Построение системы искусственного интеллекта для автоматического контроля за реабилитационными упражнениями плеча (Rehab-SPIA) (Rehab-SPIA)

Нынешний исторический этап и растущая потребность в реабилитации в мире делают системы телереабилитации и электронное здравоохранение в целом фундаментальными инструментами для повышения вовлеченности пациентов и соблюдения ими режима лечения, важнейшими элементами для сохранения NHS с точки зрения обзора расходов. и оптимизация ресурсов.

В частности, реабилитационный пациент в среднем придерживается программы домашних упражнений (HEP) на уровне 30-50%, к чему часто добавляется снижение эффективности двигательного обучения из-за отсутствия обратной связи о точности жеста, т.к. это происходит в стационаре или амбулаторно под наблюдением терапевта.

Новые вычислительные подходы к анализу данных о движении человека, направленные на разработку алгоритмов автоматического контроля точности жестов пациента во время занятий домашним самолечением, пытаются решить эту последнюю критическую проблему.

Среди наиболее перспективных подходов можно назвать подходы, основанные на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), в частности последнего поколения, называемые субсимвольными (или коннекционистскими).

Эти алгоритмы вызывают большой интерес из-за их способности автоматически извлекать существенные свойства движения, сводя вмешательство экспертов к сбору всех данных и к возможной маркировке примеров (5). показывает отсутствие моделей, разработанных с непосредственным участием клиницистов, и нехватку наборов данных, созданных с участием пациентов.

Кроме того, большинство моделей, представленных в литературе, были созданы с использованием многочисленных устройств ввода, часто с высокой технологической скоростью и значительными затратами на реализацию возможного обслуживания на дому у пациента.

По этим причинам мы хотим создать специализированный набор клинических данных, начиная только с видеозаписей упражнений, охватывая определенные группы населения по патологии и построенный на основе клинического суждения. Благодаря этим характеристикам этот проект направлен на то, чтобы максимально автоматизировать процесс анализа движения, значительно сократить затраты, связанные с использованием технологий, и свести к минимуму человеческие ошибки. бюджетный инструмент для домашнего функционального перевоспитания.

Учитывая важность программы домашних упражнений при заболевании плеча, было решено выделить популяцию пациентов, страдающих основными патологиями, поражающими этот сустав.

Основной целью исследования является создание и апробация программного средства для автоматического и экспертного анализа правильности выполнения основных реабилитационных упражнений для функционального восстановления плеча после ортопедических патологий.