Mengoptimalkan Rehabilitasi Motorik: Solusi Machine Learning untuk Pemulihan Parkinson dan Stroke – Arek Skuza

Mengoptimalkan Rehabilitasi Motorik: Solusi Pembelajaran Mesin untuk Pemulihan Parkinson dan Stroke
Studi kasus ini mengeksplorasi masalah yang kami pecahkan untuk perusahaan layanan kesehatan yang menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk meningkatkan fungsi motorik pasien penyakit Parkinson dan pasien dalam masa pemulihan setelah mengalami stroke.

Perkenalan

Perusahaan layanan kesehatan, pemimpin dalam industri rehabilitasi, berupaya meningkatkan penawaran layanannya dengan jalur terapi yang dipersonalisasi. Dihadapkan pada tantangan variabilitas dalam kebutuhan pasien dan kompleksitas metrik gaya berjalan dan keseimbangan, mereka meminta keahlian kami dalam algoritma pembelajaran mesin. Lanskap industri yang lebih luas menggarisbawahi pentingnya jalur yang dipersonalisasi, mengingat beragamnya pola perkembangan dan 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 tahunnya. Statistik stroke dari American Stroke Association menyoroti bahwa setiap 40 detik, seseorang di Amerika Serikat terserang stroke, dan lebih dari 795.000 orang mengalami stroke baru atau berulang setiap tahunnya. Angka-angka ini mencerminkan sebagian besar penduduk yang memerlukan layanan rehabilitasi motorik khusus.

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

Masalah Tertangani

Masalah utama yang ingin dipecahkan oleh perusahaan layanan kesehatan meliputi:

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

Rekomendasi Jalur Terapi untuk Penderita Parkinson dan Pasca Stroke

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

Alasan Dibalik Solusi:

• Pemilihan Algoritma Pembelajaran Mesin: Kami melakukan analisis menyeluruh terhadap berbagai algoritme, memilih algoritme yang paling sesuai untuk memproses metrik gaya berjalan dan keseimbangan. Proses pengambilan keputusan melibatkan eksperimen komparatif untuk mengidentifikasi algoritma yang paling efektif untuk rekomendasi terapeutik.
• Proses Pengembangan Berulang: Pengembangan model bersifat berulang, dimulai dengan kriteria rinci untuk metrik gaya berjalan dan keseimbangan (misalnya, jumlah langkah, heel strike, panjang langkah, irama). Setiap iterasi melibatkan pengumpulan data, prapemrosesan, ekstraksi fitur, dan evaluasi untuk menyempurnakan model secara berkelanjutan.

Langkah-Langkah Penting dalam Proses:

1. Definisi Metrik Gaya Berjalan dan Keseimbangan: Metrik seperti jumlah langkah, heel strike, panjang langkah, irama, waktu langkah, simetri, variabilitas, dan kecepatan 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 motorik. Ini melibatkan pemilihan metode analisis, menghubungkan tes, dan memilih fitur musik.
3. Persyaratan Perancangan untuk Model ML: TFokusnya adalah memilih algoritme pembelajaran mesin yang sesuai, melakukan eksperimen komparatif, dan merancang algoritme khusus untuk rekomendasi pengobatan berdasarkan metrik tertentu.
4. Proses Pelatihan Model: Setelah algoritme dipilih, model dilatih pada kumpulan data yang representatif. Ini melibatkan persiapan data, pelatihan model berdasarkan tahapan seperti pengumpulan data, prapemrosesan, ekstraksi fitur, dan evaluasi.
5. Desain API: Merancang API untuk bertukar informasi antara model dan perangkat medis. Hal ini melibatkan penentuan persyaratan, arsitektur, pengembangan, pengujian, dan memastikan keamanan, privasi, kepatuhan, dan kegunaan.

Hasil dan Dampak

Penerapan solusi kami menghasilkan peningkatan yang signifikan:

• Metrik Kiprah yang Ditingkatkan: Pasien menunjukkan peningkatan metrik gaya berjalan seperti peningkatan panjang langkah dan penurunan variabilitas.
• Kepuasan Pengguna: Kepuasan pengguna yang tinggi dicapai melalui jalur terapi yang dipersonalisasi.
• Peningkatan Hasil Terapi: 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 oleh perusahaan layanan kesehatan, yang melibatkan pelatihan model pembelajaran mesin, integrasi SoundSteps™ dengan perangkat kelas medis, pengumpulan data dari pengguna dan perangkat, dan penyempurnaan model berulang.
Indikator-indikator tersebut antara lain:

1. Pengumpulan Data dan Pelatihan Model: Mengumpulkan data dari pengguna menggunakan prototipe SoundSteps di pengaturan lab untuk melatih model ML. Fisioterapis dan ahli menyesuaikan suara agar sesuai dengan gaya berjalan pengguna.
2. Integrasi dan Iterasi dengan Alat Kesehatan: Mengembangkan algoritme untuk menghubungkan perangkat ke SoundSteps, menguji dengan subjek yang sehat, menganalisis data untuk modifikasi, dan melatih model ML secara berulang menggunakan video pengambilan sampel gaya berjalan dan perangkat mitra yang dipasangkan.
3. Pengumpulan Data dari Mitra: Universitas mitra mengumpulkan data dari pengguna SoundSteps, menganalisis potensi masalah, dan memberikan masukan.
4. Konfigurasi Pemutaran yang Dipersonalisasi: Model ML mengirimkan rekomendasi musik yang dipersonalisasi ke perangkat SoundSteps. Rekomendasi dikritik oleh lembaga mitra.
5. Penyetelan Pakar Model ML: Pakar terapi fisik dan musik meninjau rekaman video dan rekomendasi model ML.
6. Proses Pelatihan Model Tak Terbatas: Penyempurnaan model ML secara berkelanjutan menggunakan masukan pengguna.
7. Metrik Kualitas dan Kepuasan Pengguna: Menetapkan metrik kualitas untuk rekomendasi model ML dan bertujuan untuk mencapai kepuasan pengguna yang tinggi serta meningkatkan gaya berjalan.

Uraian Kompetensi Tim yang Diperlukan untuk Melaksanakan Tugas

Kami juga membantu perusahaan layanan kesehatan mengembangkan daftar kompetensi untuk mengembangkan tim yang ideal dalam menyusun model pembelajaran mesin.

Kompetensi tersebut antara lain:

• Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Para ahli di bidang 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 masukan untuk penyesuaian suara agar sesuai dengan gaya berjalan.
• Keahlian Medis dan Terapi: Para profesional medis yang berspesialisasi dalam bidang-bidang seperti ortopedi, neurologi, dan pengobatan rehabilitasi memberikan wawasan berharga tentang korelasi antara metrik gaya berjalan dan hasil terapeutik.
• Rekayasa Suara dan Terapi Musik: Profesional dengan pengetahuan di bidang teknik suara dan terapi musik berkontribusi dalam merancang soundtrack yang meningkatkan fungsi motorik.
• Pengembangan dan Integrasi Perangkat Lunak: Pengembang perangkat lunak yang terampil diharuskan untuk mengintegrasikan SoundSteps dengan perangkat kelas medis, merancang API, dan memastikan komunikasi yang lancar 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 Terhadap Peraturan dan Keahlian Hukum: Profesional yang memiliki pengetahuan tentang peraturan layanan kesehatan, seperti HIPAA dan GDPR, memastikan bahwa SoundSteps mematuhi standar privasi dan keamanan data.

Kesimpulan

Kesimpulannya, proyek dengan perusahaan layanan kesehatan ini berfokus pada pemanfaatan pembelajaran mesin untuk meningkatkan fungsi motorik pada pasien Parkinson dan stroke. Dengan merekomendasikan jalur pengobatan yang dipersonalisasi dan indikator pemantauan, kami menekankan keahlian interdisipliner untuk pengembangan dan implementasi model yang efektif. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan hasil perawatan dan rehabilitasi pasien namun juga terintegrasi secara mulus ke dalam operasi perusahaan. Peningkatan penawaran layanan menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi, peningkatan retensi pasien, dan promosi dari mulut ke mulut yang positif, yang secara kolektif mendorong pertumbuhan bisnis dan meningkatkan penjualan. Dengan menyederhanakan operasional pelanggan, perusahaan dapat memberikan layanan yang lebih efisien dan efektif, sehingga meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Integrasi teknologi canggih yang sukses ini menggarisbawahi dampak signifikan dari jalur terapi yang dipersonalisasi terhadap hasil akhir pasien dan posisi pasar perusahaan layanan kesehatan.

Sumber:

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

Artikel Optimalisasi Rehabilitasi Motorik: Solusi Machine Learning untuk Pemulihan Parkinson dan Stroke berasal dari website Arek Skuza.