GaitKeeper:一种支持人工智能的移动技术,用于标准化和测量步行速度

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 临床生物力学 临床生物力学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 步行速度是一个关键的健康指标,但临床评估缺乏标准化.
• 方法的变化和资源的局限性阻碍了一致的步态分析.
• 需要准确,易于使用的工具来可靠地测量步行速度.

研究的目的:

• 介绍GaitKeeper,这是一个人工智能和AR驱动的系统,用于标准化的步行速度评估.
• 评估GaitKeeper与已建立的步态分析系统的准确性和相关性.
• 建立GaitKeeper作为一个用户友好和具有成本效益的临床工具.

主要方法:

• 开发GaitKeeper集成人工智能 (AI) 和增强现实 (AR).
• 在实验室环境中对Vicon运动捕捉系统进行验证.
• 在临床环境中与Gaitrite系统进行相关性分析.
• 实施基于云计算的处理平台,以安全的数据处理.

主要成果:

• 在实验室条件下,GaitKeeper表现出与Vicon系统的高度对齐.
• 在临床环境中,GaitKeeper和Gaitrite系统之间观察到强烈的相关性.
• 该系统在各种临床应用中被证明是准确,具有成本效益和用户友好的.

结论:

• 使用人工智能和AR,GaitKeeper有效地标准化了步行速度评估.
• 该系统为传统的步态分析方法提供了可靠且经过验证的替代方案.
• GaitKeeper准备通过可访问和准确的步态数据来改善临床决策.