がん研究と免疫腫瘍学ジャーナル
オープンアクセス

概要

機械学習を適用した下肢損傷患者の遠隔リハビリテーションの進歩

アンドリー・J・ホスポダルスキー、アンドリー・I・ツヴャフ

目的: 人工知能 (AI) の使用は、遠隔医療技術の実装において重要な役割を果たします。この論文の全体的なテーマは、下肢損傷患者のリハビリテーションのための機械学習アルゴリズムを使用した遠隔医療技術の実装について議論することです。4 年間にわたって継続的に患者が募集されました。
方法: 下肢損傷を負った合計 148 人の被験者が研究に登録されました。対照群の 52 人の患者は、損傷後 3 週間、従来のリハビリテーション手順を受けました。合計 96 人の被験者が、損傷後 3 週間の研究期間中、遠隔リハビリテーション グループに登録され、自宅で使用できる一連の運動のトレーニングを受けました。96 人の被験者の自宅での遠隔モニタリングには、損傷した手足に固定された軸センサー、温度、およびパルスオキシメトリー センサーを備えたプロトタイプ デバイスの使用が含まれていました。
結果: 遠隔モニタリング中、医師はリハビリテーション運動の各段階の実施の適切さを制御し、四肢の機能状態に応じてリアルタイムで負荷を調整することができます。遠隔リハビリテーション中の整形外科医は、従来のリハビリテーション (15.2 分、SD:2.7) よりも患者の診察に大幅に短い時間 (1.9 分、SD:0.5) しかかかりませんでした。機械学習アルゴリズムを使用した遠隔リハビリテーション (78.3%、SD:12.6) の患者満足度は、整形外科医による従来のリハビリテーション (36.7%、SD:7.3) よりも高かったです。