探索人工智能辅助技术在联合运动范围测量的潜力:可靠性研究

科学领域:

• 整形外科 整形外科 整形外科
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 准确的关节运动范围 (ROM) 测量对于诊断和管理肌肉骨疾病至关重要.
• 传统的方法,如通用气球计 (UG),可以是主观的,并取决于测试者.
• 需要新技术来提高ROM评估的客观性和可靠性.

研究的目的:

• 实施和评估使用RGB-D传感器进行联合ROM测量的人工智能 (AI) 设备.
• 为了比较基于人工智能的ROM测量系统的可靠性与传统的通用气球计 (UG).

主要方法:

• 一项单中心研究涉及35名健康参与者,测量了肩膀,部和腰椎ROM.
• 使用基于RGB-D传感器的AI设备和UG连续两次进行测量.
• 使用类内相关系数 (ICC) 和布兰德-阿尔特曼分析来评估测量可靠性.

主要成果:

• 在所有测量关节中,AI设备和UG都表现出良好的至优异的测试内可靠性 (ICC > 0.75).
• 基于RGB-D传感器的AI方法在测试中显示出略高于UG的可靠性.
• 两种方法的间测试可靠性对于肩和腰部关节都很好,但对于使用UG的部ROM来说,可靠性较低.

结论:

• 与UG相比,基于RGB-D传感器的AI系统在联合ROM测量方面显示了与UG相比的可比性和潜在的更高可靠性.
• 建议对基于AI的ROM测量系统进行进一步的技术改进和协议标准化.
• 这种人工智能方法有望对关节流动性进行更客观,更可靠的临床评估.