AI賦能步態分析：臨床應用與展望
一個互動式的文獻探討，深入剖析如何運用穿戴式IMU感測器與先進深度學習技術，為神經退化性疾病提供客觀、精準的步態分析，並探討如何透過可解釋AI（XAI）建立臨床信任。
步態作為數位生物標誌物
步態不僅是移動方式，更是反映神經健康的窗口。不同的神經退化性疾病（如帕金森氏症、阿茲海默症）會對步態產生獨特的影響。透過量化分析這些變化，我們可以獲得客觀的數位生物標誌物，輔助早期診斷和疾病監測。下方圖表比較了不同疾病的步態特徵，您也可以透過下方的篩選器來探索特定疾病的步態指標。
步態特徵比較：PD vs. AD
關鍵步態特徵資料庫
| 特徵 | 相關疾病 |
|---|
IMU技術的角色與挑戰
慣性測量單元（IMU）是實現客觀步態分析的核心工具。這些微型感測器能捕捉精細的運動數據。然而，要將這些數據轉化為臨床可用的資訊，必須克服從數據採集、處理到系統整合等一系列「最後一哩路」的挑戰。
關鍵發現：研究場景的偏差
高達 77% 的研究在受控的實驗室環境中進行，這限制了研究結果在真實世界中的適用性。
數據挑戰
- - 數據集規模過小
- - 高度依賴監督學習
- - 數據預處理複雜
技術與後勤挑戰
- - 設備電池續航力
- - 數據儲存容量
- - 患者依從性低
- - 缺乏與EHR整合
驗證與標準化挑戰
- - 缺乏標準化評估指標
- - 需要跨人群的廣泛驗證
倫理與應用挑戰
- - 數據隱私與安全
- - 臨床人員培訓不足
- - 應用範圍過於狹窄
分析引擎：深度學習架構的演進
分析IMU時序數據的能力，隨著深度學習架構的演進而大幅提升。從專注局部特徵的CNN，到擅長序列的RNN，再到掌握全局上下文的Transformer，每種模型都有其獨特的優勢與適用場景。了解它們的權衡關係，是選擇最佳分析工具的關鍵。
卷積神經網路 (CNNs)
CNNs擅長高效地從數據中檢測局部模式和空間層次特徵，例如步態週期中的特定事件（如腳跟著地）。它們計算效率高，適合即時應用，但對於理解整個步態序列的長距離時間關係能力有限。
打開黑箱：模型可解釋性 (XAI)
在高風險的醫療領域，僅有高準確率是不夠的，我們還必須理解模型為何做出特定決策。可解釋AI（XAI）方法提供了洞察力，幫助建立臨床信任、確保模型公平性，並發現新的科學見解。
Attention 可視化
通過熱圖等方式，直觀顯示模型在做決策時對輸入序列中哪些時間點的關注度最高。它內建於模型中，但解釋可能需要專業知識，且有時會產生誤導。
缺點: 模型特定, 可能不準確。
SHAP
一種模型無關的方法，基於賽局理論，為每個特徵分配一個重要性分數，量化其對單次預測的貢獻。理論基礎堅實，但計算成本高。
缺點: 計算密集, 假設特徵獨立。
Grad-CAM
專為CNN設計，利用梯度信息生成類別激活圖（熱圖），突出顯示對特定預測貢獻最大的輸入區域，提供視覺化的解釋。
缺點: 模型特定, 解釋可能不夠精細。
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