導讀 研究人員將人工智能技術(shù)應(yīng)用于步態(tài)分析和醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，以提供有關(guān)腿部骨折患者及其康復(fù)情況的見解。這項發(fā)表在《骨科研究雜志》上的研究發(fā)...
研究人員將人工智能技術(shù)應(yīng)用于步態(tài)分析和醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，以提供有關(guān)腿部骨折患者及其康復(fù)情況的見解。
這項發(fā)表在《骨科研究雜志》上的研究發(fā)現(xiàn)，骨折手術(shù)后的再入院率與潛在醫(yī)療狀況之間存在顯著關(guān)聯(lián)。潛在的醫(yī)療狀況和骨科并發(fā)癥之間也發(fā)現(xiàn)了相關(guān)性，盡管這些聯(lián)系并不顯著。
同樣明顯的是，受傷后早期階段的步態(tài)分析為了解受傷對運動和恢復(fù)的影響提供了有價值的見解。對于臨床專業(yè)人員來說，這些模式是優(yōu)化康復(fù)策略的關(guān)鍵。
通訊作者 Mostafa Rezapour 表示：“我們的研究結(jié)果表明，將機器學習和步態(tài)分析整合到骨科實踐中可以產(chǎn)生深遠的影響，不僅可以提高損傷后并發(fā)癥預(yù)測的準確性，還可以根據(jù)患者的個體需求制定康復(fù)策略。”維克森林大學醫(yī)學院博士。 “這種方法代表了向更加個性化、預(yù)測性以及最終更有效的骨科護理的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。”
雷扎普爾博士補充說，這項研究強調(diào)了采取整體觀點的至關(guān)重要性，這種觀點不僅包括損傷恢復(fù)的機械方面，還包括更廣泛的患者健康狀況。他說：“這是我們在優(yōu)化康復(fù)策略、縮短康復(fù)時間和提高下肢骨折患者整體生活質(zhì)量方面向前邁出的一步。”
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