Новое программное обеспечение для оценки поз может помочь неврологам и их пациентам собирать важные клинические данные с помощью простых инструментов, таких как смартфоны и планшеты, согласно исследованию Johns Hopkins Medicine, Института Кеннеди Кригер и Университета Мэриленда. Оценка позы человека — это форма искусственного интеллекта, которая автоматически обнаруживает и маркирует определенные ориентиры на человеческом теле, такие как локти и пальцы, из простых изображений или видео.
Чтобы измерить скорость, ритм и диапазон двигательной функции пациента, неврологи часто заставляют пациента выполнять определенные повторяющиеся движения , такие как постукивание пальцами или открытие и закрытие рук. Объективная оценка этих тестов дает наиболее точное представление о тяжести состояния пациента, что позволяет лучше принимать решения о лечении. Однако объективные устройства захвата движения часто дороги или способны измерять только один тип движения . Поэтому большинству неврологов приходится субъективно оценивать двигательную функцию своих пациентов, обычно просто наблюдая за тем, как пациенты выполняют различные задачи.
Новое исследование под руководством Хопкинса было направлено на то, чтобы выяснить, может ли программное обеспечение для оценки поз, разработанное исследовательской группой, отслеживать движения человека так же точно, как ручной покадровый визуальный осмотр видеозаписей пациентов, выполняющих движения.
«Наша цель состояла в том, чтобы разработать быстрый, недорогой и легкодоступный метод для объективного измерения движений пациента в нескольких конечностях», — говорит ведущий автор исследования Райан Рёммих, доктор философии, доцент кафедры физической медицины и реабилитации в Медицинском институте им. Медицинского факультета Университета Джона Хопкинса и исследователя движений человека в Институте Кеннеди Кригера.
Исследовательская группа попросила 10 здоровых испытуемых в возрасте от 24 до 33 лет записать на смартфон видео о том, как они выполняют пять задач, часто назначаемых неврологическим пациентам во время оценки двигательной функции: постукивание пальцами, смыкание ладоней, постукивание пальцами ног, постукивание пяткой и вращение рук. Испытуемые выполняли каждое задание с четырьмя разными скоростями. Их движения отслеживались с помощью свободно доступного алгоритма оценки позы человека, а затем загружались в программное обеспечение команды для оценки.
Результаты показали, что во всех пяти задачах программное обеспечение точно обнаружило более 96% перемещений, обнаруженных методом ручного контроля. Эти результаты соответствовали нескольким переменным, включая местоположение, тип используемого смартфона и метод записи: некоторые испытуемые помещали свой смартфон на устойчивую поверхность и нажимали «запись», в то время как у других устройство держал член семьи или друг.
Получив обнадеживающие результаты на выборке молодых здоровых людей, исследовательская группа следующим шагом должна протестировать программное обеспечение на людях, нуждающихся в неврологической помощи. В настоящее время команда собирает большую выборку видео людей с болезнью Паркинсона, выполняющих те же пять двигательных функций , что и здоровые испытуемые.
