人工知能とコンピュータービジョンを活用した運動能力の回復

人工知能 (AI) 技術の進歩と、特に医療におけるさまざまな分野におけるその実用化は、自動診断システム、非構造化医療記録認識、自然言語理解、イベント分析と予測、情報分類、自動患者などのソリューションにおけるその可能性を示しています。チャットボットによるサポートや動画による動作分析など。 現在、人間の思考に似た知的問題を解決するために、さまざまな AI ベースのソフトウェア システムが開発されています。 AI の広範な用途には、予測、デジタル情報 (非構造化データを含む) の評価、パターン認識 (データ マイニング) が含まれます。

深層機械学習、特に画像およびパターン認識の急速な進歩の中で、自動診断システム、特に放射線診断において医療画像分析が注目を集めています。 この分野の急成長に伴い、AI ベースの診断システムのトレーニングと検証のために医療データセットを厳選することが重要です。

放射線診断における AI の成功と科学界での有望視の認識により、ビデオ分析と機械学習の医療リハビリテーションへの統合への道が開かれます。 ロシアFMBA連邦医療研究センターとMTUCIの研究者らは協力して、医学的リハビリテーションを受けている脳卒中患者向けに、ビデオ動作分析と機械学習に基づく特殊なアルゴリズムを開発する計画を考案した。

これらのアルゴリズムは患者の動きを監視し、逸脱、振幅の減少、または代償パターンを即座に通知して、患者の動きの修正を支援します。 すべてのセッション データは電子的にアーカイブされ、個別のレッスン プランを担当する医療専門家がアクセスできます。 これにより、患者の進行状況を評価し、在宅リハビリテーション プログラムに必要な調整を行うことができます。

AI を活用したビデオ分析と機械学習を医療リハビリテーションに組み込むことは、患者の転帰を向上させ、治療戦略を個別化する大きな可能性を秘めています。