Synthetic AI-Trained Gait Models Promise Improved Diagnosis of Neurological Conditions

Computer vision models trained on physics-based simulated gaits can recognize a variety of neurological syndromes with the same accuracy as gait models based on real data obtained from patients with these conditions. 

So found a team of investigators from the United States and Japan developed synthetic gait models using artificial intelligence (AI) and tested their performance against models based on video and accelerometer data from patients with cerebral palsy, dementia (Alzheimer's, and Parkinson’s diseases).

Los modelos de visión por ordenador entrenados con andares simulados basados en la física pueden reconocer diversos síndromes neurológicos con la misma precisión que los modelos de andares basados en datos reales obtenidos de pacientes con estas afecciones.

Así lo descubrió un equipo de investigadores de Estados Unidos y Japón que desarrolló modelos sintéticos de la marcha utilizando inteligencia artificial (IA) y probó su rendimiento frente a modelos basados en datos de vídeo y acelerómetros de pacientes con parálisis cerebral, demencia (EA y enfermedad de Parkinson).

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.

I modelli di visione computerizzata addestrati su andature simulate basate sulla fisica sono in grado di riconoscere una varietà di sindromi neurologiche con la stessa precisione dei modelli di andatura basati su dati reali ottenuti da pazienti affetti da queste patologie.

Un team di ricercatori statunitensi e giapponesi ha quindi sviluppato modelli di andatura sintetica utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) e ne ha testato le prestazioni rispetto a modelli basati su dati video e accelerometrici di pazienti affetti da paralisi cerebrale, demenza senile e morbo di Parkinson.

Os modelos de visão por computador treinados em andamentos simulados com base na física podem reconhecer uma variedade de síndromes neurológicas com a mesma precisão dos modelos de andamentos baseados em dados reais obtidos de pacientes com essas condições.

Assim, uma equipe de pesquisadores dos Estados Unidos e do Japão desenvolveu modelos sintéticos de marcha usando inteligência artificial (IA) e testou seu desempenho em relação a modelos baseados em dados de vídeo e acelerômetro de pacientes com paralisia cerebral, demência (DA e doença de Parkinson).

Modelos sintéticos de marcha treinados por IA prometem melhorar o diagnóstico de doenças neurológicas