導讀 研究人員將人工智能技術應用于步態(tài)分析和醫(yī)療記錄數(shù)據，以提供有關腿部骨折患者及其康復情況的見解。這項發(fā)表在《骨科研究雜志》上的研究發(fā)...
研究人員將人工智能技術應用于步態(tài)分析和醫(yī)療記錄數(shù)據，以提供有關腿部骨折患者及其康復情況的見解。
這項發(fā)表在《骨科研究雜志》上的研究發(fā)現(xiàn)，骨折手術后的再入院率與潛在醫(yī)療狀況之間存在顯著關聯(lián)。潛在的醫(yī)療狀況和骨科并發(fā)癥之間也發(fā)現(xiàn)了相關性，盡管這些聯(lián)系并不顯著。
同樣明顯的是，受傷后早期階段的步態(tài)分析為了解受傷對運動和恢復的影響提供了有價值的見解。對于臨床專業(yè)人員來說，這些模式是優(yōu)化康復策略的關鍵。
通訊作者 Mostafa Rezapour 表示：“我們的研究結果表明，將機器學習和步態(tài)分析整合到骨科實踐中可以產生深遠的影響，不僅可以提高損傷后并發(fā)癥預測的準確性，還可以根據患者的個體需求制定康復策略。”維克森林大學醫(yī)學院博士。 “這種方法代表了向更加個性化、預測性以及最終更有效的骨科護理的關鍵轉變。”
雷扎普爾博士補充說，這項研究強調了采取整體觀點的至關重要性，這種觀點不僅包括損傷恢復的機械方面，還包括更廣泛的患者健康狀況。他說：“這是我們在優(yōu)化康復策略、縮短康復時間和提高下肢骨折患者整體生活質量方面向前邁出的一步。”
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