AIシステムが簡易デバイスでリハビリ動作を追跡

軽量人工知能（AI）システム「RMPE Tiny」が開発され、低電力デバイス上でのリアルタイムリハビリテーション運動評価が実用レベルに到達した。国際ビジネスインテリジェンスおよびデータマイニング誌に掲載された本研究では、コンピュータビジョンの姿勢推定技術を活用し、肩や膝、足首などの身体关键点を特定することで、運動範囲や対称性、協調性を正確に計測する手法が提示された。高精度な姿勢推定は従来、多大な計算資源を要し専用機材に限定されがちであったが、開発チームはネットワーク構造の最適化とレーザー三角測量による3D座標の2D画像マッピングを採用し、計算負荷を大幅に低減させた。その結果、全体の姿勢推定精度は96％以上を達成し、多くのテストケースで98％に迫る性能を記録した。この技術はタブレットや組み込み型システムといった低パワーデバイスへの実装を可能にし、臨床環境外でも即時フィードバックを提供するコンピュータ支援リハビリテーションの普及を推進することが期待される。