Comparação de um programa de reabilitação assistida por inteligência artificial para distúrbios musculoesqueléticos do ombro e a tomada de decisão clínica de terapeutas

Pessoas com distúrbios músculo-esqueléticos do ombro entre adultos de meia-idade e idosos têm a maior necessidade de serviços de reabilitação. O crescimento populacional e o envelhecimento da sociedade aumentam consequentemente o número de pessoas com deficiência, os custos com a saúde e as necessidades de profissionais de saúde. Existem evidências para apoiar o efeito benéfico dos exercícios na função e na qualidade de vida. Tradicionalmente, um programa de reabilitação é desenhado por terapeutas para cada paciente dependendo de suas condições. Nos últimos anos, a IA está sendo cada vez mais empregada no campo da medicina física e de reabilitação, no entanto, não há nenhum estudo sobre a aplicação da IA ​​na previsão de programas de reabilitação para distúrbios musculoesqueléticos do ombro. O principal objetivo deste estudo é explorar as possibilidades de usar a abordagem de aprendizado de máquina supervisionado para prever programas de reabilitação para distúrbios musculoesqueléticos do ombro. Vinte e três características são identificadas com base na amplitude de movimento do ombro, dor, realização ou não de procedimento cirúrgico. Cada exercício é considerado como um rótulo com um total de vinte e cinco exercícios. O conjunto de dados é coletado por terapeutas clínicos para desenvolver e treinar o modelo. Cada paciente tem que receber pelo menos dois meses de reabilitação e dois tempos de avaliação. Regressão logística, máquina de vetores de suporte e floresta aleatória são usados ​​para construir o modelo computacional. Exatidão, precisão, recall, pontuação F-1 e AUC são usados ​​para avaliar o desempenho do modelo computacional no aprendizado de máquina. Após o treinamento, comparamos a consistência dos programas de reabilitação previstos pelo modelo de aprendizado de máquina e a tomada de decisão clínica dos terapeutas.