Распознавание движения для улучшения общественного здравоохранения

В современном быстро меняющемся мире, находящемся под сильным влиянием постоянно развивающихся вычислительных технологий и цифровизации, возможность использовать потенциал передового распознавания движений меняет не только повседневную жизнь, но и коллективное благополучие.

Благодаря внедрению искусственного интеллекта (ИИ) распознавание движения быстро становится силой с многообещающим потенциалом, способным произвести революцию в общественном здравоохранении, особенно в эпидемиологии, предотвращении заболеваний и готовности к чрезвычайным ситуациям. Быстро оценивая и анализируя модели движений, распознавание движений может облегчить оказание медицинской помощи, предотвратить заболевания, продлить жизнь и создать более счастливые и здоровые сообщества.

Что такое распознавание движения?

Распознавание движения — это метод автоматического распознавания и обработки сложных моделей движений. Эта технология активно используется для обнаружения, точного анализа и реагирования на обнаруженные закономерности – причем в разных отраслях.

Признание движения уже завоевало популярность среди дальновидных бизнес-лидеров во всех сферах. Он интегрируется в сферу здравоохранения, финансов и розничной торговли, образования и государственного управления.

Аппаратные компоненты

1. Сбор данных: камеры смартфонов и планшетов, акселерометры, гироскопы, инфракрасные, ультразвуковые, радарные датчики.
2. Обработка данных — высокоскоростные процессоры обрабатывают огромные объемы данных в режиме реального времени, обеспечивая автоматический ввод информации с датчиков.
3. Хранение данных — безопасные склады, временно сохраняющие собранные данные, обеспечивающие беспрепятственный доступ к информации и ее анализ.

Программные компоненты

• Компьютерное зрение — алгоритмы CV обрабатывают визуальные данные, снятые с камер, для обнаружения и анализа моделей движения, выявления изменений между кадрами и даже отслеживания объектов и людей.
• Машинное и глубокое обучение. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения распознают определенные типы данных для идентификации и интерпретации различных движений или жестов, повышая точность.
• Обработка сигналов — эти алгоритмы обрабатывают невизуальную информацию, полученную от датчиков, для оценки моделей движения.
• Пользовательские интерфейсы — этот компонент позволяет пользователям взаимодействовать с системами, устанавливать предпочтения и получать отзывы.
• Фильтрация данных — эти методы помогают уточнять и прогнозировать собранные данные с учетом неточностей.
• Объединение данных — объединяет данные от нескольких датчиков для более полного понимания движений и жестов.

Практическое применение

Распознавание движения стало свидетелем значительных достижений, революционизировавших операции во всех отраслях. От различных отраслей здравоохранения до розничной торговли, образования, государственного управления, строительства, логистики и других секторов, оценка и анализ движения нашли практическое применение, повышая безопасность, эффективность рабочих процессов и другие важные аспекты.

В настоящее время технология автоматизирует процессы в следующих секторах.

• Финансы (обнаружение и предотвращение мошенничества, удовлетворенность и удержание клиентов)
• Розничная торговля (умные конвейеры, автоматизированные кассы)
• Образование (контроль посещаемости, геймификация обучения)
• Правительство (умный город, государственная служба)
• Строительство (мониторинг безопасности, контроль оборудования, обучение VR и AR)
• Транспорт и логистика (проверка безопасности, складские операции, управление дорожным движением)
• Автомобильная промышленность — обнаружение и анализ движения можно использовать для наблюдения и помощи водителю, а также расширенное управление жестами для навигации.
• Сельское хозяйство: распознавание движения может оптимизировать работу машин и дронов за счет использования управления на основе жестов.
• Развлечения и игры (интерактивные игры, арт-инсталляции)
• Туризм и отдых (мониторинг движения, управление толпой, интерфейсы на основе жестов для указаний и информации)

Приложения для здравоохранения

Распознавание движения значительно повлияло на традиционные подходы в различных отраслях здравоохранения. Анализ движения демонстрирует большой потенциал: от оптимизации физиотерапии и реабилитации до поддержки хирургических специалистов и облегчения результатов кардиологии и радиологии.

Давайте углубимся в некоторые применения инновационной технологии в сфере здравоохранения.

• Физиотерапия и реабилитация — определение поз для расширения возможностей пациентов во время послеоперационного восстановления.
• Хирургическая подготовка и помощь — оценка позы для поддержки специалистов, выполняющих хирургические процедуры.
• Уход за пожилыми людьми (обнаружение падений, анализ походки, рекомендации по упражнениям и помощь в основных повседневных делах)
• Спортивная медицина (оценка риска, профилактика и лечение травм)
• Ортопедия — распознавание движений для диагностики и лечения заболеваний опорно-двигательного аппарата.
• Педиатрия — распознавание движений для ранней оценки и лечения двигательных нарушений развития.
• Неврология — изучение таких расстройств, как болезнь Паркинсона и эссенциальный тремор.
• Пульмонология - изучение того, как на здоровье органов дыхания влияют движение и физические упражнения.
• Кардиология — мониторинг активности для улучшения здоровья сердца
• Радиология — оценка движения для улучшения обработки изображений.

Зачем применять распознавание движения для улучшения общественного здравоохранения?

Распознавание движения — это инновационная технология, которая обещает большие возможности для преобразования общественного здравоохранения. В отличие от других современных технологий, оценка и анализ движений могут обеспечить мгновенный мониторинг, обратную связь в реальном времени, интерфейсы на основе жестов, анализ взаимодействия и более динамичное внедрение.

Интегрируя распознавание движения, ответственные лица, принимающие решения, могут изменить следующее.

• Сбор и обработка данных. Автоматизированный сбор данных может обеспечить лучшее понимание таких показателей, как личные привычки, состояние здоровья и соблюдение режима лечения.
• Мониторинг и надзор в режиме реального времени. Мониторинг в режиме реального времени может обеспечить более быстрое реагирование на проблемы, связанные со здравоохранением.
• Удовлетворенность и лояльность пациентов — алгоритм может сделать взаимодействие между пациентами и современными системами здравоохранения более интуитивным и удобным, естественным образом улучшая доступность медицинской помощи.
• Распределение ресурсов — технология может предоставить ценную информацию об областях, требующих внимания, в конечном итоге повышая обоснованность решений, связанных с оптимизацией процессов.
• Автоматизация рабочего процесса — повторяющиеся процедуры (например, отслеживание состояния здоровья) можно легко автоматизировать, что позволяет специалистам уделять приоритетное внимание лечению пациентов.
• Персонализация вмешательства — специализированные методы лечения, например, физиотерапия и реабилитация, могут быть лучше персонализированы, что повышает вовлеченность клиентов.
• Стратегии предотвращения — собирая ценную информацию из данных распознавания движения, местные власти могут разработать более целенаправленные стратегии предотвращения.
• Экологический дизайн — понимая взаимодействие людей в окружающей среде, местные власти могут вносить индивидуальные изменения в объекты и другие общественные места.

Этот пост представляет собой обзор статьи на сайте Abto Software .