基于游戏的外围神经病变评估,结合装有传感器的内,视频游戏和人工智能:概念验证研究

科学领域:

• 神经学 神经学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 检测外围神经病变 (PNP) 对于预防诸如足部等并发症至关重要.
• 目前的临床PNP评估往往受到资源限制的限制.
• 带有可穿戴传感器的游戏化健康评估提供了一个潜在的解决方案,可以获得实时反.

研究的目的:

• 开发和评估一种用于评估外围神经病变 (PNP) 的新应用程序.
• 该应用程序使用由装有压力传感器的内控制的视频游戏进行PNP评估.

主要方法:

• 一项概念验证研究开发了一个游戏框架,通过传感器内通过脚部压力调制控制.
• 脚部压力数据通过无线方式传输到Android平板电脑,用于实时游戏控制.
• 测试了299名糖尿病患者和30名代谢综合征患者;训练和评估了机器学习模型.

主要成果:

• 临床上明显的PNP在75.1%的参与者中存在.
• 游戏特征与神经传导研究结果和PNP存在有显著的相关性.
• 预测模型在PNP检测方面实现了76.1% (左) 和81.7% (右) 的准确性.

结论:

• 基于游戏的应用程序在PNP选和分类方面显示出重大前景.
• 建议在更大的队列中进行进一步评估,以优化AI模型的有效性.
• 整合动机元素和自动翻译可以支持其作为远程医疗工具的使用.