Intelligenza artificiale combinata e applicazione mobile per lo screening motorio infantile remoto: sviluppo e convalida

Contesto e scopo: L’identificazione precoce e l’intervento dei neonati a rischio di disturbi dello sviluppo (come i neonati prematuri) rappresentano un’importante politica e azione sanitaria globale. Il numero di bambini con disturbi dello sviluppo sottoposti a intervento precoce a Taiwan è aumentato negli ultimi dieci anni, eppure è più probabile che vengano diagnosticati e indirizzati all'intervento all'età di oltre due anni. I test diagnostici dello sviluppo esistenti sono spesso accessibili negli ospedali; mentre i test di screening si basano spesso sul resoconto dei genitori che è influenzato dalla conoscenza e dall'interpretazione dei genitori. Sebbene la tecnologia emergente dell’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento profondo abbiano consentito il tracciamento e il riconoscimento dei movimenti umani in ambienti di laboratorio standardizzati, raramente è stato studiato se la sua integrazione con l’applicazione mobile (APP) sia fattibile e accurata per lo screening motorio infantile a casa. Pertanto, questo studio continua i nostri precedenti sforzi che hanno applicato l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per classificare diversi movimenti infantili in un laboratorio standardizzato. Questo studio mira a combinare l'algoritmo AI e l'apprendimento automatico con un'APP per lo screening motorio infantile in modalità domestica. Gli scopi specifici sono: (1) designazione di un'APP "Baby Go" versione 3.0 che includa funzioni di valutazione, riferimento ed educazione per l'uso genitoriale a casa, (2) sviluppo e validazione dell'algoritmo AI per lo screening motorio infantile basato su attività domiciliare. video ottenuti da neonati a termine e pretermine, (3) confronto della percezione dei genitori e del rapporto con i risultati della valutazione basata sull'intelligenza artificiale e (4) esame della validità predittiva dell'algoritmo dell'intelligenza artificiale per lo screening motorio infantile sui risultati successivi. Metodo: questo studio recluterà 100 neonati pretermine e 20 neonati a termine di età compresa tra 2 e 18 mesi (corretti per prematurità) presso l'ospedale pediatrico dell'Università nazionale di Taiwan. L'APP "Baby Go" versione 3.0 conterrà le funzionalità di screening motorio in base all'età con da 2 a 5 movimenti per ogni età, rinvio al dottorato e modulo educativo. Ai genitori verrà chiesto di registrare video i movimenti del loro bambino in posizione prona, supina, seduta e in piedi a casa ogni due settimane e di caricare contemporaneamente i file video tramite l'APP durante il periodo di età compreso tra 2 e 18 mesi, seguito dalla registrazione dell'età in cui cammina il loro bambino. raggiungimento. Tutti i file video saranno annotati da fisioterapisti qualificati e i risultati serviranno come standard di riferimento per la convalida dei dati del modello AI e della percezione dei genitori. I dati video verranno suddivisi in modo casuale nel set di training e test con rapporto 8:2 per lo sviluppo e la convalida del modello. Il modello AI di screening motorio infantile sarà esaminato per la sua validità predittiva sull'età in cui si riesce a camminare. Innovazione e significato: questo studio rappresenta un avanzamento incrementale del modello di intelligenza artificiale nel monitoraggio e nel riconoscimento dei movimenti infantili da un sistema di classificazione basato su laboratorio a un sistema di screening domiciliare. Lo screening motorio infantile automatico basato sull'intelligenza artificiale tramite l'APP "Baby Go" fornirà ai genitori e agli operatori sanitari di Taiwan risorse di sviluppo innovative e realizzabili nelle comunità remote. I risultati sono utili per assistere pediatri e fisioterapisti nella pianificazione della valutazione diagnostica e dell’intervento precoce per i neonati a rischio di disturbi neuromotori.