人工智能正在彻底改变康复医学，消除传统服务中的障碍，并为世界卫生组织估计的可能从康复中受益的24亿人提供新的方法。可穿戴传感器和风险预测算法是接受心脏、中风、神经和物理治疗康复的患者的应用之一。随着慢性病和与年龄相关的残疾负担的增加，这些技术的出现为康复医学的未来提供了诱人的可能性。
一个早期的例子是由多伦多大学健康网络KITE研究所开发的自适应虚拟助手（AVA），该助手在疫情期间康复中心关闭时被引入，功能类似于虚拟健身教练。通过笔记本电脑或手机的视频，该软件可以跟踪身体关节的运动，并提供个性化的锻炼计划和反馈。它提供实时的文字和进度条反馈，并附有可定制的背景场景，以增强可访问性。
“很多人生活在偏远地区，还有很多财务障碍。有很多错失的机会，我们希望创造一种即使在远程也能访问的解决方案，”多伦多大学生物医学工程研究所助理教授兼KITE虚拟康复项目负责人Shehroz Khan说。Khan的团队拜访了患者的家，安装了软件并提供了系统的培训。通过每两周一次的检查，团队还进行了临床评估，并向患者提供了教育材料，如打印件和小册子。“我们让这些系统非常简单，所以不需要额外的硬件，”Khan说。“只有一个按钮开始数据收集，患者也可以停止数据收集。”
同时，在伊利诺伊州，西北大学芬伯格医学院物理医学与康复学教授Arun Jayaraman和他的Shirley Ryan AbilityLab团队开发了一种中风传感器工具包，用于自动化住院患者的临床结果测量。通过称为“快照测试”的短序列活动，所有临床评分可以在最多五分钟内确定，这节省了通常用于进行传统测试的数小时。
“在每年接待5.5万到6万名患者的医院里，我们必须系统地进行这些工作，因为你希望对患者公平，这意味着你必须非常准确。而且要对临床医生公平，因为你不希望误导他们，”Jayaraman说。
在家庭环境中，远程监测康复患者可以让家人和护理人员设置潜在健康事件警告标志的警报。粘贴式传感器放置在与收集的数据相关的位置，数据上传到本地接收器（如手机或平板电脑）并传输到安全的云环境。护理团队可以设置心率、血压或心电图变化的阈值，这些变化可以触发向患者最近的家属发送短信或拨打当地救护车电话。
“这些警告系统对于独自生活或生活在偏远地区的老年人特别有用，”Khan说。“由于缺乏行动能力，这些患者往往非常害怕外出，他们被困在家里。社会孤立和功能衰退是相互关联的，不幸的是，除非你去看医生并说‘嘿，我感到孤独’，否则这些问题通常不会成为初级保健的一部分。”
理想情况下，康复从业者可以根据每位患者的具体情况调整护理——这是一种精确医学方法，即在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗。这一直是一个挑战，西安大略大学计算机科学与流行病学及生物统计学副教授Dan Lizotte说，因为康复医学需要更敏感的决策范式，以捕捉长期患者结果的复杂性和不确定性。
“如果你考虑一下健康研究如何影响决策制定，很多都是孤立地考虑单个决策，并且在选择相对有限的情况下，”Lizotte说。“但这种孤立的单个决策支持是不足够的，因为这不是理疗师为了帮助患者恢复而工作的方式。”
在安大略省伦敦市的Parkwood研究所，Lizotte领导了一项研究，旨在利用强化学习这一人工智能领域的技术与了解康复医学中决策长期影响的需求之间的方法论匹配。该项目的目标不是寻找适用于所有人的指南，而是提供在临床不确定状态下的计算机化决策支持，即当不存在明显更优的选择时。
“我们可以潜在地打破选项之间的僵局，例如，基于我们收集的数据和一些患者的轨迹，可能会有证据表明某项特定活动在过去比另一项更成功，”Lizotte说。
尽管人工智能驱动工具在康复医学中的应用多样，但由于经济原因，它们尚未广泛部署，Jayaraman说。短期内的成本节约并不明显。还存在隐私问题。
“我们必须谨慎对待提供的信息量，或者设定一些规则，防止保险公司滥用这些信息来针对脆弱的患者，”Jayaraman说。
Khan表示，他希望在适应人工智能工具用于康复方面取得的进展能够证明政策制定者应认真对待数字健康。虽然虚拟康复绕过了许多传统康复的障碍，但人工智能驱动的工具需要计算机或移动设备以及互联网接入，这可能会产生新的障碍。补贴WiFi路由器和互联网服务是一种确保公平访问的方式。
通过重构人机界面，人工智能驱动的工具有可能改变康复医学的范围和实践。然而，康复患者需求和目标的异质性意味着快速、单一的决策支持模型可能缺乏普遍适用性。
“我认为在人工智能中有一种尽可能快地工作的倾向，”Lizotte说。“但这实际上是看待整个医疗保健领域的问题，如果我们希望在这个环境中思考循证医学，我们需要采取长远的观点，因为有许多可以克服的挑战，但需要咨询和长期思考。”
(全文结束)
