パーキンソン病におけるリハビリテーションと機能的評価のためのAI駆動のウェアラブルテクノロジーのスコーピングレビュー:プロトコル
Shengting Li1,2, Siqi Chen1,2, Xiaosong Yu1,2
1School of Nursing, Zunyi Medical University, Zunyi, Guizhou, China.
BMJ open
|February 15, 2026
まとめ
人工知能 (AI) とウェアラブルデバイスは,パーキンソン病 (PD) のリハビリテーションを管理するための新しい方法を提供します. このレビューは,PDの機能的評価とリハビリテーションのためのAI駆動ウェアラブルに関する現在の研究をまとめ,知識のギャップを特定しています.
科学分野:
- 神経科学は神経科学である.
- バイオメディカルエンジニアリング
- リハビリテーション・サイエンス・サイエンス
背景:
- パーキンソン病 (PD) は大きな障害と社会的コストをもたらし,従来のリハビリテーションはリソースと遵守の制限に直面しています.
- ウェアラブルテクノロジーと統合された人工知能 (AI) は,PDリハビリテーションにおける継続的なモニタリング,客観的な評価,パーソナライズされたフィードバックのための有望なアプローチを示しています.
- PDのためのAI駆動ウェアラブルに関する既存の研究は,しばしば小さなサンプルサイズと短期間の研究デザインによって制限され,包括的な合成を必要とします.
研究 の 目的:
- パーキンソン病 (PD) のリハビリテーションおよび機能評価におけるAI駆動ウェアラブル技術の現在のアプリケーションを要約するスコーピングレビューを実施する.
- PDのためのAI駆動のウェアラブルリハビリテーションの分野における既存の研究ギャップと限界を特定する.
主な方法:
- このレビューは,体系的なレビューとメタ分析の優先報告項目 (PRISMA-ScR) ガイドラインの範囲評価の拡張 (PRISMA-ScR) ガイドラインに従う.
- 総合的な検索戦略は,PubMed,Web of Science,Scopus,IEEE Xploreを含む10の主要なデータベースで採用されます.
- 2020年以降に発表された対象となる研究は,リハビリテーションまたは機能評価のためにAI駆動のウェアラブルデバイスを使用するPD患者に焦点を当てて含まれ,データをナラティブに合成します.
主要な成果:
- このセクションは,レビューが完了し,結果が利用可能になると,埋められます.
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結論:
- このセクションは,レビューが完了し,結論が引き出されると埋められます.
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