어깨 근골격계 질환에 대한 인공지능 재활 프로그램과 치료사의 임상적 의사결정 비교

중장년층 중 어깨 근골격계 질환자는 재활 서비스에 대한 니즈가 가장 높다. 인구 증가와 고령화 사회는 결과적으로 장애인 수, 의료 비용 및 의료 전문가의 요구를 증가시킵니다. 기능과 삶의 질에 대한 운동의 유익한 효과를 뒷받침하는 증거가 존재합니다. 전통적으로 재활 프로그램은 각 환자의 상태에 따라 치료사가 설계합니다. 최근 물리치료 및 재활의학 분야에서 인공지능의 활용이 늘고 있지만, 어깨 근골격계 질환의 재활프로그램 예측에 인공지능을 적용한 연구는 전무하다. 이 연구의 주요 목적은 어깨 근골격계 질환에 대한 재활 프로그램을 예측하기 위해 감독 기계 학습 접근 방식을 사용할 가능성을 탐색하는 것입니다. 23가지 특징은 어깨의 운동 범위, 통증, 수술 수행 여부에 따라 식별됩니다. 각 운동은 총 25개의 운동이 있는 레이블로 간주됩니다. 데이터 세트는 모델을 개발하고 훈련하기 위해 임상 치료사가 수집합니다. 각 환자는 최소 2개월의 재활과 2회의 평가를 받아야 합니다. 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신 및 랜덤 포레스트는 계산 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F-1 점수 및 AUC는 기계 학습에서 계산 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 교육 후 기계 학습 모델을 사용하여 예측한 재활 프로그램의 일관성과 치료사의 임상 의사 결정을 비교합니다.