Inteligência Artificial Combinada e Aplicativo Móvel para Triagem Motora Infantil Remota: Desenvolvimento e Validação

Antecedentes e Objectivo: A identificação e intervenção precoce de bebés que estão em risco de perturbações do desenvolvimento (tais como bebés prematuros) é uma importante política e acção de saúde global. O número de crianças com perturbações do desenvolvimento encaminhadas para intervenção precoce em Taiwan aumentou nos últimos dez anos e, no entanto, é mais provável que sejam diagnosticadas e encaminhadas para intervenção com idade superior a dois anos. Os testes de diagnóstico de desenvolvimento existentes são frequentemente acessíveis em hospitais; ao passo que os testes de rastreio são frequentemente baseados em relatórios parentais que são influenciados pelo conhecimento e interpretação dos pais. Embora a tecnologia emergente de inteligência artificial (IA) e a aprendizagem profunda tenham permitido o rastreamento e o reconhecimento de movimentos humanos em ambientes laboratoriais padronizados, raramente foi investigado se sua incorporação com aplicativos móveis (APP) é viável e precisa para a triagem motora infantil em casa. Portanto, este estudo dá continuidade aos nossos esforços anteriores que aplicaram a IA e o aprendizado de máquina para classificar diversos movimentos infantis em laboratório padronizado. Este estudo tem como objetivo combinar o algoritmo de IA e aprendizado de máquina com um APP para triagem motora infantil em ambiente doméstico. Os objetivos específicos são: (1) designação de uma APP “Baby Go” versão 3.0 para incluir as funções de avaliação, encaminhamento e educação para uso parental em casa, (2) desenvolvimento e validação do algoritmo de IA para triagem motora infantil baseada em casa vídeos obtidos de bebês a termo e prematuros, (3) comparação da percepção dos pais e relatório com resultados de avaliação orientados por IA e (4) exame da validade preditiva do algoritmo de IA para triagem motora infantil em resultados subsequentes. Método: Este estudo recrutará 100 bebês prematuros e 20 bebês a termo com idades entre 2 e 18 meses (corrigidos para prematuridade) no Hospital Infantil da Universidade Nacional de Taiwan. O APP “Baby Go” versão 3.0 conterá as funcionalidades de triagem motora por idade com 2 a 5 movimentos em cada idade, encaminhamento de doutorado e módulo educativo. Os pais serão solicitados a gravar em vídeo os movimentos de seu bebê em decúbito ventral, supino, sentado e em pé em casa quinzenalmente e a fazer upload simultâneo dos arquivos de vídeo via APP durante o período de 2 a 18 meses, seguido da gravação da idade de caminhada do bebê. atendimento. Todos os arquivos de vídeo serão anotados por fisioterapeutas treinados e os resultados servirão como padrão ouro para validação dos dados do modelo de IA e percepção dos pais. Os dados de vídeo serão divididos aleatoriamente no conjunto de treinamento e teste com proporção de 8:2 para desenvolvimento e validação do modelo. O modelo de IA de triagem motora infantil será examinado quanto à sua validade preditiva na idade de realização da marcha. Inovação e significância: Este estudo é um avanço incremental do modelo de IA no rastreamento e reconhecimento de movimentos infantis, de um sistema de classificação baseado em laboratório para um sistema de triagem domiciliar. A triagem motora infantil automática conduzida por IA por meio do APP "Baby Go" fornecerá aos pais e profissionais de saúde em Taiwan recursos de desenvolvimento inovadores e viáveis ​​em comunidades remotas. Os resultados são esclarecedores para auxiliar pediatras e fisioterapeutas no planejamento de avaliação diagnóstica e intervenção precoce para bebês com risco de distúrbios neuromotores.