Группа из лаборатории анализа движения в Сполдинге в реабилитационной больнице Сполдинг опубликовала «Обеспечение точных реабилитационных вмешательств с использованием носимых датчиков и машинного обучения для отслеживания восстановления моторики» в последнем выпуске журнала Nature Digital Medicine.. Цель исследования - заложить основу для разработки вмешательств «точной реабилитации» с использованием носимых технологий для отслеживания восстановления моторики людей с травмой головного мозга. Исследование показало, что эта технология подходит для точного отслеживания восстановления моторики и, таким образом, позволяет врачам выбирать более эффективные вмешательства и улучшать результаты. Исследование было совместным усилием студентов и бывших студентов, связанных с лабораторией анализа движения под наставничеством преподавателей.
Паоло Бонато, доктор философии, директор лаборатории анализа движения Сполдинга и старший автор исследования сказал: «Предоставляя клиницистам точные данные, они смогут разработать более эффективные меры для улучшения оказываемой нами помощи. Иметь так много наших талантливые молодые ученые и исследователи из нашей лаборатории совместно работают над созданием этой содержательной статьи, которая особенно отрадна всем нашим преподавателям, которые поддерживают наше текущее исследовательское предприятие ». Бонато также является ассоциированным преподавателем Гарвардского института биологической инженерии Висса.
Кэтрин Аданс-Дестер, PT, доктор философии, член команды доктора Бонато выступила в качестве ведущего автора рукописи. «Необходимость разработки вмешательств, ориентированных на пациента, очевидна, если учесть, что клинические исследования часто сообщают об удовлетворительном двигательном прогрессе только у части участников, что предполагает, что клинические результаты можно было бы улучшить, если бы у нас были лучшие инструменты для разработки вмешательств, ориентированных на пациента. Данные Данные, собранные с помощью носимых датчиков, дают врачам возможность сделать это с небольшой нагрузкой на врачей и пациентов », - сказал д-р Аданс-Дестер. Предлагаемый в статье подход основан на машинном обучении.основанные на алгоритмах для получения клинических оценок на основе данных носимых датчиков, собранных во время выполнения функциональных двигательных задач. Оценки на основе сенсоров показали полное согласие с оценками, полученными врачами.
