Комбинированное искусственное интеллект и мобильное приложение для дистанционного скрининга моторики младенцев: разработка и проверка

Предыстория и цель: Раннее выявление и вмешательство детей, подверженных риску нарушений развития (например, недоношенных детей), является важной глобальной политикой и действиями в области здравоохранения. Число детей с нарушениями развития, направленных на раннее вмешательство на Тайване, увеличилось за последние десять лет, и тем не менее, с большей вероятностью им диагностируют и направляют на вмешательство в возрасте старше двух лет. Существующие тесты для диагностики развития часто доступны в больницах; тогда как скрининговые тесты часто основаны на отчетах родителей, на которые влияют знания и интерпретация родителей. Хотя развивающаяся технология искусственного интеллекта (ИИ) и глубокое обучение позволили отслеживать и распознавать движения человека в стандартизированных лабораторных условиях, редко исследовалась возможность и точность ее включения в мобильное приложение (APP) для скрининга моторики младенцев в домашних условиях. Таким образом, это исследование продолжает наши предыдущие начинания, в которых ИИ и машинное обучение применялись для классификации нескольких движений младенцев в стандартизированной лаборатории. Целью этого исследования является объединение алгоритма искусственного интеллекта и машинного обучения с приложением для проверки моторики младенцев в домашних условиях. Конкретными целями являются: (1) создание приложения «Baby Go» версии 3.0, включающего функции оценки, направления и обучения для использования родителями дома, (2) разработка и проверка алгоритма искусственного интеллекта для скрининга моторики младенцев на дому. видео, полученные от доношенных и недоношенных детей, (3) сравнение родительского восприятия и отчета с результатами оценки, основанной на искусственном интеллекте, и (4) изучение прогностической достоверности алгоритма искусственного интеллекта для скрининга моторики младенцев в отношении последующих результатов. Метод: В исследование примут участие 100 недоношенных детей и 20 доношенных детей в возрасте от 2 до 18 месяцев (с поправкой на недоношенность) в детской больнице Национального Тайваньского университета. Приложение «Baby Go» версии 3.0 будет содержать функции возрастного моторного скрининга с 2–5 движениями для каждого возраста, направление на докторантуру и образовательный модуль. Родителям будет предложено раз в две недели записывать на видео движения своего ребенка в положении лежа, на спине, сидя и стоя дома и одновременно загружать видеофайлы через приложение в возрасте от 2 до 18 месяцев с последующей записью возраста ходьбы ребенка. достижение. Все видеофайлы будут аннотированы обученными физиотерапевтами, поэтому результаты будут служить золотым стандартом для проверки данных модели искусственного интеллекта и родительского восприятия. Видеоданные будут случайным образом разделены на набор для обучения и тестирования с соотношением 8:2 для разработки и проверки модели. Модель искусственного интеллекта для скрининга моторики младенцев будет проверена на предмет ее прогностической достоверности в отношении возраста, в котором они могут ходить. Инновации и значимость: Это исследование представляет собой постепенное усовершенствование модели искусственного интеллекта в отслеживании и распознавании движений младенцев от лабораторной системы классификации до системы скрининга на дому. Автоматический скрининг моторики младенцев с помощью искусственного интеллекта с помощью приложения «Baby Go» предоставит родителям и медицинским работникам на Тайване инновационные и осуществимые ресурсы для развития в отдаленных общинах. Результаты полезны для помощи педиатрам и физиотерапевтам в планировании диагностической оценки и раннего вмешательства для младенцев с риском нейромоторных расстройств.