Akuutin aivohalvauksen nopean dynamiikan kliininen tulosmallinnus

Aivohalvaus - edelleen toiseksi yleisin kuolinsyy ja pääasiallinen aikuisten neurologisen vamman syy länsimaissa - on ominaista nopeat muutokset ajan myötä ja huomattava vaihtelu tuloksissa. Potilas voi parantua tai huonontua minuuteissa, ja tuloksena oleva vamma voi vaihdella ilmeisestä täydellisestä halvaantumisesta hienovaraiseen, tehtävästä riippuvaiseen yhden raajan koordinaatiohäiriöön.

Toisin kuin monet muut neurologiset häiriöt, aivohalvaus voi olla erittäin herkkä nopealle ja älykkäästi räätälöidylle hoidolle, mikä palkitsee hoidon tarjonnan innovaatiot todellisilla, konkreettisilla vaikutuksilla potilaiden tuloksiin. Optimaalinen hoito vaatii siksi sekä potilaan kliinisen kuvan yksityiskohtaista karakterisointia että sen muutosmallia ajan myötä.

Epäilemättä tärkein osa potilaan kliinisestä kuvasta – kehon liike – on edelleen huomattavan huonosti dokumentoitu: kvantifioitu vain subjektiivisesti ja harvoin potilaan kliinisen kehityksen aikana. Tekoälyn ja tehokkaan tietojenkäsittelyn yhdistelmä mahdollistaa nyt potilaan suuriin niveliin erottuneen luuston automaattisen irrotuksen, kuten tikkumiehen luuston, joka voidaan toimittaa yksinkertaisesti, turvallisesti ja edullisesti ilman hankalia vartaloa. merkit. Keskeistä tässä tekniikassa on potilaan yksityisyys, jossa luurankokehys erotetaan reaaliajassa, mikä varmistaa, ettei videodataa, josta potilaat voidaan tunnistaa, tallennettavaksi tai lähetettäväksi laitteen avulla.

Liikkeiden luokittelujärjestelmäämme – MoCat – käytetään akuutin aivohalvauksen nopean dynamiikan tutkimiseen saumattomasti kliinisen virran mukana. Kvantifioimalla motorisen alijäämän muutos ajan mittaan tutkimme näiden kehityskulkujen ja kliinisten tulosten välistä suhdetta ja kehitämme ennustemalleja, jotka voivat tukea kliinistä hallintaa ja optimoida palvelujen toimittamista.