Κέρδη:
- Κατανόηση του τι μπορούν να μετρήσουν τα εργαλεία εκτίμησης πόζας που βασίζονται σε βίντεο και πού κάνουν λάθος στη φυσιοθεραπεία
- Δυνατότητα διασταυρούμενης επικύρωσης δεδομένων γωνίας, συμμετρίας και κίνησης που προέρχονται από AI με αξιολόγηση παρατήρησης και πραγματική μέτρηση
- Δυνατότητα αναφοράς ανάλυσης βίντεο προστατεύοντας παράλληλα το απόρρητο του ασθενούς, γνωρίζοντας τα σφάλματα και τα όρια μέτρησης
Το μάτι του φυσιοθεραπευτή λέει πολλά βλέποντας πώς ένας ασθενής περπατά, κάνει οκλαδόν, σηκώνει το χέρι του. Τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) εισήγαγε ένα νέο εργαλείο για την υποστήριξη αυτού του ματιού: εκτίμηση πόζας. λογισμικό που επισημαίνει αυτόματα τις αρθρώσεις του ανθρώπινου σώματος σε βίντεο ή φωτογραφία και υπολογίζει τη γωνία, την απόσταση και τη συμμετρία. Μπορεί να εκτιμήσει τη γωνία του γονάτου από ένα βίντεο οκλαδόν που τραβήχτηκε με κάμερα τηλεφώνου και τη συμμετρία βημάτων από ένα βίντεο περπατήματος. Αυτό είναι ένα ισχυρό βοήθημα, αλλά περιέχει επίσης σοβαρά σφάλματα μέτρησης. Σε αυτή την ενότητα θα μάθετε τι μπορεί να μετρήσει η εκτίμηση πόζας, πού είναι λάθος και πώς να επαληθεύσετε με ασφάλεια την απόδοσή της.
Τι κάνει η εκτίμηση πόζας και τι δεν μπορεί;
Τα εργαλεία εκτίμησης πόζας εντοπίζουν σημεία του σώματος (όπως ώμος, αγκώνας, ισχίο, γόνατο, αστράγαλος) σε μια εικόνα και υπολογίζουν τιμές όπως η γωνία της άρθρωσης, η κλίση του σώματος και η διαφορά συμμετρίας από αυτά. Αυτό είναι χρήσιμο για τη σύγκριση μιας επαναλαμβανόμενης κίνησης με την πάροδο του χρόνου, την παροχή οπτικής ανατροφοδότησης στον ασθενή και την παροχή μιας πρόχειρης σάρωσης. Για παράδειγμα, η οπτικοποίηση του βάθους του squat ενός ασθενούς να αυξάνεται από εβδομάδα σε εβδομάδα είναι κίνητρο.
Ωστόσο, η εκτίμηση της στάσης δεν αντικαθιστά την κλινική μέτρηση. Εάν αλλάξει η γωνία της κάμερας, αλλάζει η τιμή της γωνίας. Τα φαρδιά ρούχα κρύβουν την άρθρωση. Το κακό φως μπερδεύει το μοντέλο. Η προέκταση μιας τρισδιάστατης (3D) κίνησης από ένα δισδιάστατο (2D) βίντεο είναι εγγενώς ανακριβής (η περιστροφή και το βάθος χάνονται). Η μέτρηση με γωνιόμετρο (κλινικό όργανο που μετρά τη γωνία της άρθρωσης) εξακολουθεί να είναι η αναφορά. Η εκτίμηση έκθεσης σας λέει "κατά προσέγγιση". Δεν λέει «σίγουρα».
Προσοχή: Μια τιμή γωνίας που προκύπτει από την εκτίμηση της στάσης δεν είναι επίσημη κλινική μέτρηση. Επιβεβαιώστε με ένα γωνιόμετρο ή μια επικυρωμένη μέθοδο υπό τυπικές συνθήκες πριν γράψετε στην αναφορά. Η πρόταση "AI είπε 47°" δεν είναι κλινική απόδειξη.
Πηγές σφαλμάτων μέτρησης
Η γνώση των παραγόντων που επηρεάζουν την ακρίβεια της εκτίμησης πόζας είναι το κλειδί για τη σωστή ανάγνωση του αποτελέσματος.
Πηγή σφάλματος
Επίδραση
Τρόπος μείωσης
γωνία κάμερας
Αλλάζει σημαντικά την τιμή της γωνίας
Διατηρήστε την κάμερα σταθερή και κάθετη στο επίπεδο κίνησης
ρούχα
Κρύβει/μετατοπίζει το σημείο της άρθρωσης
Στενά ή με φόρμα ρούχα, ορόσημα
φως
Το μοντέλο χάνει πόντους
Καλός, ομοιόμορφος φωτισμός. καμία σκιά
2D-3D απώλεια
Δεν μπορώ να δω το βάθος και την περιστροφή
Σύστημα λήψης πολλαπλών γωνιών ή 3D σε κρίσιμη μέτρηση
Απόσταση/ανάλυση
Η χαμηλή ανάλυση αυξάνει το σφάλμα
Ολόσωμο ορατό, επαρκής ανάλυση
Βήμα προς βήμα: ανάλυση βίντεο με ασφάλεια
- Λάβετε συγκατάθεση. Εξηγήστε στον ασθενή ότι θα τραβηχτεί ένα βίντεο, πώς θα αποθηκευτεί και τον σκοπό του και λάβετε ρητή συγκατάθεση.
- Διορθώστε το πρότυπο. Βεβαιωθείτε ότι η θέση της κάμερας, η απόσταση, ο φωτισμός και τα ρούχα είναι ίδια για κάθε μέτρηση (διαφορετικά η σύγκριση δεν έχει νόημα).
- Τραβήξτε και επεξεργαστείτε. Εκτελέστε το εργαλείο, λάβετε τιμές γωνίας/συμμετρίας εξόδου.
- Διασταυρούμενος έλεγχος με παρατήρηση. Είναι η δική σας κλινική παρατήρηση συνεπής με την τεχνητή νοημοσύνη; Εάν υπάρχει ασυμφωνία, βασιστείτε στην παρατήρηση και όχι στην τεχνητή νοημοσύνη.
- Επιβεβαιώστε την κρίσιμη τιμή με ένα γωνιόμετρο. Κάθε πτυχή που θα συμπεριληφθεί στην αναφορά πρέπει να επαληθεύεται χρησιμοποιώντας την τυπική μέθοδο.
- Αναφέρετε προσδιορίζοντας το όριο. Όπως "Εκτίμηση έκθεσης, με ±Χ περιθώριο σφάλματος." Προστατέψτε το απόρρητο.
Τρεις μίνι θήκες (σε αριθμούς)
Περίπτωση 1 — Παρακολούθηση κατάληψης. Ασθενής 28 ετών, επιγονατιδομηριαίος πόνος. Η εκτίμηση έκθεσης της πρώτης εβδομάδας έδειξε κάμψη του γόνατος στις 62°, το γωνιόμετρο μετρήθηκε 68° (6° διαφορά, η κάμερα ήταν ελαφρώς στο πλάι). Ο φυσιοθεραπευτής διόρθωσε την κάμερα και στις επόμενες μετρήσεις η διαφορά μειώθηκε στις 2°. Μετά από 4 εβδομάδες, το ανώδυνο βάθος οκλαδόν αυξήθηκε σημαντικά. Το εβδομαδιαίο βίντεο σύγκρισης με τον ασθενή ήταν ενθαρρυντικό.
Περίπτωση 2 — Πλάνη συμμετρίας βάδισης. Ασθενής 60 ετών μετά από αντικατάσταση γόνατος. Η εκτίμηση θέσης ανέφερε ασυμμετρία μήκους βήματος 18%. Όμως ο ασθενής φορούσε φαρδύ παντελόνι και η κάμερα ήταν στο διάδρομο (η γωνία δεν είναι σταθερή). Στο re-shooting με στενά ρούχα και σταθερή κάμερα, η ασυμμετρία ήταν 7%. Μάθημα: οι κακές συνθήκες μπορεί να διπλασιάσουν το σφάλμα. Θα ήταν λάθος εάν η κλινική απόφαση ελήφθη με βάση την πρώτη εσφαλμένη τιμή.
Περίπτωση 3 — Ανύψωση ώμου. Παγωμένος ώμος σε ηλικία 50 ετών. Το βίντεο 2D υπερεκτίμησε την απαγωγή επειδή το χέρι ήταν μπροστά (το χέρι δεν ήταν ακριβώς στο πλάγιο επίπεδο). Ο φυσιοθεραπευτής μέτρησε 95° με το γωνιόμετρο και είπε ότι η τεχνητή νοημοσύνη ήταν 112°. Η τιμή του γωνιομέτρου γράφτηκε στην αναφορά, η τιμή AI χρησιμοποιήθηκε μόνο για την παρακολούθηση τάσεων.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Εδώ, "προτροπή" είναι το κείμενο που ερμηνεύει τόσο το εργαλείο όσο και το αποτέλεσμα.
Αδύναμο: "Από αυτό το βίντεο, πείτε τη γωνία του γονάτου του ασθενούς και γράψτε το στην αναφορά."
Αγνοεί την κατάσταση μέτρησης, το περιθώριο σφάλματος και την επαλήθευση. μπορεί να επισημοποιήσει μια εσφαλμένη τιμή.
Güçlü: "Σχολιάστε τη γωνία κάμψης του γόνατος σε αυτήν την έξοδο εκτίμησης πόζας. Καταγράψτε πιθανές πηγές σφάλματος λόγω της γωνίας της κάμερας, του ρουχισμού και του ορίου 2D. Επισημάνετε την τιμή ως "εκτιμώμενη" και υποδείξτε ότι πρέπει να επιβεβαιωθεί με ένα γωνιόμετρο. Προτείνετε κλινική απόφαση."
Τέσσερα πρότυπα με δυνατότητα αντιγραφής
Εργασία: Ερμηνεύστε το αποτέλεσμα της εκτίμησης έκθεσης (όχι ως κλινική μέτρηση). Δεδομένα: [τιμές γωνίας/συμμετρίας + κατάσταση λήψης: κάμερα, απόσταση, φως, ρούχα] Θέλω: (1) περίληψη τιμών, (2) πιθανές πηγές σφάλματος, (3) ποιες τιμές απαιτούν επιβεβαίωση του γωνιομέτρου, (4) ετικέτα "εκτιμώμενο". Μην πάρετε μια απόφαση, απλώς ερμηνεύστε και προτείνετε επαλήθευση.
Εργασία: Δημιουργήστε μια τυπική λίστα ελέγχου πρωτοκόλλου απόκτησης. Πλαίσιο: [κίνηση προς μέτρηση, π.χ. οκλαδόν / απαγωγή ώμου / περπάτημα] Θέλω: Θέση κάμερας, απόσταση, γωνία, φωτισμός, ρούχα και μια αναλυτική λίστα ελέγχου για επαναληψιμότητα. Για συγκρίσιμες μετρήσεις.
Εργασία: Συγκρίνετε δεδομένα έκθεσης από δύο διαφορετικές περιόδους σύνδεσης. Δεδομένα: Περίοδος 1 [τιμές] / Περίοδος 2 [τιμές] / είναι οι ίδιες συνθήκες: [ναι/όχι] Θέλω: Σύνοψη της αλλαγής + προειδοποίηση εάν η αλλαγή μπορεί να οφείλεται σε σφάλμα μέτρησης ή σε πραγματική πρόοδο. Εάν οι συνθήκες είναι διαφορετικές, ακυρώστε τη σύγκριση.
Εργασία: Μεταφράστε το εύρημα της ανάλυσης βίντεο σε απλή γλώσσα για τον ασθενή. Διαπίστωση: [σύνοψη τεχνικής γωνίας/συμμετρίας] Κανόνας: Δίνοντας κίνητρο αλλά υποτιμημένο, δηλώστε "εκτιμώμενη μέτρηση", μην δημιουργείτε φόβο, απλώς εξηγήστε το επόμενο βήμα.
Συμβουλή: Η πιο ισχυρή χρήση της εκτίμησης έκθεσης είναι η τάση και όχι η απόλυτη τιμή. Η παρακολούθηση αλλαγής από εβδομάδα σε εβδομάδα υπό τις ίδιες τυπικές συνθήκες είναι πολύ πιο αξιόπιστη και παρακινώντας από το να διεκδικείς μια "σίγουρη" γωνία μία φορά.
Κινητήρια αξία της οπτικής ανατροφοδότησης
Αν και η ακρίβεια μέτρησης της εκτίμησης της στάσης είναι αμφιλεγόμενη, η αξία της στην παροχή οπτικής ανατροφοδότησης στον ασθενή είναι μεγάλη. Όταν ένας ασθενής βλέπει δίπλα-δίπλα εικόνες του βάθους του squat ή του ύψους του χεριού του να αυξάνεται από εβδομάδα σε εβδομάδα, παρακινείται πολύ πιο έντονα από μια αφηρημένη πρόταση του «προχωράς». Αυτό βασίζεται στην αρχή της επιστήμης της συμπεριφοράς ότι η απτή και ορατή πρόοδος αυξάνει τη δέσμευση. Η ίδια οπτική μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να δείξει στον ασθενή ένα λανθασμένο μοτίβο κίνησης (π.χ. γλίστρημα στο γόνατο όταν κάνει οκλαδόν). Ο ασθενής μαθαίνει να διορθώνει τις κινήσεις του πιο εύκολα όταν τις βλέπει από έξω. Αλλά και εδώ ο κανόνας παραμένει: χρησιμοποιήστε το οπτικό ως κίνητρο και εργαλείο διδασκαλίας, όχι ως αξίωση για ακριβή κλινική μέτρηση. Το να πείτε στον ασθενή «αυτή είναι μια εκτιμώμενη μέτρηση, δείχνει την τάση σας» διατηρεί την ειλικρίνεια και την εμπιστοσύνη.
Συμβουλή: Βασίστε την οπτική ανατροφοδότηση στη σύγκριση με το ιστορικό του ίδιου του ασθενούς, όχι στον απόλυτο αριθμό. Το μήνυμα "πιο βαθύ και πιο ευθυγραμμισμένο από την προηγούμενη εβδομάδα" είναι και πιο ασφαλές και πιο κίνητρο από το μήνυμα "λυγίστε τα γόνατα 68°".
Συνήθη λάθη
- Λάθος της γωνίας AI ως κλινική μέτρηση. Η εκτίμηση πόζας είναι εικασία. Το γωνιόμετρο είναι η αναφορά.
- Μη τυποποιημένες συνθήκες. Η σύγκριση βίντεο που τραβήχτηκαν με διαφορετικές κάμερες/φώτα/ρουχισμό είναι παραπλανητική.
- Ξεχνώντας το όριο των 2D. Το 2D βίντεο δίνει σοβαρά σφάλματα στις κινήσεις που περιλαμβάνουν περιστροφή και βάθος.
- Μη λήψη συγκατάθεσης. Το βίντεο ασθενούς είναι ειδικά δεδομένα. Η ρητή συγκατάθεση και η ασφαλής αποθήκευση είναι απαραίτητα.
- Για να ακυρώσει την παρατήρηση. Εάν η τεχνητή νοημοσύνη έρχεται σε σύγκρουση με την κλινική παρατήρηση, εμπιστευτείτε την παρατήρηση και, στη συνέχεια, διερευνήστε την αιτία.
- Αποθήκευση βίντεο με ανασφάλεια. Η διατήρηση του αναγνωρίσιμου βίντεο ασθενούς χωρίς προστασία στο cloud αποτελεί παραβίαση του KVKK.
Συνοπτικά
Η εκτίμηση πόζας που βασίζεται σε βίντεο είναι πολύτιμο βοήθημα για την παρακολούθηση και σύγκριση της κίνησης και την παροχή οπτικής ανατροφοδότησης στον ασθενή. Ωστόσο, είναι επιρρεπής σε σφάλματα μέτρησης λόγω γωνίας κάμερας, ρουχισμού, φωτισμού και απώλειας 2D-3D. Αντιμετωπίστε την έξοδο ως «εκτίμηση», τυποποιήστε τις συνθήκες, επαληθεύστε κρίσιμες τιμές με ένα γωνιόμετρο και χρησιμοποιήστε τις περισσότερες για την παρακολούθηση τάσεων. Το βίντεο ασθενούς είναι προσωπικά δεδομένα. Η έγκριση και η ασφαλής αποθήκευση είναι υποχρεωτική.
Εργασία εφαρμογής
Επιλέξτε μια κίνηση (squat, απαγωγή ώμου ή περπάτημα). Δημιουργήστε τυπική λίστα ελέγχου σκοποβολής με δεύτερο πρότυπο. Ας υποθέσουμε ότι η ίδια κίνηση "τραβήχτηκε" μία φορά με τυπικό τρόπο, μία φορά υπό εσκεμμένα κακές συνθήκες (πλευρική κάμερα, φαρδιά ρούχα) και αφήστε το πρώτο πρότυπο να ερμηνεύσει τη διαφορά μεταξύ των δύο εξόδων. Σημειώστε ποια τιμή απαιτεί επιβεβαίωση με το γωνιόμετρο.
λίστα ελέγχου
- [ ] Πήρα ρητή συγκατάθεση για το βίντεο του ασθενούς και το κράτησα ασφαλές.
- [ ] Τυποποίησα τις συνθήκες λήψης (κάμερα, απόσταση, φως, ρούχα).
- [ ] Ονόμασα τη γωνία AI ως "εκτιμώμενη" και δεν τη θεώρησα επίσημη μέτρηση.
- [ ] Έλεγξα με την κλινική μου παρατήρηση.
- [ ] Επιβεβαίωσα τις κρίσιμες τιμές που θα συμπεριληφθούν στην αναφορά με ένα γωνιόμετρο.
- [ ] Χρησιμοποίησα δεδομένα έκθεσης ως επί το πλείστον για την παρακολούθηση τάσεων, χωρίς να κάνω μια εφάπαξ οριστική αξίωση.