使用人工智能评估跨关节假肢插座形状设计的有效性:与传统石膏造插座设计的临床比较

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗保健中的人工智能
• 假肢和整形手术

背景情况:

• 目前的假肢插座设计依赖于手动方法,这些方法可能取决于操作者,缺乏标准化.
• 增强假体插座形状对于患者的舒适性和假体的功能至关重要.

研究的目的:

• 调查人工智能 (AI) 算法的可行性,以创建用于跨关节假肢的标准化假肢套形状.
• 开发一种不太依赖于操作者的方法来设计假肢插座.

主要方法:

• 使用116名患者的回顾性数据开发了一个AI算法.
• 人工智能预测的数字测量和标准化设计 (DMSD) 插座与手工测量和设计 (MMD) 插座进行了比较.
• 从参与者和临床医生那里收集了插座舒适度得分和合适度等级.

主要成果:

• 人工智能预测的假肢形状与实际设计的平均偏差为2.51毫米.
• 10个DMSD插座中的8个和所有10个MMD插座都对家庭测试有令人满意的结果.
• 参与者对DMSD插座的舒适性评价略高 (7.1),而不是MMD插座 (6.6).

结论:

• 人工智能算法显示了改善假肢插座设计的潜力,提供了更标准化的方法.
• 需要进一步的研究来评估长期的有效性和完善人工智能,以满足各种患者需求和改善舒适度.