Nell’epoca dell’espansione della telemedicina, un team di ricerca di Microsurgery, Orthopaedic Trauma and Hand Surgery del First Affiliated Hospital della Sun Yat-sen University di Guangzhou, in Cina, propone un metodo automatico per misurare il range of motion della mano partendo da immagini e video.
Lo studio utilizza la tecnica di stima della posa umana per predire la posizione delle articolazioni delle dita e utilizzarle nell’analisi del movimento della mano. Ciò può essere utile tanto dal punto di vista diagnostico che per la fase di follow-up.
Più in dettaglio, gli autori hanno scelto di sperimentare un algoritmo di machine learning molto diffuso e accessibile ai pazienti, perché utilizzabile su uno smartphone: The MediaPipe Hands. Il quesito è se questo algoritmo possa essere utile in ambito ortopedico.
Gli autori hanno quindi individuato 32 parametri da misurare, associandoli ai 20 punti di repere sfruttati dall’algoritmo, per poi stabilire 8 movimenti della mano da far fare ai pazienti per valutarne il range of motion articolare. 28 i soggetti coinvolti, tutti volontari. Lo studio pilota si è svolto in presenza, così da poter misurare i parametri di interesse sia in modo tradizionale che mimando una visita in telemedicina.
I partecipanti hanno lavorato tenendo il polso appoggiato a un apposito sostegno per eliminare interferenze dovute alla fatica, con lo smartphone posizionato sopra la mano a circa 40 cm di distanza. Gli 8 movimenti sono stati quindi eseguiti per entrambe le mani per ogni partecipante, tenuti per 3 secondi per consentire a un chirurgo della mano di scattare 3 fotografie per ognuno. In tutto, quindi, sono state scattate 48 immagini per partecipante, per un totale di 1344 foto. Le immagini sono state poi studiate anche in modo tradizionale per poter confrontare i risultati con quelli del metodo automatico.
Lo studio dimostra che questo protocollo in 8 movimenti porta risultati accettabili dal punto di vista clinico, ancor più perché il metodo è economico e semplice. In più, i partecipanti sono riusciti a seguire in modo semplice il protocollo di movimento, il che suggerisce che il metodo sia applicabile anche da casa, in modo autonomo.
Non solo. Dal momento che effettuare di persona l’analisi del movimento della mano richiede esperienza, l’algoritmo The MediaPipe Hands potrebbe essere anche un valido supporto agli esaminatori meno esperti, come base di confronto, e favorire la ripetibilità inter e intra osservatore. In un certo senso, offre una misurazione standard che esula dall’esperienza dello specialista.
Secondo gli autori, il numero di soggetti che sarebbe disposto a farsi seguire in un percorso da remoto è in crescita, anche in ambito ortopedico, ma per poterli soddisfare, e ridurre anche i costi dell’assistenza sanitaria, è necessario individuare strumenti efficaci e affidabili. A loro parere, il protocollo proposto potrebbe essere uno di questi strumenti. Ora è necessario espandere lo studio a un maggior numero di soggetti e sperimentare il metodo in un reale setting di telemedicina.
(Lo studio: Gu F, Fan J, Wang Z, Liu X, Yang J, Zhu Q. Automatic range of motion measurement via smartphone images for telemedicine examination of the hand. Science Progress. 2023;106(1). doi:10.1177/00368504231152740)
Stefania Somaré