龍骨王運用機器學習技術優化評估系統

人工智慧的其中之一分支是機器學習。2017年龍骨王成功獲選加入台灣-柏克萊醫療器材產品設計人才培訓計畫(Berkeley Taiwan Biomedical Fellowship),遠赴舊金山灣區柏克萊大學擔任訪問學者,自此接軌師承美國最先進科技人工智慧發展的知識殿堂與其機器學習的前瞻性技術,可望深化龍骨王醫療復健產品。

關於機器學習的機制,其實簡要的來說,是指從知識的脈絡中學習以完成推理的邏輯。其本質可涵蓋諸多演算思路,包括(1)函數逼近(Functional approximation)、(2)分類(Classification)、(3)機率密度估計(Density estimation)、(4)順位排序(Ranking)等作法劃分。藉由所收集的過往經驗找出其規則性,用來推理未知情境所代表的義涵。由於體感偵測必須考慮到整合處理全身關節動作資訊,用以推理決定其相對應的動作模式,同時,因為其關節互相銜接、彼此共伴牽扯,蘊涵較多的位置容限上的誤差且具相當複雜性,是一多維之定量分級問題,因此運用適當的機器學習技術進行有效的分析處理,便能更加優化演算的效能與判別的精準性與克服雜訊免疫力(Noise immunity)難題的挑戰。

事實上,以機器學習技術引入醫療專業評估領域的應用價值極高。因為有些反應在姿勢、移動、運動過程的臨床症狀或疾病表現只要簡單的透過動作行為偵測的解析,就能達到快速地辨別出是否異常或有較高病發的可能性,甚至進一步比對,顯示出對應的嚴重程度或用於跌倒偵測,再回報給醫療人員,便可於第一時間啟動相關的處置而免於延誤就醫的不良影響。另外,隨著資料量的龐大累積,在機器學習的過程中,亦會不斷的訓練其內在智慧推導的能力,深化學習的結果而使判斷的驗算邏輯更加進步與穩健。

龍骨王無論在現階段或將來都持續全力投注開發革新性且劃時代的醫療復健軟體,順應智慧醫療應用的發展,以關鍵的領先技術進軍高度受關注的醫療器材產業之中。

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2018榮陽論壇啟發-失智與失能的關係

在最新的長照計劃制度中,特別將失智的問題和對應的服務納入考量,顯示出「失智」這個議題是需要被謹慎地看待和運用專一的方式處理、協助的。當然,另一個老化常見的現象就是大家所熟知的「衰弱失能」的發生,同樣必須給予適當的訓練、透過重建日常生活功能的復健計畫安排,延緩其造成的負面影響。事實上,無論是失智或失能,皆有可能相互牽連或彼此伴隨影響,所以不可輕忽任何在體能上或認知能力上的微小變化。

顯而易見的,我們不難推論出失智可能會引發進一步的失能風險,以實際例子來說,反應比較遲鈍或執行功能出現困難的老人,自然難以走出戶外、從事社交溝通等,因為記憶差、解決問題能力降低,許多事情變得無法獨力完成,嚴重時,甚至連家事也不知道如何幫忙。足不出戶和可從事的活動功能減少、不使用的結果就會引起體能衰退、無力等狀況,最終造成失能、需要專人長期照顧的處境。許多研究也指出認知能力的缺損與身體能力的限制有一定的關聯性。更確切的說認知不足的確會影響或對原本動作模式和新策略技巧的再學習構成阻礙,由於無法理解和對外在刺激產生適當反應,而不利進行原定的復健計畫。

從另一方面來看,失能是否會反過來影響失智的變化呢?根據2018榮陽論壇的王培寧(北榮失智中心)主任表示,「千萬別想只是身體上的衰弱,大腦智力絕對也會受到影響!」她指出核磁共振影像的證據顯現,衰弱症狀者雖然認知功能正常,但和完全無衰弱的人相比,他們大腦已經開始退化了,退化位置和失智症不太相同,萎縮部位是小腦、海馬迴及額葉。

回歸到失智症預測的面向分析,研究結果認為,若正常人的失智危險異常指數是1,衰弱前期者則是2倍,進到衰弱的人則高達6倍。其背後推論的原因可能來自於失能且體弱無力的人通常是長期倚臥在床,必然更加缺乏活動參與的經驗與其他感官的輸入刺激,在過於單純或無須任何動腦和提供促進思考決策的機會下,腦部就會退化得愈快,同時顯著的影響到認知功能,從此惡性循環,無可避免地走向嚴重失智的階段。

因此,隨年齡增長,不管是失智或衰弱的危險因子也跟著增加,若沒有警覺性,不改變生活習慣,不調整運動及營養,最終一定會落入失智或衰弱的狀況中,如此,不僅為整個家庭帶來巨大的衝擊和更對整個社會長照系統徒增重大的負擔。

參考資料:https://udn.com/news/story/7266/3474127?from=udn-ch1_breaknews-1-0-news

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根據2000至2012的WHO統計資料,因為阿茲海默症和其他失智症引發失能的全球人數提高了40%之多。

 

兒童復健新思維-運用體感互動系統

情境治療一直是復健訓練重要的方式之一,尤其對兒童而言是十分適合且常見於活動課程的設計之中,其原因在於小朋友並非像成人一樣單靠著直接的指令,標準的作業模式就能讓個案理解,並且願意配合完成練習,大多數的小朋友都是透過像遊戲的形式,從玩中學習,經由有趣的情境模擬,讓他們有深入其境的感覺,如此,便能提高他們進行訓練的動機,激起小朋友的興趣進而參與活動、引導他們從事許多有益促進能力的動作技巧或合於復健邏輯的肢體訓練。例如,可以建立一個冒險森林的情境基底,每個兒童必須如大地遊戲闖關的方式,一步一步完成各個包裝過的活動任務,像是走獨木橋過河(訓練平衡感),到下一站踩高蹺穿越羊腸小徑(訓練協調性),最後一站跨越橫桿柵欄(訓練跨步功能表現),終於返回原點接受表揚。利用情境遊戲的方式,可以讓原來較為單調乏味的活動內容增添更多的趣味,參與度提高與主動練習的結果便能顯著得反映在復健的療效上。

然而,要建置完整且擬真的情境發展,我們可以想見,是需要大量的素材或環境布置提供資源的,如上面的例子來看,要營造一個所謂「冒險森林」的場景,可能要提供一些諸如花草、蜿蜒河流橋道等等的真實道具,這些「教材」其實既佔空間,又花時間布置,也不一定有其資源可以現場配置。另一個難題是,臨床上通常是沒有這種「閒工夫」去花心思安排這些情境內容,也就會造成無法真正落實或弱化帶來情境治療的效果。因此,拜現代進步的科技應用所賜,其實市面上已經有非常成熟的體感互動系統可以給予這方面的協助(連結),只要透過簡單的軟體設定和介面操作就能選擇最適合的虛擬實境互動訓練的項目,而且還連帶展現豐富的視聽覺特效和更多的教學引導提示等,皆可透過系統性和數位化調控,達到最佳的情境互動效益。這些遠遠不是現實環境所能即時給予的刺激和多元的回饋輔助。舉例來說,若要仿照「冒險森林」的概念,則直接選用內建關於冒險遊戲的程式軟體,透過特殊情境要求的任務規則,進行攀爬、游泳、踏步等大動作訓練,背景會依照故事情節的發展,轉換大樹、河道、田野等等背景,適時的播放蟲鳴鳥叫的音效或語音提醒等,讓個案彷彿置身於野外叢林之中,投入探險的行列。亦可針對不同的訓練目的,搭配對應的項目組成課程活動計畫。

當然除了以上的好處外,由於是以軟體為虛擬教材,自然不必擔心佔用空間,當有需要的時候,可以隨時使用,是高度方便且符合臨床現況的智慧型儀器。必定是未來有別於傳統介入,用於活動設計實用的創新復健策略。

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步速—極有價值的預測潛力指標(續)

行走的速度無論在標準化控制的環境或一般的臨床處境中都易於被量測出來,基本上就公式而言就是簡單的距離除以單位時間,只要要求受測者在一段規定的距離,以自然的速度穩定走向前即可,再用碼錶量測開始與停止的時間,就能輕易的推導粗估步速的結果。當然,不同的測試情境或過程中一樣必須考量許多因素可能造成的影響,並將這些變因依照評估狀況調控或設法去除。例如測量距離的長度多寡,是否有障礙物或迴轉等動作技巧,以上這些條件相對都會使最後的資料產生些微差異進而讓闡述的意義不盡相同。

事實上,根據研究調查,已經針對步速公認指出較適合的統一量測方式,原則上有以下幾點建議,像是理想的長度需設定在5至10公尺範圍內;長繩和碼表可為量測的工具選擇之一,測量距離需涵蓋加速度區間;當執行最快行走速度測試時,應給予"生活真實"的例子引導,如追趕公車或跨過限時的斑馬線等,讓受試者有身歷其境而盡力驅動移動速度增加的臨場感,最後是應保持所有測試方法的一致性,確保資料不受量測偏好而異。

步行速度作為一個普遍且具有代表性的獨立功能指標,除了因其穩定、可信,且能靈敏反應出訓練成效和受試者整體健康狀況外,研究上亦證實步速依照各自對應的臨界值能有助於評估,達到預測的目的,協助醫療人員判斷個案失能的風險等諸多議題,其中包含功能依賴、衰弱、行動限制、智能損傷、跌倒、住院或轉入機構安置比率甚至是心血管問題或死亡率等皆有清楚明確的參考值可供檢視目前的能力表現以及研判往後的發展,以下圖示顯示整理出更詳細的步速資訊與相關的結果或請見前一篇網誌分享(連結)

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步速—極有價值的預測潛力指標

我們所熟知的健康檢查大多都是一些生化指數,如血壓、血糖變化、身體體重或其他生理分析,但對於所謂的功能表現就反而較少注重,可能大家一般認為只要能走能跑、一切活動自如,便不需特別留意,然而許多外顯的身體活動或功能表現事實上透露更深的健康資訊,且同樣具有預後的參考價值,也就是可以透過某一動作能力的測試,得知自已未來的整體活動狀況,是否會失能或容易衰弱,引發醫療問題而需住院等風險。

而步行速度就是臨床上或生活中易於觀察出來的一個可行的測量指標,而許多研究也證實其的確能夠反映、預示一些重要、不可忽略的警訊,可想而知,如果發現自己的行走速度都較同齡層的人更慢,是否代表自己的行動能力受限,如持續惡化,便有可能需要別人的照顧、醫療資源的協助等。當然,目前研究上也已經具體界定出步行速度針對各種處境和可能引發的健康議題對應的關鍵值,因此,若能清楚掌握步行速度的客觀資料,並使之維持在正常的範圍,透過定期追蹤和監測此能力表現,進一步評估背後的原因,例如是由於姿勢控制不良、肌力不足、抑或心肺功能的限制等障礙因素。儘早開始積極介入、給予適當的改善計畫,就可以達到有效的預防、避免失能和減輕後續隨之而來增加的照顧負擔和負面影響。

以下整理出根據步速在不同預測結果下的特定範圍

>1.1m/s 可獨自完成園藝工作
>1.3m/s 可攀爬多樓階梯
0.89<Speed<1m/s 跌倒風險較低,可完成家事
0.67<Speed<1m/s 跌倒風險較低,可自我照顧
0.4<Speed<0.6m/s 未來有跌倒與住院風險,可能在日常生活活動與工具導向的日常生活活動上需協助
<0.4m/s 在急性照護期時間較長,出院需接受復健訓練

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【2018日本國際福祉機器展】龍骨王誠摯邀請您!

10/10-10/12 在日本東京盛大舉行,
龍骨王是台灣首家開發遠距復健系統的軟體公司,
我們將展示體感復健軟體以及復健數據雲端管理系統,
誠摯邀請您蒞臨現場體驗、交流!

10月10日至12日上午10時至下午5時30分
地點:Tokyo Big Sight 國際展示中心 (3-11-1 Ariake, Koto-ku, Tokyo, Japan 135-0063)
展示攤位5-13-03

龍骨王是台灣首家開發遠距復健系統軟體開發公司,使用體感偵測技術與專業治療師合作開發的PAPAMAMA軟體,透過視覺影像和聽覺的刺激,提高病人復健動機,而病人復健動作的頻率、強度及關節角度等參數也可隨時調整,同時,我們的系統配備雲端平台,可提供復健數據分析,讓治療師一對多高效率管理患者復健進度,追蹤訓練成效,達到事半功倍的效果!

本次在日本國際福祉機器展覽龍骨王將發表最新的步態分析評估工具,簡單、快速、好操作,將是復健醫學臨床使用的最佳選擇!

若您對本公司產品有進一步的興趣或產業上的交流與指教,誠摯歡迎您隨時與我們聯繫。

聯絡人:梁組盈 Zoe Liang
聯絡信箱:zoe@longgood.com.tw
聯絡電話:+886-975-506-825

【2018国際福祉機器展】Longgoodへようこそ

アジア最大の総合福祉機器展
東京ビッグサイトで開催されます

株式会社龍骨王(LongGood)は、台湾で初めて体感リハビシステムの開発に力を入れる医療機器会社です。より有効・安全なリハビリサービスを患者様に提供するため、医療現場の医師・理学療法士などの医療従事者と共同で、PAPAMAMA体感リハビリシステムを開発しました。リハビリトレーニングとフィットネステスト機能を備える本システムは、患者様に効果的な治療の指針を作るのに役立ちます。

また、データを集めて、即時に分析することができるクラウドプレートフォームに接続することによって、医療従事者が簡単に患者様の状況を把握することができます。その上、個別性を重視した有効な治療プログラムを提供することが可能となります。

新しい歩行分析と運動適性テストの展示も行います。

是非、皆様お誘いの上、お越し下さい。

第45回 国際福祉機器展 ご案内
1.日時: 2018年10月10日(水)~12日(金)
2.開催時間: 午前10時~午後5時30分(最終日は午後4時30分まで)
3.会場: 東京ビッグサイト<東展示ホール>
4.ブース番号: 東5-13-03
5.入場無料

連絡先
Zoe Liang
メール: zoe@longgood.com.tw
電話番号: +886-975-506-825

 

Longgood Meditech Welcome you to Int.Home Care & Rehabilitation Exhibition 2018 in Tokyko, Japan!

Longgood Meditech, the pioneer of telerehabilitation company in Taiwan, invites you to Int. Home Care & Rehabilitation Exhibition in Tokyo, 10 – 12 October, 2018.

Our tele-rehabilitation system, PAPAMAMA, provides 15 virtual rehabilitation training programs with “gamified” features, and it’s also equipped with Cloud service that will monitor patients’ rehabilitation progress efficiently and remotely.  

The exhibition is known for presenting innovative technologies and products in medical and healthcare industry. Longgood Meditech will release the most up-to-date gait analysis tool in this exhibition. It’s quick to set up and easy to operate. Such innovative tool will be your best choice in analyzing ambulation performance.

Don’t miss this opportunity to visit Longgood Meditech here and to create synergistic business relationship!

Date: October 10 (Wed.) –  October 12 (Fri.), 2018
Time: 10:00AM ~ 5:30PM
Booth location: 5-13-03
Address: Tokyo Big Sight (Tokyo International Exhibition Center (3-11-1 Ariake, Koto-ku, Tokyo, Japan 135-0063n)

Contact person:Zoe Liang
Email:zoe@longgood.com.tw
Mobile:+886-975-506-825

 

 

 

 

預見復健醫療未來願景

現行的復健訓練方式涵蓋物理治療、職能治療、語言治療等,而其中又以物理治療為最大宗,但礙於健保制度的設計,其實如之前許多文章都討論過,物理治療師只是淪落為瘋狂開關機器的工具人和廉價技術人員,因為執行儀器治療和高品質的徒手一對一訓練的健保點值其實差距不大,因此反而變相驅使管理階層或單位機構利用大量的『儀器治療處方』申請健保費用。在利益導向的模式經營下,若有曾經接受過復健治療的民眾,應該不難發現治療室佔地遍滿了各式各樣的儀器,大家像工廠生產線一樣有秩序的各就各位,被安置連結於醫用的電療儀器上,被給予被動式的復健服務,反觀真正進行運動或接受治療師專業手法技術的機會實在少之又少。若以這樣的情況發展下去,醫療環境和品質也就難有改善和進步的一天。

但未來真的會持續這樣『無可救藥』的下去嗎?其實不然,試想在現代科技的幫助下,智慧醫療已經大舉深化於我們的醫療空間中,從復健的例子來看,可想在未來,我們再也不必被大量的電療儀器、復健設備所環繞,所有形式的治療作業被整合於單一的系統,以軟體應用的概念提供大部分的醫療服務,各種的復健計畫被虛擬化於經由數位調控的互動情境之中,也就是透過大家所熟知的『擴增實境』、『虛擬實境』的方式給予病患指定的動作練習引導、追蹤、分析等多項功能輔助,亦可達到與之前復健方式相同或更佳的效果(連結)。事實上,我們生活周遭早已充斥著各樣輕巧、智慧的科技硬體或軟體,相信往後不久,定可看見更精緻化、多合一且因地制宜的創新系統落實於復健領域中。

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步態分析—機械學習應用

已知用深度感測器搭配專一的演算法能夠進行基礎的步態量測,雖然在精準度方面足夠且可被接受,但仍然受限於高要求實驗室等級的標準環境下作業,並不容易適用於一般生活或臨床處境下操作。另一方面,若受測者使用行動輔具,如助行器或四角拐時,則先前類似裝置的步態量測系統便無法成功辨識肢體與輔具的不同,往往將輔具視為身體部分的延伸,以致於造成誤判而量測失敗。為了解決以上問題,文獻上指出可透過架設多台感測器或於跑步機上偵測的方式增加採樣頻率,從多角度重新架構深度空間座標,以達到降低估計誤差的影響、增加辨識能力的效果,然而其缺點為臨床上通常場域複雜、有限,故難以落實此作法,還有,對於使用輔具行走的狀態下,亦仍無法真正排除干擾,最終使得臨床上實用的機會減少,應用價值極低,因此,根據以上提到的眾多限制和困境,我們致力於發展和改良現行的步態分析系統,並突破性地採用關鍵的機器學習的技術處理,透過智慧化的演算去同步比對修正步態特徵資料,提供更加準確的量測結果,如以下圖示,經過機械學習的演算處理後,受試者能夠順利地被偵測辨別出來軀體肢段各個關節點而不會因為手拿枴杖或解析能力不足造成肢體動作定位誤差和骨架姿勢變形的問題。

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相信,在此機械學習科技促進理想的步態分析的發展推動下,一定能廣泛的實用並回歸於臨床領域中,甚至成為未來醫療標準的評估工具專業配備之一。

回顧功能性電刺激的應用

臨床上選用儀器復健的策略眾多,電刺激是常見的方式之一,其中又以功能性電刺激或神經肌肉電刺激對於大動作的誘發或矯正具有較佳的成效。以復健醫學的學理來看,功能性電刺激的優勢在於能夠藉由外在的電流輸入去誘發無力或麻痺的周邊的肌群,並在正確的時機點給予刺激去產生足夠的關節動作表現,這對許多神經性病人而言是非常的需要的,因為根本的中樞神經系統損傷,往往造成動作的喪失或控制失調等問題,而藉由功能性電刺激的作用便能協助肢體活動的恢復和促進動作學習的效率。

更具體來說,以行走為例,中風病人通常具有垂足的問題發生,也就是在跨步的擺盪期時,無法將腳背屈曲(ankle dorsi flexion)以致於容易導致過快觸地或相碰到對側站立腳,增加絆倒摔跌的情況,當然,從動作模式方面觀察,異常的步態特徵諸如拖曳,外旋或其他代償策略都影響行走的協調和能量損耗的結果,各種的變異皆需要進一步的矯正和反覆成功連貫的練習,因此若在功能性電刺激的幫助下,便可在正確時機如前所敘的步態擺盪期刺激脛前肌,促進肌肉收縮執行特定的動作技巧,以突破限制進而有效的改善步行能力。

功能性電刺激是由一個小型的裝置和電池電極片所組成,必須配戴於身上,並設定好適當的參數以及決定刺激與切斷電流的調控模式,搭配動作規律的變化增強肢體活動達到功能輔助的效果,因此也可以說是一種動態的輔具模型(orthese),往後若可再配合3D列印技術產出的客製化副木支持骨架,相信肯定會是復健領域上另一重大的突破與帶來顯著的醫療價值!

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即時的動態資料顯示的必要性?

對於動作分析的角度來探討,市面上有許多評估系統工具(See me, optogait)提供了所謂當下的數據顯示,能夠立即反應出動作表現的量化資料,當然這在需要非常精密分析的處境之下,的確是極具優勢的功能之一,試想在精英運動員的身上,教練或專業人員在乎選手每個運動分秒的細節,如此嚴密同步的監控,就能發現細微隱藏在某一刻技巧上的缺失,因為那怕在那一毫秒的能力不足都會對最終成績成績造成影響。因此針對研究運動或極限體能活動的條件下,即時的動態資料的給予似乎是必須且重要的。

然而,在臨床動作評估方面就未必如此,我們不難觀察的到其實病人本身的動作障礙是明顯且常態性的呈現,除非是像心跳、血壓等生理資訊可能需要長時間的監測,因為隨時有可能有較大的波動產生,而無法以平均的結果代表個體反應。所以這麼來看,當下的動作分析對於穩定曝露的異常臨床癥兆而言,也就不一定有絕對的必要性,畢竟病人的動作本身並無可能發生猝然的惡化或者瞬間改善到正常的機率,以步態分析來說,病患異常的步行方式是高頻率的出現在每次的踏步都能被偵測與識別得出來的幅度,用一個事後分析的整體概念來界定病患平均的變異程度是十分合理的作法,另外,當然也考慮到醫療人員是否有足夠時間觀看如此龐大而瑣碎的資料,反而是一次性的摘要結果和快速取得綜合性的結論參考(Longgood gait analysis system)有助於在分秒必爭,醫療資源短缺的環境達到最佳的判斷和評估效率。

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