Генеративный ИИ для создания синтетических данных о походке: новый подход в диагностике неврологических расстройств

Оценка походки важна для диагностики неврологических расстройств, но современные методы остаются субъективными. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает количественный анализ походки с использованием смартфонов, однако большинство моделей разработаны для конкретных групп пациентов из-за недостатка разнообразных клинических данных.

Учёные из IBM Research, Кливлендской клиники и Университета Цукуба предложили новый подход: создание синтетических данных о походке с помощью генеративного ИИ, обученного на физических моделях опорно-двигательного аппарата. Эти симуляции охватывают широкий спектр параметров, включая возрастные группы и состояния, что позволяет разрабатывать универсальные модели.

Команда проверила подход на наборе из более 12 000 записей походки 1200 человек. Результаты показали:

1. Модели, обученные на синтетических данных, достигли точности, сравнимой с моделями на реальных данных;

2. Предварительное обучение на синтетике повысило производительность моделей в клинических задачах, включая выявление заболеваний и прогнозирование их прогрессирования.

Подход особенно ценен для редких заболеваний, где доступ к данным ограничен. Синтетические данные могут обеспечить масштабируемый и универсальный анализ движений.