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Approche apprendre de machine neuve pour prévoir le temps de rétablissement des commotions sport sport

La prévalence des commotions dans les sports est réputée. Ainsi, aussi, est les cliniciens de défi et d'autres font face à quand elles doivent décider quand un athlète peut retourner au jeu après un traumatisme crânien. Tandis que la plupart des athlètes récupèrent d'une commotion sport sport en environ sept à 10 jours, certains ont besoin de plus de temps. Cette situation fâcheuse rend manageant la demande de règlement des commotions sport sport très compliqué.

Les chercheurs de l'université de l'ingéniérie de l'université atlantique de la Floride et de l'analytique de l'informatique et de SIVOTEC à Boca Raton, et les collaborateurs, ont fourni une solution nouvelle. Ils sont des machines à enseigner comment prévoir le temps de rétablissement des commotions sport sport basées sur des sympt40mes comme le mal de tête, le vertige et la fatigue. Leur étude, publiées dans l'université américaine du tourillon, du médicament et de la Science de la médecine du sport dans les sports et l'exercice, peuvent être employées comme fondation pour un système d'aide à la décision qui aiderait des cliniciens en développant la demande de règlement personnalisée pour les athlètes blessés. Cette recherche fait partie également d'un plus grand effort actuel par l'équipe pour développer des modèles d'apprentissage automatique pour aider à diagnostiquer, suivre et traiter un grand choix de problèmes de santé de cerveau.

Utilisant des caractéristiques du réseau sportif national de demande de règlement, de blessures et de résultats (PAYS), un programme de contrôle de blessures sur des stagiaire-athlètes de lycée, les chercheurs ont examiné des caractéristiques sur 2.004 incidents de commotion dans 22 sports, regardant où les blessures se sont principalement produites. Ils ont constaté que plus que la moitié des commotions se sont produits dans le football américain.

Avec cette information, ils ont produit un ensemble de données neuf des blessures concussive dans le football ainsi que d'autres sports de contact qui ont compris la lutte, le hockey d'inducteur et le basket-ball des garçons et des filles, le football, et la lacrosse. Cet ensemble de données neuf a compris 922 commotions du football et 689 commotions d'autres sports de contact, se montant à 1.611 incidents de commotion de tous les sports de contact. Pour l'ensemble de données de tous les sports de contact, le nombre total des sympt40mes rapportés selon l'incident sport sport de commotion s'est échelonné de zéro à 17, avec 55 pour cent des stagiaire-athlètes enregistrant cinq sympt40mes ou plus.

Les chercheurs ont mis en application une approche de modélisation apprendre dirigée de machine pour prévoir le temps de rétablissement des sympt40mes liés à la commotion dans sept, 14 et 28 jours. Ils ont examiné l'efficacité de 10 algorithmes de catégorie en établissant les modèles de prévision, utilisant l'ensemble de données représentant trois ans de commotions souffertes par ces stagiaire-athlètes de lycée dans le football et les autres sports de contact.

Avec l'apparence d'ensemble de données que le sympt40me sport sport de commotion rapporté le plus répandu était un mal de tête (94,9 pour cent), a suivi de vertige (74,3 pour cent), et puis de concentration difficile (61,1 pour cent), la valeur clinique pratique expliquée par modèles sympt40me sympt40me de prévision en estimant le temps de rétablissement sport sport de commotion. Cette information peut être particulièrement précieuse aux fournisseurs de soins de santé dans le management et les soins aux patients de cas de commotion. Au delà d'aide à la décision clinique, cette analyse peut également aider avec les logements de planification et les besoins scolaires d'équipe.

« Nous avons introduit une approche tranchante et l'outil clinique neuf pour manager les commotions sport sport, qui s'amélioreront mesurablement avec des caractéristiques incluses de plus en plus, » a indiqué Taghi Khoshgoftaar, Ph.D., co-auteur et professeur de Motorola dans le service de FAU de l'ordinateur et le génie électrique et de l'informatique, qui a collaboré avec l'auteur important Michael F. Bergeron, Ph.D., vice-président principal de développement et applications à l'analytique de SIVOTEC, et Sara Landset, co-auteur et un stagiaire de Ph.D. au FAU. « Notre méthode dirigée d'apprentissage automatique a expliqué l'exploration d'efficacité et de garanties davantage. »

Les chercheurs ont noté que le nombre total des sympt40mes, la sensibilité à ébruiter ou la lumière, la concentration difficile, les insomnies, et les éditions de reste ont la valeur prévisionnelle prioritaire, indiquant leur rôle et installation de contribution importants susceptibles dans leurs modèles. En revanche, ils n'ont pas trouvé l'amnésie, le hyperexcitability, la perte de conscience, ou l'acouphène pour être les candidats appropriés pour faciliter mesurablement haut-exécutant des modèles.

« Il est réellement important de pouvoir recenser promptement ces athlètes qui vont avoir besoin de plus d'heure de récupérer après occurence de leur commotion, » a dit Bergeron. « La capacité de prévoir le temps de rétablissement utilisant l'apprentissage automatique aidera à augmenter une approche stratifiée efficace pour s'inquiéter. Ceci peut également aider avec des attentes réalistes du stagiaire-athlète, ainsi que fournit l'analyse et le point de vue importants pour des parents, des entraîneurs et des professeurs. »

Les collaborateurs sur l'étude, « apprentissage automatique en modélisant la résolution de sympt40me de commotion de sport de lycée, » sont l'hôpital pour enfants de Nemours, Division de la neurochirurgie à Orlando ; Centre de Cèdre-Sinai Kerlan-Jobe pour la neurologie de sports à Los Angeles ; et centre de Datalys pour la recherche de blessures de sports et Prevention, Inc. à Indianapolis.

« Cette application nouvelle de l'apprentissage automatique dirigé pour folâtrer l'épidémiologie de commotion est une étape importante en avançant l'approche en manageant cliniquement un état complexe, » a dit Stella Batalama, Ph.D., doyen de l'université de l'ingéniérie de FAU et de l'informatique. « L'apprentissage automatique dirigé fait indiquer le potentiel à plus effectivement les configurations signicatives et les analyses indispensables potentiellement seules dans le choix interdépendant complexe de causes déterminantes cliniques en anticipant la guérison ainsi que la myriade de sympt40me de commotion d'autres aspects dans des commotions de management. »