Yeni Hareket Algılama Teknolojisi Bel Ağrısı Tedavisinin Standart Hale Gelmesine Nasıl Yardımcı Olabilir?

Dijital sağlık sistemleri, klinisyenlere kalp hastalığı riskini düşürmek için kolesterol düşürücü ilaç gerektiğini veya tip 2 diyabet hastasının insülin dozunun zamanını söyleyebilir.

Ancak bel ağrısı çeken milyonlarca hasta için tedavi kararları ağırlıklı olarak hastanın semptomlarına dayanır. Genellikle pahalı testler ve tedaviler uygulanır ancak mutlaka kalıcı bir çözüme ulaşılması garanti edilemez.

Ohio Üniversitesi mühendislik ve tıp bölümü araştırmacıları, bel ağrısında klinik karar verme sürecini geliştirmek için tasarlanmış bir dijital sağlık sistemi yaklaşımı geliştiriyor. Ekip, laboratuvarda objektif ölçümleri test eden bir dizi çalışmayı tamamladıktan sonra, veriye dayalı uygulamalarını omurgadaki disfonksiyonun neden olduğu bel problemlerinin değerlendirilmesi ve iyileştirilmesinde kullanmayı hedefliyor.

Clinical Biomechanics dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar lomber füzyon cerrahisi hastalarında bel fonksiyonunu değerlendirmek için giyilebilir bir hareket algılama sisteminden elde edilen verilerle hasta tarafından bildirilen ağrı ve engellilik ölçümlerini birleştirdi. Ameliyat sonrası hasta tarafından ağrının geçtiği ve engelin azaldığı bildirilirken, objektif ölçümler ameliyattan sonra en az altı ay boyunca omurgada gerçek fonksiyonel iyileşme saptamadı.

Araştırmacılar, bu hassas harekete dayalı ölçümlerin ve bunlardan geliştirilecek ulusal hasta omurga fonksiyonu puanlarının diğer tıbbi verilere dahil edilmesinin, cerrahi hastalar için daha objektif klinik karar vermenin temelini oluşturabileceği sonucuna vardı.

Ohio Eyaletindeki Omurga Araştırma Enstitüsü'nün yönetici direktörü kıdemli yazar William Marras: "Bel ağrısı için insanlardan ağrılarına 1 ile 10 arasında bir değer vermeleri isteniyor. Ancak diskte ağrı reseptörü olmadığına göre bu ne anlama geliyor? Teknolojimiz soruna nesnel ölçümler getirmeye çalışıyor. Yalnızca insanların ağrıları hakkında nasıl hissettiklerine bakmayıp aynı zamanda hareket farklılıklarına ve bunun biyomekanik açısından ne anlama geldiğini nicel olarak ölçmeye ihtiyacımız var." dedi.

Marras'ın laboratuvarı, onlarca yıldır omurga hareketlerini araştırıyor. Laboratuvar 30 yıl önce çeşitli ortamlarda çeşitli görevleri yerine getirirken hareketlerin beli nasıl etkilediğini değerlendirmek için ilk giyilebilir bel sensörünü geliştirdi. Daha yakın zamanlarda ekip bu cihazları çiplerle güçlendirdi.

"Conity" adı verilen sistem, bir dizi standart hareket sırasında bir kişinin üç boyutlu 'hareket imzasını' yakalamak için sırt ve beldeki kayışlara monte edilmiş çip sensörlerle donatılmış bir klinik lomber hareket monitörüne sahiptir. Kombine teknolojiler, yalnızca hareket aralığı hakkında değil, aynı zamanda hareket hızı ve ivme hakkında da nicel veriler sağlar.

Çalışmadaki 121 lomber füzyon cerrahisi hastası, ameliyattan önce ve sonra beş kez öne ve arkaya eğilme, yana eğilme ve omurga rotasyonu açısından değerlendirildi. İşlevsel performans puanlarını belirlemek için bireysel verileri, sağlıklı kontrollerden toplanan verilere dayalı bileşik bir ölçümle karşılaştırıldı. Katılımcılar ayrıca başlangıçta ve ameliyat sonrası ziyaretlerde ağrı, engellilik, korku-kaçınma davranışları ve yaşam kalitelerini değerlendiren anketleri doldurdu.

Hareket algılama verilerine dayanan ilk önemli fonksiyonel performans iyileşmesi ameliyattan altı ay sonra saptandı ve sonraki 18 ay boyunca düzelmeye devam etti. Ancak hastalar, ameliyattan altı hafta sonra ağrı, yeterlilik ve korku nedeniyle hareketten kaçınmada önemli gelişmeler olduğunu bildirdi.

Araştırmacılar ağrının kesilmesi önemini kabul etmekle birlikte spinal füzyon cerrahisinden sonra normal aktivitelere dönmek için güvenli sürenin saptanmasında nesnel fonksiyonel değerlendirmelerin daha iyi bir ölçü olabileceğini bildirdi.

Hasta anketlerinden ve hareket algılama verilerinden elde edilen bilgilerin ötesinde, araştırmacılar ayrıca son derece kişiselleştirilmiş değerlendirmeler yapabilmek ve platformun analitik gücünü genişletmek için tıbbi görüntüleme sonuçlarını ve elektronik tıbbi kayıt belgelerini veri tabanına dahil ediyor.

Marras: "Ülkenin her yerine dağıtabileceğimiz sistematik bir bilgisayar platformu oluşturuyoruz. Umudumuz farklı üniversitelerle işbirliği yaparak, yapay zeka ve makine öğrenimini kullanarak en önemli şeyin ne olduğunu bulabileceğimiz kadar büyük bir veri tabanı oluşturabilmek." diye ekledi.