Motion-Capture-Anzüge für die Filmproduktion und die Entwicklung von Computerspielen
Dies sind seltene degenerative GeneKrankheiten, die die Mobilität beeinträchtigen und schließlich zu Lähmungen führen. Die Verfolgung des Schweregrads und des Fortschreitens solcher Krankheiten beinhaltet typischerweise die Messung der Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der Patienten eine Reihe standardisierter Bewegungen ausführen, in der Klinik. Diese Bewertung, die notwendig ist, um festzustellen, welche Unterstützung und Behandlung ein Patient benötigt, kann Jahre dauern.
Die Studie zeigte, dass mit Hilfe von KI undMotion-Capture-Technologie können solche Diagnosen um ein Vielfaches genauer und schneller durchgeführt werden. In beiden Studien wurden alle Sensordaten von Geräten gesammelt und von KI verarbeitet, um individuelle Avatare zu erstellen und Bewegungen zu analysieren.
Von KI gesammelte digitale Muster zur Diagnose von Duchenne-Muskeldystrophie. Bild: Valeria Ricotti et al., Nature Medicine
Basierend auf gesammelten Daten mit KIDie Forscher identifizierten Schlüsselbewegungsmuster, die bei Kindern mit Duchenne-Muskeldystrophie sowie bei Erwachsenen mit Friedreich-Ataxie beobachtet wurden und sich von Kontrollpersonen unterschieden. Viele dieser durch IS identifizierten Bewegungsmuster wurden bisher weder bei DMD noch bei FA klinisch beschrieben, da traditionelle Beobachtungen an Sensitivität mangelt.
Die Wissenschaftler fanden auch heraus, dass die neue Methodedie Prognose, wie sich die Krankheit innerhalb von sechs Monaten bei einzelnen Patienten entwickeln wird, deutlich verbessert. Eine solche genaue Vorhersage wird die klinischen Studien neuer Medikamente und Behandlungen verbessern sowie die individuelle Dosierung von Medikamenten genauer auswählen.
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