इंटरनेशनल जर्नल ऑफ फिजिकल मेडिसिन एंड रिहैबिलिटेशन
खुला एक्सेस

अमूर्त

निचले अंगों की चोटों वाले रोगियों के लिए मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग के बाद टेलीरिहैबिलिटेशन की प्रगति

एंड्री जे. होस्पोडार्स्की, एंड्री आई. त्सव्याख

उद्देश्य: टेलीमेडिसिन तकनीक के कार्यान्वयन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के उपयोग की प्रमुख भूमिका है। इस शोधपत्र का मुख्य विषय निचले अंगों की चोटों वाले रोगियों के पुनर्वास के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ टेलीमेडिसिन तकनीक के कार्यान्वयन पर चर्चा करना है। लगातार रोगियों को चार साल की अवधि में भर्ती किया गया था।
विधियाँ: अध्ययन में निचले अंगों की चोटों वाले कुल 148 विषयों को नामांकित किया गया था। नियंत्रण समूह के 52 रोगियों ने चोट के बाद 3 सप्ताह की अवधि के लिए पारंपरिक पुनर्वास प्रक्रियाओं से गुज़रा। चोट के बाद 3 सप्ताह की अध्ययन अवधि के लिए टेलीरिहैबिलिटेशन समूह में कुल 96 विषयों को नामांकित किया गया और उन्हें घरेलू उपयोग के लिए व्यायाम के एक सेट के साथ प्रशिक्षित किया गया। 96 परीक्षण विषयों के लिए घर पर रिमोट मॉनिटरिंग में एक्सिस-सेंसर, तापमान और पल्स-ऑक्सीमेट्री सेंसर के साथ एक प्रोटोटाइप डिवाइस का उपयोग शामिल था, जिसे घायल अंग पर तय किया गया था।
परिणाम: टेलीमॉनिटरिंग के दौरान, चिकित्सक पुनर्वास अभ्यास के प्रत्येक चरण के निष्पादन की पर्याप्तता को नियंत्रित करता है और अंग की कार्यात्मक स्थिति के आधार पर वास्तविक समय में भार को समायोजित करने की क्षमता रखता है। टेलीरिहैबिलिटेशन के दौरान ऑर्थोपेडिक सर्जन ने मरीजों से परामर्श करने में पारंपरिक पुनर्वास (15.2 मिनट, एसडी:2.7) की तुलना में काफी कम समय लिया (1.9 मिनट, एसडी:0.5)। ऑर्थोपेडिक सर्जन के पारंपरिक पुनर्वास (36.7%, एसडी:7.3) की तुलना में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (78.3%, एसडी:12.6) के साथ टेलीरिहैबिलिटेशन के लिए मरीज की संतुष्टि अधिक थी।