平衡会受到多种因素的影响，包括帕金森病等疾病、神经系统的急性和慢性损伤以及自然衰老过程。准确评估患者的平衡能力对于识别和管理影响协调性和稳定性的疾病非常重要。平衡评估在预防跌倒、了解运动障碍以及针对不同年龄组和不同疾病状况设计适当的治疗干预措施方面也发挥着关键作用。
然而，传统的平衡评估方法往往存在主观性，不够全面，无法远程管理。此外，这些评估依赖于昂贵的专业设备，这些设备可能并非在所有临床环境中都容易获得，并且取决于临床医生的专业知识，这可能导致结果不一致。在平衡评估中，迫切需要更客观、更全面的评估工具。
佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究人员利用可穿戴传感器和先进的机器学习算法，开发出一种新方法，解决了平衡评估中的关键差距，并为可穿戴技术和机器学习在医疗保健中的应用树立了新的标杆。这种方法是客观平衡评估的重大进步，尤其是对于家庭或护理环境中的远程监控，可能会改变平衡障碍的管理。
在这项研究中，研究人员使用了改良版平衡感觉相互作用临床测试 (m-CTSIB)，该测试在医疗保健领域广泛使用，用于评估一个人在不同感觉条件下保持平衡的能力。可穿戴传感器被放置在研究参与者的脚踝、腰椎(下背部)、胸骨、手腕和手臂上。