Сотрясение мозга: машины будут предсказывать время восстановления

Решение о том, когда спортсмен может вернуться в игру после травмы головы, делает управление спортивными сотрясениями очень сложным. Ученые учат машинам предсказывать время восстановления от спортивных сотрясений, связанных с такими симптомами, как головная боль, головокружение и усталость. Результаты их исследования могут быть использованы в качестве основы для системы поддержки принятия решений, которая помогает врачам разработать индивидуальное лечение для травмированных спортсменов.

Частота сотрясений мозга в спорте хорошо известна. Так же как и проблема, с которой сталкиваются врачи и исследователи, когда решают, когда спортсмен может вернуться в игру после травмы головы. В то время как большинство спортсменов восстанавливаются после сотрясения мозга через 7-10 дней, некоторым требуется больше времени. Эта ситуация делает управление спортивными сотрясениями очень сложным.

Исследователи из Колледжа инженерии и информатики Университета Флориды и SIVOTEC Analytics в Бока-Ратоне и сотрудники придумали новое решение. Они учат машины прогнозировать время восстановления после спортивных сотрясений, связанных с такими симптомами, как головная боль, головокружение и усталость .

Их исследование, опубликованное в журнале Американского колледжа спортивной медицины Медицина и наука в спорте и упражнениях , может быть использовано в качестве основы для системы поддержки принятия решений, которая помогает врачам разработать индивидуальное лечение травмированных спортсменов. Это исследование также является частью более широких текущих усилий команды по разработке моделей машинного обучения для диагностики, мониторинга и лечения ряда проблем со здоровьем мозга.

Gli scienziati stanno insegnando alle macchine come prevedere il tempo di recupero di un

Используя данные Национальной сети по спортивному лечению, травмам и исходам (NATION), программы наблюдения за травмами для учащихся-школьников, исследователи изучили данные о несчастных случаях в мозге в 2004 году в 22 видах спорта, выяснив, где травмы в основном встречаются. Они обнаружили, что более половины сотрясений произошло в американском футболе.

Получив эту информацию, они создали новый набор данных о сотрясениях мозга в футболе и других контактных видах спорта, включая борьбу, хоккей на траве и баскетбол для мальчиков и девочек, футбол и лакросс. Этот новый набор данных включал в себя 922 сотрясения мозга и 689 сотрясений от других видов контактного спорта, всего 1611 случаев сотрясения мозга во всех видах контактного спорта. Для набора данных по всем контактным видам спорта общее число симптомов, сообщенных на случай сотрясения мозга, связанного со спортом, варьировалось от нуля до 17, при этом 55% учащихся-спортсменов сообщили о пяти или более симптомах.

Исследователи применили подход моделирования, основанный на автоматическом обучении, для прогнозирования времени восстановления симптомов, связанных с сотрясением мозга, в течение 7, 14 и 28 дней. Они изучили эффективность 10 алгоритмов классификации при построении моделей прогнозирования, используя набор данных, представляющий три года сотрясений мозга, которым подвергаются эти ученики старших классов в футболе и других контактных видах спорта.

Набор данных показал, что распространенным симптомом, связанным с сотрясением мозга, о котором сообщалось, была головная боль (94,9%), за которой следовало головокружение (74,3%), и отсюда трудности с концентрацией (61,1 процента). Основанные на симптомах прогностические модели продемонстрировали практическую клиническую ценность в оценке времени восстановления спорта после сотрясения мозга. Эта информация может быть особенно полезна для медицинских работников при ведении случаев травмы головы и уходе за пациентами . В дополнение к поддержке принятия клинических решений это понимание может также помочь в планировании академического размещения и потребностей команды.

« Мы внедрили передовой подход и новый клинический инструмент для управления спортивными сотрясениями, который будет заметно улучшаться с увеличением числа инклюзивных данных », — сказал Таги Хошгофтар, Ph. Д., соавтор и профессор Motorola на факультете компьютерной и электротехники и компьютерных наук ФАУ, который сотрудничал с ведущим автором Майклом Ф. Бержероном, доктором философии, старшим вице-президентом по разработке и применению SIVOTEC Analytics, и Сара Ландсет, соавтор и доктор философии. студент в FAU. « Наш контролируемый метод машинного обучения доказал свою эффективность и дает дополнительную информацию

Исследователи отметили, что общее число симптомов, чувствительность к шуму или свету, трудности с концентрацией внимания, проблемы с бессонницей и равновесием имеют прогностическое значение приоритета, указывая на их вероятную роль вклада и полезности в их моделях. Напротив, они не сочли амнезию, повышенную возбудимость, потерю сознания или шум в ушах подходящими кандидатами для измеримости наиболее эффективных моделей.

« Очень важно иметь возможность быстро идентифицировать тех спортсменов, которым потребуется больше времени для восстановления после перенесенного сотрясения мозга «, — сказал Бержерон. Возможность прогнозировать время восстановления с помощью машинного обучения поможет повысить эффективность многоуровневого подхода к уходу, а также поможет реалистичным ожиданиям ученика и спортсмена, а также предоставит важную информацию и перспективы для родителей. тренеры и учителя «.

Соавторами исследования « Машинное обучение в моделировании симптомов спортивного сотрясения средней школы в спорте » являются детская больница Nemours, отделение нейрохирургии Орландо; Центр спортивной неврологии Cedars-Sinai Kerlan-Jobe в Лос-Анджелесе; и Центр исследований и профилактики спортивных травм, Datalys, Inc., Индианаполис.

« Это новое применение машинного машинного обучения в эпидемиологии спортивного сотрясения мозга является важным шагом в продвижении подхода к клиническому лечению сложного состояния », — сказала Стелла Баталама, Кандидат технических наук, декан Колледжа инженерных и компьютерных наук ФАУ. « Машинное обучение под наблюдением имеет потенциал для более эффективного выявления значимых моделей и потенциально уникального понимания сложного взаимозависимого комплекса клинических детерминант в предвидении восстановления симптомов сотрясения мозга и множества других аспектов в управлении сотрясением мозга. мозг».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Капча загружается...