1895. aastal tegi Daniel David Palmer Iowa osariigis Davenportis kurdile korrapidajale esimese kiropraktika korrigeerimise. Tema eeldus oli oma aja kohta radikaalne: lülisamba kõrvalekalded -, mida ta nimetas subluksatsioonideks -, häirisid keha kaasasündinud intelligentsust ja põhjustasid haigusi. Palmeri meetodid olid käsitsi, intuitiivsed ja sõltusid täielikult praktiku treenitud kätest ja subjektiivsest otsustusvõimest.
Peaaegu 130 aastat hiljem on kiropraktikast saanud tunnustatud tervishoiutöötaja, kus ainuüksi Ameerika Ühendriikides on üle 70 000 litsentseeritud kiropraktiku, kes ravib igal aastal hinnanguliselt 35 miljonit ameeriklast kõigega alates ägedast alaseljavalust kuni krooniliste peavaluhäireteni. Kiropraktika hariduse nõukogu (CCE) akrediteerib nüüd 18 doktoriprogrammi üle kogu riigi ning kiropraktikateenuseid katavad Medicare, Medicaid, enamik suuremaid erakindlustusandjaid ja kõik 50 riiklikku töötajate hüvitissüsteemi.
Kuid üks kiropraktika hindamise põhiaspekt on püsinud üllatavalt muutumatuna suurema osa sellest sajandist{0}}ja ajalugu: viis, kuidas praktikud hindavad kehahoiakut ja selgroo joondamist.
That is finally changing. And the change is coming not from Palmer College or from any single chiropractic institution - but from Silicon Valley.
Posturaalse hindamise lünk kaasaegses kiropraktikas
Minge täna tavalisse kiropraktika kliinikusse. Patsiendi esialgne kohtumine järgib tavaliselt tuttavat skripti. Uus patsient täidab vastuvõtuvormid, milles kirjeldatakse tema valu, sümptomeid ja terviselugu. Kiropraktik viib läbi visuaalse kehahoiaku hindamise -, paludes patsiendil loomulikult seista, samal ajal kui arst vaatleb ees-, tagant- ja külgvaates, märkides õlgade kõrguse, vaagna taseme, peakande ja selgroo kõveruse asümmeetriat. Seejärel järgneb olenevalt praktikast palpatsioon, liikumis{5}}vahemiku-testimine ja võimalik, et ka röntgen{7}}.
Siin on ebamugav tõde, mida paljud kiropraktikud tunnistavad, kuid millest harva avalikult arutavad. Visuaalne asendi hindamine - algse kiropraktika hindamise nurgakivi - on väga subjektiivne. Ajakirjas Journal of Chiropractic Medicine avaldatud 2021. aasta süstemaatilises ülevaates uuriti visuaalse kehahoiaku hindamise usaldusväärsust ja leiti, et enamiku asendiparameetrite{5}}ülevaatajate usaldusväärsus oli kehvast kuni mõõdukani. Kaks kogenud kiropraktiku, kes uurivad sama patsienti, on sageli eriarvamusel pea eesmise asendi, vaagna kalde ja õlgade asümmeetria olemasolu või raskusastme osas.
Isegi kiropraktiku enda uuringud tunnistavad seda piirangut. Ajakirjas Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics avaldatud 2018. aasta uuringus hinnati asendi hindamise usaldusväärsust digifotograafia abil ja leiti, et kuigi intrarateri usaldusväärsus (sama arst mõõtis kaks korda) oli vastuvõetav, oli hindajatevaheline usaldusväärsus erinevate arstide vahel "muutuv kuni halb" mitme põhimõõtmise, sealhulgas rindkere rindkere ja nimmepiirkonna kyphlordosis nurgakiviga.
See subjektiivsus ei oma tähtsust - mitte sellepärast, et kiropraktikud pole oskuslikud, vaid seetõttu, et inimese visuaalne süsteem ei ole loodud usaldusväärselt tuvastama millimeetri-taseme asümmeetriat ega jälgima peeneid muutusi mitme külastuse jooksul. Isegi kõige kogenum arst ei suuda ilma objektiivsete mõõtmisvahenditeta usaldusväärselt hinnata, kas patsiendi vaagna kalle on kuue nädala jooksul paranenud 4 kraadilt 2 kraadini.
Tulemuseks on lõhe selle vahel, mida kiropraktikud soovivad saavutada - tõenditel- põhineva, mõõdetava patsiendi kehahoiaku ja selgroo tervise parandamise - ja traditsiooniliste hindamismeetodite vahel.
Sisestage tehisintellekt: mustrituvastus vastab selgroo tervisele
Tehisintellekt paistab silma just nende ülesannetega, millega inimese nägemine hädas on. AI-algoritmid suudavad analüüsida tuhandeid andmepunkte millisekundites, tuvastada palja silmaga nähtamatud mustrid ja toota järjepidevaid ja korratavaid mõõtmisi sõltumata sellest, kes süsteemi haldab.
AI rakendamine asendi hindamisel oli vältimatu. Viimase viie aasta jooksul on kümnetel tuhandetel annoteeritud asendikujutistel treenitud arvutinägemise ja masinõppe mudelid saavutanud täpsustaseme, mis konkureerib - ja mõnes uuringus ületab - inimese ekspertiisi hinnanguid konkreetsete asendiparameetrite osas.
Ajakirjas Frontiers in Bioengineering and Biotechnology avaldatud 2024. aasta uuringus hinnati tehisintellekti-põhist kehahoiaku analüüsisüsteemi võrreldes käsitsi tehtud goniomeetriliste mõõtmistega. Tehisintellekti süsteem näitas põhimõõtmiste, sealhulgas pea kalde, õlanurga, vaagna kaldu ja põlvede kaldenurga - klassisisest korrelatsioonikoefitsienti (ICC) 0,89–0,97, mis näitab suurepärast vastavust maapinna tõesuse mõõtmistega. Võrdluseks, inimestevaheliste hindajate usaldusväärsus samade mõõtmiste puhul jääb tavaliselt vahemikku 0,40–0,70.
Mõju kiropraktikale on oluline. AI ei väsi. AI-l pole "häid päevi" ja "halbu päevi". AI ei kohanda alateadlikult oma hinnangut selle põhjal, kas patsient on uus saatekiri või krooniline kaebaja. Õigesti koolitatud ja valideeritud tehisintellekt pakub järjepidevaid objektiivseid mõõtmisi, mida saab võrrelda aja, patsientide ja praktikate lõikes.
Tabel 1: Inimese ja tehisintellekti asendi hindamine - Võrdlus
| Hindamisparameeter | Inimestevahelise{0}}hinnangu usaldusväärsus (ICC)* | AI mudeli usaldusväärsus (ICC) | Eelis |
|---|---|---|---|
| Pea asend ettepoole | 0,42–0,58 (nõrk kuni mõõdukas) | 0.91 – 0.95 | AI |
| Õlgade kõrguse asümmeetria | 0,55–0,68 (mõõdukas) | 0.89 – 0.94 | AI |
| Vaagna kalle (eesmine/tagumine) | 0,38–0,52 (halb) | 0.90 – 0.96 | AI |
| Rindkere kyfoosi nurk | 0,48–0,61 (mõõdukas) | 0.88 – 0.93 | AI |
| Q-nurk (põlvede joondamine) | 0,52–0,65 (mõõdukas) | 0.92 – 0.97 | AI |
| Skolioosi kõvera tuvastamine (Cobbi hinnang) | 0,60–0,72 (mõõdukas) | 0.89 – 0.95 | AI |
*ICC (klassisisene korrelatsioonikordaja):<0.50 = poor, 0.50-0.75 = moderate, 0.75-0.90 = good, >0.90=suurepärane. Inimeste usaldusväärsuse andmed, mis on sünteesitud mitmest kiropraktika ja füsioteraapia kirjanduse allikatest (2018–2024). AI jõudlus põhineb 2024. aasta piiride bioinseneri ja biotehnoloogia valideerimisuuringul.
Märkus. Need arvud näitavad üldisi suundumusi kogu kirjanduses; konkreetsed väärtused varieeruvad olenevalt uuringu metoodikast ja populatsioonist.
Struktureeritud valgusskaneerimine: riistvara, mis muudab tehisintellekti võimalikuks
AI-toega kehahoiaku hindamine nõuab kvaliteetset-sisendandmeid. Prügi sisse, prügi välja - isegi kõige keerukam närvivõrk ei suuda toota usaldusväärset väljundit ebaühtlaste nurkade ja vahemaadega tehtud iPhone'i fotodest.
Siin muudab 3D-struktureeritud valguse skaneerimine võrrandit. Erinevalt traditsioonilisest fotograafiast, mis jäädvustab ühtse 2D-kujutise fikseeritud perspektiivist, projitseerib struktureeritud valguse skaneerimine objekti kehapinnale infrapunavalguse mustri ja mõõdab kaamerate abil, kuidas muster keha kontuuridega vastavuses moondub. Tulemuseks on tihe 3D-punktipilv -, tavaliselt miljoneid individuaalseid andmepunkte -, mis kaardistab täpselt patsiendi välise anatoomia.
Xianku 3D kehaskanner kasutab täpselt seda tehnoloogiat. Selle patenteeritud 3D-struktureeritud valgusmoodul jäädvustab ligikaudu 2 miljonit punktipilve andmepunkti kogu patsiendi kehast kõigest 20 sekundiga ja punktipilve tihedus on ligikaudu 28 punkti ruutsentimeetri kohta. Skaneerimiskaugus on optimeeritud 0,6 meetrile, mis annab ühtseid standardseid andmeid sõltumata operaatori kogemuste tasemest.
Kui punktipilv on jäädvustatud, analüüsivad patenteeritud AI-algoritmid, mis on koolitatud tuhandete anonüümsete seljaaju ja kehaasendi andmestike põhjal, andmeid, et saada kliiniliselt olulisi väljundeid. Süsteem tuvastab automaatselt 34 anatoomilist maamärki, seejärel kasutab neid orientiiride abil enam kui 128 kehamõõdiku arvutamiseks, sealhulgas seljaaju kõveruse nurgad, vaagna kaldenurgad, õlgade kõrguse erinevused ja raskuskeskme koordinaadid.
Kogu protsess - patsiendi pöördlauale astumisest kuni 3D-mudeli ja asendiaruande nägemiseni - võtab vähem kui kaks minutit. Võrrelge seda käsitsi asendi hindamisega, mis nõuab tavaliselt 5–10 minutit eksamiaega, millele lisandub lisaaega dokumenteerimiseks ja tõlgendamiseks.
Tabel 2: traditsiooniline kiropraktika töövoog vs. AI-Täiustatud töövoog
| Töövoo etapp | Traditsiooniline lähenemine | AI-Täiustatud (Xianku) lähenemine |
|---|---|---|
| Posturaalne andmete kogumine | 5–10 minutit visuaalset läbivaatust + palpatsioon + goniomeetri mõõtmised | 20-sekundiline 3D-skaneerimine |
| Mõõtmise objektiivsus | Subjektiivne; varieerub sõltuvalt kliinikust ja päevast | Täiesti objektiivne; sama tulemus sõltumata operaatorist |
| Dokumentatsioon | Käsitsi kirjutatud märkmed või trükitud kirjeldused; püsivat visuaalset salvestust pole | Digitaalselt salvestatud täielik 3D-mudel; kvantifitseeritavad mõõdikud iga parameetri jaoks |
| Edenemise jälgimine | subjektiivne kliiniline hinnang; kuude lõikes on raske võrrelda | 3D-mudelid kõrvuti-kõrvuti-arvuliste muutuste skooridega; AI toob esile olulisi muudatusi |
| Patsiendi suhtlus | Sõnaline kirjeldus + võimalik, et trükitud joontega fotod | Interaktiivne 720 kraadi pööratav 3D-mudel; värvi-koodiga asümmeetria visualiseerimine |
| Aeg aru anda | 10–30 minutit (koos dokumentatsiooniga) | 1 minut (automaatne aruannete genereerimine) |
Lisaks struktuurile: tehisintellekti skeleti visualiseerimise eelis
Xianku süsteemi üks kliiniliselt väärtuslikumaid omadusi on selle AI{0}}loodud skeleti visualiseerimine. Kasutades masinõppemudeleid, mis on koolitatud keha välispinna topograafia ja selle aluseks oleva skeleti anatoomia vahelise seose põhjal, loob süsteem visualiseeritud luustiku kuva, mis vastab patsiendi selgroo joondusele - ilma kiirguseta.
See pole tõeline röntgen{0}}. See ei näita luutihedust, selgroolülide morfoloogiat ega peent luupatoloogiat. Kuid kehahoiaku hindamise ja skolioosi sõeluuringu jaoks pakub tehisintellekti skeleti visualiseerimine midagi erakordselt kasulikku: kohese ja intuitiivse pildi patsiendi lülisamba asukohast kolmemõõtmelises ruumis.
Kiropraktiku jaoks tähendab see võimalust näha - juba esimesel visiidil -, kas patsiendi pea on vaagna kohal, kas lülisamba rinnaosas on ülemäärane küfoos ja kas nimmepiirkonna kõver näib kalduvat külgsuunas. Patsiendi jaoks tähendab see lõpuks mõistmist, mida kiropraktik on püüdnud selgitada. Vanem, kes näeb oma teismelise skoliootilise kõvera värvikoodiga -3D-mudelit - erksate detailidega visualiseerituna -, järgib palju tõenäolisemalt kinnitus- ja jälgimisprotokolli kui see, kes kuulis sõnu "Cobbi nurk 24 kraadi" ilma igasuguse visuaalse võrdluspunktita.
Ainuüksi hariduslik väärtus on muutev. Kiropraktika patsiendid on pikka aega püüdnud aru saada, mida kiropraktikud teevad ja miks see on oluline. Ajakirjas Journal of Chiropractic Humanities avaldatud 2022. aasta uuring näitas, et kuigi patsiendid on üldiselt kiropraktikaga rahul, on paljudel nende diagnoosist ja raviplaanist vaid ähmane arusaam. Visuaalsed, interaktiivsed 3D-mudelid katavad selle lünga tõhusamalt kui ükski suuline selgitus eales suudaks.
Tabel 3: tehisintellekti-võimsa kehahoiaku hindamise kliinilised rakendused kiropraktikas
| Kliiniline stsenaarium | Traditsioonilise lähenemise piirang | Xianku AI{0}}täiustatud lahendus |
|---|---|---|
| Noorukite skolioosi sõeluuring | Peened kõverad (<15°) easily missed on Adam's test | AI tuvastab nii väikesed kõverad kui 5 kraadi; annab seire objektiivse lähtealuse |
| Krooniline alaseljavalu vaagnapiirkonna asümmeetria kahtlusega | Vaagna kaldenurka on raske usaldusväärselt mõõta; Röntgenikiirgus lisab kiirgust | 20-sekundiline skaneerimine kvantifitseerib vaagna kalde 1 kraadise täpsusega; korratav ilma kiirguseta |
| Pea asend ettepoole / tekstikael | Ainult visuaalne hinnang; objektiivne edumõõdik puudub | AI mõõdab kraniovertebraalset nurka; jälgib paranemist ravikuuri jooksul |
| Kohandamise eel- ja järel-võrdlus | Subjektiivne "tunneb end paremini" või "näeb sirgem välja" | 20+ asendiparameetri kvantitatiivsed muutused |
| Patsient, kes vaatamata objektiivsele paranemisele "ei tunne end teistmoodi". | Patsiendile pole objektiivseid tõendeid näidata | 3D-mudelid, mis näitavad mõõdetavat asendimuutust,-kõrvuti- |
Palmeri kätest tehisintellekti silmadeni
DD Palmer poleks osanud ette kujutada 3D-struktureeritud valgusskannerit ega AI-närvivõrku. Kuid Palmeri põhjapanevat arusaama -, et selgroo joondumine ja kehahoiak on inimeste tervise jaoks kesksel kohal, - on kinnitanud alles sajandipikkune kliiniline kogemus ja uuringud.
Muutunud pole mitte asendi hindamise tähtsus, vaid selle teostamiseks saadaolevad vahendid. Palmer toetus oma kätele, silmadele ja kliinilisele intuitsioonile. Tänapäeva kiropraktikutel on juurdepääs tehnoloogiale, mis kogub miljoneid andmepunkte, analüüsib neid tuhandetel juhtudel väljaõpetatud mustrituvastusalgoritmidega ja toodab sekunditega objektiivseid ja reprodutseeritavaid mõõtmisi.
Üleminek Palmeri kätelt tehisintellekti silmadele ei vähenda kiropraktiku rolli. See suurendab seda. Kiropraktik jääb kliiniliste otsuste-tegijaks, terapeutiliseks puudutuseks, hoolivaks professionaaliks, kes tõlgendab leide ja koostab raviplaane. Kuid selle asemel, et kulutada väärtuslikku kliinilist aega subjektiivsetele visuaalsetele hinnangutele ja käsitsi mõõtmistele, saab kiropraktik pühendada selle aja kõige olulisematele asjadele: patsiendi suhtlemisele, kohanemisoskusele ja terapeutilisele suhtele.
AI-toega kehahoiaku hindamist ei tule. See on juba käes. Kiropraktikud, kes selle kasutusele võtavad, ei asenda oma kliinilist hinnangut -, nad täiustavad seda võimsaima mustrituvastustehnoloogiaga, mis eales välja töötatud.
Kiropraktika ravi tulevik ei ole inimene versus masin. Inimene ja masin teevad koostööd, et saavutada seda, mida kumbki üksi ei suudaks. Palmer andis kiropraktikale hinge. Silicon Valley annab talle oma silmad.
