Halk Sağlığını İyileştirmek için Hareket Tanıma

Günümüzün hızla değişen dünyasında, sürekli gelişen hesaplama teknolojisi ve dijitalleşmeden büyük ölçüde etkilenen dünyada, son teknoloji hareket tanıma potansiyelinden yararlanma yeteneği, yalnızca günlük yaşamı değil aynı zamanda kolektif refahı da dönüştürüyor.

Yapay zekanın (AI) uygulanmasıyla hareket tanıma, hızla halk sağlığında, özellikle de epidemiyoloji, hastalık saptırma ve acil durum hazırlıklarında devrim yaratma potansiyeline sahip bir güç haline geliyor. Hareket kalıplarını hızlı bir şekilde değerlendirip analiz eden hareket tanıma, sağlık hizmeti sunumunu kolaylaştırabilir, hastalıkları önleyebilir, yaşamı uzatabilir ve daha mutlu ve sağlıklı topluluklar yaratabilir.

Hareket Tanıma Nedir?

Bir teknik olan hareket tanıma, karmaşık hareket modellerinin otomatik olarak ayrılması ve işlenmesidir. Teknoloji, tespit edilen kalıpları tespit etmek, doğru bir şekilde analiz etmek ve bunlara yanıt vermek için ve aynı zamanda tüm sektörlerde aktif olarak kullanılıyor.

Hareket tanıma, farklı alanlardaki ileriye dönük iş liderleri arasında halihazırda popülerlik kazanmıştır. Sağlık sektörüne, finans ve perakendeye, eğitime ve hükümete entegre ediliyor.

Donanım bileşenleri

1. Veri toplama: akıllı telefon ve tablet kameraları, ivmeölçerler, jiroskoplar, kızılötesi, ultrasonik, radar sensörleri
2. Veri işleme — yüksek hızlı işlemciler, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyerek sensörlerden otomatik bilgi girişine olanak tanır
3. Veri depolama — toplanan verileri geçici olarak koruyan, kesintisiz bilgi erişimine ve analizine olanak tanıyan güvenli depolar

Yazılım Bileşenleri

• Bilgisayarla görme — CV algoritmaları, hareket modellerini tespit etmek ve analiz etmek, kareler arasındaki değişiklikleri ortaya çıkarmak ve hatta nesneleri ve bireyleri izlemek için kameralardan yakalanan görsel verileri işler.
• Makine ve derin öğrenme — ML ve DL algoritmaları, farklı hareketleri veya hareketleri tanımlamak ve yorumlamak için belirli veri türlerini tanıyarak doğruluğu artırır
• Sinyal işleme — bu algoritmalar, hareket modellerini değerlendirmek için sensörlerden alınan görsel olmayan bilgileri işler
• Kullanıcı arayüzleri — bu bileşen, kullanıcıların sistemlerle etkileşime girmesine, tercihleri ​​belirlemesine ve geri bildirim almasına olanak tanır
• Veri filtreleme — bu teknikler, yanlışlıklar hesaba katılarak toplanan verilerin hassaslaştırılmasına ve tahmin edilmesine yardımcı olur
• Veri füzyonu: Bunlar, hareketlerin ve jestlerin daha kapsamlı anlaşılmasını sağlamak için birden fazla sensörden gelen verileri birleştirir

Pratik uygulama

Hareket tanıma, sektörler arası operasyonlarda devrim yaratan önemli gelişmelere tanık oldu. Farklı sağlık hizmetlerinden perakendeye, eğitime, kamuya, inşaata, lojistiğe ve diğer sektörlere kadar hareket değerlendirmesi ve analizi; güvenliği, iş akışı verimliliğini ve diğer kritik hususları hızlandıran pratik uygulamalar bulmuştur.

Teknoloji şu anda aşağıdaki sektörlerdeki süreçleri otomatikleştiriyor.

• Finans (sahtekarlığın tespiti ve önlenmesi, müşteri memnuniyeti ve elde tutulması)
• Perakende (akıllı konveyörler, otomatik ödeme)
• Eğitim (devamlılığın izlenmesi, öğrenmenin oyunlaştırılması)
• Hükümet (akıllı şehir, kamu hizmeti)
• İnşaat (güvenlik izleme, ekipman kontrolü, VR ve AR eğitimi)
• Taşımacılık ve lojistik (güvenlik kontrolleri, depo operasyonları, trafik yönetimi)
• Otomotiv — hareket algılama ve analiz, sürücü izleme ve yardım için, gelişmiş hareket kontrolü ise navigasyon için kullanılabilir
• Tarım — Hareket tanıma, jest tabanlı kontrolden yararlanarak makine ve drone operasyonlarını optimize edebilir
• Eğlence ve oyun (etkileşimli oyunlar, sanat enstalasyonları)
• Turizm ve eğlence (kalabalıkları yöneten hareket izleme, yol tarifleri ve bilgi için jest tabanlı arayüzler)

Sağlık Uygulamaları

Hareket tanıma, farklı sağlık hizmetleri sektörlerindeki geleneksel yaklaşımları önemli ölçüde etkiledi. Hareket analizi, fizik tedavi ve rehabilitasyonun optimize edilmesinden cerrahi profesyonellerin desteklenmesine ve kardiyoloji ve radyoloji sonuçlarının kolaylaştırılmasına kadar büyük bir potansiyel göstermektedir.

Yenilikçi teknolojinin bazı sağlık uygulamalarına bakalım.

• Fizik tedavi ve rehabilitasyon — ameliyat sonrası iyileşme sırasında hastaları güçlendirmek için poz tespiti
• Cerrahi eğitim ve yardım — cerrahi prosedürleri gerçekleştiren uzmanları desteklemek için poz tahmini
• Yaşlı bakımı (düşme tespiti, yürüyüş analizi, egzersiz rehberliği ve temel günlük aktivitelerde yardım)
• Spor hekimliği (risk değerlendirmesi, yaralanmaların önlenmesi ve tedavisi)
• Ortopedi - kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarını teşhis etmek ve tedavi etmek için hareket tanıma
• Pediatri - gelişimsel hareket bozukluklarının erken değerlendirilmesini ve tedavisini sağlamak için hareket tanıma
• Nöroloji - Parkinson hastalığı ve esansiyel titreme gibi bozuklukların incelenmesi
• Pulmonoloji – solunum sağlığının hareket ve egzersizden nasıl etkilendiğini incelemek
• Kardiyoloji — kalp sağlığını iyileştirmek için aktivite izleme
• Radyoloji — görüntü işlemeyi geliştirmek için hareket değerlendirmesi

Halk Sağlığını İyileştirmek İçin Hareket Tanıma Neden Uygulanmalı?

Hareket tanıma, halk sağlığını dönüştürmek için büyük fırsatlar vaat eden yenilikçi bir teknolojidir. Günümüzün diğer teknolojilerinden farklı olarak hareket değerlendirmesi ve analizi, anında izleme, gerçek zamanlı geri bildirim, jest tabanlı arayüzler, etkileşim analizi ve daha dinamik benimsemeyi mümkün kılabilir.

Sorumlu karar vericiler, hareket tanımayı entegre ederek aşağıdakileri dönüştürebilir.

• Veri toplama ve işleme: Veri toplama otomatikleştirildiğinde kişisel alışkanlıklar, sağlık koşulları ve bağlılık gibi ölçümlerin daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir
• Gerçek zamanlı izleme ve gözetim — gerçek zamanlı izleme, halk sağlığıyla ilgili sorunlara daha hızlı yanıt verilmesini sağlayabilir
• Hasta memnuniyeti ve sadakati — Algoritma, hastalarla günümüzün sağlık sistemleri arasındaki etkileşimi daha sezgisel ve kullanışlı hale getirerek sağlık hizmetlerine erişilebilirliği doğal olarak iyileştirebilir
• Kaynak tahsisi — teknoloji, odaklanılması gereken alanlara ilişkin değerli bilgiler sağlayabilir ve sonuçta süreç optimizasyonuyla ilgili bilinçli kararları geliştirebilir
• İş akışı otomasyonu — tekrarlanan rutinler (örneğin sağlık takibi) kusursuz bir şekilde otomatikleştirilerek profesyonellerin önce hasta bakımına öncelik vermesine olanak sağlanır
• Müdahalenin kişiselleştirilmesi - fizik tedavi ve rehabilitasyon gibi özel tedaviler daha iyi kişiselleştirilebilir, böylece müşteri katılımı artırılabilir
• Önleme stratejileri: Yerel yetkililer, hareket tanıma verilerinden değerli bilgiler toplayarak daha hedefe yönelik önleme stratejileri geliştirebilir
• Çevresel tasarım: Yerel yönetimler, insanların ortamlar içindeki etkileşimlerini anlayarak tesislerde ve diğer kamusal alanlarda özel değişiklikler yapabilir.

Bu yazı Abto Software web sitesindeki bir makaleye genel bakıştır .