Следователи применили методы искусственного интеллекта для анализа походки и данных медицинских записей, чтобы получить представление о людях с переломами ног и аспектах их восстановления.
Исследование, опубликованное в Журнале ортопедических исследований , выявило значительную связь между частотой повторных госпитализаций после операции по перелому и наличием сопутствующих заболеваний. Также была обнаружена корреляция между основными заболеваниями и ортопедическими осложнениями, хотя эти связи не были значимыми.
Также было очевидно, что анализ походки на ранней стадии после травмы дает ценную информацию о влиянии травмы на передвижение и восстановление. Для клинических специалистов эти закономерности были ключом к оптимизации стратегий реабилитации.
«Наши результаты демонстрируют глубокое влияние, которое может оказать интеграция машинного обучения и анализа походки в ортопедическую практику, не только для повышения точности прогнозирования осложнений после травмы, но и для адаптации стратегий реабилитации к индивидуальным потребностям пациентов», — сказал корреспондент Мостафа Резапур. Доктор философии медицинского факультета Университета Уэйк Форест. «Этот подход представляет собой решающий сдвиг в сторону более персонализированной, прогнозируемой и, в конечном итоге, более эффективной ортопедической помощи».
Доктор Резапур добавил, что исследование подчеркивает исключительную важность принятия целостного подхода, который охватывает не только механические аспекты восстановления после травм, но и более широкий спектр здоровья пациентов. «Это шаг вперед в нашем стремлении оптимизировать стратегии реабилитации , сократить время восстановления и улучшить общее качество жизни пациентов с переломами нижних конечностей», — сказал он.