基于人工智能和异常检测的综合平衡评估工具的开发

科学领域:

• 生物力学 生物力学
• 人工智能的人工智能
• 老年学是一门学科.

背景情况:

• 跌倒是造成伤害和残疾的主要原因,特别是在老年人中.
• 目前的资产负债表评估方法往往缺乏敏感性和特异性,无法及早发现损失.
• 需要先进的工具来全面评估跨不同年龄组的平衡.

研究的目的:

• 评估一种基于人工智能 (AI) 的新型异常检测工具,用于全面的平衡评估.
• 确定该工具在识别不同年龄组间微妙余额赤字方面的有效性.
• 研究年龄和教育对平衡控制策略的影响.

主要方法:

• 开发了一个利用异常检测和人工神经网络的AI工具.
• 163名参与者 (年龄在18-85岁之间) 在四个条件下 (眼睛开/闭,坚固/泡表面) 在力量平台上进行评估.
• 数据分析纳入了19个社会人类学和姿势变量,以区分平衡配置文件.

主要成果:

• 人工智能工具在区分余额资料方面表现出极高的准确性 (R = 0.99998).
• 年龄和教育程度对平衡控制策略产生了重大影响.
• 老年人更依赖视觉输入,特别是泡表面,而年轻,受过教育的人则采用了更集成的感觉运动方法.

结论:

• 由人工智能驱动的异常检测工具有效地识别了传统方法错过的微妙平衡障碍.
• 这项技术为个性化的跌倒风险评估和有针对性的干预策略提供了宝贵的见解.
• 人工智能方法提供了整体的平衡评估,增强了跌倒预防和康复,特别是在老年人群中.