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物理治疗有了人工智能新帮手 康复训练再也不怕没有医生指导偏离规范

编辑:官网首页    时间:2019-03-06    浏览:42

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每年有数百万人接受物理治疗(PT),事实上,仅在美国就大约有900万人。平均而言,他们数周花费时间进行持续半小时至两小时的康复训练,只有前几次训练通常由临床医生指导。超过90%的疗程是在家庭环境中进行的,一些研究表明,这将导致偏离规定的治疗,从而延长康复时间和增加医疗费用。

传统上,PT进展评估是手动进行的,或者是在基本计算机系统的帮助下进行的,两者都没有提供可能激发患者重复练习的有意义的反馈。但是,爱达荷大学的研究人员认为,人工智能(AI)可能在使该过程透明化方面发挥着不可或缺的作用,从而激发合规性。

本周,他们发布在预印本服务器Arxiv.org上的一篇新论文(“基于深度学习框架评估身体康复训练”)中描述了自己的工作。

“尽管康复评估在改善康复结果和降低医疗成本方面发挥着重要作用,但计算机辅助监测和评估患者表现的现有方法缺乏多功能性、稳健性和实用性。”研究人员写道,“在论文中,我们提出了一个基于深度学习的框架,用于自动评估身体康复锻炼的质量。”

该框架包括(1)运动性能量化指标,(2)将运动性能指标映射为运动质量数值分数的得分函数,(3)对运动数据与质量分数之间的关系进行编码的机器学习模型。

研究人员收集了由10名健康受试者的人体关节位置和位移序列组成的骨骼数据,这些受试者用光学跟踪系统记录了10项康复训练,并进行了10次重复,包括正确和错误的。然后,他们计算了两种常用的康复评估指标:无模型指标和基于模型的指标。 (前者直接根据关节的轨迹测量计算,而后者考虑了关于运动模型的重复。)他们接下来使用自动编码器来减少维数 - 即减少数据中随机变量的数量 - 并定义评分函数使得运动质量分数中的性能度量值在0和1之间。

“例如,患者呈现出88%的运动质量评分很容易理解。”论文的作者解释说,“它还可以使患者根据收到的质量分数自我监测。其次,质量分数用于[神经网络]模型的监督训练。”

有了得分数据,该团队训练了三个架构上不同的神经网络 - 卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和由子网络组成的整体嵌套网络(HNN),以生成运动质量分数自动输入数据。每次运行五次,团队及时记录输入质量得分与网络预测的质量得分之间的平均偏差。

卷积神经网络在三个测试中表现最好,在所有测试中标准差最低,只有两个测试例外。

该团队警告说,结果不一定是可推广的,因为用于验证的数据集来自健康的患者。 他们仍然相信这为未来的工作奠定了基础。

“据我们所知,[我们的]是第一项实施深度神经网络评估康复表现的工作。”他们说。

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