
Image by Lance Grandahl, from Unsplash
Draagbaar AI-apparaat helpt beroerte-overlevenden om vallen te voorkomen tijdens revalidatie
Onderzoekers van de Simon Fraser University ontwikkelen een slim draagbaar apparaat, aangedreven door kunstmatige intelligentie, om valpartijen te voorkomen bij mensen die herstellen van een beroerte of ruggenmergletsel.
Haast? Hier zijn de snelle feiten:
- Het apparaat gebruikt sensoren en machine learning om risicovolle patiëntenbewegingen te detecteren.
- Meer dan 50 beroerteoverlevenden namen deel aan de veiligheidsstudie van bewegingen.
- Het systeem waarschuwt patiënten voor mogelijk gevaarlijke bewegingen tijdens de revalidatie.
De nieuwe technologie zou de manier waarop revalidatie wordt uitgevoerd kunnen veranderen door het veiliger en meer gepersonaliseerd te maken.
Het team, onder leiding van assistent-professor Gustavo Balbinot van SFU’s Movement Neurorehabilitation and Neurorepair lab, heeft draagbare sensoren ontworpen die monitoren hoe patiënten zich bewegen tijdens dagelijkse taken zoals het opstaan uit een stoel of het manoeuvreren rond obstakels.
Deze kleine apparaten verzamelen gedetailleerde gegevens over beweging en gebruiken machine learning om patronen te herkennen die kunnen leiden tot gevaarlijke valpartijen.
“Revalidatie draait helemaal om beweging, dus we willen dat patiënten bewegen. En door te bewegen, kunnen patiënten de beweging die ze verloren hebben terugkrijgen,” zegt Balbinot, in een persbericht van SFU. “Maar we willen dat ze veilig bewegen, dus het belang van dit onderzoek is dat we nu echt de beweging in termen van veiligheid tijdens de revalidatie kunnen begrijpen.”
Meer dan 50 chronische beroerte-overlevenden namen deel aan de studie, gepubliceerd in Clinical Rehabilitation. Hun bewegingen werden geregistreerd met behulp van draagbare sensoren, die gegevens stuurden naar software ontwikkeld door het SFU-team. Deze software analyseerde de gegevens en leerde momenten te detecteren vlak voor een val.
“Deze sensor kan de kenmerken van de bewegingen van de persoon kwantificeren, en met machine learning kunnen we bewegingspatronen identificeren bij deze patiënten,” legt Balbinot uit.
“De software kan de bewegingspatronen leren wanneer de persoon op het punt stond te vallen en voor een volgend event kan de technologie de patiënt waarschuwen, ‘dit is een zeer uitdagende beweging die je nu doet, wees voorzichtig, let op je stap en beweeg veilig’.”
SFU staat momenteel bovenaan de ranglijst van B.C.’s universiteiten voor kunstmatige intelligentie, met meer dan 100 onderzoekers verspreid over acht faculteiten die aan AI-projecten werken. Balbinot’s werk brengt medische wetenschap, techniek en AI samen om de patiëntveiligheid in een realistische omgeving te ondersteunen.
“Wearables zijn hierin belangrijk,” voegt hij toe. “Ze kunnen echt het lab naar het dagelijks leven van mensen brengen.”
In de toekomst hoopt het team dat deze sensoren direct in alledaagse kleding kunnen worden ingebouwd, waardoor ze de klok rond ondersteuning bieden aan mensen die herstellen van ernstige verwondingen.