Tehnološki napredek na področju spremljanja zdravja je revolucionarno izboljšal sposobnost sledenja in izboljševanja človeškega zdravja, zlasti z izboljšanjem diagnostične natančnosti in rehabilitacijskih strategij. Ta projekt se osredotoča na napredek pri ocenjevanju finih motoričnih sposobnosti in kognitivnih funkcij, ki so temeljne za človekovo neodvisnost in kakovost življenja, zlasti pri posameznikih, ki jih prizadenejo nevrološka stanja, kot so kap, multipla skleroza, Parkinsonova bolezen in razvojne motnje pri otrocih. Test devetih zatičev (NHPT) je uveljavljeno klinično orodje za ocenjevanje ročne spretnosti, ki je zaradi svoje preprostosti in ponovljivosti široko uporabljeno v raziskovalnih in kliničnih okoljih. Kljub svoji široki uporabi pa je NHPT trenutno omejen na ročno zabeležene čase izvedbe, pri čemer zanemarja ključne vidike motorične funkcije, kot so tekočnost gibanja, natančnost prijema in kognitivni prispevki k izvedbi naloge. Naš cilj je razviti SmartNHPT, izboljšano različico s senzorji, ki bo omogočala bolj celovito in avtomatizirano oceno finih motoričnih in kognitivnih sposobnosti. SmartNHPT bo odpravil več pomanjkljivosti standardnega NHPT. Na primer, slednji vključuje ročno merjenje časa, pri čemer se protokoli izvajanja razlikujejo med ocenjevalci, kar vodi do medocenjevalnih razlik in zmanjšuje skladnost rezultatov med različnimi ocenjevalci in študijami. Poleg tega ročna izvedba testa predstavlja veliko breme za zdravstvene delavce, kar zmanjšuje učinkovitost in omejuje možnost množične uporabe ali spremljanja na domu. Poleg tega NHPT meri samo skupni čas, porabljen za izvedbo testa, pri čemer izpušča značilnosti subtilnih motoričnih motenj, ki bi lahko zagotavljale zgodnje kazalnike napredovanja nevrodegenerativnih bolezni ali uspešnosti rehabilitacije. Pomanjkanje kognitivne ocene dodatno omejuje uporabnost testa, kljub močnim dokazom, da imajo kognitivne funkcije ključno vlogo pri izvedbi nalog. Ti problemi skupaj poudarjajo nujno potrebo po napredni, standardizirani in minimalno nadzorovani različici NHPT. SmartNHPT bo za odpravo teh omejitev in uvajanje novih zmogljivosti izkoristil integracijo senzorjev, računalniškega vida in strojnega učenja. Po meri zasnovan kamerni modul in algoritmi globokega učenja bodo omogočili natančno sledenje gibanja rok in prstov ter zagotavljali objektivne podatke o trajektorijah gibanja, tremorjih in natančnosti zaključevanja faz. Poleg tega bodo vključene kognitivne ocene z uporabo barvno kodiranih zatičev in vnaprej določenih zaporedij vstavljanja, kar bo omogočalo hkratno oceno motoričnih in kognitivnih funkcij. Z avtomatizacijo bo SmartNHPT zmanjšal delovno obremenitev medicinskih delavcev, hkrati pa povečal skladnost in dostopnost testa. Zasnovan bo za klinično in domačo uporabo, kar bo pacientom omogočilo spremljanje napredovanja bolezni ali rehabilitacijskega napredka v realnem času. Projekt bo dostavil popolnoma funkcionalno napravo SmartNHPT, opremljeno z naprednimi zmogljivostmi za oceno motoričnih in kognitivnih sposobnosti, sistem minimalno nadzorovane izvedbe testa ter celovito validacijo na zdravih in obolelih populacijah. Projekt bo prav tako določil normativne vrednosti za fine motorične in kognitivne metrike pri odraslih in otrocih, s čimer bo zagotovil uporabnost SmartNHPT v različnih kliničnih in raziskovalnih okoljih. S pričakovanimi vsaj petimi recenziranimi objavami bo ta študija pomembno prispevala k nastajajočemu področju tehnološko podprte nevrološke ocene in rehabilitacije. SmartNHPT predstavlja ključen korak k digitalizaciji kliničnih ocen in opolnomočenju medicinskih delavcev in pacientov z natančnimi, zanesljivimi in dostopnimi orodji za spremljanje motoričnih in kognitivnih funkcij, kar bo na koncu izboljšalo zgodnjo diagnozo, spremljanje pacientov in personalizirane strategije zdravljenja.
