Modelagem de Resultados Clínicos da Dinâmica Rápida no AVC Agudo

O AVC - ainda a segunda causa mais comum de morte e a principal causa de incapacidade neurológica em adultos no mundo ocidental - é caracterizado por rápidas mudanças ao longo do tempo e marcada variabilidade nos resultados. Um paciente pode melhorar ou piorar em minutos, e a incapacidade resultante pode variar de uma paralisia completa óbvia a uma incoordenação sutil e dependente de tarefas de um único membro.

Ao contrário de muitos outros distúrbios neurológicos, o AVC pode ser extremamente sensível ao tratamento imediato e personalizado de forma inteligente, recompensando a inovação na prestação de cuidados com impacto real e tangível nos resultados do paciente. O tratamento ideal, portanto, requer uma caracterização detalhada do quadro clínico do paciente e seu padrão de mudança ao longo do tempo.

Indiscutivelmente, o aspecto mais importante do quadro clínico do paciente - o movimento corporal - permanece notavelmente mal documentado: quantificado apenas subjetivamente e em intervalos pouco frequentes na evolução clínica do paciente. A combinação de inteligência artificial com computação de alto desempenho agora permite a extração automática da estrutura esquelética de um paciente resolvida até as principais articulações, como a de um homem-palito, para ser entregue de forma simples, segura e barata, sem o uso de corpos pesados ​​usados marcadores. O ponto central dessa tecnologia é a privacidade do paciente, com a estrutura esquelética extraída em tempo real, garantindo que nenhum dado de vídeo, a partir do qual os pacientes possam ser identificados, armazenados ou transmitidos pelo dispositivo.

Nosso sistema de categorização de movimento -- MoCat -- será usado para estudar a dinâmica rápida do AVC agudo, perfeitamente integrado no fluxo clínico. Ao quantificar a mudança no déficit motor ao longo do tempo, examinaremos a relação entre essas trajetórias com os resultados clínicos e desenvolveremos modelos preditivos que podem apoiar o gerenciamento clínico e otimizar a prestação de serviços.