RBR-8ymy2sw Development of an Artificial Intelligence solution for remote movement correction for Physical Rehabilitation

Date of registration: 08/24/2022 ^(mm/dd/yyyy)
Last approval date : 08/24/2022 ^(mm/dd/yyyy)

Study type:

Interventional

Scientific title:

Trial identification

• UTN code: U1111-1279-7653

• Public title:

  en

  Development of an Artificial Intelligence solution for remote movement correction for Physical Rehabilitation

  pt-br

  Desenvolvimento de solução de Inteligência Artificial para correção de movimentos à distância para Reabilitação Física

• Scientific acronym:

• Public acronym:
• Secondaries identifiers:
  • 50952021.4.0000.0071
    Issuing authority: Plataforma Brasil
  • 5.055.292
    Issuing authority: Comitê de Ética em Pesquisa do Hospital Israelita Albert Einsten

Sponsors

• Primary sponsor: Hospital Israelita Albert Einstein
• Secondary sponsor:
  • Institution: LinkFit
• Supporting source:
  • Institution: Hospital Israelita Albert Einstein

Health conditions

• Health conditions:

  en

  Musculoskeletal Pain

  pt-br

  Dor Musculoesquelética

• General descriptors for health conditions:

  en

  C05 Musculoskeletal Diseases

  pt-br

  C05 Doenças Musculoesqueléticas

• Specific descriptors:

  en

  C05.651.538 Musculoskeletal Pain

  pt-br

  C05.651.538 Dor Musculoesquelética

Interventions

• Interventions:

  en

  This is an experimental study without comparison groups, therefore not randomized. The Artificial Intelligence creation and validation process for the detection and correction of movements at a distance of exercises for motor rehabilitation will be developed in 3 stages. Step 1 - Artificial Intelligence module development for motion detection and correction: up to 300 videos already recorded will be used to establish exact parameters (speed, alignment, angulation, among others) for each exercise, indicating its correct performance to build a data base. There is no recruitment of participants in this phase. Step 2 - Artificial Intelligence module validation for motion detection and correction: 20 healthy participants will be recruited by exercise with different physical sizes, sex, age, height. Each participant can perform a maximum of 10 exercises per day and each exercise will have a maximum duration of 3 minutes. Step 3 - Solution validation in real environment: 20 participants who carry out a rehabilitation program will be recruited by exercise with different physical sizes, sex, age, height, according to the Module that will be evaluated. All exercises previously validated with healthy participants will be divided into six modules: Spine, Shoulder, Hip, Knee, Post-covid, Cardiac. Each participant can perform a maximum of 10 exercises per day and each exercise will have a maximum duration of 3 minutes. Therefore, a total of 1200 participants will be recruited.

  pt-br

  Este é um estudo experimental sem grupos de comparação, portanto não randomizado. O processo de criação e validação da Inteligência Artificial para detecção e correção de movimentos à distância de exercícios para reabilitação motora será desenvolvido em 3 etapas. Etapa 1 - Desenvolvimento do módulo de Inteligência Artificial para detecção e correção de movimentos: serão utilizados até 300 vídeos já gravados para estabelecimento de parâmetros exatos (velocidade, alinhamento, angulação, entre outros) para cada exercício, indicando sua realização correta para construção de uma base de dados. Não há recrutamento de participantes nessa fase. Etapa 2 - Validação do módulo de Inteligência Artificial para detecção e correção de movimentos: serão recrutados 20 participantes saudáveis por exercício com diferentes portes físicos, sexo, idade, estatura. Cada participante poderá realizar no máximo 10 exercícios por dia e cada exercício terá duração máxima de 3 minutos. Etapa 3 - Validação da solução em ambiente real: serão recrutados 20 participantes que realizam programa de reabilitação por exercício com diferentes portes físicos, sexo, idade, estatura, de acordo com o Módulo que será avaliado. Todos os exercícios previamente validados com participantes saudáveis serão divididos em seis módulos: Coluna, Ombro, Quadril, Joelho, Pós-covid, Cardíaca. Cada participante poderá realizar no máximo 10 exercícios por dia e cada exercício terá duração máxima de 3 minutos. Portanto, serão recrutado ao todo 1200 participantes.

• Descriptors:

  en

  E02.760.169.063.500.891 Telerehabilitation

  pt-br

  E02.760.169.063.500.891 Telerreabilitação

  en

  E02.760.169.063.500.387 Exercise Therapy

  pt-br

  E02.760.169.063.500.387 Terapia por Exercício

Recruitment

• Study status: Recruiting
• Countries
  • Brazil
• Date first enrollment: 08/01/2022 ^(mm/dd/yyyy)

• Target sample size:	Gender:	Minimum age:	Maximum age:
  1200	-	18 Y	0

• Inclusion criteria:

  en

  Healthy volunteers; over the age of 18; of both sexes; high school education or higher; time of injury and pain greater than six months; and who have been elected for conservative treatment

  pt-br

  Voluntários sadios; acima de 18 anos; de ambos os sexos; ensino médio ou maior; tempo de lesão e dor maior que seis meses; e que foram eleitos para tratamento conservador

• Exclusion criteria:

  en

  Volunteers with sensory motor; cognitive; visual and or auditory deficits; presence of neurological and or psychiatric comorbidities; previous or recent surgeries in the segments mentioned above for study; other pain syndromes; discharge after conventional physical rehabilitation program in a period less than two months

  pt-br

  Voluntários com déficits sensitivo motores; cognitivos; visuais e ou auditivos; presença de comorbidades neurológicas e/ou psiquiátricas; cirurgias pregressas ou recentes nos segmentos supra citados para estudo; outras síndromes dolorosas; alta pós programa de reabilitação física convencional em um período menor que dois meses

Study type

• Study design:

• Expanded access program	Purpose	Intervention assignment	Number of arms	Masking type	Allocation	Study phase
  	Treatment	Other	1	N/A	N/A	N/A

Outcomes

• Primary outcomes:

  en

  It is expected that this research project can contribute to the development and validation of an AI-based application capable of detecting and correcting movements at a distance of patients who need motor rehabilitation. For this, we will use the following indicators as an outcome: sensitivity, specificity (ROC curve), false positives and false negatives.

  pt-br

  Espera-se que este projeto de pesquisa possa contribuir para a o desenvolvimento e validação de aplicativo baseada em Inteligência Artificial capaz de detectar e corrigir de movimentos à distância de pacientes que necessitam de reabilitação motora. Para isso, utilizaremos como desfecho os seguintes indicadores: sensibilidade, especificidade (curva ROC), falsos positivos e falsos negativos. Espera-se um aumento de performance do modelo em relação a taxa de verdadeiro positivo vs. falso positivo, medido pela métrica de curva ROC, no valor de 0.8, a partir do re-treino do modelo realizado com base nos apontamentos dos especialistas em relação às respostas do algoritmo de inteligência artificial.

• Secondary outcomes:

  en

  Secondary outcomes are not expected.

  pt-br

  Não são esperados desfechos secundários.

Contacts

• Public contact
  • Full name: Carla Moussalli
  • • Address: Rua Madre Cabrini 462
    • City: São Paulo / Brazil
    • Zip code: 04020-000 ·
  • Phone: +55(016) 5643-9726
  • Email: eretz.bio@einstein.br
  • Affiliation: LinkFit
   
• Scientific contact
  • Full name: Carla Moussalli
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Additional links:

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