数据科学帮助找到最适合骨关节炎患者的康复方法

骨关节炎是世界上慢性疼痛和残疾的最常见原因。虽然没有良好的结构修饰药物可用于预防或治疗骨关节炎，但各种形式的治疗性运动已被证明可用于缓解疼痛和改善身体机能。最近的一项研究使用数据科学和数学模型为每位患者找到最合适的康复方法。

于韦斯屈莱大学信息技术学院和运动与健康科学学院合作开发的一种新方法支持医疗保健专业人员根据骨关节炎患者的个性化需求比较和选择最喜欢的运动类型。

“这项研究将帮助我们转向更加个性化的治疗和治疗建议。我们的方法可以帮助医疗保健专业人员为每位患者找到最合适的康复方法，最能满足患者的需求，”于韦斯屈莱大学的 Kaisa Miettinen 教授说。

骨关节炎是最常见的关节炎形式，也是全世界慢性疼痛和残疾的主要来源。膝骨关节炎给人们带来了沉重的负担，因为这个大型负重关节的疼痛和僵硬通常会导致需要手术干预的严重残疾。

各种运动疗法已显示出其在减轻疼痛、改善残疾和提高生活质量方面的有效性。

“不同的运动治疗方式之间的有效性略有不同，但在实践中，治疗的选择也受到治疗时间和费用等因素的影响。以前，没有可用的工具来支持临床决策这将为个别患者寻找最合适的替代方案，”Miettinen 说。

本研究首次应用多目标优化方法来支持膝骨关节炎的决策和治疗分析，可以考虑多个相互冲突的治疗目标。

“当前结果的新颖性可以算作新一波的数字化和决策分析，它将来自不同学科的研究人员联系起来，以充分利用数据并改进传统方法来选择最有益和最具成本效益的干预类型每个患者，”Miettinen 总结了这项研究的好处时说。

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