骨关节炎是世界上最常见的慢性疼痛和残疾的原因。虽然没有好的结构修饰药物可以预防或治疗骨关节炎，但各种形式的治疗性锻炼已被证明对缓解疼痛和改善身体功能是有用的。最近的一项研究使用数据科学和数学模型来为每个病人找到最合适的康复方法。
Jyväskylä大学的信息技术学院和体育与健康科学学院合作开发了一种新方法，支持医疗保健专业人员根据骨关节炎患者的个性化需求，比较和选择最喜欢的运动类型。
“这项研究将帮助我们走向更个性化的治疗和治疗建议。我们的方法可以帮助医疗保健专业人员为每位患者找到最合适的康复方法，最能满足患者的需求，”Jyväskylä大学的Kaisa Miettinen教授说。
骨关节炎是最常见的关节炎形式，也是世界范围内慢性疼痛和残疾的主要来源。膝关节骨性关节炎给人们带来了沉重的负担，因为这个巨大的负重关节的疼痛和僵硬常常导致严重的残疾，需要手术干预。
各种运动疗法在减轻疼痛、改善残疾和提高生活质量方面已显示出其有效性。
“不同的运动疗法在效果上有细微的差别，但在实践中，治疗方法的选择也受到诸如治疗时间和费用等因素的影响。在此之前，还没有现成的工具来支持临床决策，为单个患者寻找最合适的替代方案。”
本研究是首次应用多目标优化方法来支持膝关节骨性关节炎的决策和治疗分析，可以考虑多个和相互冲突的治疗目标。
“新奇的当前结果可以算作数字化和决策分析的新浪潮,连接不同学科的研究人员充分利用数据和改进传统方法的选择应该是最有益的和具有成本效益的干预类型为每个病人,”米耶蒂宁总结了这项研究的好处。
这是开发决策支持工具的三步过程中的第一步，临床医生可以为每个患者选择个性化的最佳运动治疗方式。以下步骤将使用来自几个试验的更详细的个人数据来提出个性化建议，然后为临床医生设计一个易于使用的用户界面。
这项研究发表在《医学年鉴》上。
