ثورة في تقييم التوازن: أجهزة استشعار قابلة للارتداء وخوارزميات الذكاء الاصطناعي

يعتمد الأطباء على الملاحظات الشخصية والمعدات المتخصصة لقياس التوازن لدى الأشخاص الذين يعانون من حالات مثل مرض باركنسون والإصابات العصبية والتدهور المرتبط بالعمر. ومع ذلك، تفتقر هذه الأساليب، خاصة الذاتية منها، إلى الدقة وقدرتها على الإدارة عن بعد، مما يؤدي إلى عدم اتساق النتائج.

للتغلب على هذه القيود، ابتكر باحثون من جامعة فلوريدا أتلانتيك نهجًا جديدًا يعتمد على أجهزة استشعار قابلة للارتداء وخوارزميات التعلم الآلي المتقدمة، مما يعيد تعريف ممارسات تقييم التوازن.

5 مواقع للاستشعار

استخدم الباحثون أجهزة استشعار وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) القابلة للارتداء، ووضعوها في خمسة مواقع بالجسم: الكاحل، والفقرات القطنية في أسفل الظهر، وعظم القص، والمعصم، والذراع.

خلال جمع البيانات، اتبع الباحثون بروتوكول الاختبار السريري المعدل للتفاعل الحسي على التوازن (m-CTSIB)، حيث تم اختبار أربع حالات حسية: عند الوقوف على أسطح ثابتة ورغوية مع فتح العينين وغلقهما. استغرق كل اختبار حوالي 11 ثانية لمحاكاة سيناريوهات التوازن المستمر.

راصدات الظهر والكاحل

قام العلماء بمعالجة واستخراج الميزات من البيانات الأولية لأجهزة الاستشعار، ثم طبقوا ثلاث خوارزميات للتعلم الآلي لتقدير درجات التوازن. أنتجت أجهزة الاستشعار في الفقرات القطنية والكاحل أعلى أداء في تقدير درجة التوازن.

خلص الباحثون، الذين نشروا دراستهم في مجلة “Frontiers in Digital Health”، إلى أن نتائجهم تمهد الطريق لتقييمات توازن أكثر دقة وملاءمة. وأشاروا إلى أن هذا النهج يتمتع بإمكانات كبيرة لتعزيز تقييم التوازن وإدارته في مختلف البيئات، بما في ذلك السريرية وإعادة التأهيل والمراقبة عن بعد.