Aplikacja wykorzystująca sztuczną inteligencję do ćwiczeń domowych przy bólu barku

Praca odpowiada na praktyczne pytanie: Czy dołączenie aplikacji wykorzystującej sztuczną inteligencję i analizę obrazu do standardowej fizjoterapii poprawia ból i funkcję u osób z bólem barku związanym ze stożkiem rotatorów?

Było to jednoośrodkowe Badanie randomizowane z zaślepieniem oceniającego. 46 uczestników, po 23 osoby w grupie. Ból barku związany ze stożkiem rotatorów. Standardowa fizjoterapia połączona z aplikacją wykorzystującą sztuczną inteligencję do ćwiczeń domowych w porównaniu ze standardową fizjoterapią. Obserwacja 12 tygodni.

Różnica między grupami w bólu na korzyść aplikacji wyniosła po 2 tygodniach różnica średnich −0,70 pkt (95-procentowy przedział ufności −1,13 do −0,14), a po 4 tygodniach różnica średnich −1,01 pkt (95-procentowy przedział ufności −1,80 do −0,20). Redukcja bólu wewnątrz grupy aplikacji przekroczyła minimalną klinicznie ważną różnicę 1,3 pkt po 4 i 12 tygodniach. Po 4 tygodniach skrócony kwestionariusz funkcji kończyny górnej był niższy o 7,3 pkt (95-procentowy przedział ufności −12,3 do −2,2), a dodatkowej opieki po interwencji wymagały 3 osoby w porównaniu z 10 (p=0,02). Mała próba, jedno centrum i konflikt interesów związany z twórcą aplikacji ograniczają pewność.

To użyteczny sygnał, jednak ograniczenia projektu lub niepewność danych nie pozwalają traktować go jako uniwersalnego standardu. Aplikacja z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym może wspierać domowy program ćwiczeń przy bólu barku związanym ze stożkiem rotatorów, ale przed szerszym wdrożeniem potrzebne jest niezależne potwierdzenie efektu w większych próbach.