یادگیری ماشین به یک ابزار مهم در تشخیص پزشکی تبدیل شده است، به ویژه در تجزیه و تحلیل گالوت.این کمک می کند تا الگوهای شناسایی و ناهنجاری در الگوهای راه رفتن که ممکن است دشوار برای تشخیص دستی این تکنولوژی بهبود دقت و بهره وری تشخیص شرایط مختلف مربوط به آن.

درک تحلیل Gait Analysis

تجزیه و تحلیل Gait شامل مطالعه نحوه راه رفتن افراد برای شناسایی ناهنجاری ها است.این در تشخیص اختلالات عصبی، عضلانی و رشد استفاده می شود. روش های سنتی وابسته به ارزیابی های بصری و اندازه گیری های دستی است که می تواند ذهنی و زمان بر باشد.

برنامه های یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین مجموعه های بزرگ الگوهای گاست را تجزیه و تحلیل می کنند تا تفاوت های ظریف را تشخیص دهند.این الگوریتم ها می توانند انواع گیت را طبقه بندی کنند، پیشرفت بیماری را پیش بینی کنند و به برنامه ریزی درمان کمک کنند.آنها داده ها را از سنسورها، دوربین ها و دستگاه های پوشیدنی پردازش می کنند تا بینش های زمان واقعی را ارائه دهند.

مزایای یادگیری ماشین در Gait Analysis

  • [در این میان] [و] [از این رو] دقت بیشتری [از میان] افزایش یافته است [[۱]: [۱] [۱] الگوهایی را که ممکن است توسط انسان از دست داده شود، شناسایی کنید.
  • سرعت : ارائه تجزیه و تحلیل سریع، کاهش زمان تشخیصی.
  • شخصی سازی ؛ برنامه های درمانی بر اساس داده های فردی
  • تشخیص ناگهانی : تشخیص نشانه های اولیه از مسائل عصبی یا عضلانی.