Носимый браслет с ИИ-алгоритмом точнее клинических шкал оценивает восстановление руки п...
Носимый браслет с ИИ-алгоритмом точнее клинических шкал оценивает восстановление руки после инсульта Носимое устройство на запястье, использующее новый алгоритм машинного обучения, позволяет оценивать моторику верхней конечности после инсульта по тому, как пациент использует руку в повседневной жизни. Разработанная исследователями Массачусетского университета шкала DAPS (digital arm performance scale – цифровая шкала оценки двигательной функции верхней конечности), создана на основе примерно 23 тысяч часов данных о движении, собранных у 215 участников с помощью акселерометров на запястье. По словам одного из разработчиков, DAPS на 40–50% точнее распространенных клинических оценок и лучше отражает реальный уровень функционирования пациента. В анализ вошли 61 пациент с подострым инсультом, 79 – с хроническим и 75 здоровых взрослых. Акселерометр фиксировал движения в естественной среде примерно по 24 часа; данные разбивали на отдельные фрагменты и оценивали скорость, резкость и временные характеристики последовательных движений. На основе этих признаков с помощью машинного обучения рассчитывалась шкала DAPS. В подострой группе ошибка DAPS была на 52–58% ниже, чем у нормализованных оценок. Авторы отмечают, что измерение движения в повседневной среде дает экологическую валидность и позволяет клиницистам почти в реальном времени видеть траекторию восстановления, адаптировать терапию и раньше замечать плато, не дожидаясь повторного визита. Кроме того, применение DAPS может повысить эффективность исследований: симуляции показали сокращение необходимого размера выборки на 62,5–73,1% в зависимости от группы и сравниваемой шкалы.