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10秒診斷「神經退化病」 AI分析步態、免穿戴裝置

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醫師提醒,以AI步態分析新技術,可快速診斷是否罹患神經退化疾病;示意圖。(圖/123RF)
醫師提醒,以AI步態分析新技術,可快速診斷是否罹患神經退化疾病;示意圖。(圖/123RF)

只需走上幾步路,透過AI人工智慧)協助,在10秒內分析步態,精準判斷是否罹患失智症、帕金森氏症等神經退化疾病。台北榮總、資策會、陽明交通大學腦科技計畫團隊共同研發「無標記動作捕捉系統」,成效顯著,將成神經退化性疾病患者診斷與治療的重要工具。

北榮副院長王署君表示,不同神經疾病患者其步態特徵不一樣,傳統必須倚賴醫師看診經驗,觀察病人走進診間狀態,推測罹患了哪一種神經疾病,當然精準度有待改善。隨著AI(人工智慧)精進,利用最新技術量化,病人在5公尺空間內走上幾步路,透過攝影拍攝動作步履、肢體動作,只需幾秒就能精準分析出罹患哪一種神經退化疾病。

台北榮總神經修復科主治醫師郭昭宏指出,傳統動作捕捉系統需要昂貴設備、專門空間,受試者身上貼著許多感測器,來回走動,大幅限制應用範圍。相較之下,「無標記動作捕捉系統」僅需幾台高解析度相機即可精確捕捉受試者的三維關節位置,且無需穿戴感測器或貼上標記物,僅穿著日常服裝,即可完成測試。

研究團隊表示,「無標記動作捕捉系統」目前處於初步整合階段,接下來必須建立資料庫,蒐集各年齡層健康人的步態,作為比對的基準。在運用範圍上,研究團隊表示,這項技術在動作分析、醫療領域上展現出3大潛力:

1.成為神經退化性疾病患者診斷與治療的重要工具。

2.為運動傷害患者量身定制復健計畫,加速恢復。

3.優化健康運動員的訓練,提升表現。

在北榮、資策會、陽明交通大學腦科技計畫團隊的合作下,該系統可靠性通過多項研究驗證,例如,透過該系統,可掌握脊椎退化疾病或脊髓損傷患者其步態與正常人的差異,在術前與術後提供精確的測量數據,透過數據的變化作為治療效果的科學依據。

郭昭宏表示,無標記動作捕捉系統如果順利結合外骨骼設備,將可為行動受限患者提供支持,讓他們重拾步伐與生活的希望,為許多身障患者與家庭帶來了真正的幫助與改變。

本文由「健康醫療網」提供

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