パーキンソン病の姿勢リハビリテーションにAIを統合します

姿勢異常は、パーキンソン病（PD）の特に障害の合併症を表しており、患者の機能的独立性と生活の質に大きく影響します。 最も一般的に観察されている姿勢変形の中には、カンプトコルミア、アンテロコリス、ピサ症候群（PS）があります。 ピサ症候群は、10度を超える外側幹屈曲（LTF）によって臨床的に特徴付けられ、通常は仙骨からC7椎骨への均一な傾斜があります。 多くの場合、軸方向の回転を伴い、反対側の肩の上昇と前方の変位をもたらします。 追加の臨床的特徴には、トランクを傾斜側から回転させるのが困難、直立した姿勢や歩行中の症状の悪化、仰pine位の位置の改善、姿勢逸脱に対する患者の認識が低いことが含まれます。

PDとPSの患者は、運動症状の非対称性、閉じ込められた傍脊髄筋の活性化、背中の痛み、バランス、姿勢のコントロールの問題、および姿勢の異常のないPD患者と比較して生活の質の低下を示します。 これらの姿勢障害の現在の標準ケアには、通常、薬理学的治療、理学療法、ボツリヌス毒素注射、および経頭蓋直流刺激（TDC）を含む学際的なアプローチが含まれます。 しかし、これらの介入はしばしば控えめで短命の改善のみをもたらし、より持続可能でアクセスしやすい治療戦略の必要性を強調しています。

Camptocormiaは、PDで見られるもう1つの深刻な姿勢異常であり、幹の不随意の前方屈曲として定義されています。 PSと同様に、カンプトコルミアは慢性腰痛としばしば関連しており、ドーパミン作動薬に耐性があることが多く、多くの患者は「オン」または「オフ」状態のいずれにも有意な改善を報告していません。

これらの姿勢障害の長期的な管理は、依然として重要な臨床的課題です。 患者の日常生活にシームレスに統合できる革新的で個別化されたリハビリテーション戦略が緊急に必要です。 近年、特に人工知能（AI）の分野での技術の進歩は、パーソナライズされた在宅介入を提供するための新しい道を開きました。

この研究では、トランク姿勢障害、特にPSおよびCamptocormiaのPD患者に対する病院ベースの神経症に続く補完的な治療として、リアルタイムのAIベースの視覚フィードバックシステムを補完的な治療として使用することの実現可能性と潜在的な利点を調査します。 介入は、ビデオベースのAIを介した動きを分析して、カスタマイズされたエクササイズルーチンとリアルタイムの修正フィードバックを提供するKemtaiプラットフォームを使用します。 これにより、患者は自宅からの非常にインタラクティブで適応的なリハビリテーションセッションに従事し、順守と機能的結果を改善する可能性があります。

この研究の主な目的は、入院患者のリハビリテーション後のケアの継続として、このAIベースのシステムの実現可能性、安全性、および使用可能性を評価することです。 二次的な目的は、このパーソナライズされた運動プログラムが、中期的に、構造化された病院ベースのリハビリテーション期間中に達成された姿勢、モビリティ、および生活の質の向上を延長できるかどうかを評価することです。

定性的なフィードバック（ユーザーの満足度、知覚された有用性など）と定量的メトリック（例えば、幹の傾斜角、映画の動きの分析によるモビリティスコアなど）の両方を収集することにより、この研究は、PDの姿勢異常の管理におけるインテリジェントなデジタルツールの役割に関する新しい証拠を提供することを目的としています。 包括的な仮説は、家庭ベースのAI監視された運動プログラムが、機能的な利益を維持し、日常生活のより大きな自律性をサポートするための持続可能で効果的で、アクセスしやすく、患者中心のアプローチを提供できるということです。