Искусственный интеллект в комплексной реабилитации инвалидов. (Обзор литературы)

Закрыть метаданные

Рекомендуем статьи по данной теме:

Реабилитация пациентов после операций на позвоночнике: эффективность нетепловых методик пелоидотерапии. Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2024;(4):23-29

Динамика моторных и функциональных нарушений в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта. Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2024;(5):13-22

Эффективность и безопасность больших языковых моделей на основе искусственного интеллекта в качестве инструмента поддержки принятия решений в герниологии: оценка экспертами и общими хирургами. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2024;(8):6-14

Возможности зеркальной терапии в когнитивной реабилитации после инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(8-2):64-71

Результаты влияния персонализированной реабилитации на качество жизни мужчин после лапароскопической простатэктомии. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;(4):22-28

Возможности применения искусственного интеллекта в кольпоскопии в рамках скрининговых программ. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;(4):66-71

Применение методов искусственного интеллекта при глаукоме. Часть 2. Нейросети и машинное обучение в мониторинге и лечении глаукомы. Вестник офтальмологии. 2024;(4):80-85

Постинсультные когнитивные нарушения у молодых пациентов. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;(8):92-96

Лечение синдрома фантомной боли ботулиническим нейротоксином. Российский журнал боли. 2024;(3):44-54

Использование искусственного интеллекта в современной стоматологии в Российской Федерации. Стоматология. 2024;(5):42-45

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в течение последнего десятилетия все чаще находят применение в области здравоохранения, что кратно повышает результативность диагностических, профилактических и лечебных мероприятий. Развитие комплексной реабилитации инвалидов находится на пересечении социальной и медицинской областей и классически перенимает инновационные методы здравоохранения, в частности технологии ИИ. Однако применение таких технологий для разных целевых реабилитационных групп (ЦРГ) инвалидов с учетом особенностей возможных реабилитационных мероприятий и услуг сегодня недостаточно изучено.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выявить наиболее распространенные и успешно применяемые технологии ИИ в комплексной реабилитации инвалидов путем анализа зарубежных публикаций.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

В работе были проанализированы зарубежные исследования, описанные в систематических обзорах и рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ), представленных в международной медицинской базе данных PubMed, за последние 5 лет (с января 2019 г. по май 2024 г.). Технологии ИИ были рассмотрены с точки зрения применения в направлениях комплексной реабилитации для разных ЦРГ. Понятие ЦРГ является новым и не имеет аналогов за рубежом, однако его использование в анализе позволяет систематизировать сведения о технологиях ИИ с точки зрения прикладных задач реабилитации инвалидов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наибольшее число исследований применения технологий ИИ в реабилитации относятся к восстановлению двигательных функций инвалида. Проведенный анализ публикационного потока позволяет оценить перспективы и выявить области реабилитации и ЦРГ, где применение технологий ИИ исследовано в большей и меньшей степени.

Ключевые слова:

искусственный интеллект

комплексная реабилитация

инвалид

целевые реабилитационные группы

Авторы:

Суфэльфа А.Р.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

ORCID: 0000-0001-5672-7290

Петрищева К.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»

SPIN РИНЦ: 3980-3492
ORCID: 0000-0002-3207-7243

Щербина К.К.

ORCID: 0000-0001-7579-0113

Пономаренко Г.Н.

ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России;
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

SPIN РИНЦ: 8234-7005
ORCID: 0000-0001-7853-4473

Иванова Н.В.

ORCID: 0000-0002-4614-8583

Дата поступления:

03.02.2025

Дата принятия в печать:

13.04.2025

Список литературы:

Положение инвалидов. Федеральная служба государственной статистики. Ссылка активна на 14.05.2025. https://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/disabilities/
Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: A systematic review. Artificial intelligence in medicine. 2023;146:102693. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102693
Noorbakhsh-Sabet N, Zand R, Zhang Y, Abedi V. Artificial intelligence transforms the future of health care. The American journal of medicine. 2019;132(7):795-801. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2019.01.017
Patel VL, Shortliffe EH, Stefanelli M, Szolovits P, Berthold MR, Bellazzi R, Abu-Hanna A. The coming of age of artificial intelligence in medicine. Artificial intelligence in medicine. 2009;46(1):5-17. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2008.07.017
Gómez-González E. Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare: applications, availability and societal impact. Luxembourg: Publications Office of the European Union; 2020.
Ahuja AS. The impact of artificial intelligence in medicine on the future role of the physician. Peer J. 2019;7:e7702. https://doi.org/10.7717/peerj.7702
Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Annals of The Royal College of Surgeons of England. 2004;86(5):334-338.
Суфэльфа А.Р., Петрищева К.Н., Щербина К.К., Пономаренко Г.Н. Технологии искусственного интеллекта в реабилитации инвалидов: анализ публикационного потока. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(3).
Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: A systematic review. Artif Intell Med. 2023 Dec;146:102693. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102693
Luvizutto GJ, Silva GF, Nascimento MR, Sousa Santos KC, Appelt PA, de Moura Neto E, de Souza JT, Wincker FC, Miranda LA, Hamamoto Filho PT, de Souza LAPS, Simões RP, de Oliveira Vidal EI, Bazan R. Use of artificial intelligence as an instrument of evaluation after stroke: a scoping review based on international classification of functioning, disability and health concept. Topics in Stroke Rehabilitation. 2022;29(5):331-346. https://doi.org/10.1080/10749357.2021.1926149
Santilli V. Application of machine learning techniques to physical and rehabilitative medicine. Annali di Igiene. 2022;34(1):79-83.
D’Antoni F, Russo F, Ambrosio L, Vollero L, Vadalà G, Merone M, Papalia R, Denaro V. Artificial Intelligence and Computer Vision in Low Back Pain: A Systematic Review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(20):10909. https://doi.org/10.3390/ijerph182010909
Burdea G, Kim N, Polistico K, Kadaru A, Grampurohit N, Roll D, Damiani F. Assistive game controller for artificial intelligence-enhanced telerehabilitation post-stroke. Assist Technol. 2021 May 4;33(3):117-128. https://doi.org/10.1080/10400435.2019.1593260
Zhang L, Tashiro S, Mukaino M, Yamada S. Use of artificial intelligence large language models as a clinical tool in rehabilitation medicine: a comparative test case. J Rehabil Med. 2023 Sep 11;55:jrm13373. https://doi.org/10.2340/jrm.v55.13373
Luu DK, Nguyen AT, Jiang M, Drealan MW, Xu J, Wu T, Tam WK, Zhao W, Lim BZH, Overstreet CK, Zhao Q, Cheng J, Keefer EW, Yang Z. Artificial Intelligence Enables Real-Time and Intuitive Control of Prostheses via Nerve Interface. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2022;69(10):3051-3063. https://doi.org/10.1109/TBME.2022.3160618
Olsen S, Zhang J, Liang KF, Lam M, Riaz U, Kao JC. An artificial intelligence that increases simulated brain-computer interface performance. J Neural Eng. 2021 May;18(4). https://doi.org/10.1088/1741-2552/abfaaa
Krasoulis A, Vijayakumar S, Nazarpour K. Multi-Grip Classification-Based Prosthesis Control With Two EMG-IMU Sensors. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2020;28(2):508-518. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2019.2959243
Malcangi M. AI-Based Methods and Technologies to Develop Wearable Devices for Prosthetics and Predictions of Degenerative Diseases. Methods in Molecular Biology. 2021;2190:337-354. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-0826-5_17
Barua PD, Vicnesh J, Gururajan R, Oh SL, Palmer E, Azizan MM, Kadri NA, Acharya UR. Artificial Intelligence Enabled Personalised Assistive Tools to Enhance Education of Children with Neurodevelopmental Disorders-A Review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(3):1192. https://doi.org/10.3390/ijerph19031192
Bublin M, Werner F, Kerschbaumer A, Korak G, Geyer S, Rettinger L, Schönthaler E, Schmid-Kietreiber M. Handwriting Evaluation Using Deep Learning with SensoGrip. Sensors (Basel). 2023;23(11):5215. https://doi.org/10.3390/s23115215
Devi A, Kavya G. Dysgraphia disorder forecasting and classification technique using intelligent deep learning approaches. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry. 2023;120:110647. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2022.110647
Zdravkova K, Krasniqi V, Dalipi F, Ferati M. Cutting-edge communication and learning assistive technologies for disabled children: An artificial intelligence perspective. Frontiers in Artificial Intelligence. 2022;5:970430. https://doi.org/10.3389/frai.2022.970430
Draffan EA, Wald M, Ding C, Yin Y. AI Supporting AAC Pictographic Symbol Adaptations. Stud Health Technol Inform. 2023;306:215-221. https://doi.org/10.3233/SHTI230622
Gross DP, Steenstra IA, Harrell FE Jr, Bellinger C, Zaïane O. Machine Learning for Work Disability Prevention: Introduction to the Special Series. Journal of Occupational Rehabilitation. 2020;30(3):303-307. https://doi.org/10.1007/s10926-020-09910-1
Cheng ASK, Ng PHF, Sin ZPT, Lai SHS, Law SW. Smart Work Injury Management (SWIM) System: Artificial Intelligence in Work Disability Management. Journal of Occupational Rehabilitation. 2020;30(3):354-361. https://doi.org/10.1007/s10926-020-09886-y
de Freitas MP, Piai VA, Farias RH, Fernandes AMR, de Moraes Rossetto AG, Leithardt VRQ. Artificial Intelligence of Things Applied to Assistive Technology: A Systematic Literature Review. Sensors (Basel). 2022;22(21):8531. https://doi.org/10.3390/s22218531
Qi J, Wu C, Yang L, Ni C, Liu Y. Artificial intelligence (AI) for home support interventions in dementia: a scoping review protocol. BMJ Open. 2022;12(9):e062604. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-062604
Huq SM, Maskeliūnas R, Damaševičius R. Dialogue agents for artificial intelligence-based conversational systems for cognitively disabled: a systematic review. Disabil Rehabil Assist Technol. 2024 Apr;19(3):1059-1078. https://doi.org/10.1080/17483107.2022.2146768
Pousada García T, Groba Gonzalez B, Nieto-Riveiro L, Canosa Domínguez N, Maldonado-Bascón S, López-Sastre RJ, Pacheco DaCosta S, González-Gómez I, Molina-Cantero AJ, Pereira Loureiro J. Assessment and counseling to get the best efficiency and effectiveness of the assistive technology (MATCH): Study protocol. PLoS One. 2022 Mar 16;17(3):e0265466. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265466
Herbuela VRDM, Karita T, Furukawa Y, Wada Y, Toya A, Senba S, Onishi E, Saeki T. Machine learning-based classification of the movements of children with profound or severe intellectual or multiple disabilities using environment data features. PLoS One. 2022;17(6):e0269472. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0269472
Mulfari D, La Placa D, Rovito C, Celesti A, Villari M. Deep learning applications in telerehabilitation speech therapy scenarios. Computers in Biology and Medicine. 2022 Sep;148:105864. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105864
Tanabe H, Shiraishi T, Sato H, Nihei M, Inoue T, Kuwabara C. A concept for emotion recognition systems for children with profound intellectual and multiple disabilities based on artificial intelligence using physiological and motion signals. Disabil Rehabil Assist Technol. 2024 May;19(4):1319-1326. https://doi.org/10.1080/17483107.2023.2170478
Liu K, Yu Y, Liu Y, Tang J, Liang X, Chu X, Zhou Z. A novel brain-controlled wheelchair combined with computer vision and augmented reality. BioMedical Engineering OnLine. 2022;21(1):50. https://doi.org/10.1186/s12938-022-01020-8
Gupta C, Chandrashekar P, Jin T, He C, Khullar S, Chang Q, Wang D. Bringing machine learning to research on intellectual and developmental disabilities: taking inspiration from neurological diseases. Journal of Neurodevelopmental Disorders. 2022;14(1):28. https://doi.org/10.1186/s11689-022-09438-w
Bertoncelli CM, Altamura P, Vieira ER, Bertoncelli D, Solla F. Using Artificial Intelligence to Identify Factors Associated with Autism Spectrum Disorder in Adolescents with Cerebral Palsy. Neuropediatrics. 2019 Jun;50(3):178-187. https://doi.org/10.1055/s-0039-1685525
Triantafyllidis AK, Tsanas A. Applications of Machine learning in Real-Life Digital Health Interventions: Review of the Literature. J Med Internet Res. 2019 Apr;21(4):e12286. https://doi.org/10.2196/12286
Pueyo V, Pérez-Roche T, Prieto E, Castillo O, Gonzalez I, Alejandre A, Pan X, Fanlo-Zarazaga A, Pinilla J, Echevarria JI, Gutierrez D, Altemir I, Romero-Sanz M, Cipres M, Ortin M, Masia B. Development of a system based on artificial intelligence to identify visual problems in children: study protocol of the TrackAI project. BMJ Open. 2020 Feb;10(2):e033139. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-033139
Domingo MC. An Overview of Machine Learning and 5G for People with Disabilities. Sensors (Basel). 2021;21(22):7572. https://doi.org/10.3390/s21227572
Takahashi S, Nonomiya Y, Terai H, Hoshino M, Ohyama S, Shintani A, Nakamura H. Artificial intelligence model to identify elderly patients with locomotive syndrome: A cross-section study. Journal of Orthopaedic Science. 2023;28(3):656-661. https://doi.org/10.1016/j.jos.2022.01.010
Ventura S, Ottoboni G, Lullini G, Chattat R, Simoncini L, Magni E, Piperno R, La Porta F, Tessari A. Co-designing an interactive artificial intelligent system with post-stroke patients and caregivers to augment the lost abilities and improve their quality of life: a human-centric approach. Front Public Health. 2023 Sep;11:1227748. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1227748
Soin A, Hirschbeck M, Verdon M, Manchikanti L. A Pilot Study Implementing a Machine Learning Algorithm to Use Artificial Intelligence to Diagnose Spinal Conditions. Pain Physician. 2022;25(2):171-178.
Rughani G, Nilsen TIL, Wood K, Mair FS, Hartvigsen J, Mork PJ, Nicholl BI. The selfBACK artificial intelligence-based smartphone app can improve low back pain outcome even in patients with high levels of depression or stress. Eur J Pain. 2023 May;27(5):568-579. https://doi.org/10.1002/ejp.2080
Nguyen AT, Xu J, Jiang M, Luu DK, Wu T, Tam WK, Zhao W, Drealan MW, Overstreet CK, Zhao Q, Cheng J, Keefer EW, Yang Z. A bioelectric neural interface towards intuitive prosthetic control for amputees. J Neural Eng. 2020 Nov;17(6). https://doi.org/10.1088/1741-2552/abc3d3
Alarcón-Paredes A, Guzmán-Guzmán IP, Hernández-Rosales DE, Navarro-Zarza JE, Cantillo-Negrete J, Cuevas-Valencia RE, Alonso GA. Computer-aided diagnosis based on hand thermal, RGB images, and grip force using artificial intelligence as screening tool for rheumatoid arthritis in women. Med Biol Eng Comput. 2021 Feb;59(2):287-300. https://doi.org/10.1007/s11517-020-02294-7
Capecci M, Cima R, Barbini FA, Mantoan A, Sernissi F, Lai S, Fava R, Tagliapietra L, Ascari L, Izzo RN, Leombruni ME, Casoli P, Hibel M, Ceravolo MG. Telerehabilitation with ARC Intellicare to Cope with Motor and Respiratory Disabilities: Results about the Process, Usability, and Clinical Effect of the «Ricominciare» Pilot Study. Sensors (Basel). 2023 Aug;23(16):7238. https://doi.org/10.3390/s23167238
Roca P, Attye A, Colas L, Tucholka A, Rubini P, Cackowski S, Ding J, Budzik JF, Renard F, Doyle S, Barbier EL, Bousaid I, Casey R, Vukusic S, Lassau N, Verclytte S, Cotton F; OFSEP Investigators. Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI. Diagnostic and Interventional Imaging. 2020;101(12):795-802. https://doi.org/10.1016/j.diii.2020.05.009
Bertoncelli CM, Altamura P, Vieira ER, Bertoncelli D, Solla F. Using Artificial Intelligence to Identify Factors Associated with Autism Spectrum Disorder in Adolescents with Cerebral Palsy. Neuropediatrics. 2019 Jun;50(3):178-187. https://doi.org/10.1055/s-0039-1685525

Закрыть метаданные