Оценка физических способностей пациентов с саркопенией с использованием анализа походки и умных стельок для разработки цифрового биомаркера

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 10602 (2023) Цитировать эту статью

485 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Целью этого исследования является сравнение важности переменных между несколькими инструментами измерения, а также использование интеллектуальных стельок и анализа походки с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для создания переменных, которые могут оценить физические способности пациентов с саркопенией. Анализируя и сравнивая пациентов с саркопенией с пациентами без саркопении, это исследование направлено на разработку моделей прогнозирования и классификации саркопении и обнаружение цифровых биомаркеров. Исследователи использовали интеллектуальные стельки для сбора данных о подошвенном давлении у 83 пациентов, а также смартфон для сбора видеоданных для оценки позы. Для сравнения группы саркопении из 23 пациентов и контрольной группы из 60 пациентов было проведено исследование Манна-Уитни U. Умная стелька и оценка позы использовались для сравнения физических способностей пациентов с саркопенией и контрольной группой. Анализ переменных точек суставов показал значительные различия в 12 из 15 переменных, но не в среднем значении колена, диапазоне лодыжек и бедре. Эти результаты позволяют предположить, что цифровые биомаркеры можно использовать для дифференциации пациентов с саркопенией от нормальной популяции с повышенной точностью. В этом исследовании сравнивались пациенты с нарушениями опорно-двигательного аппарата и пациенты с саркопенией, использующие умные стельки и оценку позы. Для точной диагностики саркопении важны многочисленные методы измерения, а цифровые технологии имеют потенциал для улучшения диагностики и лечения.

Саркопения – это возрастное снижение мышечной массы, силы и функций. Это распространенная проблема среди пожилых людей, которая может привести к ограничению подвижности, повышенному риску падений, переломов и снижению качества жизни1. Причины саркопении сложны, включая гормональные изменения, снижение физической активности, окислительный стресс и воспаление, а также изменения в синтезе и распаде мышечного белка2,3. Для диагностики саркопении было разработано несколько руководств, а также существуют репрезентативные рекомендации, представленные такими учреждениями, как EWGSOP и AWGS4,5,6. Эти диагностические рекомендации включают показатели оценки физических функций у пациентов с саркопенией, которые в настоящее время измеряются различными способами1,7,8.

Диагностика саркопении включает оценку мышечной массы, силы, физической работоспособности и состава тела с помощью различных методов. В последнее время основное внимание уделяется оценке физической работоспособности, при этом широко используются такие инструменты, как тест на скорость походки, тест на стойку на стуле, тест на время подъема и движения (TUG) и тест на прочность хвата9,10. Однако эти методы подвержены субъективной предвзятости со стороны измерителя или окружающей среды. Чтобы решить эту проблему, был сделан шаг к использованию искусственного интеллекта (ИИ) для сбора данных о физической работоспособности11. В частности, активно обсуждаются такие исследования, как расчет углов и диапазонов суставов с использованием оценки позы12,13.

В настоящее время проводятся исследования по повышению точности измерения физической работоспособности пациентов с использованием интеллектуального оборудования, а также технологий искусственного интеллекта, таких как оценка позы тела14,15,16. Оценка позы — это технология компьютерного зрения, которая использует модели глубокого обучения для оценки ключевых точек человеческого тела в режиме реального времени. Он отслеживает и обнаруживает суставы и части человеческого тела, позволяя оценивать позу в 2D или 3D17,18,19. В настоящее время проводятся активные исследования по сравнению его точности и полезности с системой движения VICON (Vicon Nexus; Vicon Motion Systems Ltd., Оксфорд, Англия), которая использует несколько камер для высокоточного захвата движения в 3D12,20. Посредством этих сравнительных исследований проверяется точность и полезность метода оценки позы12,20,21. Кроме того, для измерения физической работоспособности пациентов в настоящее время используются различные носимые устройства, такие как умные часы и умные стельки. В частности, в области мышечной дистрофии активно проводятся исследования с использованием датчиков инерционного измерительного блока (IMU), таких как «умная стелька», и выявляются важные пространственные и временные параметры. В качестве примера можно привести исследования, анализирующие походку при остеопорозе и мышечной дистрофии с использованием искусственного интеллекта и носимых датчиков. Также были проведены исследования по выявлению пациентов с мышечной дистрофией с использованием датчиков IMU22,23.