KI-System bewertet Reha-Übungen auf einfachen Geräten
Ein neu entwickeltes, ressourcenschonendes KI-System namens RMPE Tiny macht die computergestützte Physiotherapie auf leistungsarmen Endgeräten praktikabel. Wie in der International Journal of Business Intelligence and Data Mining dargelegt, adressiert das Forschungsteam die bisherige Hürde, dass präzise Bewegungsanalysen üblicherweise hohe Rechenkapazitäten erfordern und damit auf spezialisierte Hardware beschränkt bleiben. Das System nutzt eine spezialisierte Pose-Schätzung, die über Bild- oder Videodaten Schlüsselstellen am Körper wie Schultern, Knie und Knöchel identifiziert. Aus diesen Daten lassen sich Bewegungsamplitude, Symmetrie und Koordination in Echtzeit quantifizieren. Zur drastischen Senkung des Rechenbedarfs implementierten die Forscher architekturbedingte Optimierungen, die die Genauigkeit nahezu unverändert lassen, sowie Lasertriangulation zur präzisen Bildakquise und zur exakten Abbildung von 3D-Koordinaten in 2D-Räume. In validierten Tests belegte die Technik eine Gesamtakkuratese von über 96 Prozent, wobei einzelne Messreihen Werte von nahezu 98 Prozent erreichten. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial der Technologie, computergestützte Therapieanwendungen deutlich zu dezentralisieren. RMPE Tiny kann künftig auf Tablets und einfachen eingebetteten Monitoring-Systemen laufen und ermöglicht unmittelbares, datenbasiertes Feedback für Patienten außerhalb klinischer Einrichtungen. Durch die Entkopplung von hochleistungsintensiver Hardware eröffnet das System nachhaltige Wege für eine flächendeckende, kosteneffiziente und technisch gestützte Rehabilitation.
