구강암 환자의 관절 가동 범위를 위한 AI 기반 물리치료 평가 시스템
구강암 환자의 구악 및 경부-견부 관절가동범위 평가를 위한 AI 기반 물리치료 평가 시스템의 타당도와 신뢰도
이 연구는 구악 및 경부-어깨 관절 가동 범위(ROM) 측정을 위한 새로운 AI 기반 물리치료 평가 시스템의 타당도와 신뢰도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 기존 ROM 평가는 수동 측정에 의존하며, 평가자 경험과 변동성에 영향을 받을 수 있습니다. 제안된 AI 시스템은 자동 키포인트 추적을 사용하여 객관적이고 표준화된 측정값을 제공합니다.
이 횡단면 연구에서는 건강한 성인 참가자가 표준화된 ROM 작업을 수행할 것입니다. AI 시스템에서 얻은 측정값은 기존 임상 도구를 사용하는 두 명의 독립적인 평가자의 측정값과 비교될 것입니다. 반복 측정을 통해 평가자 내 및 평가자 간 신뢰도를 평가할 것입니다. AI 시스템과 인간 평가자 간의 일치도를 평가하여 시스템의 임상 적용 가능성을 결정할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구는 구강하악 및 목-어깨 관절 가동 범위(ROM)를 평가하기 위한 AI 기반 물리치료 평가 시스템의 신뢰도와 동시 타당도를 평가하기 위해 설계된 횡단면 측정 연구입니다. 참가자는 사전 정의된 포함 및 제외 기준을 충족하는 20세에서 70세의 건강한 성인입니다. 사전 동의를 제공한 후, 참가자는 입 벌리기와 경부 및 어깨 ROM 과제를 포함한 표준화된 움직임을 수행합니다.
각 참가자는 각 움직임에 대해 세 번의 반복 측정을 받습니다. ROM은 세 가지 방법으로 평가됩니다: (1) 실시간 키포인트 추적 및 자동 각도 계산을 활용한 AI 기반 시스템, (2) 평가자 1의 수동 측정, (3) 각도계 또는 TheraBite ROM 스케일을 사용한 평가자 2의 독립적인 수동 측정.
측정 편향과 피로 효과를 최소화하기 위해, 세 가지 평가 방법의 순서는 각 참가자마다 무작위화됩니다. 평가자들은 서로의 측정 결과와 AI 생성 결과에 대해 눈가림 처리됩니다.
주요 결과 변수는 AI 시스템의 평가자 간 신뢰도와 평가자 내 신뢰도, 그리고 AI 기반 측정과 수동 측정 간의 일치도를 포함합니다. 신뢰도는 급내 상관 계수(ICC)를 사용하여 평가되며, 일치도는 Bland-Altman 분석과 평균 절대 오차(MAE)를 사용하여 평가됩니다.
본 연구는 AI 기반 물리치료 평가 도구의 임상 적용 가능성을 뒷받침하는 근거를 제공할 것으로 기대되며, 특히 표준화되고 확장 가능한 근골격계 평가에 유용할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Yueh-Hsia Chen, Ph.D.
- 전화번호: +886-2-33668133
- 이메일: yuehhsiachen@ntu.edu.tw
연구 장소
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Taipei, 대만, 100
- 모병
- School and Graduate Institute of Physical Therapy, College of Medicine, National Taiwan University
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연락하다:
- Yueh-Hsia Chen, Ph.D
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
구강개구장애, 두경부암, 또는 머리, 목, 어깨 부위에 영향을 미치는 근골격계 질환의 병력이 없는 참가자가 자격을 갖춥니다.
모든 참가자는 지시를 따르고 표준화된 운동 과제를 수행할 수 있습니다.
이 대상군은 기초 측정 성능을 확립하고 통제된 조건에서 AI 기반 물리치료 평가 시스템의 신뢰도와 타당도를 평가하기 위해 선정되었습니다.
설명
포함 기준:
- 20세에서 70세 사이의 건강한 성인
- 삼차신경통 없음
- 두부, 경부 또는 어깨 부상 또는 수술 이력 없음
- 두경부 암 관련 방사선 치료 또는 화학 요법 이력 없음
제외 기준:
- 의사소통 또는 지시 따르기 불가능
- 운동 수행에 영향을 미칠 수 있는 모든 상태
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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건강한 그룹
트리즈머스, 두부, 경부 또는 어깨 부상 또는 수술, 두경부암 관련 방사선 치료 또는 화학방사선 치료의 병력이 없는 20세에서 70세 사이의 건강한 성인이 모집되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI와 수동 측정 간의 일치도
기간: 기준치
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인트라클래스 상관 계수(ICC) 및 블랜드-알트만 분석을 사용하여 평가된 AI 기반 측정과 수동 측정 간의 일치도
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기준치
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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평균 절대 오차 (MAE)
기간: 기준선
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AI 측정값과 수동 측정값 간의 평균 절대 차이
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기준선
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인간 평가자 간 평가자 내 신뢰도
기간: 바젤린테
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Rater 1과 Rater 2가 반복 시험에서 수행한 수동 측정값의 일관성: 급내 상관 계수(ICC) 사용
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바젤린테
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모든 평가자 간의 평가자 간 신뢰도
기간: 기준선
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인공지능 시스템, 평가자 1 및 평가자 2로부터 얻은 측정값 간의 일치도는 급내상관계수(ICC)를 사용하여 평가될 것입니다.
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기준선
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AI 시스템의 평가자 내 신뢰도
기간: 기준선
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세 번의 반복 시험에서 AI 기반 측정값의 일관성: 급내 상관계수(ICC) 활용
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기준선
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체계적 측정 편향
기간: 기준선
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AI 기반 측정과 수동 측정 간의 평균 차이
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Yueh-Hsia Chen, Ph.D., School and Graduate Institute of Physical Therapy, College of Medicine, National Taiwan University
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Agarwal P, Shiva Kumar HR, Rai KK. Trismus in oral cancer patients undergoing surgery and radiotherapy. J Oral Biol Craniofac Res. 2016 Nov;6(Suppl 1):S9-S13. doi: 10.1016/j.jobcr.2016.10.004. Epub 2016 Oct 22.
- Deb S, Islam MF, Rahman S, Rahman S. Graph Convolutional Networks for Assessment of Physical Rehabilitation Exercises. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2022;30:410-419. doi: 10.1109/TNSRE.2022.3150392. Epub 2022 Feb 23.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 202603023RIND
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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