Tute per il motion capture utilizzate nella produzione cinematografica e nello sviluppo di giochi per computer
Queste sono rare genetiche degenerativemalattie che influenzano la mobilità e alla fine portano alla paralisi. Il monitoraggio della gravità e della progressione di tali malattie comporta in genere la misurazione in clinica della velocità e dell'accuratezza con cui i pazienti eseguono una serie di movimenti standardizzati. Questa valutazione, necessaria per determinare di quale supporto e trattamento ha bisogno un paziente, può richiedere anni.
Lo studio ha dimostrato che con l'aiuto di AI etecnologia di motion capture, tale diagnostica può essere eseguita molte volte in modo più accurato e veloce. In entrambi gli studi, tutti i dati dei sensori sono stati raccolti dai dispositivi ed elaborati dall'intelligenza artificiale per creare avatar personalizzati e analizzare i movimenti.
Modelli digitali raccolti da AI per la diagnosi della distrofia muscolare di Duchenne. Immagine: Valeria Ricotti et al., Nature Medicine
Sulla base dei dati raccolti utilizzando l'intelligenza artificialeI ricercatori hanno identificato schemi di movimento chiave osservati nei bambini con distrofia muscolare di Duchenne e negli adulti con atassia di Friedreich che differivano dai controlli. Molti di questi modelli di movimento identificati da IS non sono stati precedentemente descritti clinicamente né nella DMD né nell'AF a causa della mancanza di sensibilità delle osservazioni tradizionali.
Gli scienziati hanno anche scoperto che il nuovo metodomigliora significativamente la prognosi di come la malattia si svilupperà nei singoli pazienti entro sei mesi. Una previsione così accurata migliorerà le sperimentazioni cliniche di nuovi farmaci e trattamenti, oltre a selezionare più accuratamente i dosaggi dei singoli farmaci.
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