Tekoälyavusteisen kuntoutusohjelman vertailu olkapään tuki- ja liikuntaelimistön sairauksiin ja terapeuttien kliiniseen päätöksentekoon

Keski-ikäisten ja ikääntyneiden olkapäiden tuki- ja liikuntaelinsairauksista kärsivillä on eniten kuntoutuspalvelujen tarve. Väestönkasvu ja ikääntyvä yhteiskunta lisäävät sitä kautta vammaisten määrää, terveydenhuollon kustannuksia ja terveydenhuollon ammattilaisten tarpeita. On olemassa näyttöä, joka tukee harjoitusten myönteistä vaikutusta toimintaan ja elämänlaatuun. Perinteisesti terapeutit suunnittelevat kuntoutusohjelman kullekin potilaalle hänen tilansa mukaan. Tekoälyä on viime vuosina käytetty yhä enemmän fyysisen ja kuntoutuslääketieteen alalla, mutta tekoälyn soveltamisesta olkapään tuki- ja liikuntaelinten sairauksien kuntoutusohjelmien ennustamiseen ei ole tehty tutkimusta. Tämän tutkimuksen päätarkoituksena on selvittää mahdollisuuksia käyttää ohjattua koneoppimismenetelmää olkapään tuki- ja liikuntaelinsairauksien kuntoutusohjelmien ennustamiseen. Kaksikymmentäkolme ominaisuutta tunnistetaan olkapään liikeratojen ja kivun perusteella riippumatta siitä, suoritetaanko kirurginen toimenpide vai ei. Jokaista harjoitusta pidetään merkinnänä, jossa on yhteensä 25 harjoitusta. Kliiniset terapeutit keräävät tietojoukon mallin kehittämiseksi ja kouluttamiseksi. Jokaisen potilaan tulee saada vähintään kaksi kuukautta kuntoutusta ja kaksi kertaa arviointia. Laskennallisen mallin rakentamiseen käytetään logistista regressiota, tukivektorikonetta ja satunnaista metsää. Tarkkuutta, tarkkuutta, muistamista, F-1-pisteitä ja AUC:tä käytetään arvioimaan laskennallisen mallin suorituskykyä koneoppimisessa. Harjoittelun jälkeen vertaamme koneoppimismallilla ennakoitujen kuntoutusohjelmien johdonmukaisuutta ja terapeuttien kliinistä päätöksentekoa.