导读 研究人员将人工智能技术应用于步态分析和医疗记录数据，以提供有关腿部骨折患者及其康复情况的见解。这项发表在《骨科研究杂志》上的研究发...
研究人员将人工智能技术应用于步态分析和医疗记录数据，以提供有关腿部骨折患者及其康复情况的见解。
这项发表在《骨科研究杂志》上的研究发现，骨折手术后的再入院率与潜在医疗状况之间存在显着关联。潜在的医疗状况和骨科并发症之间也发现了相关性，尽管这些联系并不显着。
同样明显的是，受伤后早期阶段的步态分析为了解受伤对运动和恢复的影响提供了有价值的见解。对于临床专业人员来说，这些模式是优化康复策略的关键。
通讯作者 Mostafa Rezapour 表示：“我们的研究结果表明，将机器学习和步态分析整合到骨科实践中可以产生深远的影响，不仅可以提高损伤后并发症预测的准确性，还可以根据患者的个体需求制定康复策略。”维克森林大学医学院博士。 “这种方法代表了向更加个性化、预测性以及最终更有效的骨科护理的关键转变。”
雷扎普尔博士补充说，这项研究强调了采取整体观点的至关重要性，这种观点不仅包括损伤恢复的机械方面，还包括更广泛的患者健康状况。他说：“这是我们在优化康复策略、缩短康复时间和提高下肢骨折患者整体生活质量方面向前迈出的一步。”
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