Mozgásrögzítő ruhák, amelyeket filmgyártásban és számítógépes játékfejlesztésben használnak
Ezek ritka degeneratív genetikai eredetűeka mobilitást befolyásoló és végül bénuláshoz vezető betegségek. Az ilyen betegségek súlyosságának és progressziójának nyomon követése jellemzően a klinikán belüli mérést foglalja magában, hogy a betegek milyen sebességgel és pontossággal végeznek szabványos mozgásokat. Ez az értékelés, amely annak meghatározásához szükséges, hogy a betegnek milyen támogatásra és kezelésre van szüksége, évekig tarthat.
A tanulmány kimutatta, hogy az AI segítségével ésmozgásrögzítő technológia segítségével az ilyen diagnosztika többször pontosabban és gyorsabban végezhető el. Mindkét tanulmányban az összes szenzoradatokat eszközök gyűjtötték össze, és az AI feldolgozta, hogy testreszabott avatarokat hozzon létre és elemezze a mozgásokat.
A mesterséges intelligencia által gyűjtött digitális minták a Duchenne-izomdisztrófia diagnosztizálására. Kép: Valeria Ricotti et al., Nature Medicine
AI segítségével gyűjtött adatok alapjánA kutatók a Duchenne-féle izomdisztrófiában szenvedő gyermekeknél, valamint a Friedreich-ataxiában szenvedő felnőtteknél tapasztalt kulcsfontosságú mozgásmintákat azonosították, amelyek eltérnek a kontrollcsoporttól. Az IS által azonosított mozgásminták közül sokat korábban sem DMD-ben, sem FA-ban nem írtak le klinikailag a hagyományos megfigyelések érzékenységének hiánya miatt.
A tudósok azt is megállapították, hogy az új módszerjelentősen javítja a betegség előrejelzését az egyes betegekben hat hónapon belül. Egy ilyen pontos előrejelzés javítja az új gyógyszerek és kezelések klinikai vizsgálatait, valamint pontosabban választja ki a gyógyszerek egyedi adagolását.
Olvass tovább:
A D-vitamin előnyei a rák megelőzésében súlytól függően változnak
Pingvinek rejtett kolóniája, amelyet véletlenül fedeztek fel az űrfelvételekről
Egy óriási napfolt a Föld felé fordul. Szabad szemmel látható