Mengoptimalkan Rehabilitasi Motor: Solusi Pembelajaran Mesin untuk Parkinson dan Pemulihan Stroke – AREK Skuza

Mengoptimalkan Rehabilitasi Motor: Solusi Pembelajaran Mesin untuk Parkinson dan Pemulihan Stroke
Studi kasus ini mengeksplorasi masalah yang kami selesaikan untuk perusahaan perawatan kesehatan yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan fungsi motorik pasien dengan penyakit Parkinson dan pasien dalam pemulihan setelah mengalami stroke.

Perkenalan

Perusahaan Kesehatan, seorang pemimpin dalam industri rehabilitasi, berusaha untuk meningkatkan penawaran layanannya dengan jalur terapi yang dipersonalisasi. Dihadapkan dengan tantangan variabilitas dalam kebutuhan pasien dan kompleksitas metrik gaya berjalan dan keseimbangan, mereka menoleh kepada kami untuk keahlian kami dalam algoritma pembelajaran mesin. Lansekap industri yang lebih luas menggarisbawahi pentingnya jalur yang dipersonalisasi seperti itu, mengingat beragam perkembangan dan pola pemulihan pada pasien Parkinson dan stroke.

Menurut Parkinson’s Foundation, hampir satu juta orang di AS hidup dengan penyakit Parkinson, dengan 60.000 kasus baru didiagnosis setiap tahun. Statistik stroke dari American Stroke Association menyoroti bahwa setiap 40 detik, seseorang di Amerika Serikat mengalami stroke, dan lebih dari 795.000 orang mengalami stroke baru atau berulang setiap tahun. Angka -angka ini mencerminkan sebagian besar populasi yang membutuhkan layanan rehabilitasi motorik khusus.

Pentingnya jalur terapi yang dipersonalisasi adalah yang terpenting dalam konteks ini. Kondisi setiap pasien adalah unik, dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti keparahan penyakit, kondisi kesehatan individu, dan respons terhadap terapi. Jalur yang dipersonalisasi memastikan bahwa perawatan dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik setiap pasien, meningkatkan kemanjuran rehabilitasi dan pada akhirnya meningkatkan hasil pasien. Pendekatan yang disesuaikan ini tidak hanya meningkatkan perawatan pasien tetapi juga merampingkan operasi perusahaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan, yang mengarah pada peningkatan retensi pasien dan dari mulut ke mulut, yang sangat penting untuk mendorong penjualan dan pertumbuhan.

Masalah yang dibahas

Masalah utama yang ingin dipecahkan oleh perusahaan layanan kesehatan termasuk:

1. Mengembangkan jalur terapi yang dipersonalisasi untuk pasien dengan pemulihan Parkinson dan pasca-stroke.
2. Memilih dan memantau indikator penting untuk melacak kemajuan pasien secara efektif.
3. Memastikan integrasi model pembelajaran mesin yang mulus dengan perangkat tingkat medis yang ada.
4. Meningkatkan kompetensi tim untuk mendukung inovasi dan kepatuhan yang berkelanjutan dengan standar peraturan.

Rekomendasi jalur terapi untuk pasien dengan Parkinson dan setelah stroke

Pertama, kami membuat kriteria terperinci untuk model pembelajaran mesin yang dapat merekomendasikan jalur terapi untuk pasien dengan Parkinson dan setelah stroke. Kriteria ini melibatkan metrik gaya berjalan dan keseimbangan, analisis korelasi antara metrik ini, memilih algoritma yang sesuai, merancang proses pelatihan model, dan membuat API untuk pertukaran informasi antara model dan perangkat medis.

Alasan di balik solusi:

• Pilihan algoritma pembelajaran mesin: Kami melakukan analisis menyeluruh dari berbagai algoritma, memilih yang paling cocok untuk memproses gaya berjalan dan keseimbangan. Proses pengambilan keputusan melibatkan percobaan komparatif untuk mengidentifikasi algoritma yang paling efektif untuk rekomendasi terapeutik.
• Proses pengembangan berulang: Pengembangan model berulang, dimulai dengan kriteria terperinci untuk metrik gaya berjalan dan keseimbangan (misalnya, jumlah langkah, serangan tumit, panjang langkah, irama). Setiap iterasi melibatkan pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur, dan evaluasi untuk memperbaiki model secara terus menerus.

Langkah -langkah kunci dalam proses:

1. Definisi metrik gaya berjalan dan keseimbangan: Metrik seperti jumlah langkah, serangan tumit, panjang langkah, irama, waktu langkah, simetri, variabilitas, dan kecepatan gaya berjalan dipilih untuk evaluasi model dan integrasi API.
2. Korelasi metrik dengan suara: Analisis korelasi antara metrik gaya berjalan/keseimbangan dan suara dilakukan untuk mengidentifikasi fitur musik yang meningkatkan fungsi motor. Ini melibatkan pemilihan metode analisis, mengikat tes, dan memilih fitur musik.
3. Merancang persyaratan untuk model ML: tDia fokus adalah memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai, melakukan eksperimen komparatif, dan merancang algoritma khusus untuk rekomendasi pengobatan berdasarkan metrik tertentu.
4. Proses Pelatihan Model: Setelah algoritma dipilih, model dilatih pada dataset yang representatif. Ini melibatkan persiapan data, pelatihan model berdasarkan tahapan seperti pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur, dan evaluasi.
5. Desain API: Merancang API untuk bertukar informasi antara model dan perangkat medis. Ini melibatkan mendefinisikan persyaratan, arsitektur, pengembangan, pengujian, dan memastikan keamanan, privasi, kepatuhan, dan kegunaan.

Hasil dan dampak

Implementasi solusi kami menyebabkan peningkatan yang signifikan:

• Metrik gaya berjalan yang ditingkatkan: Pasien menunjukkan peningkatan metrik gaya berjalan seperti peningkatan panjang langkah dan berkurangnya variabilitas.
• Kepuasan Pengguna: Kepuasan pengguna yang tinggi dicapai melalui jalur terapi yang dipersonalisasi.
• Hasil terapi yang ditingkatkan: Hasil terapi secara keseluruhan meningkat, dengan pasien mengalami fungsi motorik yang lebih baik dan waktu pemulihan yang lebih cepat.

Pemilihan indikator untuk dipantau

Kami juga mengembangkan indikator utama yang harus dipantau perusahaan layanan kesehatan, melibatkan pelatihan model pembelajaran mesin, integrasi SoundSteps ™ dengan perangkat tingkat medis, pengumpulan data dari pengguna dan perangkat, dan penyempurnaan model berulang.
Indikator ini meliputi:

1. Pengumpulan Data dan Pelatihan Model: Mengumpulkan data dari pengguna yang menggunakan prototipe SoundSteps dalam pengaturan laboratorium untuk melatih model ML. Fisioterapis dan ahli menyesuaikan suara agar sesuai dengan gaya berjalan pengguna.
2. Integrasi dan iterasi dengan perangkat medis: Mengembangkan algoritma untuk menghubungkan perangkat ke soundsteps, menguji dengan subjek yang sehat, menganalisis data untuk modifikasi, dan secara iteratif melatih model ML menggunakan video pengambilan sampel gaya berjalan dan perangkat mitra berpasangan.
3. Pengumpulan Data dari Mitra: Universitas mitra mengumpulkan data dari pengguna SoundSteps, menganalisisnya untuk masalah potensial, dan memberikan umpan balik.
4. Konfigurasi pemutaran yang dipersonalisasi: Model ML mengirimkan rekomendasi musik yang dipersonalisasi ke perangkat SoundSteps. Rekomendasi dikritik oleh lembaga mitra.
5. Tuning ahli model ML: Para ahli dalam review video terapi fisik dan musik, rekomendasi video dan rekomendasi model ML.
6. Proses Pelatihan Model Tak Terbatas: Penyempurnaan berkelanjutan dari model ML menggunakan umpan balik pengguna.
7. Metrik kualitas dan kepuasan pengguna: Menetapkan metrik kualitas untuk rekomendasi model ML dan bertujuan untuk kepuasan pengguna yang tinggi dan peningkatan gaya berjalan.

Deskripsi kompetensi tim yang diperlukan untuk melaksanakan tugas

Kami juga membantu perusahaan perawatan kesehatan mengembangkan daftar kompetensi untuk mengembangkan ideal tim untuk membuat model pembelajaran mesin.

Kompetensi ini meliputi:

• Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Para ahli dalam pembelajaran mesin dan ilmu data sangat penting untuk mengembangkan, melatih, dan menyempurnakan model ML.
• Fisioterapi dan rehabilitasi: Fisioterapis memainkan peran penting dalam memahami pola gaya berjalan, menilai kebutuhan pengguna, dan memberikan input untuk penyesuaian suara agar sesuai dengan gaya berjalan.
• Keahlian medis dan terapeutik: Profesional medis yang berspesialisasi dalam bidang -bidang seperti ortopedi, neurologi, dan pengobatan rehabilitasi memberikan wawasan yang berharga tentang korelasi antara metrik gaya berjalan dan hasil terapi.
• Rekayasa Suara dan Terapi Musik: Profesional dengan pengetahuan dalam rekayasa suara dan terapi musik berkontribusi untuk merancang soundtrack yang meningkatkan fungsi motorik.
• Pengembangan dan Integrasi Perangkat Lunak: Pengembang perangkat lunak yang terampil diharuskan untuk mengintegrasikan langkah-langkah soundsy dengan perangkat tingkat medis, merancang API, dan memastikan komunikasi yang mulus antara komponen perangkat keras dan perangkat lunak.
• Desain Pengalaman Pengguna (UX): Desainer UX fokus pada pembuatan antarmuka intuitif untuk perangkat soundsteps dan aplikasi terkait.
• Kepatuhan peraturan dan keahlian hukum: Profesional dengan pengetahuan tentang peraturan perawatan kesehatan, seperti HIPAA dan GDPR, memastikan bahwa soundsteps sesuai dengan privasi data dan standar keamanan.

Kesimpulan

Sebagai kesimpulan, proyek dengan perusahaan perawatan kesehatan berfokus pada penggunaan pembelajaran mesin untuk meningkatkan fungsi motorik pada pasien Parkinson dan stroke. Dengan merekomendasikan jalur perawatan yang dipersonalisasi dan indikator pemantauan, kami menekankan keahlian interdisipliner untuk pengembangan dan implementasi model yang efektif. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan hasil perawatan pasien dan rehabilitasi tetapi juga diintegrasikan dengan mulus ke dalam operasi perusahaan. Penawaran layanan yang ditingkatkan menyebabkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi, peningkatan retensi pasien, dan dari mulut ke mulut yang positif, yang secara kolektif mendorong pertumbuhan bisnis dan meningkatkan penjualan. Dengan merampingkan operasi pelanggan, perusahaan dapat memberikan perawatan yang lebih efisien dan efektif, meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Integrasi teknologi canggih yang sukses ini menggarisbawahi jalur terapeutik yang dipersonalisasi dengan dampak signifikan terhadap hasil pasien dan posisi pasar perusahaan perawatan kesehatan.

Sumber:

https://www.parkinson.org/understanding-parkinsons/statistics

Artikel yang mengoptimalkan rehabilitasi motor: solusi pembelajaran mesin untuk pemulihan Parkinson dan stroke berasal dari Arek Skuza.