精确康复可以预防骨关节炎

运动员和体育迷都知道，前交叉韧带撕裂会让球员退出比赛，需要手术修复，需要很长时间的恢复。但对于许多受伤的运动员来说，暂时的停赛只是一生奋斗的开始。

根据埃尼·哈利拉杰的助理教授机械工程卡耐基梅隆大学的生物力学家兼骨科康复专家说，60%患有这种常见膝盖损伤的人在生命早期也会患上骨关节炎。这种退化性关节疾病，在美国影响了大约3250万人，对美国人来说尤其成问题年轻的病人因为这种慢性疾病会导致衰弱性疼痛、僵硬和行动不便的时间较长。

Halilaj问道:“我们如何能让60%的人有和40%的人一样的长期结果?”Halilaj正在努力了解那些在膝盖创伤后患骨关节炎的人和没有患骨关节炎的人之间的区别。

Halilaj和她的机械工程师、生物工程师和计算机科学家组成的跨学科团队正在努力整合他们的实验和计算工作，以开发有效的康复策略，旨在恢复和保持整个生命周期的无痛行动能力。

Halilaj的动作捕捉实验室的实验重点是识别骨关节炎等使人衰弱的疾病的机械风险因素。这个1000平方英尺的实验室在整个房间的天花板上安装了20个摄像头，用于观察高度反光的球形标记，这些标记被巧妙地放置在人体上，以跟踪他们的运动并分析他们的步态。分带跑步机通过测量每一步所施加的力来进一步分析受试者的运动。肌电图(EMG)传感器通过测量骨骼肌产生的电活动来评估运动过程中的肌肉激活。

虽然在这类研究实验室中收集的数据对于识别机械风险因素至关重要，但患者使用此类设施的机会有限。最近的研究表明，观察步态分析测试的研究人员的存在对患者的行走方式有可测量的影响，这可能会破坏传统步态分析研究结果的可靠性。

更好的见解的关键可能在于监测患者在自然环境中如何移动，而不是像Halilaj的肌肉骨骼生物力学实验室这样的专业实验室。

Halilaj说:“使用看起来像创可贴一样灵活的可穿戴传感器，我们监测实验室外的运动，在那里患者行为不佳，可能采取避免疼痛的走路策略，从长远来看会损害他们的关节。”

她的团队正在将可穿戴传感数据与先进的膝关节磁共振成像相结合，以发现与早期骨关节炎相关的有问题的走路策略——她称之为“骨关节炎的数字生物标志物”。

除了手术后的步态适应，物理治疗在恢复中起着重要作用。计算机视觉的最新进展为视频运动分析提供了未开发的潜力，使实时跟踪和反馈能够改善物理治疗。Halilaj和她的团队也在开发开源软件该技术将计算机视觉算法与生物力学建模相结合，可以通过嵌入个人智能手机的廉价摄像头进行精确的运动跟踪。

观察性研究监测病人的物理治疗和自然环境将帮助像Halilaj这样的研究人员发现未来疾病的数字生物标记物，未来可以用预防技术针对这些数字生物标记物。Halilaj的团队正在与触觉专家一起开发可穿戴触觉系统，以帮助训练患者改变他们的运动方式。

Halilaj总结道:“在不久的将来，我们设想临床医生利用这些最小可穿戴传感器和智能手机视频的数据来隔离60%可能患有使人衰弱的骨关节炎的患者，相应地个性化治疗，甚至开出可穿戴触觉设备，帮助他们在为时已晚之前纠正他们的步态。”