardmäßigen Rehabilitationseingriffen für die oberen Gliedmaßen ohne den Einsatz zusätzlicher Methoden unterzogen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Fugl-Meyer-Bewertungsskala zur Beurteilung der oberen Extremität (FMA-UE)
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
In dieser Studie werden wir 36 Items des Oberarms (proximale Muskulatur, FMA-UA), 24 Items des Handgelenks und der Hand (distale Muskulatur, FMA-W/H), 6 Items zu Koordinationsaspekten und 12 Items zu Aspekten verwenden der Empfindung, 24 Items zu Aspekten der passiven Gelenkbewegung, 24 Items zu Gelenkschmerzen. Die maximale Gesamtpunktzahl auf dieser FMA-UE-Skala betrug also 126 Punkte.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Die Muskelkraft wurde anhand der MRC (Medical Research Council Weakness Scale) bewertet.
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
MRC ist eine häufig verwendete Skala zur Beurteilung der Muskelkraft von Grad 5 (normal) bis Grad 0 (keine sichtbare Kontraktion). Parese ist definiert als leicht bei Einhaltung einer Stärke von 4 Punkten, mäßig – 3 Punkte, ausgeprägt – 2 Punkte, grob – 1 Punkt und mit – 0 Punkten.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Der Action Research Arm Test (ARAT)
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Ist ein 19 Punkte umfassendes Beobachtungsmaß, das von Physiotherapeuten und anderen medizinischen Fachkräften verwendet wird, um die Leistung der oberen Extremitäten (Koordination, Geschicklichkeit und Funktion) bei der Genesung nach Schlaganfall, Hirnverletzung und Multipler Sklerose zu beurteilen. Die Punktzahlen beim ARAT können zwischen 0 und 57 Punkten liegen, wobei eine maximale Punktzahl von 57 Punkten auf eine bessere Leistung hinweist. MCID wurde mit 5,7 Punkten vorgeschlagen
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Bewegungsgeschwindigkeit der oberen Extremität
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Bewegungsgeschwindigkeit der oberen Gliedmaßen: Zeit bis zum Erreichen des Ziels (Sek.).
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Genauigkeit der ausgeführten Bewegungen
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Bewegungsgenauigkeit: Präzision beim Antasten geführter Punkte (Winkel).
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Gesamtzahl der Wiederholungen
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Wiederholungszahl: Anzahl der motorischen Versuche für das Ziel.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Die Richtigkeit der Übungen
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Übungskorrektheit: Anzahl der Ausgleichsaktionen wie Schulterheben oder Rumpfbeugen.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Die Anzahl der abgeschlossenen Übungen
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Richtige Wiederholungszahl: Anzahl der Versuche ohne Kompensation, z. B. Schulter- oder Rumpfbewegungen.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Die Anzahl der nicht abgeschlossenen Übungen
Zeitfenster: Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen
Falsche Wiederholungszahl: Anzahl der Versuche mit kompensatorischen Aktionen, z. B. Schulterheben oder Rumpfbeugen.
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert nach 3 Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Federal Center of Cerebrovascular Pathology and Stroke, Russian Federation Ministry of Health

Mitarbeiter

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Ermittler

  • Studienstuhl: Galina Ivanova, Prof, Federal Center of Cerebrovascular Pathology and Stroke, Russian Federation Ministry of Health
  • Studienstuhl: Michael Gorodnichev, Moscow Technical University of Communication and Informatics (MTUCI)

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. Februar 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. August 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Februar 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. August 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. Dezember 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

28. Dezember 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

28. Dezember 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

26. Dezember 2023

Zuletzt verifiziert

1. August 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AssistI01

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Unterstützen Sie Patienten

Suchen Sie nach ähnlichen Studien

Sponsoren und Mitarbeiter

Krankheiten

Drogeninterventionen

CROs by country

CROs in Brazil

Bedingungen

Seltene Krankheiten

Drogeninterventionen

Nahrungsergänzungsmittel

Sponsor / Mitarbeiter

Standorte

3
Abonnieren