영화 제작 및 컴퓨터 게임 개발에 사용되는 모션 캡처 슈트
이들은 희귀 퇴행성 유전이동성에 영향을 미치고 결국 마비로 이어지는 질병. 그러한 질병의 중증도와 진행을 추적하려면 일반적으로 환자가 일련의 표준화된 움직임을 수행하는 속도와 정확성을 병원에서 측정해야 합니다. 환자에게 필요한 지원과 치료를 결정하는 데 필요한 이 평가는 몇 년이 걸릴 수 있습니다.
이 연구는 AI와모션 캡처 기술을 사용하면 이러한 진단을 몇 배 더 정확하고 빠르게 수행할 수 있습니다. 두 연구에서 모든 센서 데이터는 장치에서 수집되고 AI로 처리되어 맞춤형 아바타를 만들고 움직임을 분석했습니다.
Duchenne 근이영양증 진단을 위해 AI가 수집한 디지털 패턴. 이미지: Valeria Ricotti 외, Nature Medicine
AI를 활용한 수집 데이터 기반연구자들은 Duchenne 근이영양증이 있는 어린이와 대조군과 다른 Friedreich 운동 실조증이 있는 성인에게서 나타나는 주요 움직임 패턴을 확인했습니다. IS에 의해 식별된 이러한 움직임 패턴의 대부분은 전통적인 관찰의 민감도 부족으로 인해 이전에 DMD 또는 FA에서 임상적으로 설명되지 않았습니다.
과학자들은 또한 새로운 방법이6개월 이내에 개별 환자에서 질병이 어떻게 발전할지에 대한 예후를 크게 개선합니다. 이러한 정확한 예측은 신약 및 치료법의 임상 시험을 향상시킬 뿐만 아니라 약물의 개별 복용량을 보다 정확하게 선택합니다.
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