Reconhecimento de movimento para melhorar a saúde pública

No mundo actual em rápida mudança, fortemente influenciado pela tecnologia computacional e pela digitalização em constante evolução, a capacidade de aproveitar o potencial do reconhecimento de movimentos de ponta está a transformar não só a vida quotidiana, mas também o bem-estar colectivo.

Ao implementar a inteligência artificial (IA), o reconhecimento de movimentos está rapidamente a tornar-se uma força com potencial promissor para revolucionar a saúde pública, especialmente a epidemiologia, o desvio de doenças e a preparação para emergências. Avaliando e analisando rapidamente padrões de movimento, o reconhecimento de movimento pode facilitar a prestação de cuidados de saúde, prevenir doenças, prolongar a vida e criar comunidades mais felizes e saudáveis.

O que é reconhecimento de movimento?

O reconhecimento de movimento, uma técnica, é a distinção e processamento automático de padrões de movimento complexos. A tecnologia está sendo utilizada ativamente para detectar, analisar com precisão e responder aos padrões detectados – e ainda por cima, em todos os setores.

O reconhecimento do movimento já ganhou popularidade entre os líderes empresariais com visão de futuro em todos os domínios. Está sendo integrado ao setor de saúde, finanças e varejo, educação e governo.

Componentes de hardware

1. Coleta de dados: câmeras de smartphones e tablets, acelerômetros, giroscópios, infravermelho, ultrassônico, sensores de radar
2. Processamento de dados — processadores de alta velocidade que lidam com grandes quantidades de dados em tempo real, permitindo a entrada automática de informações a partir de sensores
3. Armazenamento de dados — armazéns seguros que preservam temporariamente os dados coletados, permitindo acesso e análise contínuos de informações

Componentes de software

• Visão computacional – algoritmos CV processam dados visuais capturados de câmeras para detectar e analisar padrões de movimento, descobrir mudanças entre quadros e até mesmo rastrear objetos e indivíduos
• Aprendizado profundo e de máquina — algoritmos de ML e DL reconhecem tipos de dados específicos para identificar e interpretar diferentes movimentos ou gestos, aumentando a precisão
• Processamento de sinal – esses algoritmos processam informações não visuais capturadas de sensores para avaliar padrões de movimento
• Interfaces de usuário — este componente permite que os usuários interajam com sistemas, definam preferências e obtenham feedback
• Filtragem de dados — essas técnicas ajudam a refinar e prever os dados capturados para compensar imprecisões
• Fusão de dados — combinam dados de vários sensores para obter uma compreensão mais abrangente de movimentos e gestos

Aplicação prática

O reconhecimento do movimento testemunhou avanços significativos, revolucionando as operações em todos os setores. De diferentes setores verticais de saúde até varejo, educação, governo, construção, logística e outros setores, a avaliação e análise de movimento encontrou aplicações práticas que aceleram a segurança, a eficiência do fluxo de trabalho e outros aspectos críticos.

A tecnologia está atualmente automatizando processos nos seguintes setores.

• Finanças (detecção e prevenção de fraudes, satisfação e retenção de clientes)
• Varejo (transportadores inteligentes, checkout automatizado)
• Educação (monitoramento de presença, gamificação de aprendizagem)
• Governo (cidade inteligente, serviço público)
• Construção (monitoramento de segurança, controle de equipamentos, treinamento em VR e AR)
• Transporte e logística (verificações de segurança, operações de armazém, gestão de tráfego)
• Automotivo – detecção e análise de movimento podem ser usadas para monitoramento e assistência ao motorista e controle avançado por gestos para navegação
• Agricultura — o reconhecimento de movimento pode otimizar as operações de máquinas e drones, aproveitando o controle baseado em gestos
• Entretenimento e jogos (jogos interativos, instalações artísticas)
• Turismo e lazer (monitoramento de movimento, gerenciamento de multidões, interfaces baseadas em gestos para orientações e informações)

Aplicações de saúde

O reconhecimento do movimento influenciou consideravelmente as abordagens convencionais em diferentes setores da saúde. Desde a otimização da fisioterapia e da reabilitação até o apoio aos profissionais cirúrgicos e a facilitação dos resultados cardiológicos e radiológicos, a análise de movimento está mostrando um grande potencial.

Vamos nos aprofundar em algumas das aplicações da tecnologia inovadora em saúde.

• Fisioterapia e reabilitação — detecção de pose para capacitar os pacientes durante a recuperação pós-cirúrgica
• Treinamento e assistência cirúrgica — estimativa de pose para apoiar especialistas na realização de procedimentos cirúrgicos
• Atendimento ao idoso (detecção de quedas, análise de marcha, orientação de exercícios e auxílio nas atividades básicas do dia a dia)
• Medicina esportiva (avaliação de risco, prevenção e tratamento de lesões)
• Ortopedia — reconhecimento de movimento para diagnosticar e tratar doenças musculoesqueléticas
• Pediatria — reconhecimento de movimentos para permitir avaliação precoce e tratamento de distúrbios motores do desenvolvimento
• Neurologia - estudando distúrbios como a doença de Parkinson e tremores essenciais
• Pneumologia – estudando como a saúde respiratória é afetada pelo movimento e exercício
• Cardiologia – monitoramento de atividades para melhorar a saúde do coração
• Radiologia — avaliação de movimento para aprimorar o processamento de imagens

Por que aplicar o reconhecimento de movimento para melhorar a saúde pública?

O reconhecimento de movimento é uma tecnologia inovadora que promete grandes oportunidades para transformar a saúde pública. Ao contrário de outras tecnologias modernas, a avaliação e análise de movimentos podem permitir monitoramento instantâneo, feedback em tempo real, interfaces baseadas em gestos, análise de interação e adoção mais dinâmica.

Ao integrar o reconhecimento de movimento, os decisores responsáveis ​​podem transformar o seguinte.

• Coleta e processamento de dados – a coleta de dados, quando automatizada, pode fornecer melhor compreensão de métricas como hábitos pessoais, condições de saúde e adesão
• Monitorização e vigilância em tempo real — a monitorização em tempo real pode permitir respostas mais rápidas a questões associadas à saúde pública
• Satisfação e fidelidade do paciente — o algoritmo pode tornar a interação entre os pacientes e os sistemas de saúde atuais mais intuitiva e conveniente, melhorando naturalmente a acessibilidade aos cuidados de saúde
• Alocação de recursos — a tecnologia pode fornecer informações valiosas sobre áreas que requerem foco, eventualmente melhorando decisões informadas associadas à otimização de processos
• Automação do fluxo de trabalho — rotinas repetidas (por exemplo, monitoramento de saúde) podem ser perfeitamente automatizadas, permitindo que os profissionais priorizem o atendimento ao paciente
• Personalização da intervenção — tratamentos especializados, por exemplo fisioterapia e reabilitação, podem ser melhor personalizados, aumentando assim o envolvimento do cliente
• Estratégias de prevenção — ao reunir informações valiosas a partir de dados de reconhecimento de movimento, as autoridades locais podem desenvolver estratégias de prevenção mais direcionadas
• Design ambiental — ao compreender as interações das pessoas dentro dos ambientes, as autoridades locais podem fazer modificações personalizadas nas instalações e outros espaços públicos

Esta postagem é uma visão geral de um artigo no site da Abto Software .