Сравнение программы реабилитации с помощью искусственного интеллекта при заболеваниях опорно-двигательного аппарата плеча и клинического принятия решений терапевтами

В наибольшей степени нуждаются в реабилитационных услугах люди с поражением опорно-двигательного аппарата плечевого сустава среднего и пожилого возраста. Рост населения и старение общества впоследствии увеличивают количество инвалидов, затраты на здравоохранение и потребности в медицинских работниках. Имеются данные, подтверждающие благотворное влияние упражнений на функцию и качество жизни. Традиционно программа реабилитации разрабатывается терапевтами для каждого пациента в зависимости от его состояния. В последние годы ИИ все чаще используется в области физической и реабилитационной медицины, однако исследований по применению ИИ в прогнозировании программ реабилитации при заболеваниях опорно-двигательного аппарата плечевого сустава не проводилось. Основная цель этого исследования — изучить возможности использования контролируемого машинного обучения для прогнозирования программ реабилитации при заболеваниях опорно-двигательного аппарата плеча. Двадцать три признака идентифицированы на основе диапазона движения плеча, боли, независимо от того, выполнялась ли хирургическая процедура. Каждое упражнение рассматривается как метка с двадцатью пятью упражнениями. Набор данных собирается клиническими терапевтами для разработки и обучения модели. Каждый пациент должен пройти как минимум два месяца реабилитации и два раза пройти обследование. Логистическая регрессия, метод опорных векторов и случайный лес используются для построения вычислительной модели. Точность, воспроизводимость, полнота, оценка F-1 и AUC используются для оценки производительности вычислительной модели в машинном обучении. После обучения мы сравниваем согласованность реабилитационных программ, предсказанных с помощью модели машинного обучения, и клинического принятия решений терапевтами.