В рамках работы предлагается осуществлять коррекцию динамической модели пациента с расширением базы измерений, и, на основании полученной динамической модели пациента, формировать информационную модель. Информационная модель, после обработки нейронной сетью, будет заноситься в базу данных моделей, таким образом будет сформирована статистика и выбраны оптимальные параметры работы системы реабилитации под пациентов с различными нейрофизиологическими особенностями. при реабилитации опорно-двигательного аппарата. С помощью нейросетевых алгоритмов и алгоритмов систем поддержки принятия решений (СППР) на основании БД измерений, БД вызванных потенциалов и БД заболеваний, определяется примерный диагноз пациента. Нейрофизиологические критерии также формируются с учетом статистических клинических исследований пациентов в норме и при наличии отклонений.
В работе так же рассматривается принцип построения системы диагностики и реабилитации опорно-двигательного аппарата на базе акселерометрического метода, рассматриваются алгоритмы синхронизации измеряемых параметров пациента. Определяются оптимальные значения технических параметров акселерометрической гониометрической системы: частота дискретизации сигнала акселерометрических преобразователей, требуемая чувствительность сенсоров и другие. Отмечены преимущества предлагаемых подходов к построению систем реабилитации и диагностики опорно-двигательного аппарата: адаптивность, достоверность получаемых диагнозов.