Pusiausvyrą gali paveikti įvairūs veiksniai, įskaitant tokias ligas kaip Parkinsono liga, ūminius ir lėtinius nervų sistemos pažeidimus bei natūralų senėjimo procesą. Tiksliai įvertinti pacientų pusiausvyrą svarbu nustatyti ir valdyti sąlygas, turinčias įtakos koordinacijai ir stabilumui. Pusiausvyros vertinimai taip pat atlieka pagrindinį vaidmenį užkertant kelią kritimams, suprantant judėjimo sutrikimus ir kuriant tinkamas terapines intervencijas įvairiose amžiaus grupėse ir sveikatos būklėse.
Tačiau tradiciniai pusiausvyros vertinimo metodai dažnai kenčia nuo subjektyvumo, nėra pakankamai išsamūs ir negali būti taikomi nuotoliniu būdu. Be to, šie vertinimai priklauso nuo brangios specializuotos įrangos, kuri gali būti ne visose klinikinėse situacijose lengvai prieinama ir priklauso nuo gydytojo patirties, todėl rezultatai gali skirtis. Vertinant pusiausvyrą, labai reikia objektyvesnių ir visapusiškesnių vertinimo priemonių.
Naudodami nešiojamus jutiklius ir pažangius mašininio mokymosi algoritmus, Floridos Atlanto universiteto Inžinerijos ir kompiuterių mokslų koledžo mokslininkai sukūrė naują metodą, kuris pašalina esminę pusiausvyros vertinimo spragą ir nustato naują dėvimųjų technologijų ir mašininio mokymosi sveikatos priežiūros srityje etaloną. . Šis metodas yra reikšmingas objektyvaus pusiausvyros vertinimo pažanga, ypač nuotolinio stebėjimo namuose arba slaugos įstaigose, galintis pakeisti pusiausvyros sutrikimų valdymą.
Tyrimui mokslininkai naudojo modifikuotą klinikinį jutiminės sąveikos pusiausvyros testą (m-CTSIB), plačiai naudojamą sveikatos priežiūroje, kad įvertintų žmogaus gebėjimą išlaikyti pusiausvyrą skirtingomis jutimo sąlygomis. Nešiojami jutikliai buvo dedami ant tyrimo dalyvių kulkšnies, juosmens (apatinės nugaros), krūtinkaulio, riešo ir rankos.
Tyrėjai surinko išsamius judėjimo duomenis iš dalyvių keturiomis skirtingomis m-CTSIB jutimo sąlygomis: pusiausvyros veikimas atmerktomis ir užmerktomis akimis ant stabilaus paviršiaus; o akys atviros ir uždarytos ant putplasčio paviršiaus. Kiekviena bandymo sąlyga truko apie 11 sekundžių be pertraukų, siekiant imituoti nuolatinius pusiausvyros iššūkius ir supaprastinti vertinimo procesą. Tyrėjai naudojo inercinio matavimo vieneto (IMU) jutiklius kartu su specializuota sistema, kad įvertintų pagrindinio tiesos m-CTSIB balanso balus savo analizei.
Tada duomenys buvo iš anksto apdoroti ir analizei išskirta daugybė funkcijų. Norėdami įvertinti m-CTSIB balus, mokslininkai taikė daugialypės tiesinės regresijos, palaikymo vektorinės regresijos ir XGBOOST algoritmus. Nešiojamų jutiklių duomenys buvo naudojami kaip įvestis jų mašininio mokymosi modeliams, o atitinkami m-CTSIB balai iš Falltrak II, vienos iš pirmaujančių kritimo prevencijos priemonių, buvo pagrindinės tiesos etiketės modelių mokymui ir patvirtinimui.
Tada buvo sukurti keli mašininio mokymosi modeliai, skirti įvertinti m-CTSIB balus iš nešiojamo jutiklio duomenų. Tyrėjai taip pat ištyrė efektyviausias jutiklių vietas, kad optimizuotų balanso analizę.
Tyrimo rezultatai, paskelbti žurnale Skaitmeninės sveikatos ribos, pabrėžia didelį šio metodo tikslumą ir stiprią koreliaciją su pagrindinio tiesos balanso balais, o tai rodo, kad metodas yra veiksmingas ir patikimas vertinant pusiausvyrą. Juosmens ir dominuojančių kulkšnies jutiklių duomenys parodė didžiausią pusiausvyros balo įvertinimo efektyvumą, pabrėždami strateginio jutiklio išdėstymo svarbą fiksuojant atitinkamus balanso koregavimus ir judesius.
„Nešiojami jutikliai yra praktiškas ir ekonomiškas sprendimas fiksuoti detalius judėjimo duomenis, kurie yra būtini balanso analizei“, – sakė Behnazas Ghoraani, Ph.D., vyresnysis autorius, FAU Elektros inžinerijos ir kompiuterių mokslo katedros docentas. vienas iš FAU SMART Health centro direktorių ir FAU Sensing and Embedded Network Systems Engineering (I-SENSE) instituto bendradarbis.
„Šie jutikliai, esantys tokiose srityse kaip apatinė nugaros dalis ir apatinės galūnės, suteikia įžvalgų apie 3D judėjimo dinamiką, būtiną tokioms programoms kaip kritimo rizikos įvertinimas įvairiose populiacijose. Kartu su mašininio mokymosi raida šie jutikliais sukurti duomenų rinkiniai paverčiami objektyviais, kiekybiškai įvertinamos balanso metrikos, naudojant daugybę mašininio mokymosi metodų.
Rezultatai suteikia svarbių įžvalgų apie konkrečių judesių, funkcijų pasirinkimo ir jutiklių išdėstymo reikšmę vertinant pusiausvyrą. Pažymėtina, kad XGBOOST modelis, naudodamas juosmens jutiklio duomenis, pasiekė puikių rezultatų abiejuose kryžminio patvirtinimo metoduose ir parodė didelę koreliaciją bei mažą vidutinę absoliučią paklaidą, o tai rodo nuoseklų veikimą.
„Šio svarbaus tyrimo išvados rodo, kad šis naujas metodas gali pakeisti pusiausvyros vertinimo praktiką, ypač tais atvejais, kai tradiciniai metodai yra nepraktiški arba neprieinami“, – sakė FAU inžinerijos ir kompiuterių mokslų koledžo dekanė, mokslų daktarė Stella Batalama. .
„Šis metodas yra prieinamesnis, ekonomiškesnis ir galintis valdyti nuotoliniu būdu, o tai gali turėti reikšmingų pasekmių sveikatos priežiūrai, reabilitacijai, sporto mokslui ar kitoms sritims, kuriose svarbus pusiausvyros įvertinimas.
Šio tyrimo tikslai atsirado pripažįstant, kad reikia pažangių įrankių, leidžiančių užfiksuoti niuansuotą skirtingų jutimo įvesties poveikį pusiausvyrai.
„Tradiciniams pusiausvyros vertinimams dažnai trūksta detalumo, kad būtų galima visapusiškai išsklaidyti šias įtakas, todėl mūsų supratimas ir pusiausvyros sutrikimų valdymas atsiranda”, – sakė Ghoraani. „Be to, nešiojami įrenginiai palaiko nuotolinį stebėjimą, leidžiantį sveikatos priežiūros specialistams nuotoliniu būdu įvertinti pacientų pusiausvyrą, o tai ypač naudinga įvairiuose sveikatos priežiūros scenarijuose.”
Tyrimo bendraautoriai yra mokslų daktaras Marjan Nassajpour. studentas ir mokslinis asistentas; Mustafa Shuqair, mokslų daktaras. studentas; tiek FAU Elektros inžinerijos ir informatikos katedroje; Amie Rosenfeld, Magdalena Tolea, mokslų daktarė ir James E. Galvin, MD, neurologijos profesorius, Kognityvinės neurologijos skyriaus vedėjas ir Visapusiško smegenų sveikatos centro bei Lewy kūno demencijos tyrimų kompetencijos centro direktorius. su Majamio universiteto Milerio medicinos mokykla.