Технологии ИИ в реабилитации инвалидов: перспективные направления
Специалисты Федерального научно-образовательного центра медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта (Санкт-Петербург) провели анализ зарубежных публикаций (база PubMed) за 2019–2024 гг., посвященных применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в реабилитации инвалидов.
Из 1636 научных работ было отобрано 52 наиболее доказательных исследования (систематические обзоры, мета-анализы и РКИ). Их изучение позволило выявить три ключевых направления:
Машинное обучение
40% публикаций- Ассистивные технологии для людей с инвалидностью
- Диагностические системы для выявления хронической боли в спине
- Мониторинг здоровья через распознавание движений и жестов
- Контроль протезов верхних конечностей
- Профилактика травм на производстве (анализ рисков травмирования. оценка стоимости лечения травм, составление программ реабилитации)
Глубокое обучение
24% публикаций- Распознавание речи для улучшения терапии, в том числе в телереабилитации
- Анализ движений кисти с помощью «умной ручки» для оценки нарушений письма
- Диагностика нарушений у детей с проблемами в обучении
- Оценка состояния при рассеянном склерозе
- Контроль правильности выполнения упражнений при реабилитации на дому
Нейронные сети
22% публикаций- Управление домашними устройствами для малоподвижных пациентов через распознавание движений головы, моргание глаз, движения рта
- Роботизированная помощь в повседневных задачах (например, одевание)
- Ранняя диагностика болезней Паркинсона и Альцгеймера
- Системы распознавания лиц и эмоций для слабовидящих
- Поддержка врачебных решений при составлении реабилитационных программ, мониторинге эффективности лечения, прогнозировании результатов реабилитации
Схема распределения применяемых технологий искусственного интеллекта в реабилитации инвалидов в зарубежном опыте Аббревиатуры: СППР – система поддержки принятия решений; ТСР – технические средства реабилитации; АДК – альтернативная и дополненная коммуникация; VR – технология виртуальной реальности; СП – сопровождаемое проживание; ВК – верхние конечности; НК – нижние конечности; СДВГ – синдром дефицита внимания и гиперактивности; ДЦП – детский церебральный паралич; РАС – расстройство аутистического спектра
На основе полученных данных были определены два приоритетных направления развития технологий ИИ на базе Центра им. Г.А. Альбрехта и внедрения их в отечественную практику:
- Совершенствование медико-социальной экспертизы. Планируется разработка систем поддержки принятия решений для специалистов. Анализ показал, что из 52 отобранных исследований 8 публикаций напрямую посвящены СППР, что подтверждает высокий потенциал данного направления.
- Автоматизация протезирования. В фокусе внимания — оптимизация процессов изготовления протезов верхних и нижних конечностей с использованием цифровых моделей. Технологии ИИ планируется применять для проектирования индивидуальных приемных гильз, что позволит повысить точность и скорость производства.
Выводы
Наибольший потенциал для немедленного внедрения имеют методы машинного обучения и нейросетевые архитектуры. Ключевыми областями их применения в России могут стать:
- повышение объективности медико-социальной экспертизы
- персонализация индивидуальных программ реабилитации
- автоматизация контроля эффективности восстановительного лечения
- профилактика производственного травматизма и профессиональных заболеваний
Источник: moitvivt.ru
