Choroby układu mięśniowo-szkieletowego - obejmujące upośledzenie stawów, kości lub mięśni - dotykają ponad 1,5 miliarda ludzi na całym świecie. Jak w przypadku większości problemów zdrowotnych, wczesne wykrycie tych problemów może potencjalnie zapobiec poważnym zaburzeniom, ale dostępnych jest niewiele ilościowych i obiektywnych testów oceniających stan zdrowia układu mięśniowo-szkieletowego. Aby rozwiązać ten problem, Boswell i współpracownicy opracowali narzędzie internetowe, które może analizować samodzielnie zebrane, domowe filmy wykonane smartfonem. Narzędzie, które zostało wdrożone w ogólnokrajowym badaniu, było wystarczająco czułe, aby przewidzieć stan zdrowia fizycznego (ocenianego za pomocą standaryzowanego narzędzia ankietowego) oraz chorobę zwyrodnieniową stawu kolanowego lub biodrowego. Wyniki badania zostały niedawno opisane w npj Digital Medicine (publikacja Nature). Narzędzie opiera się na teście "sit-to-stand", ocenie, która jest dość oczywista: zaczynając od pozycji siedzącej ze skrzyżowanymi ramionami, uczestnik wstaje i siada z powrotem w sumie pięć razy, będąc mierzonym czasem. Wolniejsze czasy mogą świadczyć o zmniejszonej sile dolnej części ciała, schorzeniu wpływającym na układ mięśniowo-szkieletowy lub po prostu o starzeniu się - wyjaśnia Boswell, zaznaczając, że test sam w sobie nie jest precyzyjną miarą funkcji fizycznej. W tym miejscu do gry wchodzą analizy kinematyczne (oceniające ruch). Oceniając takie rzeczy jak kąty i przyspieszenia różnych części ciała podczas ruchu, można dokonać bardziej ostatecznych prognoz dotyczących zdrowia układu mięśniowo-szkieletowego. Oto jak działa ich narzędzie - używając smartfona, ktoś nagrywa wideo uczestnika wykonującego test "od siedzenia do stania", które jest następnie przesyłane do aplikacji. Narzędzie łączy algorytm open-source do szacowania pozy uczestnika z dostosowanymi algorytmami, które obliczają czas potrzebny uczestnikowi na wykonanie testu wraz z czynnikami kinematycznymi, takimi jak kąty stawów podczas ruchu. Uczestnicy biorą również udział w ankiecie, aby wprowadzić informacje demograficzne i wypełnić kwestionariusz w celu oceny czynników takich jak zmęczenie, ból, zaburzenia emocjonalne i ogólna funkcja fizyczna. Uczestnicy zostali również zapytani, czy mieli wcześniejszą kliniczną diagnozę choroby zwyrodnieniowej stawów. Ponieważ badanie było dostępne dla wielu osób, udział w nim był znacznie wyższy niż w tradycyjnych próbach biomechanicznych. "Badania ruchu człowieka były zazwyczaj ograniczone do laboratoriów biomechanicznych wyposażonych w drogi i techniczny sprzęt" - wyjaśnia Boswell. W swoim ogólnokrajowym badaniu, Boswell i współpracownicy włączyli dane od 405 uczestników z 35 stanów USA, przy czym poszczególne osoby przesłały filmy w nieco ponad miesiąc czasu. "Nasze badanie miało ponad 35 razy większą medianę liczby uczestników w porównaniu z tradycyjnymi badaniami biomechaniki" - zauważyła. Wiek uczestników wahał się od 18 do 96 lat, ze średnią wieku 37,5 lat. Podobnie jak w przypadku wcześniejszych badań laboratoryjnych i klinicznych, badacze stwierdzili, że większy maksymalny kąt pochylenia tułowia - czyli pochylenie się bardziej do przodu - w pozycji stojącej może prognozować chorobę zwyrodnieniową stawów, nawet przy kontroli wielu czynników, takich jak wiek, płeć czy wskaźnik masy ciała (BMI). Podobnie jak poprzednie badania biomechaniczne, narzędzie wykazało, że dłuższy czas wykonania testu "od siedzenia do stania" był związany z niższą oceną zdrowia fizycznego, wyższym BMI i starszym wiekiem. Wyniki te sugerują, że ocena w domu za pomocą smartfona może być wykonalna w przyszłych badaniach biomechanicznych. Ponieważ ich próba miała zróżnicowaną populację uczestników, badacze mogli ocenić, jak czynniki demograficzne mogą być związane z różnicami biomechanicznymi. Kiedy porównali dwie największe grupy etniczne w swoim badaniu, odkryli, że 243 białych uczestników miało znaczące różnice w kącie tułowia podczas testu sit-to-stand w porównaniu do 103 azjatyckich uczestników, nawet po uwzględnieniu innych zmiennych. "To odkrycie wskazuje, że nie możemy zakładać podobieństw w różnych grupach rasowych i etnicznych i podkreśla znaczenie bardziej zróżnicowanych próbek w badaniach biomechanicznych", powiedział Boswell. "Te funkcjonalne różnice są prawdopodobnie spowodowane podstawowymi czynnikami, takimi jak mobilność lub siła, a nawet nierówności zdrowotne, które nie zostały uchwycone w tym badaniu". Badacze znaleźli również cechę biomechaniczną (konkretnie szybsze pochylanie się do przodu podczas stania), która była znacząco związana z wyższym wynikiem zdrowia psychicznego. "To ekscytujące widzieć potencjalne związki między zdrowiem psychicznym a tym, jak się poruszamy" - powiedziała Boswell. Podkreśliła jednak, że związki między różnicami biomechanicznymi a rasą/pochodzeniem etnicznym lub stanem zdrowia psychicznego zaobserwowane w ich badaniu są głównie hipotezami i będą wymagały badań uzupełniających. "To badanie podkreśla, że samodzielnie zebrane dane mogą być wykorzystane do oceny funkcji fizycznej i zdrowia mięśniowo-szkieletowego, umożliwiając pacjentom uczestnictwo w badaniu biomechanicznym w zaciszu własnego domu", powiedział Moria Bittmann, Ph.D., dyrektor programowy w dziale Discovery Science & Technology w National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB). "Badania takie jak te dostarczają dodatkowych dowodów na to, że aplikacje oparte na smartfonach mogą pomóc w ułatwieniu zdecentralizowanych badań klinicznych i mogą upoważnić jednostki do wzięcia aktywnej roli w swoim zdrowiu". "Nowe i ulepszone narzędzia uczenia maszynowego są stale rozwijane w celu oszacowania ludzkiego ruchu (i wiele więcej), które mają potencjał, aby mieć głęboki wpływ na opiekę zdrowotną poprzez mobilne monitorowanie zdrowia", powiedział starszy autor badania Scott Delp, Ph.D., profesor na Uniwersytecie Stanforda i dyrektor finansowanego przez NIH Mobilize Center. "Ale samo tworzenie nowych narzędzi AI nie wystarczy.