Pengenalan Gerakan untuk Meningkatkan Kesehatan Masyarakat

Di dunia yang berubah dengan cepat saat ini, yang sangat dipengaruhi oleh teknologi komputasi dan digitalisasi yang terus berkembang, kemampuan untuk memanfaatkan potensi pengenalan gerakan mutakhir tidak hanya mengubah kehidupan sehari-hari tetapi juga kesejahteraan kolektif.

Dengan menerapkan kecerdasan buatan (AI), pengenalan gerakan dengan cepat menjadi kekuatan yang memiliki potensi menjanjikan untuk merevolusi kesehatan masyarakat, khususnya epidemiologi, pengalihan penyakit, dan kesiapsiagaan darurat. Dengan menilai dan menganalisis pola gerakan dengan cepat, pengenalan gerakan dapat memfasilitasi pemberian layanan kesehatan, mencegah penyakit, memperpanjang hidup, dan menciptakan komunitas yang lebih bahagia dan sehat.

Apa itu Pengenalan Gerakan?

Pengenalan gerakan, suatu teknik, adalah pembedaan otomatis dan pemrosesan pola gerakan yang kompleks. Teknologi ini dimanfaatkan secara aktif untuk mendeteksi, menganalisis secara akurat, dan merespons pola yang terdeteksi – dan pada saat yang sama, di seluruh industri.

Pengenalan gerakan telah mendapatkan popularitas di kalangan pemimpin bisnis yang berwawasan ke depan di berbagai bidang. Ini sedang diintegrasikan dalam industri kesehatan, keuangan dan ritel, pendidikan, dan pemerintahan.

Komponen Perangkat Keras

1. Pengumpulan data: kamera ponsel pintar dan tablet, akselerometer, giroskop, inframerah, ultrasonik, sensor radar
2. Pemrosesan data — prosesor berkecepatan tinggi yang menangani data dalam jumlah besar secara real-time, memungkinkan input informasi otomatis dari sensor
3. Penyimpanan data — gudang yang aman untuk sementara menjaga data yang dikumpulkan, memungkinkan akses dan analisis informasi yang lancar

Komponen Perangkat Lunak

• Visi komputer — Algoritme CV memproses data visual yang diambil dari kamera untuk mendeteksi dan menganalisis pola gerakan, mengungkap perubahan antar bingkai, dan bahkan melacak objek dan individu
• Mesin dan pembelajaran mendalam — Algoritme ML dan DL mengenali tipe data tertentu untuk mengidentifikasi dan menafsirkan gerakan atau gestur yang berbeda, sehingga meningkatkan akurasi
• Pemrosesan sinyal — algoritma ini memproses informasi non-visual yang ditangkap dari sensor untuk menilai pola gerakan
• Antarmuka pengguna — komponen ini memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem, menetapkan preferensi, dan mendapatkan umpan balik
• Pemfilteran data — teknik ini membantu menyaring dan memprediksi data yang diambil untuk memperhitungkan ketidakakuratan
• Penggabungan data — ini menggabungkan data dari beberapa sensor untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang gerakan dan gestur

Aplikasi praktis

Pengenalan gerakan telah menyaksikan kemajuan yang signifikan, merevolusi operasi di seluruh industri. Dari berbagai sektor layanan kesehatan hingga ritel, pendidikan, pemerintahan, konstruksi, logistik, dan sektor lainnya, penilaian dan analisis pergerakan telah menemukan penerapan praktis yang mempercepat keselamatan, efisiensi alur kerja, dan aspek penting lainnya.

Teknologi ini saat ini mengotomatiskan proses di sektor-sektor berikut.

• Keuangan (deteksi dan pencegahan penipuan, kepuasan dan retensi pelanggan)
• Retail (konveyor cerdas, checkout otomatis)
• Pendidikan (pemantauan kehadiran, gamifikasi pembelajaran)
• Pemerintahan (kota pintar, layanan publik)
• Konstruksi (pemantauan keselamatan, kontrol peralatan, pelatihan VR dan AR)
• Transportasi dan logistik (pemeriksaan keamanan, operasional gudang, manajemen lalu lintas)
• Otomotif — deteksi dan analisis gerakan dapat digunakan untuk pemantauan dan bantuan pengemudi, serta kontrol gerakan tingkat lanjut untuk navigasi
• Pertanian — pengenalan gerakan dapat mengoptimalkan pengoperasian mesin dan drone dengan memanfaatkan kontrol berbasis gerakan
• Hiburan dan permainan (permainan interaktif, instalasi seni)
• Pariwisata dan rekreasi (pemantauan pergerakan mengatur kerumunan, antarmuka berbasis gerakan untuk petunjuk arah dan informasi)

Aplikasi Kesehatan

Pengenalan gerakan sangat mempengaruhi pendekatan konvensional di berbagai sektor layanan kesehatan. Dari mengoptimalkan terapi fisik dan rehabilitasi hingga mendukung profesional bedah dan memfasilitasi hasil kardiologi dan radiologi, analisis gerak menunjukkan potensi besar.

Mari kita selidiki beberapa penerapan teknologi inovatif dalam bidang kesehatan.

• Terapi fisik dan rehabilitasi — deteksi pose untuk memberdayakan pasien selama pemulihan pasca operasi
• Pelatihan dan bantuan bedah - memberikan perkiraan untuk mendukung spesialis yang melakukan prosedur bedah
• Perawatan lansia (deteksi jatuh, analisis gaya berjalan, panduan olahraga, dan bantuan dalam aktivitas dasar sehari-hari)
• Kedokteran olahraga (penilaian risiko, pencegahan dan pengobatan cedera)
• Ortopedi — pengenalan gerakan untuk mendiagnosis dan mengobati kondisi muskuloskeletal
• Pediatri — pengenalan gerakan untuk memungkinkan penilaian dini dan pengobatan gangguan perkembangan gerakan
• Neurologi - mempelajari gangguan seperti penyakit Parkinson, dan tremor esensial
• Pulmonologi - mempelajari bagaimana kesehatan pernapasan dipengaruhi oleh gerakan dan olahraga
• Kardiologi — pemantauan aktivitas untuk meningkatkan kesehatan jantung
• Radiologi — penilaian gerakan untuk meningkatkan pemrosesan gambar

Mengapa Menerapkan Pengenalan Gerakan untuk Meningkatkan Kesehatan Masyarakat?

Pengenalan gerakan adalah teknologi inovatif yang menjanjikan peluang besar untuk mentransformasikan kesehatan masyarakat. Tidak seperti teknologi modern lainnya, penilaian dan analisis pergerakan memungkinkan pemantauan instan, umpan balik real-time, antarmuka berbasis isyarat, analisis interaksi, dan adopsi yang lebih dinamis.

Dengan mengintegrasikan pengenalan gerakan, pengambil keputusan yang bertanggung jawab dapat mengubah hal-hal berikut.

• Pengumpulan dan pemrosesan data — pengumpulan data, jika dilakukan secara otomatis, dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang metrik seperti kebiasaan pribadi, kondisi kesehatan, dan kepatuhan
• Pemantauan dan pengawasan secara real-time — pemantauan secara real-time memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap isu-isu terkait kesehatan masyarakat
• Kepuasan dan loyalitas pasien — algoritme ini dapat membuat interaksi antara pasien dan sistem layanan kesehatan saat ini menjadi lebih intuitif dan nyaman, sehingga secara alami meningkatkan aksesibilitas layanan kesehatan
• Alokasi sumber daya — teknologi ini dapat memberikan wawasan berharga mengenai bidang-bidang yang memerlukan fokus, yang pada akhirnya meningkatkan pengambilan keputusan yang tepat terkait dengan optimalisasi proses
• Otomatisasi alur kerja — rutinitas yang berulang (misalnya pelacakan kesehatan) dapat diotomatisasi dengan lancar, memungkinkan para profesional untuk memprioritaskan perawatan yang mengutamakan pasien
• Penyesuaian intervensi — perawatan khusus, misalnya terapi fisik dan rehabilitasi, dapat dipersonalisasi dengan lebih baik, sehingga meningkatkan keterlibatan pelanggan
• Strategi pencegahan – dengan mengumpulkan wawasan berharga dari data pengenalan gerakan, pemerintah daerah dapat mengembangkan strategi pencegahan yang lebih tepat sasaran
• Desain lingkungan — dengan memahami interaksi masyarakat dalam lingkungan, pemerintah daerah dapat melakukan modifikasi yang disesuaikan terhadap fasilitas dan ruang publik lainnya

Postingan ini merupakan ikhtisar artikel di website Abto Software .