Moțiune de recunoaștere pentru îmbunătățirea sănătății publice

În lumea de astăzi în schimbare rapidă, puternic influențată de tehnologia computațională și de digitalizare în continuă evoluție, capacitatea de a valorifica potențialul recunoașterii de ultimă oră a mișcărilor transformă nu numai viața de zi cu zi, ci și bunăstarea colectivă.

Prin implementarea inteligenței artificiale (AI), recunoașterea mișcării devine rapid o forță cu potențial promițător de a revoluționa sănătatea publică, în special epidemiologia, deturnarea bolilor și pregătirea pentru situații de urgență. Evaluând și analizând rapid tiparele de mișcare, recunoașterea mișcării poate facilita furnizarea de asistență medicală, poate preveni bolile, prelungește viața și poate crea comunități mai fericite și mai sănătoase.

Ce este recunoașterea mișcării?

Recunoașterea mișcării, o tehnică, este distincția și procesarea automată a modelelor complexe de mișcare. Tehnologia este utilizată în mod activ pentru a detecta, analiza cu acuratețe și răspunde la tiparele detectate – și, în același timp, în toate industriile.

Recunoașterea mișcării a câștigat deja popularitate în rândul liderilor de afaceri de perspectivă din toate domeniile. Este integrat în industria sănătății, în finanțe și retail, educație și guvern.

Componente hardware

1. Colectarea datelor: camere pentru smartphone și tablete, accelerometre, giroscoape, infraroșu, ultrasunete, senzori radar
2. Procesarea datelor — procesoare de mare viteză care gestionează cantități mari de date în timp real, permițând introducerea automată a informațiilor de la senzori
3. Stocarea datelor — depozite securizate care păstrează temporar datele colectate, permițând accesul și analiza fără probleme la informații

Componente software

• Viziune computerizată — algoritmii CV procesează datele vizuale capturate de la camere pentru a detecta și analiza modele de mișcare, pentru a descoperi schimbările între cadre și chiar pentru a urmări obiecte și persoane.
• Învățare automată și profundă — algoritmii ML și DL recunosc tipuri specifice de date pentru a identifica și interpreta diferite mișcări sau gesturi, îmbunătățind acuratețea
• Procesarea semnalului - acești algoritmi procesează informații non-vizuale capturate de la senzori pentru a evalua modelele de mișcare
• Interfețe cu utilizatorul — această componentă permite utilizatorilor să interacționeze cu sistemele, să stabilească preferințe și să obțină feedback
• Filtrarea datelor - aceste tehnici ajută la rafinarea și prezicerea datelor capturate pentru a ține seama de inexactități
• Fuziunea datelor - acestea combină datele de la mai mulți senzori pentru a obține o înțelegere mai cuprinzătoare a mișcărilor și gesturilor

Aplicație practică

Recunoașterea mișcărilor a cunoscut progrese semnificative, revoluționând operațiunile din toate industriile. De la diferite verticale de asistență medicală până la retail, educație, guvern, construcții, logistică și alte sectoare, evaluarea și analiza mișcărilor a găsit aplicații practice care accelerează siguranța, eficiența fluxului de lucru și alte aspecte critice.

În prezent, tehnologia automatizează procesele din următoarele sectoare.

• Finanțe (detecția și prevenirea fraudei, satisfacția și reținerea clienților)
• Comerț cu amănuntul (conveioare inteligente, checkout automat)
• Educație (monitorizarea prezenței, gamificarea învățării)
• Guvern (oraș inteligent, serviciu public)
• Construcție (monitorizarea siguranței, controlul echipamentelor, antrenament VR și AR)
• Transport și logistică (verificări de securitate, operațiuni în depozit, managementul traficului)
• Auto – detectarea și analiza mișcării pot fi utilizate pentru monitorizarea și asistența șoferului și controlul avansat prin gesturi pentru navigare
• Agricultura – recunoașterea mișcării ar putea optimiza operațiunile mașinilor și a dronei prin valorificarea controlului bazat pe gesturi
• Divertisment și jocuri (jocuri interactive, instalații de artă)
• Turism și agrement (monitorizarea mișcării gestionarea mulțimilor, interfețe bazate pe gesturi pentru indicații și informații)

Aplicații medicale

Recunoașterea mișcării a influențat considerabil abordările convenționale din diferite verticale de asistență medicală. De la optimizarea terapiei fizice și reabilitării până la sprijinirea profesioniștilor în chirurgie și facilitarea rezultatelor cardiologiei și radiologiei, analiza mișcării arată un potențial mare.

Să analizăm câteva dintre aplicațiile în domeniul sănătății ale tehnologiei inovatoare.

• Kinetoterapie și reabilitare - detectarea poziției pentru a împuternici pacienții în timpul recuperării post-chirurgicale
• Pregătire și asistență chirurgicală — propuneți estimarea pentru a sprijini specialiștii care efectuează proceduri chirurgicale
• Îngrijirea bătrânilor (detecția căderilor, analiza mersului, îndrumarea exercițiilor și asistență în activitățile zilnice de bază)
• Medicina sportiva (evaluarea riscului, prevenirea si tratamentul accidentarilor)
• Ortopedie - recunoașterea mișcării pentru a diagnostica și trata afecțiunile musculo-scheletice
• Pediatrie — recunoașterea mișcării pentru a permite evaluarea timpurie și tratamentul tulburărilor de mișcare de dezvoltare
• Neurologie - studiind tulburări precum boala Parkinson și tremoruri esențiale
• Pneumologie - studiază modul în care sănătatea respiratorie este afectată de mișcare și exerciții fizice
• Cardiologie - monitorizarea activității pentru îmbunătățirea sănătății inimii
• Radiologie - evaluarea mișcării pentru a îmbunătăți procesarea imaginilor

De ce să aplicați recunoașterea mișcării pentru a îmbunătăți sănătatea publică?

Recunoașterea mișcării este o tehnologie inovatoare care promite oportunități mari de a transforma sănătatea publică. Spre deosebire de alte tehnologii moderne, evaluarea și analiza mișcărilor ar putea permite monitorizarea instantanee, feedback în timp real, interfețe bazate pe gesturi, analiza interacțiunilor și o adoptare mai dinamică.

Prin integrarea recunoașterii mișcării, factorii de decizie responsabili ar putea transforma următoarele.

• Colectarea și prelucrarea datelor - colectarea datelor, atunci când este automatizată, ar putea oferi o mai bună înțelegere a valorilor, cum ar fi obiceiurile personale, condițiile de sănătate și aderarea
• Monitorizare și supraveghere în timp real - monitorizarea în timp real ar putea permite răspunsuri mai rapide la problemele asociate cu sănătatea publică
• Satisfacția și loialitatea pacienților — algoritmul poate face interacțiunea dintre pacienți și sistemele de sănătate de astăzi mai intuitivă și mai convenabilă, îmbunătățind în mod natural accesibilitatea asistenței medicale
• Alocarea resurselor — tehnologia poate oferi informații valoroase asupra domeniilor care necesită concentrare, îmbunătățind în cele din urmă deciziile informate asociate cu optimizarea procesului
• Automatizarea fluxului de lucru – rutinele repetate (de exemplu, urmărirea sănătății) pot fi automatizate fără probleme, permițând profesioniștilor să acorde prioritate îngrijirii în primul rând pacientului
• Personalizarea intervenției — tratamentele specializate, de exemplu kinetoterapie și reabilitare, pot fi mai bine personalizate, stimulând astfel implicarea clienților
• Strategii de prevenire - prin colectarea de informații valoroase din datele de recunoaștere a mișcării, autoritățile locale pot dezvolta strategii de prevenire mai bine direcționate
• Design de mediu - prin înțelegerea interacțiunilor oamenilor în medii, autoritățile locale pot face modificări personalizate la facilități și alte spații publice

Această postare este o prezentare generală a unui articol de pe site-ul web Abto Software .