A Széchenyi István Egyetem olyan telerehabilitációs szoftverplatformot fejleszt, amelynek révén a beteg a saját otthonában, egy képernyő előtt végezheti a rehabilitációjához szükséges fizikai gyakorlatokat. Az alkalmazás dr. Tollár József, a győri egyetemmel együttműködő kaposvári kórház neurorehabilitációs egysége vezetőjének ötlete alapján készül, lényege pedig, hogy a beteg mozgását egy kamera figyeli, a kezelőorvos pedig visszacsatolást kap arról, hogy a páciens milyen minőségben hajtotta végre a feladatokat. A szoftver működésének hátterében mesterséges intelligencia áll, amely pózdetektálást és pózösszehasonlítást is magában foglal.

A Széchenyi István Egyetem által fejlesztett telerehabilitációs szoftver a mesterséges intelligencia segítségével elemzi a beteg által végrehajtott gyakorlatok minőségét.

Dr. Tollár József elmondta, a cél, hogy a legpontosabb és leghatékonyabb rehabilitációt lehessen megteremteni azoknak a betegeknek, akik valamiért az otthonukban kell elvégezniük a feladatokat. „A kórházi vizsgálatot követően állítjuk össze a gyakorlatok sorát a páciensek számára, akik a gyógytornász és az orvos jóváhagyását követően ezeket otthonról végezhetik. A felügyelet így is folyamatos, hiszen az eszköz rendszeres jelentést és elemzést nyújt a terapeutáknak, ami alapján értékelik, hogy megfelelő-e a fejlődés üteme. Ha szükséges, új gyakorlatokat is tudnak rögzíteni távolról, így már nemcsak rövidtávú, hanem hosszabb, nyomonkövetéses kezelést is biztosíthatunk” – mondta el az orvos.

Hozzátette, mindez jelentős segítség lehet többek közt a súlyos neurológiai, ortopédiai, stroke-os, Parkinson-kóros, szklerózis multiplexes betegek számára. Ugyanígy alkalmazható kardiológiai rehabilitáció során, traumatizált betegeknél, végtagok sérüléseinél is.  A szenzoros ingerek segítségével fejlesztik a motoros funkciókat, ami a koordináció, az izomerő, végső soron az életminőség javulását eredményezi. „Az eszköz a prevencióban is nagy szerepet játszhat, hiszen időskorban megfelelő gyakorlatok elvégzésével számos baleset megelőzhető.  Későbbiekben a gyermekrehabilitációhoz is támogatást nyújthat a szoftver, a további fejlesztéseink pedig a nagyobb hasi műtétek utáni felépülést segítik” – részletezte dr. Tollár József.

Dr. Tollár József, a kaposvári kórház neurorehabilitációs egységének vezetője, a Mozgásszervi Rehabilitációs Osztály ambuláns ellátásért felelős vezetője (Fotó: Adorján András)

„A telemedicina hatalmas fejlődésen megy keresztül napjainkban, hiszen egyre nagyobb az igény arra, hogy a rehabilitációt a beteggel együtt hazavigyük, a technológiai fejlődéssel pedig mindinkább elérhetőbbé válik a lehetőség” – mondta el a fejlesztés hátteréről dr. Prukner Péter, a Széchenyi István Egyetem Digitális Fejlesztési Központja Med & Sportech divíziójának vezetője.

 „A technológia már kész, most az orvosi támogatással összeállított gyakorlattár feltöltése zajlik, ami alkalmas lesz arra, hogy az adott páciens számára személyre szabjuk az elvégzendő feladatokat. A beteg a képernyőn egyszerre látja saját magát, illetve a mintagyakorlatot, és arról is rögtön visszajelzést kap, hogy a mozgássort megfelelően hajtotta-e végre. A fejlesztés egyediségét az adja, hogy a mesterséges intelligencia a teljes mozgásmintát felismeri és értékeli, amely azonnali visszajelzést és korrigációs lehetőséget nyújt a használójának, egyben valós idejű információt a kezelőorvosnak” – fejtette ki. Megjegyezte, a cél egy hazai és nemzetközi piacon is értékesíthető termék létrehozása, amely hozzájárul a modern orvosláshoz, a páciensek gyorsabb felépüléséhez és a kényelmesebb rehabilitációhoz.

Dr. Prukner Péter, a Széchenyi István Egyetem Digitális Fejlesztési Központjának Med & Sportech divízióvezetője (Fotó: Adorján András)

A fejlesztés a TKP2021-EGA-21 azonosítószámú, „Mesterséges intelligencia, digitális képalkotás, foglalkozás-egészségügyi megoldások és anyagtechnológiai fejlesztések egészségügyi alkalmazásának kutatása a Széchenyi István Egyetem és a Semmelweis Egyetem tudományos eredményeinek összekapcsolásával” elnevezésű pályázatból valósul meg.