Sistema de Rehabilitación Remota Accesible para el Monitoreo Biomecánico en Tiempo Real
Desarrollo y Validación Clínica de un Sistema de Cámara Basado en IA para el Monitoreo Biomecánico en Tiempo Real en la Rehabilitación del Miembro Superior
Este estudio evalúa un sistema novedoso basado en cámara diseñado para apoyar la rehabilitación remota midiendo la biomecánica de la mano y de las extremidades superiores en tiempo real. Muchos pacientes que se recuperan de afecciones musculoesqueléticas o neurológicas requieren un seguimiento frecuente durante la rehabilitación, pero las visitas regulares a la clínica pueden ser difíciles debido a la distancia, el coste o el acceso limitado a atención especializada. Los enfoques actuales de telesalud suelen depender de evaluaciones cualitativas o de comentarios autoinformados en lugar de mediciones biomecánicas objetivas.
El propósito de este estudio es determinar si un sistema basado en visión por computadora puede estimar con precisión parámetros biomecánicos como ángulos articulares, rango de movimiento, fuerza muscular y par articular utilizando solo una cámara estándar. El sistema analiza el movimiento de la mano mediante inteligencia artificial y modelado biomecánico para proporcionar mediciones en tiempo real durante los ejercicios de rehabilitación.
Los participantes realizarán tareas guiadas de movimiento de la mano mientras el sistema graba vídeo y extrae puntos de referencia anatómicos. Estos datos se utilizarán para calcular parámetros biomecánicos y evaluar si el sistema puede monitorear de manera confiable el progreso de la rehabilitación de forma remota. Los resultados ayudarán a determinar si esta tecnología puede proporcionar a los clínicos datos objetivos y continuos para apoyar la rehabilitación personalizada y mejorar los resultados de los pacientes.
Descripción general del estudio
Estado
Descripción detallada
Este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar una plataforma de telerrehabilitación basada en cámara capaz de estimar parámetros biomecánicos de la mano humana y el miembro superior en tiempo real. Las afecciones musculoesqueléticas y neurológicas a menudo requieren un seguimiento continuo durante la rehabilitación, pero muchos pacientes, especialmente aquellos en regiones rurales o desatendidas, tienen un acceso limitado a sesiones de terapia presencial frecuentes. Los sistemas de telemedicina existentes se basan principalmente en informes subjetivos o consultas de video periódicas y a menudo carecen de mediciones biomecánicas cuantitativas necesarias para un seguimiento preciso de la recuperación.
El objetivo de esta investigación es evaluar si la visión por computadora y el modelado biomecánico pueden proporcionar mediciones cuantitativas precisas del movimiento articular y la fuerza utilizando una sola cámara. La hipótesis central es que los algoritmos de inteligencia artificial pueden detectar puntos de referencia anatómicos de la mano a partir de datos de video y combinarlos con técnicas de modelado mecánico para estimar ángulos articulares, pares de torsión y fuerzas musculares en tiempo real. El seguimiento biomecánico continuo puede permitir a los clínicos monitorear mejor el progreso de la rehabilitación y realizar ajustes oportunos a los protocolos de terapia.
Los participantes realizarán ejercicios estandarizados de movimiento de la mano mientras se capturan datos de video utilizando una cámara de consumo, como la de un teléfono inteligente o una computadora portátil. Los algoritmos de visión por computadora identificarán puntos de referencia de la mano y calcularán la cinemática articular. Estas mediciones se integrarán luego con modelos de dinámica inversa para estimar parámetros biomecánicos, incluidos el par articular, el rango de movimiento y la generación de fuerza.
El estudio evaluará la fiabilidad y validez del sistema propuesto comparando las mediciones biomecánicas calculadas con modelos biomecánicos establecidos y conjuntos de datos de referencia. Los resultados clave incluyen la precisión de la detección de puntos de referencia, la fiabilidad de la estimación de parámetros biomecánicos y la viabilidad del seguimiento remoto durante los ejercicios de rehabilitación.
La finalización exitosa de este estudio demostrará la viabilidad de una plataforma de telerrehabilitación de bajo costo y accesible capaz de proporcionar retroalimentación biomecánica objetiva a clínicos y pacientes. Este enfoque tiene el potencial de mejorar el acceso a los servicios de rehabilitación, aumentar la participación del paciente y apoyar la toma de decisiones clínicas basadas en datos en entornos de atención médica remota.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Soroush Korivand, PhD
- Número de teléfono: 662-325-9154
- Correo electrónico: skorivand@me.msstate.edu
Ubicaciones de estudio
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Mississippi
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Jackson, Mississippi, Estados Unidos, 39216
- University of Mississippi Medical Center
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Contacto:
- Marc Walker, MD
- Correo electrónico: mwalker6@umc.edu
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Starkville, Mississippi, Estados Unidos, 39759
- Mississippi State University
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Contacto:
- Soroush Korivand, PhD
- Número de teléfono: 662-325-9154
- Correo electrónico: skorivand@me.msstate.edu
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Investigador principal:
- Soroush Korivand, PhD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Adultos de 18 años o más.
- Personas que se someten o se recuperan de rehabilitación de la extremidad superior o de la mano tras una lesión o cirugía musculoesquelética o neurológica.
- Capacidad para realizar las tareas básicas de movimiento de la mano o la extremidad superior necesarias para los ejercicios de rehabilitación.
- Capacidad para comprender las instrucciones del estudio y dar su consentimiento informado.
Criterios de exclusión:
- Deterioro cognitivo grave que impida comprender los procedimientos del estudio.
- Condiciones médicas que impidan la participación segura en los ejercicios de rehabilitación de la mano o la extremidad superior.
- Discapacidad visual grave que impida la interacción con el sistema de monitorización basado en cámara.
- Participación en otro estudio de intervención que pueda afectar a los resultados de la rehabilitación.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Tratamiento
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Monitorización Biomecánica Basada en Cámara (Intervención)
Los participantes realizan ejercicios estandarizados de rehabilitación de mano/miembro superior mientras un sistema de cámara basado en IA estima el par articular, la fuerza muscular y el rango de movimiento en tiempo real.
Los clínicos pueden utilizar la retroalimentación biomecánica para guiar los ajustes de rehabilitación durante el período de estudio de 6 semanas.
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Un sistema de modelado de visión por computadora y dinámica inversa de una sola cámara que estima parámetros biomecánicos (torque articular, fuerza muscular y rango de movimiento) a partir del seguimiento de puntos de referencia de la mano basado en vídeo durante ejercicios de rehabilitación.
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Comparador activo: Rehabilitación Teleasistencia Estándar (Control)
Los participantes reciben rehabilitación estándar por telesalud con controles periódicos/semanales y orientación de atención habitual.
No se proporciona retroalimentación de monitoreo biomecánico en tiempo real basado en cámara.
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Los participantes realizan ejercicios de rehabilitación estándar y reciben seguimiento de telemedicina rutinario con los médicos según las prácticas de atención habituales.
No se utiliza ningún sistema de monitorización biomecánica basado en cámaras durante el proceso de rehabilitación.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión de la Estimación del Par de Torsión Articular Basada en Cámara
Periodo de tiempo: Sesión de evaluación inicial
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Precisión del sistema de cámara basado en IA para estimar el par articular durante ejercicios de rehabilitación en comparación con mediciones de dinamómetro de referencia.
La precisión se evaluará utilizando el error porcentual absoluto medio (MAPE) entre los valores de par estimados y las lecturas del dinamómetro de referencia.
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Sesión de evaluación inicial
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Correlación Entre Mediciones Biomecánicas Basadas en Cámara y Clínicas
Periodo de tiempo: Sesión de evaluación inicial
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Acuerdo entre los parámetros biomecánicos estimados por el sistema basado en cámaras y las mediciones clínicas de referencia.
Se utilizarán coeficientes de correlación de Pearson y análisis de Bland-Altman para evaluar el acuerdo entre el par articular estimado y las mediciones de referencia estándar.
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Sesión de evaluación inicial
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Mejora de la Fuerza de Prensión
Periodo de tiempo: Línea de base, 3 semanas y 6 semanas
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Cambio en la fuerza de agarre de la mano medida mediante un dinamómetro clínico durante el programa de rehabilitación.
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Línea de base, 3 semanas y 6 semanas
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Mejora del Rango de Movimiento
Periodo de tiempo: Baseline, 3 semanas y 6 semanas
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Cambio en el rango de movimiento de las articulaciones de la mano y los dedos medido mediante goniometría clínica estándar durante el período de rehabilitación.
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Baseline, 3 semanas y 6 semanas
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Tiempo de Recuperación Funcional
Periodo de tiempo: Hasta 6 semanas
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Tiempo necesario para que los participantes recuperen al menos el 80% de la función de su mano previa a la lesión, según evaluaciones funcionales clínicas.
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Hasta 6 semanas
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Adherencia del Paciente a los Ejercicios de Rehabilitación
Periodo de tiempo: Hasta 6 semanas
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Adherencia de los participantes a los ejercicios de rehabilitación prescritos medida por la tasa de finalización de las sesiones de terapia asignadas durante el período de estudio.
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Hasta 6 semanas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- MSU-UMMC-TELE-REHAB-001
- U54GM115428 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Los datos individuales de los participantes (IPD) anonimizados de este estudio podrán compartirse previa solicitud razonable tras la finalización del estudio. Los datos que se compartirán incluyen parámetros biomecánicos derivados (por ejemplo, par articular, rango de movimiento), métricas de rendimiento resumidas y metadatos asociados necesarios para su interpretación.
Los datos de vídeo en bruto no se compartirán debido a posibles problemas de identificación. Todos los datos compartidos se anonimizarán de acuerdo con las políticas institucionales y los requisitos del IRB.
El acceso se proporcionará a investigadores cualificados tras la aprobación de un acuerdo de uso de datos y para fines coherentes con los objetivos originales del estudio.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .