ИИ научился выявлять признаки почти 1900 показателей здоровья по походке человека

Искусственный интеллект способен выявлять признаки различных заболеваний по характеру движений человека, в том числе по походке. К такому выводу пришли авторы исследования, опубликованного в журнале Nature Medicine.

Разработанная модель обнаружила статистически значимые связи между особенностями движений и 1887 из 3210 медицинских показателей, охватывающих 18 систем организма.

В исследовании использовали данные 3328 взрослых участников проекта Human Phenotype Project. Ученые проанализировали 17 589 последовательностей движений, записанных с помощью камер во время пяти стандартизированных двигательных тестов. ИИ-модель выявляла закономерности в трехмерных данных о движении скелета, которые обычные измерения — например, скорость ходьбы и длина шага — могут не учитывать.

Связи обнаружили с показателями сердечно-сосудистого и метаболического здоровья, плотности костей, функции печени, сна, психического состояния и физической слабости. При этом анализ движений позволял улучшать прогнозы даже с учетом возраста, индекса массы тела, количества висцерального жира и роста.

Одним из наиболее примечательных результатов стала связь походки с состоянием печени. Модель прогнозировала эластичность печени — показатель, используемый для неинвазивной оценки фиброза, то есть образования рубцовой ткани. В некоторых случаях добавление данных о движениях улучшало прогноз не меньше, чем использование стандартных анализов крови на функцию печени.

ИИ также выявлял закономерности, связанные с депрессией и метаболическими нарушениями. В рамках скринингового анализа добавление данных о движениях увеличило число выявленных случаев депрессии среди мужчин на 81%, а диабета — на 83%. 

По словам исследователей, разные части тела несут информацию о различных аспектах здоровья: движения нижней части тела оказались особенно информативными для оценки метаболического состояния и физической слабости, а движения туловища — для прогнозирования показателей сна и образа жизни.

Технология может найти применение в клинических испытаниях лекарств. Традиционные тесты часто сводят физические возможности пациента к одному показателю — времени прохождения определенной дистанции или результату функциональной шкалы.

Более подробный анализ движений позволяет оценивать координацию, равновесие, устойчивость и усилия, затрачиваемые при ходьбе, а также отличать восстановление функций от компенсаторных движений.

Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter