Riconoscimento del movimento per migliorare la salute pubblica

Nel mondo di oggi in rapida evoluzione, fortemente influenzato dalla tecnologia computazionale e dalla digitalizzazione in continua evoluzione, la capacità di sfruttare il potenziale del riconoscimento del movimento all’avanguardia sta trasformando non solo la vita quotidiana ma anche il benessere collettivo.

Implementando l’intelligenza artificiale (AI), il riconoscimento del movimento sta rapidamente diventando una forza con il potenziale promettente di rivoluzionare la salute pubblica, in particolare l’epidemiologia, la deviazione delle malattie e la preparazione alle emergenze. Valutando e analizzando rapidamente i modelli di movimento, il riconoscimento del movimento può facilitare l'erogazione dell'assistenza sanitaria, prevenire le malattie, prolungare la vita e creare comunità più felici e più sane.

Cos'è il riconoscimento del movimento?

Il riconoscimento del movimento, una tecnica, è la distinzione automatica e l'elaborazione di schemi di movimento complessi. La tecnologia viene utilizzata attivamente per rilevare, analizzare accuratamente e rispondere ai modelli rilevati, e in tutti i settori.

Il riconoscimento del movimento ha già guadagnato popolarità tra i leader aziendali lungimiranti in tutti i settori. Si sta integrando nel settore sanitario, nella finanza e nella vendita al dettaglio, nell’istruzione e nel governo.

Componenti hardware

1. Raccolta dati: fotocamere smartphone e tablet, accelerometri, giroscopi, sensori infrarossi, ultrasuoni, radar
2. Elaborazione dei dati: processori ad alta velocità che gestiscono grandi quantità di dati in tempo reale, consentendo l'immissione automatica di informazioni dai sensori
3. Archiviazione dei dati: magazzini sicuri che conservano temporaneamente i dati raccolti, consentendo l'accesso e l'analisi senza interruzioni delle informazioni

Componenti software

• Visione artificiale: gli algoritmi CV elaborano i dati visivi catturati dalle telecamere per rilevare e analizzare modelli di movimento, scoprire cambiamenti tra i fotogrammi e persino tracciare oggetti e individui
• Machine e deep learning: gli algoritmi ML e DL riconoscono tipi di dati specifici per identificare e interpretare diversi movimenti o gesti, migliorando la precisione
• Elaborazione del segnale: questi algoritmi elaborano le informazioni non visive catturate dai sensori per valutare i modelli di movimento
• Interfacce utente: questo componente consente agli utenti di interagire con i sistemi, impostare preferenze e ottenere feedback
• Filtraggio dei dati: queste tecniche aiutano a perfezionare e prevedere i dati acquisiti per tenere conto delle imprecisioni
• Fusione dei dati: combinano i dati provenienti da più sensori per ottenere una comprensione più completa di movimenti e gesti

Applicazione pratica

Il riconoscimento del movimento ha visto progressi significativi, rivoluzionando le operazioni in tutti i settori. Dai diversi settori sanitari verticali alla vendita al dettaglio, all'istruzione, al governo, all'edilizia, alla logistica e ad altri settori, la valutazione e l'analisi del movimento hanno trovato applicazioni pratiche che accelerano la sicurezza, l'efficienza del flusso di lavoro e altri aspetti critici.

La tecnologia sta attualmente automatizzando i processi nei seguenti settori.

• Finanza (individuazione e prevenzione delle frodi, soddisfazione e fidelizzazione dei clienti)
• Vendita al dettaglio (trasportatori intelligenti, cassa automatizzata)
• Formazione (monitoraggio delle presenze, gamification dell'apprendimento)
• Governo (città intelligente, servizio pubblico)
• Edilizia (monitoraggio della sicurezza, controllo delle apparecchiature, formazione VR e AR)
• Trasporti e logistica (controlli di sicurezza, operazioni di magazzino, gestione del traffico)
• Settore automobilistico: il rilevamento e l'analisi del movimento possono essere utilizzati per il monitoraggio e l'assistenza del conducente e il controllo avanzato dei gesti per la navigazione
• Agricoltura: il riconoscimento del movimento potrebbe ottimizzare le operazioni di macchinari e droni sfruttando il controllo basato sui gesti
• Intrattenimento e giochi (giochi interattivi, installazioni artistiche)
• Turismo e tempo libero (monitoraggio del movimento, gestione della folla, interfacce basate sui gesti per indicazioni stradali e informazioni)

Applicazioni sanitarie

Il riconoscimento del movimento ha influenzato notevolmente gli approcci convenzionali nei diversi settori sanitari verticali. Dall'ottimizzazione della terapia fisica e della riabilitazione al supporto dei professionisti chirurgici e alla facilitazione dei risultati cardiologici e radiologici, l'analisi del movimento sta mostrando un grande potenziale.

Analizziamo alcune delle applicazioni sanitarie della tecnologia innovativa.

• Terapia fisica e riabilitazione: rilevamento della posa per potenziare i pazienti durante il recupero post-operatorio
• Formazione e assistenza chirurgica: stima per supportare gli specialisti che eseguono procedure chirurgiche
• Assistenza agli anziani (rilevamento delle cadute, analisi dell'andatura, guida agli esercizi e assistenza nelle attività quotidiane di base)
• Medicina dello sport (valutazione del rischio, prevenzione e trattamento degli infortuni)
• Ortopedia: riconoscimento del movimento per diagnosticare e trattare patologie muscolo-scheletriche
• Pediatria: riconoscimento del movimento per consentire la valutazione precoce e il trattamento dei disturbi motori dello sviluppo
• Neurologia: studia disturbi come il morbo di Parkinson e i tremori essenziali
• Pneumologia: studia come la salute respiratoria viene influenzata dal movimento e dall’esercizio fisico
• Cardiologia: monitoraggio dell'attività per migliorare la salute del cuore
• Radiologia: valutazione del movimento per migliorare l'elaborazione delle immagini

Perché applicare il riconoscimento del movimento per migliorare la salute pubblica?

Il riconoscimento del movimento è una tecnologia innovativa che promette grandi opportunità per trasformare la salute pubblica. A differenza di altre tecnologie moderne, la valutazione e l’analisi del movimento potrebbero consentire il monitoraggio istantaneo, feedback in tempo reale, interfacce basate sui gesti, analisi dell’interazione e un’adozione più dinamica.

Integrando il riconoscimento del movimento, i decisori responsabili potrebbero trasformare quanto segue.

• Raccolta ed elaborazione dei dati: la raccolta dei dati, se automatizzata, potrebbe fornire una migliore comprensione di parametri quali abitudini personali, condizioni di salute e aderenza
• Monitoraggio e sorveglianza in tempo reale: il monitoraggio in tempo reale potrebbe consentire risposte più rapide ai problemi associati alla salute pubblica
• Soddisfazione e lealtà dei pazienti: l'algoritmo può rendere l'interazione tra i pazienti e i sistemi sanitari odierni più intuitiva e conveniente, migliorando naturalmente l'accessibilità sanitaria
• Allocazione delle risorse: la tecnologia può fornire informazioni preziose sulle aree che richiedono attenzione, migliorando infine le decisioni informate associate all'ottimizzazione dei processi
• Automazione del flusso di lavoro: le routine ripetute (ad esempio il monitoraggio sanitario) possono essere automatizzate senza problemi, consentendo ai professionisti di dare priorità all'assistenza al paziente
• Personalizzazione dell’intervento: i trattamenti specializzati, ad esempio la terapia fisica e la riabilitazione, possono essere personalizzati meglio, aumentando così il coinvolgimento del cliente
• Strategie di prevenzione: raccogliendo informazioni preziose dai dati di riconoscimento del movimento, le autorità locali possono sviluppare strategie di prevenzione più mirate
• Progettazione ambientale: comprendendo le interazioni delle persone all'interno degli ambienti, le autorità locali possono apportare modifiche su misura alle strutture e ad altri spazi pubblici

Questo post è una panoramica di un articolo sul sito web di Abto Software .