Intelligence artificielle combinée et application mobile pour le dépistage moteur à distance du nourrisson : développement et validation

Contexte et objectif : L'identification et l'intervention précoces des nourrissons présentant un risque de troubles du développement (tels que les nourrissons prématurés) constituent une politique et une action de santé mondiale importante. Le nombre d'enfants atteints de troubles du développement orientés vers une intervention précoce à Taiwan a augmenté au cours des dix dernières années et pourtant ils sont plus susceptibles d'être diagnostiqués et orientés vers une intervention au-delà de deux ans. Les tests de diagnostic du développement existants sont fréquemment accessibles dans les hôpitaux ; alors que les tests de dépistage sont souvent basés sur le rapport parental qui est influencé par les connaissances et l'interprétation des parents. Bien que la technologie émergente de l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage profond aient permis le suivi et la reconnaissance des mouvements humains dans des environnements de laboratoire standardisés, la question de savoir si son incorporation avec une application mobile (APP) est réalisable et précise pour le dépistage moteur des nourrissons à domicile a rarement été étudiée. Par conséquent, cette étude poursuit nos efforts antérieurs qui appliquaient l’IA et l’apprentissage automatique pour classer plusieurs mouvements du nourrisson dans un laboratoire standardisé. Cette étude vise à combiner l'algorithme d'IA et l'apprentissage automatique avec une application pour le dépistage moteur des nourrissons à domicile. Les objectifs spécifiques sont : (1) la désignation d'une application "Baby Go" version 3.0 pour inclure les fonctions d'évaluation, de référence et d'éducation pour une utilisation parentale à la maison, (2) le développement et la validation de l'algorithme d'IA pour le dépistage moteur du nourrisson basé sur la maison. vidéos obtenues auprès de nourrissons nés à terme et prématurés, (3) comparaison de la perception parentale et du rapport avec les résultats de l'évaluation basée sur l'IA, et (4) examen de la validité prédictive de l'algorithme d'IA pour le dépistage moteur du nourrisson sur les résultats ultérieurs. Méthode : Cette étude recrutera 100 nourrissons prématurés et 20 nourrissons nés à terme âgés de 2 à 18 mois (corrigés pour la prématurité) à l'hôpital pour enfants de l'université nationale de Taiwan. L'APP « Baby Go » version 3.0 contiendra les fonctionnalités de dépistage moteur basé sur l'âge avec 2 à 5 mouvements à chaque âge, référence doctorale et module éducatif. Il sera demandé aux parents d'enregistrer sur vidéo les mouvements de leur bébé en position couchée, couchée, assise et debout à la maison toutes les deux semaines et de télécharger simultanément les fichiers vidéo via l'APP pendant la période d'âge de 2 à 18 mois, suivi d'enregistrer l'âge de marche de leur bébé. réalisation. Tous les fichiers vidéo seront annotés par des physiothérapeutes qualifiés et les résultats serviront de référence pour la validation des données du modèle d'IA et de la perception parentale. Les données vidéo seront réparties de manière aléatoire dans l'ensemble de formation et de test avec un rapport de 8 : 2 pour le développement et la validation du modèle. Le modèle d'IA de dépistage moteur du nourrisson sera examiné pour sa validité prédictive sur l'âge d'atteinte de la marche. Innovation et importance : Cette étude est une avancée progressive du modèle d'IA dans le suivi et la reconnaissance des mouvements des nourrissons d'un système de classification en laboratoire à un système de dépistage à domicile. Le dépistage automatique de la motricité du nourrisson piloté par l'IA via l'application « Baby Go » fournira aux parents et aux prestataires de soins de santé de Taiwan des ressources de développement innovantes et réalisables dans les communautés éloignées. Les résultats sont utiles pour aider les pédiatres et les physiothérapeutes à planifier une évaluation diagnostique et une intervention précoce pour les nourrissons présentant un risque de troubles neuromoteurs.