'他们在诊所还是在家表现更好': 理解临床医生在可视化远程步态评估中可穿戴传感器数据时的需求，针对多发性硬化症患者

文献标题

‘Are They Doing Better In The Clinic Or At Home?’: Understanding Clinicians’ Needs When Visualizing Wearable Sensor Data Used In Remote Gait Assessments For People With Multiple Sclerosis

文献信息

• 主题领域: 医疗健康可视化及多发性硬化症（MS）患者步态评估
• 关键词: 多发性硬化症, 步态评估, 远程医疗, 临床实践转化, 数据可视化, 穿戴设备
• 发表年份: 2022
• 会议: CHI 2022 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)
• DOI: 10.1145/3491102.3501989

研究背景与问题

发现的问题或挑战：

• 多发性硬化症（MS）患者常常存在步态障碍，但现有的临床评估主要依赖现场观察，缺乏高精度的长期量化手段。
• 使用可穿戴传感器收集步态数据的研究虽证明了潜在益处，但将这些技术引入临床实践存在诸多阻碍，如技术接受度、数据解释复杂性等。
• 数据驱动的临床干预（Evidence-Based Practices，EBP）在临床应用中的过渡平均需时17年，且只有50%的新实践能得到广泛推广。

重要性：

• 步态变化可能反映MS病程的早期进展，量化评估有助于更早地发现病情变化并追踪干预效果。
• 远程步态监控能够为临床医生提供现实生活中的步态数据，非仅基于临床环境，帮助改善患者康复质量。

研究动机与相关工作：

• 本研究旨在通过数据可视化设计，帮助将基于可穿戴设备的步态分析从科研转化至日常临床应用。
• 现有研究表明，数据可视化在解释复杂医疗数据中发挥重要作用，但如何使其更贴合不同临床角色的需求需进一步探索。

解决方案

提出的方法或解决方案：

• 设计并开发了一个低保真原型界面，用于展示基于穿戴设备的步态量化数据，例如步幅长度、步速等。
• 通过多学科协作（HCI、神经学、康复），在原型中集成热图、蜘蛛图、箱线图及关键信息提示功能，凸显重要趋势和患者背景信息。
• 通过与10位临床医生进行访谈分析，探讨如何改进这些数据驱动的工具以支持多发性硬化症的步态评估。

创新之处：

1. 将传感器数据在可视化界面中直观呈现，降低数据解析的技术门槛。
2. 引入“长周期跟踪”和“关键事件标记”等功能，增强数据的临床关联性与实用性。
3. 协同设计方法确保了界面能够有效支持医生的实际需求，与他们的典型工作流程匹配。

实施步骤：

1. 基于人体运动传感器（如RunScribe系统）收集步态数据。
2. 使用Figma工具设计原型，将步态数据以相对趋势的形式呈现，如热图、蜘蛛图等。
3. 对10位在MS康复相关领域的临床医生进行用户测试和访谈，收集反馈。
4. 使用质性分析方法（如主题分析）归纳医生需求，并提出进一步优化的设计建议。

研究成果

具体成果：

1. 辨析出医生对步态数据的主要需求与挑战，包括快速获取关键信息和深入细节分析之间的权衡。
2. 提出了支持临床目标的可视化设计建议，如通过特定指标（如步速、社区步行能力）动态追踪病情进展。
3. 强调了整合患者背景信息（如生活环境、药物变更等）与步态数据的重要性，帮助医生构建“患者全貌叙事”。

优势：

• 与传统步态评估工具（如25英尺步行测试）相比，该界面能够提供更多维度的长周期趋势分析。
• 在医生与患者的互动中，直观的可视化数据有助于培养患者的积极性和目标一致性。
• 支持实现从场地测试到现实生活场域的连续性评估。

实验或评估结果：

• 收集10位医生的反馈显示：绝大多数人认为热图和趋势线在帮助快速发现模式、做出决策方面具有实用价值。
• 医生指出可视化设计需要在易用性与信息密度之间找到平衡，添加背景信息与数据比较功能将进一步提升用于临床的效用。

局限性与未来方向：

• 局限性：

  • 研究仅纳入了10位临床医生，样本规模有限且来自单一医疗中心，需对设计的一般化程度进一步验证。
  • 目前的原型仅针对医生使用，未来需要包含患者视角。
  • 尚未考虑与现有电子健康记录系统（EHR）的集成，这可能对实际临床采用产生重要影响。

• 未来方向：

  1. 在更广泛临床环境下验证原型的适配性。
  2. 开发患者友好的交互界面，支持医患在数据上的合作。
  3. 探索通过机器学习模型对步态数据的预测和分析能力，并设计直观的解释界面。