論文の概要: Embedding computational neurorehabilitation in clinical practice using a modular intelligent health system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18732v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.316722
• Title: Embedding computational neurorehabilitation in clinical practice using a modular intelligent health system
• Title（参考訳）: モジュール型インテリジェントヘルスシステムを用いた臨床実習における計算神経リハビリテーションの埋め込み
• Authors: Thomas Weikert, Eljas Roellin, Monica Pérez-Serrano, Elisa Du, Lukas Heumos, Fabian J. Theis, Diego Paez-Granados, Chris Easthope Awai,
• Abstract要約: 神経リハビリテーションは、神経疾患患者の機能と自立を回復することを目的としている。 現在の神経リハビリテーションの実践は、デジタル化の低レベルとデータ相互運用性の低さによって制限されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2969173645684786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant and rising proportion of the global population suffer from non-communicable diseases, such as neurological disorders. Neurorehabilitation aims to restore function and independence of neurological patients through providing interdisciplinary therapeutic interventions. Computational neurorehabilitation, an automated simulation approach to dynamically optimize treatment effectivity, is a promising tool to ensure that each patient has the best therapy for their current status. However, computational neurorehabilitation relies on integrated data flows between clinical assessments, predictive models, and healthcare professionals. Current neurorehabilitation practice is limited by low levels of digitalization and low data interoperability. We here propose and demonstrate an embedded intelligent health system that enables detailed digital data collection in a modular fashion, real-time data flows between patients, models, and clinicians, clinical integration, and multi-context capacities, as required for computational neurorehabilitation approaches. We give an outlook on how modern exploratory data analysis tools can be integrated to facilitate model development and knowledge inference from secondary use of observational data this system collects. With this blueprint, we contribute towards the development of integrated computational neurorehabilitation workflows for clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 世界人口の顕著かつ増加傾向は、神経疾患などの通信不能な疾患に悩まされている。 神経リハビリテーションは、学際的な治療介入を提供することで、神経疾患患者の機能と自立を回復することを目的としている。 コンピュータ神経リハビリテーション(Computational Neurorehabilitation)は、治療効果を動的に最適化する自動シミュレーション手法であり、各患者が現在の状態に最適な治療を受けられるようにするための有望なツールである。 しかし、計算的神経リハビリテーションは臨床評価、予測モデル、医療専門家間の統合されたデータフローに依存している。 現在の神経リハビリテーションの実践は、デジタル化の低レベルとデータ相互運用性の低さによって制限されている。 本稿では, 患者, モデル, 臨床医間のリアルタイムデータフロー, 臨床統合, マルチコンテキスト能力を, 計算的神経リハビリテーションのアプローチに要求されるように, 詳細なデジタルデータ収集を可能にする, 組込み型インテリジェントヘルスシステムを提案する。 本稿では,このシステムが収集する観測データの二次的利用からモデル開発と知識推論を容易にするために,最近の探索データ分析ツールをどのように統合できるかを概観する。 この青写真を用いて,臨床実習のための統合型神経リハビリテーションワークフローの開発に貢献する。

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