物理医学与康复国际期刊
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下肢损伤患者应用机器学习后远程康复的进展

安德烈·J·霍斯波达尔斯基 (Andriy J. Hospodarskyy)、安德烈·I·茨维亚赫 (Andriy I. Tsvyakh)

目标：人工智能（AI）的使用在远程医疗技术的实施中发挥着重要作用。本文的首要主题是讨论利用机器学习算法实现远程医疗技术对下肢损伤患者的康复。在四年内连续招募患者。
方法：共有 148 名下肢损伤受试者纳入研究。对照组的 52 名患者在受伤后接受了为期 3 周的传统康复治疗。总共 96 名受试者在受伤后被纳入远程康复组，进行为期 3 周的研究，并接受了一套家用练习的训练。对 96 名测试对象的家庭远程监控包括使用带有轴传感器、温度和脉搏血氧饱和度传感器的原型设备，这些传感器固定在受伤的肢体上。
结果：在远程监控过程中，医生控制康复训练每个阶段的执行是否充分，并能够根据肢体的功能状态实时调整负荷。远程康复期间骨科医生咨询患者的时间（1.9 分钟，SD：0.5）明显少于传统康复（15.2 分钟，SD：2.7）。机器学习算法远程康复的患者满意度（78.3%，SD：12.6）高于骨科医生传统康复（36.7%，SD：7.3）。