腦震盪在體育運動中的流行是眾所周知的。同樣，當臨床醫生和其他人必須決定運動員頭部受傷後何時可以返回比賽時，他們也面臨著挑戰。雖然大多數運動員從與運動有關的運動中恢復新娛樂城體驗金大約需要7到10天才能使用通博娛樂城重新時間。這種困境使管理與運動有關的腦震盪變得非常複雜。
來自佛羅里達大西洋大學工程與計算機科學學院和Boca Raton的SIVOTEC Analytics的研究人員以及合作者提出了一種新穎的解決方案。他們正在教機器如何根據頭痛，頭暈和疲勞大樂透獎金分配等症狀預測與運動有關的腦震蕩的恢復時間。他們的研究發表在美國運動醫學學院的雜誌《運動與運動醫學與科學》上，可以用作決策支持系統的基礎，該系統將幫助臨床醫生開發針對受傷運動員的個性化治療方法。這項研究也是該團隊正在進行的一項更大努力的一部分，該團隊正在開發機器學習模型，以幫助診斷，跟踪和治療各種腦部健康問題。
研究人員利用來自國家運動，傷害與結局網絡（NATION）的數據，該數線上麻將賺錢據是針對高中學生運動員的六合彩坐車傷害監測程序，研究人員檢查了22個運動項目中2,004例腦震盪事件的數據，查看了傷害的主要發生地點。他們發現一半以上的腦震盪發生在美式足球中。
利用這些信息，他們創建了一個新的足球震盪傷害數據集以及其他接觸運動，包括摔跤，曲棍球，男，女籃球，足球和曲棍網兜球。這個新的數據集包括922個足球震盪和來自其他接觸運動的689個腦震盪，總計所有接觸運動的1,611個腦震盪事件。對於所有接觸運動的數據集，每個與運動相關的腦震盪事件報告的症狀總數範圍為零至17，其中55％的學生運動員報告的症狀為五個或更多。
研究人員實施了基於監督的基於機器學習的建模方法，以預測7、14和28天內腦震盪相關症狀的恢復時間。他們使用了代表這些高中學生在足球和其他接觸運動中遭受三年腦震蕩的數據集，研究了10種分類算法在建立預測模型中的功效。
該數據集顯示，最普遍報告的與運動有關的腦震盪症狀是頭痛（94.9％），其次是頭暈（74.3％），然後是注意力不集中（61.1％），基於症狀的預測模型證明了在臨床上的實用價值估計與運動有關的腦震盪恢復時間。該信息對於腦震盪病例管理和患者護理中的醫療保健提供者特別有價值。除了臨床決策支持外，這種見解還可以幫助規劃學術適應和團隊需求。
FAU系的合著者和摩托羅拉教授Taghi Khoshgoftaar博士說：“我們引入了一種先進的方法和新的臨床工具來管理與體育有關的腦震盪，隨著越來越多的包容性數據，這種狀況將得到明顯改善。的作者是計算機與電氣工程和計算機科學學院的院士，他與第一作者，SIVOTEC Analytics開發和應用高級副總裁Michael F. Bergeron博士以及合著者兼博士學位的Sara Landset合作。大學的學生。 “我們的監督式機器學習方法已經證明了其有效性，值得進一步探索。”
研究人員指出，症狀的總數，對噪音或光線的敏感性，注意力不集中，失眠和平衡問題具有優先的預測價值，這表明它們可能在模型中起重要作用。相反，他們沒有發現健忘症，過度興奮，意識喪失或耳鳴不是可衡量地促進表現最佳的模型的相關候選人。
“重要的是能夠迅速識別出那些需要花費更多時間才能恢復健康的運動員。娛樂城評價衝擊”，伯杰龍說。 “使用機器學習預測恢復時間的能力將有助於增強有效的分層護理方法。這也大老爺娛樂城o可以幫助學生運動員達到切合實際的期望，並為父母，教練和老師提供重要的見識和見解。”
FAU工程與計算機科學學院院長Stella Batalama博士說：“有監督的機器學習在運動性腦震盪流行病學中的這種新穎應用是在臨床上解決複雜疾病的方法上邁出的重要一步。” “有監督的機器學習有可能更有效地揭示有意義的模式和潛在的獨特洞察力，以預測複雜的相互依存的臨床決定因素，以預測腦震盪症狀的恢復以及管理腦震蕩的其他方面。”
本文已由佛羅里達大西洋大學提供的材料重新發表。注意：材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息，請聯繫引用的來源。
參考：Bergeron，M.，Landset，S.，Maugans，T.，Williams，V.，Collins，C.，Wasserman，E.，＆Khoshgoftaar，T.（2019）。在高中運動腦震盪症狀建模中的機器學習。體育與運動醫學與科學，提前出版。 https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000001903
