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A data-driven predictive system using Case-Based Reasoning for the configuration of device-assisted back pain therapy
Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence ( IF 2.2 ) Pub Date : 2019-12-24 , DOI: 10.1080/0952813x.2019.1704441
Juan A. Recio-García 1 , Belén Díaz-Agudo 1 , Alireza Kazemi 2 , Jose Luis Jorro 1
Affiliation  

ABSTRACT

Lower back Pain (LBP) is pathological and occurs in about 80% of the population at least once in their life. Physiotherapists personalise manual treatments to heal or relieve pain according to the patient characteristics. The contribution of this methodological paper is the description and evaluation of the configuration software associated to a therapy machine that executes back segment mobilisations. The configuration software uses Case-Based Reasoning (CBR), a successful Machine Learning technique, based on mimicking the human decision making process by reusing previously applied configuration episodes on similar individuals. This paper demonstrates its feasibility and cost-effectiveness for the configuration of treatments as it reuses expert knowledge and maximises effectiveness by taking into account the patient’s personal medical record and similar patterns among different patients. Having a baseline of 31% success rate using a standard solution based on interpolation, the CBR engine can achieve, on average, up to 70% success rate when proposing a machine configuration to the physiotherapist. Regarding clinical results, we run a longitudinal observational study that achieves an average improvement of 31.63% using the pain Visual Analogue Scale (VAS), a 7% according to the Oswestry Disability Index (ODI), and 13% in the 36-Item Short Form Health Survey (SF-36).



中文翻译:

使用基于案例推理的数据驱动预测系统配置设备辅助背痛治疗

摘要

下背痛 (LBP) 是病理性的,大约 80% 的人一生中至少会发生一次。物理治疗师根据患者的特征个性化手动治疗以治愈或缓解疼痛。这篇方法论论文的贡献是描述和评估与执行背部运动的治疗机器相关的配置软件。配置软件使用基于案例的推理 (CBR),这是一种成功的机器学习技术,它基于通过在类似个体上重复使用先前应用的配置事件来模仿人类决策过程。本文证明了其治疗配置的可行性和成本效益,因为它重用了专家知识,并通过考虑患者的个人病历和不同患者之间的相似模式来最大限度地提高有效性。使用基于插值的标准解决方案的成功率基线为 31%,CBR 引擎在向物理治疗师提出机器配置时平均可以实现高达 70% 的成功率。关于临床结果,我们进行了一项纵向观察性研究,使用疼痛视觉模拟量表 (VAS) 平均改善了 31.63%,根据 Oswestry 残疾指数 (ODI) 平均改善了 7%,在 36-Item Short表格健康调查 (SF-36)。使用基于插值的标准解决方案的成功率基线为 31%,CBR 引擎在向物理治疗师提出机器配置时平均可以实现高达 70% 的成功率。关于临床结果,我们进行了一项纵向观察性研究,使用疼痛视觉模拟量表 (VAS) 平均改善了 31.63%,根据 Oswestry 残疾指数 (ODI) 平均改善了 7%,在 36-Item Short表格健康调查 (SF-36)。使用基于插值的标准解决方案的成功率基线为 31%,CBR 引擎在向物理治疗师提出机器配置时平均可以实现高达 70% 的成功率。关于临床结果,我们进行了一项纵向观察性研究,使用疼痛视觉模拟量表 (VAS) 平均改善了 31.63%,根据 Oswestry 残疾指数 (ODI) 平均改善了 7%,在 36-Item Short表格健康调查 (SF-36)。

更新日期:2019-12-24
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