中風(fēng)發(fā)生在嬰兒出生前后，發(fā)病率約為千分之二，是兒童時期最常見的運(yùn)動障礙。早期干預(yù)會幫助改善該疾病，但它需要早期發(fā)現(xiàn)，這說起來容易做起來難，這些癥狀往往是非特異性的，一種依賴于識別中風(fēng)特征的常規(guī)運(yùn)動評估篩查方法就顯得尤為重要。
紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)和喬治亞理工學(xué)院的研究人員正在開發(fā)一種將可穿戴設(shè)備與人工智能相結(jié)合的自動化、低成本診斷解決方案。他們在最近發(fā)表的一篇預(yù)印本論文中描述了該項(xiàng)目，包括給新生兒配備身體佩戴的傳感器，并將算法應(yīng)用于收集的數(shù)據(jù)。
研究人員對34名嬰兒進(jìn)行了小規(guī)模的初步測試，其中13名嬰兒有不正常的運(yùn)動，他們有75%的可能性會發(fā)生中風(fēng)。
這篇論文的作者寫道：“我們的最終目標(biāo)是建立一個可在全國范圍內(nèi)使用的PS自動篩選系統(tǒng)。”我們想要開發(fā)一種方法，使所有人都能對每一個新生兒進(jìn)行準(zhǔn)確和客觀的評估，從而及早發(fā)現(xiàn)潛在的運(yùn)動異常。這種自動篩查程序不會導(dǎo)致PS病例減少，而是能更早發(fā)現(xiàn)。
在研究過程中，研究人員在每個新生兒的腳踝和手腕上都綁了一根重量輕、顏色鮮艷、裝有加速度計(jì)的棉質(zhì)背帶，并每隔一個月對新生兒進(jìn)行10分鐘的試驗(yàn)，記錄數(shù)據(jù)。來自161個驗(yàn)證測試（24000到60000個樣本）的加速度計(jì)讀數(shù)通過一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的管道輸入，并進(jìn)行分類，表明可能中風(fēng)的異常運(yùn)動的跡象。在驗(yàn)證階段，他們的方法達(dá)到了80%的準(zhǔn)確度，優(yōu)于以前的方法。
我們]開發(fā)的判別模式發(fā)現(xiàn)（DPD）方法自動檢測相關(guān)模式，并在此基礎(chǔ)上引導(dǎo)有效的分類模型，研究人員寫道：在診斷圍產(chǎn)期中風(fēng)的發(fā)展中，我們已經(jīng)為篩選工具奠定了基礎(chǔ)，我們的方法簡單易行、成本低廉、在分析結(jié)果的準(zhǔn)確性方面可靠。
