
Image by Lance Grandahl, from Unsplash
Käytettävä tekoälylaite auttaa aivohalvauspotilaita välttämään kaatumiset kuntoutuksessa
Simon Fraser -yliopiston tutkijat kehittävät tekoälyllä toimivaa älykästä, kannettavaa laitetta, jonka tarkoituksena on auttaa estämään kaatumisia henkilöillä, jotka toipuvat aivohalvauksesta tai selkäydinvammasta.
Kiire? Tässä ovat pikafaktat:
- Laite käyttää sensoreita ja konenäköä havaitakseen potilaan riskialttiit liikkeet.
- Yli 50 aivohalvauksesta toipunutta osallistui liikkeiden turvallisuustutkimukseen.
- Järjestelmä varoittaa potilaita mahdollisesti vaarallisista liikkeistä kuntoutuksen aikana.
Uusi teknologia voisi muuttaa tapaa, jolla kuntoutusta tehdään, tekemällä siitä turvallisempaa ja henkilökohtaisempaa.
Tiimin, jota johtaa apulaisprofessori Gustavo Balbinot SFU:n Movement Neurorehabilitation and Neurorepair -laboratoriosta, suunnitteli kannettavia sensoreita, jotka seuraavat, miten potilaat liikkuvat arkisissa tehtävissä, kuten noustessaan tuolista tai kierrellessään esteitä.
Nämä pienet laitteet keräävät yksityiskohtaista tietoa liikkeestä ja käyttävät koneoppimista havaitakseen kaavioita, jotka saattavat johtaa vaarallisiin kaatumisiin.
“Kuntoutus on kaikkea liikettä, joten haluamme saada potilaiden liikkumaan. Ja liikkumalla potilaat voivat saada takaisin menetetyn liikkuvuutensa,” sanoo Balbinot lehdistötiedotteessa, joka on SFU:n julkaisema. “Mutta haluamme, että he liikkuvat turvallisesti, joten tämän tutkimuksen merkitys on siinä, että nyt voimme todella ymmärtää liikettä turvallisuuden näkökulmasta kuntoutuksen aikana.”
Yli 50 kroonisesta aivohalvauksesta toipuvaa osallistui tutkimukseen, joka julkaistiin Clinical Rehabilitation -julkaisussa. Heidän liikkeitään seurattiin käyttämällä kannettavia sensoreita, jotka lähettivät tiedot SFU-tiimin kehittämään ohjelmistoon. Tämä ohjelmisto analysoi tiedot ja oppi tunnistamaan hetket juuri ennen kaatumista.
“Tämä sensori voi kvantifioida henkilön liikkeiden ominaisuuksia, ja koneoppimisen avulla voimme tunnistaa liikekuvioita näillä potilailla”, Balbinot selittää.
”Ohjelmisto voi oppia liikkeiden kaavat juuri silloin, kun henkilö oli kaatumaisillaan, ja seuraavassa tapahtumassa teknologia voi varoittaa potilasta, ’tämä on erittäin haastava liike, jonka olet tekemässä juuri nyt, ole varovainen, varo askeltasi ja liiku turvallisesti’.”
SFU on tällä hetkellä rankattu B.C:n parhaaksi yliopistoksi tekoälyn alalla, ja yli sata tutkijaa kahdeksasta tiedekunnasta työskentelee tekoälyprojekteissa. Balbinot’n työ tuo yhteen lääketieteen, tekniikan ja tekoälyn tukemaan potilasturvallisuutta todellisessa maailman ympäristössä.
”Wearables ovat tässä tärkeitä”, hän lisää. ”Ne voivat todella tuoda laboratorion ihmisten päivittäiseen elämään.”
Tulevaisuudessa tiimi toivoo, että nämä sensorit voidaan rakentaa suoraan jokapäiväiseen vaatetukseen, tarjoten ympärivuorokautista tukea niille, jotka toipuvat vakavista vammoista.