根据约翰霍普金斯医学院、肯尼迪克里格研究所和马里兰大学的一项研究，新的姿势估计软件有可能帮助神经科医生及其患者使用智能手机和平板电脑等简单工具获取重要的临床数据。人体姿态估计是一种人工智能形式，它可以从简单的图像或视频中自动检测和标记人体上的特定地标，例如肘部和手指。
为了测量患者运动功能的速度、节奏和范围，神经科医生通常会让患者进行某些重复性动作，例如敲击手指或张开和合上手。对这些测试的客观评估可以最准确地了解患者病情的严重程度，从而更好地为治疗决策提供信息。然而，客观的运动捕捉设备通常很昂贵，或者只能测量一种类型的运动。因此，大多数神经科医生必须对患者的运动功能进行主观评估，通常只需观察患者执行不同的任务。
霍普金斯领导的这项新研究试图确定研究团队开发的姿势估计软件是否可以像手动、逐帧目视检查患者进行运动的视频记录一样准确地跟踪人体运动。
“我们的目标是开发一种快速、廉价且易于访问的方法来客观地测量患者在多个四肢上的运动，”该研究的主要作者、物理医学与康复系助理教授 Ryan Roemmich 博士说。约翰霍普金斯大学医学院和肯尼迪克里格研究所的人体运动科学家。
研究小组让 10 名年龄在 24 至 33 岁之间的健康受试者在智能手机视频中记录他们自己在运动功能评估期间执行通常分配给神经病学患者的五项任务：手指敲击、手合拢、脚趾敲击、脚跟敲击和手部旋转。受试者以四种不同的速度执行每项任务。使用免费提供的人体姿势估计算法跟踪他们的动作，然后将其输入团队的软件进行评估。
结果表明，在所有五项任务中，该软件准确地检测到了人工检测方法检测到的 96% 以上的运动。这些结果跨越了几个变量，包括位置、使用的智能手机类型和记录方法：一些受试者将他们的智能手机放在稳定的表面上并点击“记录”，而其他人则让家人或朋友拿着设备。
从他们的年轻健康人样本中获得了令人鼓舞的结果，研究小组的下一步是在需要神经系统护理的人身上测试该软件。目前，该团队正在收集大量帕金森病患者的视频样本，这些视频样本与健康受试者执行的五项运动功能任务相同。
“我们希望任何拥有智能手机或平板电脑的人都能够录制可以被他们的医生成功分析的视频，”Roemmich 说。“随着这种姿势估计软件的进一步发展，最终可以在患者不必离开家的情况下进行和分析运动评估。”
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