Kombinezony do przechwytywania ruchu stosowane w produkcji filmowej i tworzeniu gier komputerowych
Są to rzadkie zwyrodnienia genetycznechoroby, które wpływają na mobilność i ostatecznie prowadzą do paraliżu. Śledzenie ciężkości i postępu takich chorób zazwyczaj obejmuje pomiary w klinice szybkości i dokładności, z jaką pacjenci wykonują zestaw standardowych ruchów. Ta ocena, która jest niezbędna do ustalenia, jakiego wsparcia i leczenia potrzebuje pacjent, może zająć lata.
Badanie wykazało, że przy pomocy AI idzięki technologii motion capture taką diagnostykę można przeprowadzić kilkukrotnie dokładniej i szybciej. W obu badaniach wszystkie dane z czujników zostały zebrane przez urządzenia i przetworzone przez sztuczną inteligencję w celu stworzenia niestandardowych awatarów i analizy ruchów.
Cyfrowe wzorce zebrane przez AI do diagnozy dystrofii mięśniowej Duchenne'a. Zdjęcie: Valeria Ricotti i in., Nature Medicine
Na podstawie danych zebranych przy użyciu sztucznej inteligencjiNaukowcy zidentyfikowali kluczowe wzorce ruchowe obserwowane u dzieci z dystrofią mięśniową Duchenne'a, a także u dorosłych z ataksją Friedreicha, które różniły się od grupy kontrolnej. Wiele z tych wzorców ruchowych zidentyfikowanych przez IS nie zostało wcześniej opisanych klinicznie ani w DMD, ani w FA ze względu na brak czułości tradycyjnych obserwacji.
Naukowcy odkryli również, że nowa metodaznacznie poprawia prognozę rozwoju choroby u poszczególnych pacjentów w ciągu 6 miesięcy. Taka dokładna prognoza usprawni badania kliniczne nowych leków i metod leczenia, a także dokładniej dobierze dawki poszczególnych leków.
Czytaj więcej:
Korzyści z witaminy D w profilaktyce raka różnią się w zależności od wagi
Ukryta kolonia pingwinów przypadkowo odkryta na zdjęciach kosmicznych
Gigantyczna plama słoneczna zwraca się w stronę Ziemi. Jest to widoczne gołym okiem