Новая методика поможет отслеживать изменения походки у больных рассеянным склерозом. Она основана на технологии машинного обучения.
У пациентов старше 50 лет бывает трудно выявить нарушения походки, связанные с прогрессированием рассеянного склероза. Проблема в том, что с возрастом возникают и другие заболевания, нарушающие подвижность. Поэтому врачу бывает трудно определить, прогрессирует ли рассеянный склероз, или новые симптомы связаны исключительно с возрастными изменениями опорно-двигательного аппарата.
Чтобы решить эту проблему, ученые решили использовать машинное обучение. Оно поможет отслеживать клиническое течение заболевания и вовремя выявлять его прогрессирование.
Исследование опубликовано в журнале Institute of Electrical and Electronics Engineers Transactions on Biomedical Engineering. Оно проведено аспирантом аспирантом Университета Иллинойса в Урбане Шампейн Рахнитом Кауром, профессором кинезиологии и общественного здравоохранения Мануэлем Эрнандесом и профессором промышленной и предпринимательской инженерии и математики Ричардом Соуэрсом.
Рассеянным склерозом болеют свыше 2 миллионов человек в мире. Риск развития двигательных расстройств, которые нарушают ходьбу, достигает 50% в течение 15 лет наблюдений.
«Мы хотели научиться различать проблемы с походкой, возникающие из-за старения и рассеянного склероза, – говорит Мануэль Эрнандес. – Методы машинного обучения хорошо работают в промышленности, а значит, будут полезны и в медицине».
В исследовании приняли участие 40 человек, у половины из которых был диагностирован рассеянный склероз. Они шли в удобном для себя темпе по беговой дорожке в течение 75 секунд. Программное обеспечение фиксировало все параметры походки: пространственные, временные и кинетические. По результатам формировались диаграммы, которые у больных рассеянным склерозом приобрели форму бабочки.
Со слов Ричарда Сауэрса, этих данных ещё недостаточно для внедрения метода в клиническую практику. Хотя первые успешные результаты уже получены, потребуются дополнительные исследования с участием большего количества людей.
Новость подготовлена по материалам:
Machine learning can monitor and predict the progression of multiple sclerosis, Medical News
Predicting Multiple Sclerosis from Gait Dynamics Using an Instrumented Treadmill – A Machine Learning Approach, IEEE Xplore
Источник: belhope.ru