Oro Movement AI

Dit project onderzoekt de haalbaarheid van AI en machine learning voor het ontwikkelen van een instrument dat chronische pijn bij patiënten effectief kan monitoren en analyseren.

Subsidie
€ 20.000
2022

Projectdetails

Inleiding

18% van de Nederlandse volwassen bevolking lijdt aan chronische pijn. Meer dan de helft van deze patiënten meldt chronische pijn in de rug, schouders en/of nek. Voor deze patiënten zijn er weinig tot geen effectieve behandelmogelijkheden om hun pijn te verlichten, omdat het zo moeilijk is om de oorzaak van de pijn te achterhalen.

Huidige situatie

Artsen beschikken niet over een schaalbaar instrument om:

  1. Voldoende gegevens uit het dagelijks leven van de patiënt te verzamelen.
  2. Deze gegevens te analyseren om inzicht te krijgen in de symptomen en mogelijke oorzaken van de pijn uit het dagelijks leven.
  3. De resultaten van de analyse te bundelen in een uitgebreid rapport om datagestuurde interventies te kunnen plegen die specifiek zijn afgestemd op de behoeften van de patiënt.

Bovendien kan ditzelfde instrument worden gebruikt om op afstand te controleren of behandelingen en ingrepen de resultaten voor de patiënt verbeteren, zodat een veel frequentere feedback-loop ontstaat en de tijd die nodig is om noodzakelijke ingrepen te doen, wordt verkort.

Vereisten voor het hulpmiddel

Een hulpmiddel zou vereisen:

  1. Continue gegevensverzameling over bewegingen van draagbare/smart apparaten (d.w.z. telefoon, horloge, enz.).
  2. Geautomatiseerde en flexibele methode voor het indelen en classificeren van bewegingen.
  3. De gebruiker in staat stellen aan te geven wanneer hij pijn ervaart.
  4. Een rapport samenstellen dat labelt welke bewegingen pijn veroorzaken en hoe vaak ze voorkomen, zodat een clinicus ze kan lezen.

Projectdoel

Tijdens dit project test BlackTop Labs de haalbaarheid van deze vier onderdelen van de technologie en evalueert zij het risico om zich op de markt voor chronische pijn en musculoskeletale aandoeningen te begeven.

Uitdagingen

Omdat menselijke beweging zo verschillend is en verschilt van persoon tot persoon, zijn algoritmegebaseerde en modelgebaseerde benaderingen van analyse niet erg succesvol geweest. AI en Machine Learning (ML) hebben het grootste potentieel om dit probleem op te lossen, maar ze zijn nog niet volledig onderzocht op hun haalbaarheid voor een dergelijke toepassing.

Toekomstige focus

Dit project zal zich toespitsen op het beoordelen van de haalbaarheid van het gebruik van AI en machine learning-methoden om dit probleem op te lossen, alsook op het beoordelen van de mogelijke manieren waarop de gegevens in het instrument moeten worden ingevoerd en de mogelijke manieren waarop ze moeten worden gevisualiseerd voor eindgebruikers.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2022

Partners & Locaties

Projectpartners

  • BlackTop Labs B.V.penvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Natuurbeheer op alternatieve brandstoffen

Rotink onderzoekt de haalbaarheid van duurzame natuurbeheersystemen op alternatieve brandstoffen om te voldoen aan strengere milieuregels en de toenemende vraag naar schone machines.

€ 17.417
MIT Haalbaarheid

Currency Exchange Algorithm

Globadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies.

€ 19.950
MIT Haalbaarheid

Unikee

MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Active Aerodynamics

Het project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

ERC ADG

A mechanism-based approach to the prevention of chronic pain and its comorbid mental disorders

This project aims to transform chronic pain treatment by identifying transdiagnostic mechanisms and developing digital and virtual reality interventions to prevent chronicity and associated mental disorders.

€ 2.424.481
MIT R&D Samenwerking

SportsLapp

Dit project ontwikkelt een meetsysteem met sensoren en analysetechnologie om bewegingen te testen, waardoor revalidatie effectiever wordt en blessures sneller herstellen.

€ 206.010
MIT R&D Samenwerking

Oro Muscles Analytics Development

BlackTop Labs ontwikkelt een prototype voor een analytisch systeem dat spieractiviteit en beweging analyseert om fysiotherapeuten te ondersteunen bij revalidatie en pijnbestrijding.

€ 190.890
MIT R&D Samenwerking

Development of the Rehab Move

Het project ontwikkelt de "Rehab Move", een flexibele wearable die blessures voorkomt en trainingseffectiviteit verhoogt door interne en externe bewegingsdata te monitoren en te analyseren.

€ 350.000