以人工智能为基础的康复步态分析系统:人类与技术交互的可用性评估

科学领域:

• 康复技术 康复技术 康复技术
• 医疗保健中的人工智能
• 生物力学和运动分析.

背景情况:

• 基于人工智能 (AI) 的步态分析为康复提供了客观的评估.
• 临床采用受到可用性,用户体验和工作流集成挑战的阻碍.

研究的目的:

• 进行MediStep M的形成性评估,这是一个基于AI的步态分析系统的原型.

主要方法:

• 混合方法形成性可用性评估与5个物理治疗师.
• 来自焦点小组的定性数据和来自系统可用性量表 (SUS) 的定量数据.
• 基于场景的评估以确定UI和工作流的问题.

主要成果:

• 确定了关键的可用性障碍:电源按访问,电池指示器,手动校准和报告细节.
• 用户要求的功能:无线操作,便携性和电子医疗记录集成.
• 平均SUS得分为57 (等级D),表明需要设计改进.

结论:

• 对于AI步态分析的临床实施,必须解决重大可用性挑战.
• 重要的改进包括硬件可移植性,自动校准,数据管理和UI设计.
• 结果为以用户为中心的AI康复技术的代开发提供了见解.