Интеллектуальная модель персонализированной реабилитации для повышения двигательной активности детей с ДЦП: теоретико-методологическое обоснование

,

,

,

Введение . Детский церебральный паралич (ДЦП) относится к числу наиболее распространенных неврологических нарушений детского возраста и характеризуется стойкими двигательными расстройствами, нарушением постурального контроля и снижением двигательной активности (Линь Циншань и др., 2025; Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). Ограничения касаются не только выполнения отдельных движений, но и участия ребенка в игре, обучении, самообслуживании и других видах повседневной активности, что в долгосрочной перспективе влияет на качество жизни и возможности включения в социальную среду (Линь Циншань и др., 2025). В условиях роста продолжительности жизни детей с ДЦП и усложнения их образовательных и социальных траекторий проблема повышения двигательной активности и расширения участия приобретает особую актуальность.

Стандартные реабилитационные программы традиционно строятся на основе клинической классификации форм ДЦП и степени выраженности двигательных нарушений. При этом во многих случаях они ориентированы на «среднестатистического» пациента и лишь частично учитывают индивидуальные особенности нейропрофиля ребенка, сочетание моторных, когнитивных и сенсорных нарушений, эмоционально-поведенческие особенности, уровень мотивации к занятиям и степень поддержки со стороны семьи, что ограничивает степень персонализации вмешательств (Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). Такая ограниченная индивидуализация нередко приводит к снижению эффективности вмешательств и недостаточной устойчивости полученных результатов, что подчеркивается в современных исследованиях, посвященных оценке реабилитационных программ у детей с ДЦП (Линь Циншань и др., 2025).

На этом фоне возрастает интерес к поиску новых теоретических и методологических решений, в которых реабилитация рассматривается как непрерывный адаптивный процесс, управляемый на основе анализа многомерных данных о ребенке и его среде. Одним из перспективных направлений является использование технологий искусственного интеллекта, роботизированной поддержки и игровых или VR-сред для построения персонализированных программ реабилитации, ориентированных на повышение двигательной активности и участие ребенка в значимых для него видах деятельности (Ван Жунли, 2018; Guo et al., 2024). Интеллектуальные модели позволяют интегрировать данные различных сенсорных систем, клинические и педагогические наблюдения, формировать прогноз динамики и предлагать варианты модификации программ занятий с учетом индивидуального отклика ребенка (Elling-Tammen et al., 2023; Schafmeyer et al., 2024).

В имеющихся публикациях уже описаны отдельные элементы цифровой и роботизированной реабилитации при ДЦП, однако целостные интеллектуальные модели, включающие диагностический, аналитический, планирующий и исполнительный блоки, а также систему обратной связи «ребенок – специалист – семья», представлены фрагментарно (Guo et al., 2024; Schafmeyer et al., 2024). Отсутствие детально проработанного теоретико-методологического основания затрудняет стандартизацию и тиражирование таких решений в системе нейрореабилитации и оздоровительной, а также адаптивной физической культуры.

Цель настоящего исследования заключается в разработке теоретико-методологических основ интеллектуальной модели персонализированной реабилитации детей с ДЦП, ориентированной на повышение их двигательной активности и расширение участия в повседневной жизни.

Материалы и методы . Исследование носит теоретико-методологический характер и направлено на конструирование концептуальной интеллектуальной модели персонализированной реабилитации, а не на эмпирическую оценку конкретной программы вмешательства. В качестве основного материала были проанализированы современные научные публикации, посвященные особенностям ДЦП, структуре двигательных нарушений и принципам персонализированной реабилитации, а также работе систем с элементами искусственного интеллекта, роботизированной поддержки и виртуальной реальности в нейрореабилитации детей (Ван Жунли и др., 2018; Линь Циншань и др., 2025; Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025; Guo et al., 2024; Elling-Tammen et al., 2023; Schafmeyer et al., 2024). Поисковая стратегия включала целенаправленный анализ публикаций за период 2015–2025 гг. в международных и национальных базах данных, а также изучение полнотекстовых клинических и педагогических исследований, описывающих практику реабилитации детей с ДЦП и применение цифровых технологий. В анализ включались работы, в которых одновременно присутствовали описание контингента детей, характеристика двигательной активности и/или моторных функций и структурированное представление реабилитационной программы или технического решения.

Методологическую основу исследования составили анализ и синтез научной литературы, системный и структурно-функциональный подход, теоретическое моделирование и логико-методологический анализ. Системный и структурно-функциональный подход реализовывался через выделение уровней «ребенок – семья – команда специалистов – технологическая платформа» и анализ их взаимодействия. Теоретическое моделирование проводилось поэтапно: от построения укрупненной схемы реабилитационного процесса до детализации функций отдельных модулей интеллектуальной системы и возможных сценариев их интеграции в существующие маршруты помощи (Линь Циншань и др., 2025). Применение указанных методов позволило обобщить подходы к оценке и повышению двигательной активности детей с ДЦП, выявить ограничения стандартных реабилитационных программ и вычленить основные блоки реабилитационного процесса и связи между ними. На этой основе была сформирована концепция интеллектуальной модели персонализированной реабилитации, включающей модуль сбора сенсорных данных, аналитический блок на базе искусственного интеллекта (ИИ), подсистему персонализации программы и контуры обратной связи между ребенком, его семьей и междисциплинарной командой специалистов.

Результаты и их обсуждение . Технологический маршрут разработки интеллектуальной модели персонализированной реабилитации детей с ДЦП представлен на рис. 1 и включает четыре взаимосвязанных блока, отражающих последовательность этапов от теоретического обоснования до практической верификации. Первый блок связан с формулировкой теоретико-методологических оснований персонализированной реабилитации и требованиями к интеллектуальной системе. Второй блок предусматривает проектирование архитектуры модели и функционала ее ключевых модулей. Третий блок описывает возможные сценарии интеграции модели в клиническую, образовательную и домашнюю практику. Четвертый блок фокусируется на системе критериев и процедур оценки эффективности, безопасности и организационной целесообразности ее применения.

Рис. 1. Технологический маршрут разработки интеллектуальной модели персонализированной реабилитации детей с ДЦП¹

Fig. 1. Technological Roadmap for the Development of an Intelligent Model of Personalized Rehabilitation of Children with Cerebral Palsy

Рассмотрим их подробнее.

Блок 1. Теоретические основы персонализированной реабилитации детей с ДЦП. Двигательная активность рассматривается как ключевой интегральный показатель эффективности реабилитации при ДЦП, поскольку именно она связывает восстановление моторных функций с реальным

1 Составлено авторами.

участием ребенка в повседневной жизни, игре и обучении (Линь Циншань и др., 2025; Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП…, 2025). Двигательная активность выступает не только количественной характеристикой объема движений, но и качественным индикатором того, насколько ребенок с ДЦП способен инициировать, поддерживать и завершать значимые для него действия в различных жизненных ситуациях. Важно различать спонтанную активность, возникающую по инициативе самого ребенка, и активность, индуцированную взрослыми или терапевтическими заданиями, поскольку именно первое отражает степень сформированности внутренних регуляторных механизмов. В отличие от оценки отдельных двигательных тестов, показатели двигательной активности отражают совокупный результат взаимодействия двигательных, когнитивных и мотивационных факторов, а также влияния семейной и образовательной среды, структурных и социальных барьеров. Таким образом, задача реабилитации выходит за рамки коррекции изолированных дефицитов и включает формирование устойчивых паттернов активного поведения ребенка в значимых для него контекстах, развитие навыков самостоятельного планирования активности, повышение выносливости и расширение репертуара доступных форм движения (Линь Циншань и др., 2025). Важным является и то, что уровень двигательной активности в реальной жизни не всегда прямо соответствует результатам стандартизированных тестов, что делает необходимым использование комплексных подходов к ее оценке и целенаправленное включение этого показателя в систему целей реабилитации, включая цели, согласованные с образовательными и социальными службами.

Персонализированная реабилитация в теоретическом плане понимается как системный подход, основанный на учете нейропрофиля ребенка, который включает форму и тяжесть ДЦП, сопутствующие когнитивные и сенсорные нарушения, эмоционально-поведенческие особенности, мотивационный профиль и ресурсный потенциал семьи. Нейропрофиль задает исходные условия для выбора реабилитационных целей и приоритетов, форм организации и дозирования нагрузки, выбора средств коммуникации и типов обратной связи, с помощью которых специалист взаимодействует с ребенком. При этом предполагается, что нейропрофиль не является статичной характеристикой: по мере роста ребенка, накопления опыта и изменения социального контекста он может трансформироваться, что требует регулярного пересмотра целей и программы вмешательства (Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). Важным принципом является междисциплинарное взаимодействие специалистов и семьи: врач-реабилитолог, специалист по адаптивной физической культуре, психолог и родители совместно формулируют долгосрочные и краткосрочные цели, согласовывают программу и оценивают динамику, ориентируясь не только на клинические показатели, но и на субъективно значимые для семьи результаты1. В этих условиях персонализированная реабилитация рассматривается как непрерывный адаптивный процесс, в котором программы занятий систематически уточняются по мере накопления данных о состоянии ребенка и его отклике на вмешательства, а также с учетом изменений в образовательной и социальной среде. Такой подход позволяет избежать как перегрузки, так и недогрузки ребенка, повысить его вовлеченность, поддерживать чувство успеха и тем самым укреплять внутреннюю мотивацию к двигательной активности, формируя у семьи и специалистов общую «картину целей» и единое понимание ожидаемых результатов.

Блок 2. Технологии искусственного интеллекта открывают новые возможности для анализа многомерных сенсорных данных о движении и постуральном контроле ребенка с ДЦП, позволяя выявлять скрытые паттерны нарушений и закономерности их изменения во времени (Guo et al., 2024; Elling-Tammen et al., 2023; Schafmeyer et al., 2024). Источниками данных выступают инерциальные датчики, платформы давления, роботизированные тренажеры, системы захвата движения и видеонаблюдение, фиксирующие как структурные характеристики движения (амплитуда, скорость, плавность), так и параметры двигательной активности в естественных условиях (число шагов, длительность эпизодов активности, распределение нагрузки в течение дня). Интеграция этих разнородных потоков информации вручную практически невозможна, тогда как алгоритмы машинного обучения и другие методы ИИ позволяют обрабатывать большие массивы данных, выделять типичные сочетания признаков и формировать индивидуальные модели двигательного поведения ребенка (Schafmeyer et al., 2024). Важной частью такого анализа является предварительная очистка сигналов от артефактов и шума, а также калибровка датчиков, что обеспечивает достоверность последующих выводов. На основе таких моделей становится возможным не только точнее описывать текущие нарушения, но и прогнозировать вероятную динамику при разных вариантах вмешательства, что повышает обоснованность реабилитационных решений и позволяет заранее оценивать риски перегрузки или недостаточной стимуляции (Elling-Tammen et al., 2023).

На основе результатов интеллектуального анализа формируются рекомендации по корректировке интенсивности, структуры и формата упражнений. Это включает подбор оптимального соотношения традиционных физических упражнений, занятий с использованием роботизированного оборудования и игровых или VR-сценариев, позволяющих повысить мотивацию и вовлеченность ребенка (Ван Жунли, 2018). В игровых и виртуальных средах возможно адаптивное изменение сложности заданий, объема движения, скорости предъявления стимулов и характера обратной связи: система может предлагать более простые или, напротив, более сложные задания в зависимости от успешности исполнения, уровня утомления и эмоциональной реакции ребенка (Guo et al., 2024). Для детей с выраженными нарушениями внимания и мотивации особое значение имеет возможность гибко варьировать форму подачи материала, использовать элементы соревновательности и поощрения, а также визуализировать прогресс в понятной и эмоционально привлекательной форме.

Таким образом, ИИ выступает не как самостоятельный «реабилитатор», а как инструмент поддержки принятия решений, усиливающий аналитические и прогностические возможности междисциплинарной команды и позволяющий строить более точные и экономичные по ресурсам траектории вмешательства, не подменяя при этом клиническое мышление специалиста (Elling-Tammen et al., 2023; Schafmeyer et al., 2024). При этом ключевым остается вопрос прозрачности алгоритмов и сохранения ведущей роли специалиста, который интерпретирует рекомендации системы и принимает окончательные решения, исходя из конкретной клинико-педагогической ситуации.

Блок 3. Интеллектуальная модель персонализированной реабилитации детей с ДЦП включает несколько взаимосвязанных блоков: модуль сбора данных, аналитический блок на основе ИИ, модуль персонализации программы, исполнительный модуль и контуры обратной связи. Модуль сбора данных аккумулирует клиническую, функциональную и сенсорную информацию о ребенке: результаты тестов, параметры двигательной активности, характеристики походки и равновесия, показатели утомляемости, особенности выполнения игровых заданий, а также субъективные оценки ребенка и родителей (Линь Циншань и др., 2025; Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). Важной задачей этого модуля является обеспечение сопоставимости и стандартизации данных, чтобы информация, полученная в разных условиях (клиника, дом, образовательное учреждение), могла использоваться в едином аналитическом контуре. Для этого необходимо разработать единые протоколы регистрации, определить минимально необходимый набор показателей и регламентировать частоту повторных измерений. Аналитический блок на основе ИИ обрабатывает эти данные, выделяет типичные и атипичные паттерны, сопоставляет текущее состояние с индивидуальной траекторией и референтными моделями для детей с аналогичным нейропрофилем, формирует прогноз динамики и дает оценку эффективности текущей программы (Guo et al., 2024; Schafmeyer et al., 2024). При этом система может сигнализировать специалисту о замедлении прогресса, признаках перегрузки или, наоборот, о резерве для увеличения нагрузки, тем самым поддерживая более гибкое управление процессом и позволяя своевременно пересматривать как тактику, так и стратегические цели вмешательства.

Модуль персонализации программы конвертирует аналитические выводы в конкретные реабилитационные решения: подбирает типы упражнений и видов активности, формат их проведения (традиционные, игровые, VR-занятия, роботизированная поддержка), параметры нагрузки и режим чередования работы и отдыха (Ван Жунли, 2018). Здесь закладывается логика приоритизации целей: часть задач может быть направлена на коррекцию грубых нарушений, часть – на развитие функциональной независимости и расширение участия в повседневной жизни, часть – на поддержание достигнутых результатов. Исполнительный модуль обеспечивает реализацию программы в клинической, образовательной и домашней среде, взаимодействуя с оборудованием и предоставляя специалистам и семье понятные инструкции и визуализацию прогресса ребенка, включая графики, отчеты о выполненных заданиях и рекомендации по изменению активности в межсессионные периоды (Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). Контуры обратной связи «ребенок – специалист – семья» поддерживают замкнутый цикл «оценка – планирование – реализация – мониторинг – коррекция», в рамках которого программа систематически уточняется в ответ на реальные изменения состояния и поведения ребенка, а также на преобразования целей, формулируемых семьей и командой. Такая цикличная организация процесса позволяет избежать формального следования жесткому протоколу и создавать по-настоящему индивидуализированные траектории реабилитации, опирающиеся на постоянный диалог и обмен информацией. В перспективе такая архитектура может быть дополнена инструментами дистанционного сопровождения семей и телереабилитации, что расширит доступность модели для детей, проживающих в отдаленных регионах.

Блок 4. Потенциал внедрения и оценки эффективности модели. Предлагаемая модель ориентирована на применение в специализированных центрах детской нейрореабилитации и учреждениях, реализующих программы оздоровительной и адаптивной физической культуры, где требуется более точное и ресурсно-эффективное управление реабилитационным процессом (Линь Циншань и др., 2025; Эффективность терапии с аудиовизуальной обратной связью в режиме реального времени при нарушениях беглости речи у детей со спастической формой ДЦП …, 2025). На начальном этапе внедрение может быть связано с совершенствованием системы оценки и мониторинга двигательной активности, интеграцией сенсорных технологий и базовых аналитических инструментов, не требующих радикальной перестройки существующих маршрутов помощи. Это позволяет накопить опыт работы с новыми данными, сформировать у специалистов базовые цифровые компетенции, оценить приемлемость и полезность предлагаемых решений для разных групп детей и семей (Guo et al., 2024). На последующих этапах возможно расширение функционала аналитического блока ИИ, усиление роли игровых и VR-компонентов, а также более глубокая интеграция системы в информационную инфраструктуру учреждения, включая электронные медицинские карты, образовательные платформы и сервисы дистанционного взаимодействия с семьями. Важно, чтобы каждое последующее технологическое усложнение сопровождалось методической поддержкой, обучением персонала и оценкой организационных эффектов, а не сводилось только к обновлению оборудования. Для небольших учреждений могут быть разработаны облегченные версии системы, позволяющие использовать ключевые элементы модели без значительных финансовых затрат.

Оценка эффективности модели предполагает использование комплексной системы критериев, включающей показатели моторных функций, качества движения, объема и структуры двигательной активности, степень вовлеченности ребенка в занятия, а также мнения родителей и специалистов об удобстве и результативности использования системы (Линь Циншань и др., 2025; Schafmeyer et al., 2024). При этом важно сочетать краткосрочные индикаторы (изменение результатов тестов, улучшение выполнения конкретных задач) с долгосрочными (устойчивость достигнутых эффектов, расширение участия в повседневной жизни, удовлетворенность семьи траекторией развития ребенка).

Особое значение имеют технологические и этические требования поэтапного внедрения: защита персональных данных, прозрачность алгоритмических решений, недопущение автоматизированных выводов без участия специалиста, обеспечение равного доступа к высокотехнологичной реабилитации независимо от социально-экономического статуса семьи и региона проживания (Elling-Tammen et al., 2023). Соблюдение этих условий создает предпосылки для безопасного и клинически обоснованного использования интеллектуальной модели в системе помощи детям с ДЦП, снижает риск технологического и социального неравенства и способствует формированию доверия со стороны специалистов и семей к новым форматам реабилитации; в итоге это повышает вероятность того, что модель будет не только внедрена, но и устойчиво интегрирована в повседневную практику учреждений различного профиля.

Заключение . Проведенный теоретико-методологический анализ показал, что устойчивое повышение двигательной активности и расширение участия детей с ДЦП невозможно в рамках унифицированных программ, ориентированных на «среднестатистического» пациента. Необходим переход к интеллектуально управляемым персонализированным системам реабилитации, которые учитывают нейропрофиль ребенка, ресурсный потенциал семьи и реальные условия его жизни, а также опираются на многоканальные данные о движении и поведении. Предложенная концепция интеллектуальной модели описывает архитектуру такой системы на базе ИИ – от стандартизированного сбора и интеграции мультидатчиковой информации до аналитики, планирования и формирования адаптивных реабилитационных программ и контуров обратной связи «ребенок – семья – специалисты».

Дальнейшие исследования связаны с клинической и педагогической верификацией модели, разработкой регламентов ее безопасного применения, оценкой организационных эффектов и подготовкой специалистов, готовых использовать подобные технологии в детской нейрореабилитации на практике в разных учреждениях.