Des modèles de démarche synthétiques formés par l'IA promettent d'améliorer le diagnostic des maladies neurologiques

Les modèles de vision par ordinateur formés sur des simulations de marche basées sur la physique peuvent reconnaître une variété de syndromes neurologiques avec la même précision que les modèles de marche basés sur des données réelles obtenues auprès de patients souffrant de ces maladies. C'est ainsi qu'une équipe de chercheurs des États-Unis et du Japon a mis au point des modèles de marche synthétiques en utilisant l'intelligence artificielle (IA) et a testé leurs performances par rapport à des modèles basés sur des données vidéo et des données d'accéléromètre provenant de patients atteints d'infirmité motrice cérébrale, de démence (MA) et de la maladie de Parkinson.