Liikumise ja kehahoiaku analüüs: video ja tehisintellekt

Kasu:

• Arusaamine, mida videopõhised poosihindamise vahendid suudavad mõõta ja kus need füsioteraapias vead
• Võimalus ristvalideerida tehisintellektist tuletatud nurga-, sümmeetria- ja liikumisandmeid vaatluse hindamise ja tegeliku mõõtmisega
• Võimalus edastada videoanalüüsi, kaitstes samal ajal patsiendi privaatsust, teades mõõtmisvigu ja piire

Füsioterapeudi silm räägib palju, jälgides, kuidas patsient kõnnib, kükitab, tõstab kätt. Viimastel aastatel on tehisintellekt (AI) kasutusele võtnud uue tööriista selle silma toetamiseks: poseerimise hindamine; tarkvara, mis märgib automaatselt videole või fotole inimkeha liigesed ning arvutab nurga, kauguse ja sümmeetria. See suudab hinnata põlvede nurka telefonikaameraga tehtud kükkimise video põhjal ja sammu sümmeetriat kõndimise video põhjal. See on võimas abivahend, kuid sisaldab ka tõsiseid mõõtmisvigu. Selles üksuses saate teada, mida poosihinnanguga saab mõõta, kus see on vale ja kuidas selle väljundit ohutult kontrollida.

Mida poosihinnang teeb ja mida mitte?

Poseerimise hindamise tööriistad tuvastavad pildil kehapunkte (nagu õlg, küünarnukk, puusa, põlv, pahkluu) ja arvutavad välja väärtused, nagu liigeste nurk, keha kalle ja sümmeetria erinevus nendest. See on kasulik korduvate liigutuste võrdlemiseks aja jooksul, patsiendile visuaalse tagasiside andmiseks ja umbkaudseks skannimiseks. Näiteks on motiveeriv patsiendi nädalast nädalasse suureneva kükisügavuse visualiseerimine.

Siiski ei asenda poosi hindamine kliinilist mõõtmist. Kui kaamera nurk muutub, muutub nurga väärtus; lahtised riided peidavad liigese; halb valgus ajab mudeli segadusse; Kolmemõõtmelise (3D) liikumise ekstrapoleerimine kahemõõtmelisest (2D) videost on oma olemuselt ebatäpne (kaovad pöörlemine ja sügavus). Mõõtmine goniomeetriga (kliiniline instrument, mis mõõdab liigese nurka) on endiselt võrdlusaluseks. Kokkupuute hindamine ütleb teile "ligikaudne"; See ei ütle "kindlasti".

Ettevaatust. Positsioneerimisel saadud nurga väärtus ei ole ametlik kliiniline mõõtmine. Kinnitage enne aruande kirjutamist goniomeetri või valideeritud meetodiga standardtingimustes. Lause "AI ütles 47°" ei ole kliiniline tõend.

Mõõtmisvea allikad

Väljundi õigeks lugemiseks on võtmeks poosi hinnangu täpsust mõjutavate tegurite tundmine.

Vea allikas

Mõju

Vähendamise viis

kaamera nurk

Muudab oluliselt nurga väärtust

Hoidke kaamerat ühtlaselt ja liikumistasandiga risti

riided

Peidab/nihutab ühenduspunkti

Liibuvad või liibuvad riided, orientiirid

kerge

Modell jätab punktidest puudu

Hea, ühtlane valgustus; ei mingit varju

2D-3D kaotus

Ei näe sügavust ja pöörlemist

Mitme nurga all pildistamine või 3D-süsteem kriitilisel mõõtmisel

Kaugus/eraldusvõime

Madal eraldusvõime suurendab viga

Kogu keha nähtav, piisav eraldusvõime

Samm-sammult: video ohutu analüüsimine

1. Hankige nõusolek. Selgitage patsiendile, et videot tehakse, kuidas seda salvestatakse ja selle eesmärki ning hankige selgesõnaline nõusolek.
2. Parandage standard. Veenduge, et kaamera asend, kaugus, valgustus ja riietus oleksid igal mõõtmisel samad (muidu muutub võrdlus mõttetuks).
3. Tõmba ja töötle. Käivitage tööriist, hankige väljundnurga / sümmeetria väärtused.
4. Ristkontroll vaatlusega. Kas teie enda kliiniline vaatlus on AI-ga kooskõlas? Kui esineb lahknevusi, tuginege vaatlusele, mitte tehisintellektile.
5. Kinnitage kriitiline väärtus goniomeetriga. Iga aruandesse lisatav aspekt tuleb kontrollida standardmeetodil.
6. Teatage limiidi täpsustades. Nagu "Särituse hinnang, ±X veamarginaaliga". Kaitske privaatsust.

Kolm miniümbrist (numbrites)

1. juhtum – kükitamise järelkontroll. 28-aastane patsient, patellofemoraalne valu. Esimese nädala särituse hinnang näitas põlve paindumist 62°, goniomeeter mõõdeti 68° (erinevus 6°, kaamera oli veidi küljele). Füsioterapeut korrigeeris kaamerat ja järgnevatel mõõtmistel vähenes vahe 2°-ni. 4 nädala pärast suurenes valuvaba kükitamise sügavus märgatavalt; Iganädalane võrdlusvideo patsiendile oli motiveeriv.

Juhtum 2 – kõnnaku sümmeetria eksitus. 60-aastane patsient pärast põlveliigese asendamist. Poosi hindamine näitas 18% sammu pikkuse asümmeetriat. Aga patsiendil olid kottpüksid jalas ja kaamera oli koridoris (nurk pole fikseeritud). Liibuvate riiete ja fikseeritud kaameraga kordusvõttel oli asümmeetria 7%. Õppetund: halvad tingimused võivad vea kahekordistada; See oleks viga, kui kliiniline otsus tehti esimese vale väärtuse põhjal.

Juhtum 3 – õlgade tõstmine. 50-aastaselt külmunud õlg. 2D-video hindas röövimist üle, kuna käsi oli ettepoole suunatud (käsi ei asunud täpselt külgmises tasapinnas). Füsioterapeut mõõtis goniomeetriga 95° ja ütles, et AI on 112°. Aruandes kirjutati goniomeetri väärtus, AI väärtust kasutati ainult trendi jälgimiseks.

Nõrk viip / Tugev viip

Siin on "viipa" tekst, mis tõlgendab nii tööriista kui ka tulemust.

Nõrk: "Sellest videost öelge patsiendi põlvenurk ja kirjutage see aruandesse."

Eirab mõõtmistingimusi, veapiiri ja kontrolli; võib vormistada vale väärtuse.

Güçlü: "Kommenteerige selles poosihinnangu väljundis põlve paindenurka. Loetlege kaamera nurgast, riietusest ja 2D-piirist tingitud võimalikud veaallikad. Märkige väärtusele "hinnanguline" ja märkige, et seda tuleks kinnitada goniomeetriga. Soovitage kliinilist otsust."

Neli kopeeritavat malli

Ülesanne: tõlgendage kokkupuute hinnangu väljundit (mitte kliinilise mõõtmisena). Andmed: [nurga/sümmeetria väärtused + pildistamise tingimused: kaamera, kaugus, valgus, riietus] Soovin: (1) väärtuste kokkuvõtet, (2) võimalikke veaallikaid, (3) millised väärtused nõuavad goniomeetri kinnitust, (4) silti "hinnanguline". Ärge tehke otsust, vaid tõlgendage ja soovitage kontrollimist.

Ülesanne: koostada standardne omandamise protokolli kontrollnimekiri.Kontekst: [mõõtav liikumine, nt. kükitamine / õlgade röövimine / kõndimine] Soovin: kaamera asendit, kaugust, nurka, valgustust, riietust ja üksikasjalikku korratavuse kontrollnimekirja. Võrreldavaks mõõtmiseks.

Ülesanne: Võrrelge kahe erineva seansi kokkupuute andmeid.Andmed: Seanss 1 [väärtused] / Seanss 2 [väärtused] / on tingimused samad: [jah/ei]Soovin: Muudatuse kokkuvõte + hoiatus, kas muutus võib olla tingitud mõõtmisveast või tegelikust edenemisest. Kui tingimused on erinevad, tühistage võrdlus.

Ülesanne: Tõlgi videoanalüüsi leid patsiendi jaoks lihtsasse keelde. Leid: [tehniline nurk/sümmeetria kokkuvõte] Reegel: motiveeriv, kuid alahinnatud, öelge "hinnanguline mõõtmine", ärge tekitage hirmu, lihtsalt selgitage järgmist sammu.

Näpunäide. Kokkupuute hindamise kõige võimsam kasutamine on trend, mitte absoluutväärtus. Nädalast nädalasse muutuste jälgimine samade standardtingimuste juures on palju usaldusväärsem ja motiveerivam kui ühekordse "kindla" nurga väitmine.

Visuaalse tagasiside motiveeriv väärtus

Kuigi poosi hindamise mõõtmistäpsus on vastuoluline, on selle väärtus patsiendile visuaalse tagasiside andmisel suur. Kui patsient näeb kõrvuti pilte oma kükisügavuse või käte kõrguse suurenemisest nädalast nädalasse, on ta motiveeritud palju tugevamalt kui abstraktne lause "te edenete". See põhineb käitumisteaduse põhimõttel, et käegakatsutav ja nähtav progress suurendab pühendumust. Sama visuaali saab kasutada ka selleks, et demonstreerida patsiendile ebaõiget liikumismustrit (nt põlve libisemine kükitamisel); Patsient õpib oma liigutusi kergemini korrigeerima, kui ta näeb neid väljastpoolt. Kuid ka siin kehtib reegel: kasutage visuaali kui motivatsiooni- ja õpetamisvahendit, mitte kui pretensiooni täpsele kliinilisele mõõtmisele. Patsiendile ütlemine "see on hinnanguline mõõt, see näitab teie suundumust" säilitab aususe ja usalduse.

Näpunäide: põhinege visuaalsel tagasisidel võrdlusel patsiendi enda ajalooga, mitte absoluutarvuga. Sõnum "sügavam ja paremini joondatud kui eelmisel nädalal" on ohutum ja motiveerivam kui sõnum "painutage põlvi 68°".

Levinud vead

• AI nurga eksitamine kliinilise mõõtmise jaoks. Poosi hindamine on oletus; goniomeeter on võrdlusaluseks.
• Ei standardiseeri tingimusi. Erinevate kaamerate/tulede/riietega filmitud videote võrdlemine on eksitav.
• 2D piirangu unustamine. 2D-video annab tõsiseid vigu liigutustes, mis hõlmavad pöörlemist ja sügavust.
• Nõusolekut ei saa. Patsiendi video on eriandmed; Oluline on selgesõnaline nõusolek ja ohutu ladustamine.
• Vaatluse tühistamiseks. Kui AI on vastuolus kliinilise vaatlusega, usaldage vaatlust ja seejärel uurige põhjust.
• Video salvestamine ebaturvaliselt. Tuvastatava patsiendi video kaitsmata hoidmine pilves on KVKK rikkumine.

Kokkuvõttes

Videopõhine poosi hindamine on väärtuslik abivahend liikumise jälgimisel ja võrdlemisel ning patsiendile visuaalse tagasiside andmisel; Siiski on sellel kaamera nurga, riietuse, valgustuse ja 2D-3D kadu tõttu mõõtmisviga. Käsitlege väljundit "hinnanguna", standardiseerige tingimused, kontrollige goniomeetriga kriitilisi väärtusi ja kasutage enamikku trendide jälgimiseks. Patsiendi video on privaatsed andmed; Heakskiit ja ohutu ladustamine on kohustuslikud.

Rakenduse ülesanne

Valige liikumine (kükk, õlgade röövimine või kõndimine). Koostage standardne laskmise kontrollnimekiri teise malliga. Oletame, et sama liigutus on "pildistatud" kord standardsel viisil, kord tahtlikult halbades tingimustes (küljekaamera, lahtised riided) ja laske esimesel mallil tõlgendada kahe väljundi erinevust. Märkige goniomeetriga, milline väärtus vajab kinnitamist.

kontrollnimekiri

• [ ] Sain patsiendi video jaoks selgesõnalise nõusoleku ja hoidsin seda turvaliselt.
• [ ] Standardiseerisin pildistamistingimused (kaamera, kaugus, valgus, riietus).
• [ ] Märkisin tehisintellekti nurga kui "hinnanguline" ega pidanud seda ametlikuks mõõtmiseks.
• [ ] Kontrollisin oma kliinilist vaatlust.
• [ ] Kinnitasin goniomeetriga aruandesse lisatavad kriitilised väärtused.
• [ ] Kasutasin kokkupuuteandmeid enamasti trendi jälgimiseks, mitte ühekordse lõpliku väite esitamiseks.