Нейросеть применили для удаленной диагностики неврологических расстройств у детей

Ученые MIT разработали нейросеть, которая анализирует видеозаписи пациентов с двигательными или неврологическими расстройствами и оценивает их клиническое состояние в режиме реального времени. Приложение на основе этой нейросети сможет работать на большинстве мобильных устройств и сократит время пациентов и врачей на регулярные обследования.
Нейросеть применили для удаленной диагностики неврологических расстройств у детей
https://hdl.handle.net/1721.1/152149

Ученые MIT разработали нейросеть, которая анализирует видеозаписи пациентов с двигательными или неврологическими расстройствами и оценивает их клиническое состояние в режиме реального времени. Приложение на основе этой нейросети сможет работать на большинстве мобильных устройств и сократит время пациентов и врачей на регулярные обследования, сообщает Neurohive.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Визит к врачу – совсем непростая процедура для родителей детей с двигательными нарушениями, такими как детский церебральный паралич. И дорога, и сам осмотр, который происходит регулярно и длится около часа, это настоящее испытание для ребенка. Но ученые MIT, сочетая методы компьютерного зрения и машинного обучения, разработали ИИ-модель, которая анализирует видеозаписи пациентов и дает клиническую оценку состоянию двигательной функции.

Сравнение: визит к врачу и быстрая съемка
Сравнение: визит к врачу и быстрая съемка
https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/152149
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Как это делается

Исследователи протестировали метод на видеозаписях 1000 детей с церебральным параличом. Ученые использовали общедоступный датасет положений скелета, который был подготовлен лабораторией нервно-мышечной биомеханики Стэнфордского университета. На каждом видео был показан ребенок, выполняющий серию упражнений в клинических условиях, и каждое видео было помечено оценкой, которую врач присвоил ребенку после очного осмотра. В 70% случаев оценки нейросети и врача совпали.

Исследователи обнаружили, что сеть, предварительно обученная на нормальных детях, классифицирует уровни подвижности детей более точно, чем если бы она была обучена только на данных детей с церебральным параличем.

Сейчас исследователи разрабатывают приложение, которое родители и пациенты могли бы использовать для автоматического анализа видеозаписей пациентов, снятых в комфортных домашних условиях. Затем результаты могут быть отправлены врачу для дальнейшей оценки. Команда также планирует адаптировать этот метод для оценки других неврологических расстройств.