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[AI는 수술 결과를 더 잘 예측한다] 수술 결과를 예측하기 위해 Fitbit 데이터를 사용했던 연구원들은 환자가 척추 수술에서 회복할 수 있는 방법을 보다 정확하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 갖게 되었다.

https://www.futurity.org/machine-learning-spine-surgery-outcomes-3228962/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=machine-learning-spine-surgery-outcomes-3228962

운영자 | 기사입력 2024/06/12 [00:00]

[AI는 수술 결과를 더 잘 예측한다] 수술 결과를 예측하기 위해 Fitbit 데이터를 사용했던 연구원들은 환자가 척추 수술에서 회복할 수 있는 방법을 보다 정확하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 갖게 되었다.

https://www.futurity.org/machine-learning-spine-surgery-outcomes-3228962/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=machine-learning-spine-surgery-outcomes-3228962

운영자 | 입력 : 2024/06/12 [00:00]

 

AI는 수술 결과를 더 잘 예측한다.

 

연구자들은 머신러닝기술을 사용하여 요추 수술의 회복을 보다 정확하게 예측하는 방법을 개발하기 위해 노력했다.

 

대화형모바일웨어러블 및 유비쿼터스 기술에 관한 ACM 저널 Proceedings of the ACM에 게재된 결과는 그들의 모델이 척추 수술 결과를 예측하는 데 있어서 이전 모델보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다.

 

이는 허리 수술 및 기타 여러 유형의 정형외과 수술에서 결과가 환자의 구조적 질환뿐만 아니라 환자의 신체적정신적 건강 특성에 따라 크게 달라지기 때문에 중요하다.

 

수술적 회복은 수술 전 신체적정신적 건강 모두에 영향을 받는다어떤 사람들은 통증과 회복을 더욱 악화시킬 수 있는 통증 앞에서 과도한 걱정을 할 수도 있다다른 사람들은 통증을 악화시키는 생리적 문제로 고통받을 수도 있다의사가 환자가 직면하는 다양한 함정에 대해 미리 알 수 있다면 치료 계획을 더 잘 맞춤화 할 수 있다.

 

"수술 전 결과를 예측함으로써 우리는 기대치를 확립하고 조기 개입에 도움을 주며 높은 위험 요인을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다."라고 맥켈비 학교의 교수이자 세인트 루이스에 있는 워싱턴 대학교에서 공학을 전공한 루첸양(Chenyang Lu) 연구실의 박사 과정 학생인 제1저자 쑤쯔치(Ziqi Xu)는 말한다수술 결과를 예측하는 이전 작업에서는 일반적으로 병원에서 한두 번 제공되는 환자 설문지를 사용하여 정적 시간 조각을 포착했다.

 

쑤는 "환자의 신체적심리적 패턴의 장기적인 역학을 포착하지 못했다."라고 말했다이전 작업 훈련 머신러닝 알고리즘은 수술 결과의 한 측면에만 초점을 맞추었지만 "수술 회복의 본질적인 다차원적 특성을 무시했다"라고 그녀는 덧붙인다.

 

연구원들은 Fitbit 기기의 모바일 건강 데이터를 사용하여 회복을 모니터링 및 측정하고 시간 경과에 따른 활동 수준을 비교했다그러나 새로운 연구에 따르면 활동 데이터와 종단적 평가 데이터가 환자가 수술 후 어떻게 행동할지 예측하는 데 더 정확하다고 의과대학 신경외과 조교수인 제이콥 그린버그(Jacob Greenberg)가 말했다.

 

현재 연구는 다중 모드 머신러닝을 통해 의사가 회복에 영향을 미치는 상호 연관된 요인에 대한 보다 정확한 "큰 그림"을 볼 수 있음을 보여주는 "원리 증명"을 제공한다이 작업을 시작하기 전에 팀은 먼저 인공지능 시스템에 올바른 균형 잡힌 데이터 식단을 공급할 수 있도록 통계 방법과 프로토콜을 마련했다.

 

이전에 팀은 환자 보고 및 객관적인 웨어러블 측정이 기존 환자 평가에 비해 조기 회복 예측을 향상시킨다는 것을 처음으로 Neurosurgery 저널에 발표했다.

 

그린버그와 쑤 외에도 토마스 로드보(Thomas Rodebaugh) 연구실에서 심리 및 뇌 과학을 연구하는 박사 과정 학생인 매들린 프럼킨(Madelynn Frumkin)이 해당 연구의 공동 제1저자였다의과대학 신경외과 교수인 윌슨 "레이(Wilson "Zack" Ray)는 로드보 및 루와 함께 공동 선임 저자였다로드보는 현재 노스캐롤라이나대학교 채플힐 캠퍼스에 있다.

 

해당 연구에서 그들은 Fitbit 데이터가 개인의 사회적감정적 상태를 평가하는 여러 설문조사와 상관관계가 있을 수 있음을 보여주었다그들은 스마트폰을 사용하여 환자에게 하루 종일 여러 번 기분통증 수준 및 행동을 평가하라는 메시지를 자주 제공하는 "생태학적 순간 평가"(EMA)를 통해 해당 데이터를 수집했다.

 

 

 

 
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