Învățarea automată poate monitoriza și prezice progresia sclerozei multiple

mart. 29, 2021 | Cercetare, Medicina neuromusculară, Stiri

Monitorizarea progresiei problemelor de mers legate de scleroza multiplă poate fi o provocare la adulții cu vârsta peste 50 de ani, fiind necesar ca un medic să facă diferența între problemele legate de scleroza multiplă (SM) și alte probleme legate de vârstă.

Pentru a aborda această problemă, cercetătorii integrează datele despre mers și învățarea automată pentru a avansa instrumentele utilizate pentru a monitoriza și a prezice progresia bolii.

Scleroza multiplă se poate prezenta în mai multe moduri la aproximativ 2 milioane de persoane pe care le afectează la nivel global, iar problemele de mers pe jos sunt un simptom obișnuit. Studiul raportează că aproximativ jumătate dintre pacienți au nevoie de asistență pentru mersul pe jos în termen de 15 ani de la debut.

“Am vrut să obținem un sens al interacțiunilor dintre îmbătrânirea și modificările concomitente legate de SM și dacă putem diferenția cele două în cazul adulților mai în vârstă care au această boală. Tehnicile de învățare automată par să funcționeze deosebit de bine la identificarea schimbărilor complexe ascunse ale performanței. Am emis ipoteza că aceste tehnici de analiză ar putea fi utile și în prezicerea modificărilor bruște ale mersului la persoanele cu scleroză multiplă.”

Manuel Hernandez, profesor de kinesiologie și sănătate comunitară, Universitatea din Illinois la Urbana-Champaign

Folosind o bandă de alergat instrumentată, echipa a colectat date despre mers – normalizate pentru dimensiunea corpului și datele demografice – de la 20 de adulți cu SM și 20 de vârstă, greutate, înălțime și adulți mai în vârstă, fără scleroză multiplă.

Participanții au mers într-un ritm confortabil timp de 75 de secunde, în timp ce software-ul specializat a capturat evenimentele de mers, forțele de reacție la sol corespunzătoare și pozițiile centrului de presiune în timpul fiecărei plimbări.

Echipa a extras caracteristicile spațiale, temporale și cinetice ale fiecărui participant a pașilor pentru a examina variațiile de mers în timpul fiecărui proces.

Modificările diferitelor caracteristici ale mersului, inclusiv o caracteristică de date numită diagrama fluture, au ajutat echipa să detecteze diferențele dintre tiparele de mers între participanți.

Diagrama își câștigă numele din curba în formă de fluture creată din traiectoria repetată a centrului de presiune pentru pași continui multipli în timpul mersului subiectului și este asociată cu funcții neurologice critice, raportează studiul.

„Sistemele biomecanice, cum ar fi mersul pe jos, sunt sisteme slab modelate, ceea ce face dificilă identificarea problemelor într-un cadru medical. În acest studiu, încercăm să extragem concluzii din seturi de date care includ multe măsurători ale fiecărui individ. Rezultatele acestui studiu oferă progrese semnificative în domeniul strategiilor clinice de predicție a bolilor bazate pe învățarea automată.” a spus dr. Sowers.

 

 

Sursă material news-medical.net.

Sursă imagine shutterstock.com.