Reconnaissance de mouvement pour améliorer la santé publique

Dans le monde d'aujourd'hui en évolution rapide, fortement influencé par la technologie informatique et la numérisation en constante évolution, la capacité d'exploiter le potentiel de la reconnaissance de mouvement de pointe transforme non seulement la vie quotidienne mais également le bien-être collectif.

En mettant en œuvre l’intelligence artificielle (IA), la reconnaissance de mouvement devient rapidement une force au potentiel prometteur pour révolutionner la santé publique, en particulier l’épidémiologie, la diversion des maladies et la préparation aux situations d’urgence. Évaluant et analysant rapidement les schémas de mouvement, la reconnaissance de mouvement peut faciliter la prestation de soins de santé, prévenir les maladies, prolonger la vie et créer des communautés plus heureuses et plus saines.

Qu'est-ce que la reconnaissance de mouvement ?

La reconnaissance de mouvement, une technique, est la distinction et le traitement automatiques de modèles de mouvements complexes. La technologie est activement utilisée pour détecter, analyser avec précision et répondre aux modèles détectés – et ce, dans tous les secteurs.

La reconnaissance des mouvements a déjà gagné en popularité parmi les chefs d’entreprise tournés vers l’avenir, dans tous les domaines. Il est intégré dans le secteur de la santé, dans la finance et la vente au détail, dans l'éducation et dans le gouvernement.

Composants matériels

1. Collecte de données : caméras smartphones et tablettes, accéléromètres, gyroscopes, capteurs infrarouges, ultrasoniques, radar
2. Traitement des données : processeurs à grande vitesse traitant de grandes quantités de données en temps réel, permettant la saisie automatique d'informations à partir des capteurs.
3. Stockage des données : entrepôts sécurisés préservant temporairement les données collectées, permettant un accès et une analyse transparents des informations.

Composants logiciels

• Vision par ordinateur : les algorithmes CV traitent les données visuelles capturées par les caméras pour détecter et analyser les modèles de mouvement, découvrir les changements entre les images et même suivre des objets et des individus.
• Apprentissage automatique et profond – Les algorithmes ML et DL reconnaissent des types de données spécifiques pour identifier et interpréter différents mouvements ou gestes, améliorant ainsi la précision
• Traitement du signal : ces algorithmes traitent les informations non visuelles capturées par les capteurs pour évaluer les modèles de mouvement.
• Interfaces utilisateur : ce composant permet aux utilisateurs d'interagir avec les systèmes, de définir des préférences et d'obtenir des commentaires.
• Filtrage des données : ces techniques aident à affiner et à prédire les données capturées pour tenir compte des inexactitudes
• Fusion de données : elles combinent les données de plusieurs capteurs pour obtenir une compréhension plus complète des mouvements et des gestes.

Application pratique

La reconnaissance des mouvements a connu des progrès significatifs, révolutionnant les opérations dans tous les secteurs. Depuis différents secteurs verticaux de la santé jusqu'à la vente au détail, l'éducation, le gouvernement, la construction, la logistique et d'autres secteurs, l'évaluation et l'analyse des mouvements ont trouvé des applications pratiques accélérant la sécurité, l'efficacité des flux de travail et d'autres aspects critiques.

La technologie automatise actuellement les processus dans les secteurs suivants.

• Finance (détection et prévention de la fraude, satisfaction et fidélisation des clients)
• Commerce de détail (convoyeurs intelligents, caisse automatisée)
• Éducation (suivi de fréquentation, gamification de l’apprentissage)
• Gouvernement (ville intelligente, service public)
• Construction (surveillance de la sécurité, contrôle des équipements, formation VR et AR)
• Transport et logistique (contrôles de sécurité, opérations d'entrepôt, gestion du trafic)
• Automobile : la détection et l'analyse de mouvements peuvent être utilisées pour la surveillance et l'assistance au conducteur, ainsi que pour le contrôle gestuel avancé pour la navigation.
• Agriculture : la reconnaissance de mouvement pourrait optimiser les opérations des machines et des drones en tirant parti du contrôle gestuel
• Divertissement et jeux (jeux interactifs, installations artistiques)
• Tourisme et loisirs (surveillance des mouvements, gestion des foules, interfaces gestuelles pour l'orientation et l'information)

Applications de santé

La reconnaissance des mouvements a considérablement influencé les approches conventionnelles dans différents secteurs verticaux de la santé. De l’optimisation de la physiothérapie et de la réadaptation au soutien des professionnels chirurgicaux et à la facilitation des résultats en cardiologie et radiologie, l’analyse du mouvement montre un grand potentiel.

Examinons quelques-unes des applications de santé de cette technologie innovante.

• Physiothérapie et réadaptation : détection de poses pour responsabiliser les patients pendant leur convalescence post-chirurgicale
• Formation et assistance chirurgicales : estimation de pose pour aider les spécialistes effectuant des interventions chirurgicales
• Soins aux personnes âgées (détection des chutes, analyse de la démarche, conseils en matière d'exercices et assistance dans les activités quotidiennes de base)
• Médecine du sport (évaluation des risques, prévention et traitement des blessures)
• Orthopédie — reconnaissance de mouvements pour diagnostiquer et traiter les affections musculo-squelettiques
• Pédiatrie — reconnaissance des mouvements pour permettre une évaluation et un traitement précoces des troubles du développement du mouvement
• Neurologie - étudier des troubles tels que la maladie de Parkinson et les tremblements essentiels
• Pneumologie – étudier comment la santé respiratoire est affectée par le mouvement et l'exercice
• Cardiologie — surveillance de l'activité pour améliorer la santé cardiaque
• Radiologie — évaluation du mouvement pour améliorer le traitement des images

Pourquoi appliquer la reconnaissance de mouvement pour améliorer la santé publique ?

La reconnaissance de mouvement est une technologie innovante qui promet de grandes opportunités pour transformer la santé publique. Contrairement à d’autres technologies modernes, l’évaluation et l’analyse des mouvements pourraient permettre une surveillance instantanée, un retour en temps réel, des interfaces basées sur les gestes, une analyse des interactions et une adoption plus dynamique.

En intégrant la reconnaissance de mouvement, les décideurs responsables pourraient transformer ce qui suit.

• Collecte et traitement des données : la collecte de données, lorsqu'elle est automatisée, peut permettre une meilleure compréhension de paramètres tels que les habitudes personnelles, l'état de santé et l'observance.
• Surveillance et surveillance en temps réel : la surveillance en temps réel pourrait permettre de réagir plus rapidement aux problèmes liés à la santé publique.
• Satisfaction et fidélité des patients — l'algorithme peut rendre l'interaction entre les patients et les systèmes de santé actuels plus intuitive et plus pratique, améliorant ainsi naturellement l'accessibilité aux soins de santé.
• Allocation des ressources : la technologie peut fournir des informations précieuses sur les domaines nécessitant une attention particulière, améliorant ainsi les décisions éclairées associées à l'optimisation des processus.
• Automatisation du flux de travail : les routines répétées (par exemple le suivi de la santé) peuvent être automatisées de manière transparente, permettant aux professionnels de donner la priorité aux soins axés sur le patient.
• Personnalisation des interventions : les traitements spécialisés, par exemple la physiothérapie et la réadaptation, peuvent être mieux personnalisés, renforçant ainsi l'engagement des clients.
• Stratégies de prévention — en rassemblant des informations précieuses à partir des données de reconnaissance de mouvement, les autorités locales peuvent développer des stratégies de prévention plus ciblées.
• Conception environnementale — en comprenant les interactions des personnes dans les environnements, les autorités locales peuvent apporter des modifications sur mesure aux installations et autres espaces publics

Cet article est un aperçu d'un article sur le site Web d'Abto Software .