ලාභ:
- වීඩියෝ මත පදනම් වූ ඉරියව් ඇස්තමේන්තු මෙවලම් මැනිය හැකි දේ සහ භෞතචිකිත්සාවේදී ඒවායේ වැරදි කොතැනද යන්න තේරුම් ගැනීම
- නිරීක්ෂණ ඇගයීම සහ සත්ය මිනුම් සමඟ AI-ව්යුත්පන්න කෝණය, සමමිතිය සහ චලන දත්ත හරස් වලංගු කිරීමේ හැකියාව
- රෝගියාගේ පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරමින්, මිනුම් දෝෂ සහ සීමාවන් දැන ගනිමින් වීඩියෝ විශ්ලේෂණය වාර්තා කිරීමේ හැකියාව
ශාරීරික චිකිත්සකයාගේ ඇස රෝගියෙකු ඇවිදින ආකාරය, බඩගා යන ආකාරය, ඔහුගේ අත ඔසවන ආකාරය නැරඹීමෙන් බොහෝ දේ කියයි. මෑත වසරවලදී, කෘතිම බුද්ධිය (AI) මෙම ඇසට සහාය වීම සඳහා නව මෙවලමක් හඳුන්වා දී ඇත: ඇස්තමේන්තු කිරීම; වීඩියෝවක හෝ ඡායාරූපයක මිනිස් සිරුරේ සන්ධි ස්වයංක්රීයව සලකුණු කරන සහ කෝණය, දුර සහ සමමිතිය ගණනය කරන මෘදුකාංගයකි. එය දුරකථන කැමරාවකින් ගන්නා ලද squatting වීඩියෝවකින් දණහිස් කෝණය සහ ඇවිදීමේ වීඩියෝවකින් පියවර සමමිතිය තක්සේරු කළ හැක. මෙය බලවත් ආධාරයකි, නමුත් එහි බරපතල මිනුම් දෝෂ ද අඩංගු වේ. මෙම ඒකකයෙන් ඔබ ඉරියව්ව ඇස්තමේන්තුව මැනිය හැක්කේ කුමක්ද, එය වැරදි කොතැනද සහ එහි ප්රතිදානය ආරක්ෂිතව සත්යාපනය කරන්නේ කෙසේද යන්න ඉගෙන ගනු ඇත.
ඉරියව් ඇස්තමේන්තුව කරන්නේ කුමක්ද සහ එයට කළ නොහැකි දේ කුමක්ද?
ඉරියව් ඇස්තමේන්තු මෙවලම් රූපයක ශරීර ලක්ෂ්ය (උරහිස්, වැලමිට, උකුල, දණහිස, වළලුකර වැනි) හඳුනාගෙන ඒවායින් සන්ධි කෝණය, සිරුර ඇලවීම සහ සමමිතික වෙනස වැනි අගයන් ගණනය කරයි. කාලයත් සමඟ නැවත නැවත චලනය සංසන්දනය කිරීම, රෝගියාට දෘශ්ය ප්රතිපෝෂණ ලබා දීම සහ රළු ස්කෑන් කිරීම සඳහා මෙය ප්රයෝජනවත් වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, සතියෙන් සතියට රෝගියෙකුගේ squat ගැඹුර වැඩි වීම දෘශ්යමාන කිරීම අභිප්රේරණය කරයි.
කෙසේ වෙතත්, ඉරියව් තක්සේරුව සායනික මිනුම් ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි. කැමරා කෝණය වෙනස් වුවහොත්, කෝණ අගය වෙනස් වේ; ලිහිල් ඇඳුම් සන්ධිය සඟවයි; නරක ආලෝකය ආකෘතිය ව්යාකූල කරයි; ද්විමාන (2D) වීඩියෝවකින් ත්රිමාණ (3D) චලිතයක් උපුටා ගැනීම සහජයෙන්ම සාවද්ය වේ (භ්රමණය සහ ගැඹුර නැති වී යයි). Goniometer (සන්ධි කෝණය මනින සායනික උපකරණය) සමඟ මැනීම තවමත් යොමු වේ. නිරාවරණ ඇස්තමේන්තුව ඔබට "ආසන්න වශයෙන්" කියයි; එය "නිසැකව" කියා නැත.
අවවාදයයි: ඉරියව්ව ඇස්තමේන්තු කිරීමෙන් ඇතිවන කෝණ අගයක් නිල සායනික මිනුමක් නොවේ. වාර්තාවේ ලිවීමට පෙර සම්මත තත්ව යටතේ goniometer හෝ වලංගු ක්රමයක් සමඟ තහවුරු කරන්න. "AI said 47°" යන වාක්යය සායනික සාක්ෂි නොවේ.
මිනුම් දෝෂයේ මූලාශ්ර
ඉරියව් තක්සේරුවේ නිරවද්යතාවයට බලපාන සාධක දැන ගැනීම ප්රතිදානය නිවැරදිව කියවීමට යතුරයි.
දෝෂ මූලාශ්රය
බලපෑම
අඩු කිරීමේ මාර්ගය
කැමරා කෝණය
කෝණ අගය සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් කරයි
කැමරාව ස්ථාවරව සහ චලනය වන තලයට ලම්බකව තබා ගන්න
ඇඳුම් පැළඳුම්
සන්ධි ලක්ෂ්යය සඟවයි / මාරු කරයි
තද හෝ ආකෘතියට ගැලපෙන ඇඳුම්, බිම් සලකුණු
ආලෝකය
ආකෘතියට ලකුණු මග හැරේ
හොඳ, ඒකාකාර ආලෝකකරණය; සෙවනැල්ලක් නැත
2D-3D පාඩුව
ගැඹුර සහ භ්රමණය නොපෙනේ
බහු-කෝණ වෙඩි තැබීම හෝ විවේචනාත්මක මිනුම්වල 3D පද්ධතිය
දුර / විභේදනය
අඩු විභේදනය දෝෂය වැඩි කරයි
සම්පූර්ණ ශරීරය දෘශ්යමාන, ප්රමාණවත් විභේදනය
පියවරෙන් පියවර: වීඩියෝව ආරක්ෂිතව විශ්ලේෂණය කිරීම
- කැමැත්ත ලබා ගන්න. වීඩියෝවක් ගන්නා බවත්, එය ගබඩා කරන්නේ කෙසේද සහ එහි අරමුණ බවත් රෝගියාට පැහැදිලි කර පැහැදිලි කැමැත්ත ලබා ගන්න.
- සම්මතය නිවැරදි කරන්න. එක් එක් මිනුම් සඳහා කැමරාවේ පිහිටීම, දුර, ආලෝකය සහ ඇඳුම් පැළඳුම් සමාන බව සහතික කර ගන්න (එසේ නොමැති නම් සංසන්දනය අර්ථ විරහිත වේ).
- අදින්න සහ ක්රියාවලිය. මෙවලම ධාවනය කරන්න, ප්රතිදාන කෝණය/සමමිතික අගයන් ලබා ගන්න.
- නිරීක්ෂණ සමඟ හරස් පරීක්ෂාව. ඔබේම සායනික නිරීක්ෂණ AI සමඟ අනුකූලද? විෂමතාවයක් තිබේ නම්, AI මත නොව නිරීක්ෂණ මත රඳා සිටින්න.
- ගොනියෝමීටරයකින් තීරණාත්මක අගය තහවුරු කරන්න. වාර්තාවේ ඇතුළත් වන සෑම අංගයක්ම සම්මත ක්රමය භාවිතයෙන් සත්යාපනය කළ යුතුය.
- සීමාව සඳහන් කරමින් වාර්තා කරන්න. "නිරාවරණ ඇස්තමේන්තුව, දෝෂයේ ±X ආන්තිකය" වැනිය. පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරන්න.
කුඩා අවස්ථා තුනක් (සංඛ්යා වලින්)
නඩුව 1 - Squat පසු විපරම්. 28 හැවිරිදි රෝගියා, patellofemoral වේදනාව. පළමු සතියේ නිරාවරණ ඇස්තමේන්තුව 62 ° දී දණහිස නැමීම පෙන්නුම් කරයි, goniometer 68 ° (6 ° වෙනස, කැමරාව තරමක් පැත්තට විය). භෞතචිකිත්සකයා විසින් කැමරාව නිවැරදි කරන ලද අතර, පසුව මිනුම් වලදී වෙනස 2 ° දක්වා අඩු විය. සති 4 කට පසු, වේදනා රහිත squatting ගැඹුර සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි විය; රෝගියාට සතිපතා සැසඳීමේ වීඩියෝව පෙළඹවීමක් විය.
නඩුව 2 - ඇවිදීමේ සමමිතිය වැරදි. දණහිස ආදේශ කිරීමෙන් පසු 60 හැවිරිදි රෝගියා. ඉරියව් ඇස්තමේන්තුව 18% පියවර දිග අසමමිතිය වාර්තා කළේය. නමුත් රෝගියා බෑග් කලිසම් ඇඳ සිටි අතර කැමරාව කොරිඩෝවේ තිබුණි (කෝණය සවි කර නැත). තද ඇඳුම් සහ ස්ථාවර කැමරාවක් සමඟ නැවත රූගත කිරීමේදී අසමමිතිය 7% කි. පාඩම: නරක තත්වයන් දෝෂය දෙගුණ කළ හැක; පළමු වැරදි අගය මත පදනම්ව සායනික තීරණය ගනු ලැබුවේ නම් එය දෝෂයකි.
නඩුව 3 - උරහිස් උන්නතාංශය. වයස අවුරුදු 50 දී ශීත කළ උරහිස. 2D වීඩියෝ පටය පැහැර ගැනීම අධිතක්සේරු කළේ අත ඉදිරියට තිබූ බැවිනි (අත හරියටම පාර්ශ්වීය තලයේ නොතිබුණි). භෞතචිකිත්සකවරයා ගෝනියෝමීටරයෙන් 95° මනිනු ලැබූ අතර AI 112°ක් බව පැවසීය. ගොනියෝමීටර අගය වාර්තාවේ ලියා ඇත, AI අගය භාවිතා කළේ ප්රවණතා ලුහුබැඳීම සඳහා පමණි.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
මෙහි "prompt" යනු මෙවලම සහ ප්රතිඵලය යන දෙකම අර්ථකථනය කරන පාඨයයි.
දුර්වල: "මෙම වීඩියෝවෙන්, රෝගියාගේ දණහිස කෝණය කියන්න සහ වාර්තාවේ ලියන්න."
මිනුම් තත්ත්වය, දෝෂයේ ආන්තිකය සහ සත්යාපනය නොසලකා හරියි; වැරදි අගයක් විධිමත් කළ හැක.
Güçlü: "මෙම ඉරියව් ඇස්තමේන්තු ප්රතිදානයේ දණහිස් නැමීමේ කෝණය අදහස් දක්වන්න. කැමරා කෝණය, ඇඳුම් පැළඳුම් සහ 2D මායිම හේතුවෙන් දෝෂ ඇතිවිය හැකි මූලාශ්ර ලැයිස්තුගත කරන්න. අගය 'ඇස්තමේන්තු' ලෙස ලේබල් කර එය goniometer එකකින් තහවුරු කළ යුතු බව දක්වන්න. සායනික තීරණය නිර්දේශ කරන්න."
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
කාර්යය: නිරාවරණ ඇස්තමේන්තු ප්රතිදානය (සායනික මිනුමක් ලෙස නොවේ) අර්ථකථනය කරන්න. දත්ත: [කෝණ/සමමිතික අගයන් + වෙඩි තැබීමේ තත්ත්වය: කැමරාව, දුර, ආලෝකය, ඇඳුම්] මට අවශ්ය: (1) අගයන්හි සාරාංශය, (2) දෝෂ ඇතිවිය හැකි මූලාශ්ර, (3) ගෝනියෝමීටර තහවුරු කිරීම අවශ්ය අගයන්, (4) ලේබලය "ඇස්තමේන්තුගත". තීරණයක් නොගන්න, අර්ථ නිරූපණය කර සත්යාපනය යෝජනා කරන්න.
කාර්යය: සම්මත අත්පත් කර ගැනීමේ ප්රොටෝකෝල පිරික්සුම් ලැයිස්තුව නිෂ්පාදනය කරන්න. සන්දර්භය: [මැනිය යුතු චලිතය, උදා. squatting / උරහිස් පැහැර ගැනීම / ඇවිදීම] මට අවශ්යයි: කැමරා පිහිටීම, දුර, කෝණය, ආලෝකය, ඇඳුම් පැළඳුම් සහ පුනරාවර්තනය සඳහා අයිතමගත පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක්. සංසන්දනාත්මක මිනුම් සඳහා.
කාර්යය: විවිධ සැසි දෙකකින් නිරාවරණ දත්ත සසඳන්න. දත්ත: 1 සැසිය [වටිනාකම්] / සැසි 2 [අගය] / කොන්දේසි සමාන වේ: [ඔව්/නැහැ] මට අවශ්ය: වෙනස් වීමේ සාරාංශය + වෙනස් වීමේ සාරාංශය මිනුම් දෝෂයක් හෝ සැබෑ ප්රගතියක් නිසා විය හැකිද යන්න අනතුරු ඇඟවීම. කොන්දේසි වෙනස් නම්, සංසන්දනය අවලංගු කරන්න.
කාර්යය: වීඩියෝ විශ්ලේෂණය සොයා ගැනීම රෝගියා සඳහා සරල භාෂාවකට පරිවර්තනය කරන්න. සොයා ගැනීම: [තාක්ෂණික කෝණය/සමමිතික සාරාංශය] රීතිය: අභිප්රේරණය කරන නමුත් අවතක්සේරු කරන ලද, "ඇස්තමේන්තුගත මිනුම්" ප්රකාශ කරන්න, බිය ඇති නොකරන්න, ඊළඟ පියවර සරලව පැහැදිලි කරන්න.
ඉඟිය: නිරාවරණ ඇස්තමේන්තුවේ වඩාත්ම බලගතු භාවිතය ප්රවණතාවය මිස නිරපේක්ෂ අගය නොවේ. එකම සම්මත තත්ත්වය යටතේ සතියෙන් සතිය වෙනස් වීම නැරඹීම එක් වරක් "ෂුවර්" කෝණයකට හිමිකම් කීමට වඩා බොහෝ විශ්වාසදායක සහ පෙළඹවීමකි.
දෘශ්ය ප්රතිපෝෂණයේ අභිප්රේරණ වටිනාකම
ඉරියව් ඇස්තමේන්තුවේ මිනුම් නිරවද්යතාවය මතභේදාත්මක වුවද, රෝගියාට දෘශ්ය ප්රතිපෝෂණ සැපයීමේදී එහි වටිනාකම විශාල වේ. රෝගියෙකු සතියෙන් සතියට තම squat ගැඹුරේ හෝ අතේ උසෙහි දෙපැත්තේ රූප දකින විට, ඔවුන් "ඔබ ප්රගතියක් ලබනවා" යන වියුක්ත වාක්යයකට වඩා බෙහෙවින් ප්රබල ලෙස පෙළඹේ. මෙය පදනම් වී ඇත්තේ ස්පර්ශ කළ හැකි සහ දෘශ්ය ප්රගතිය කැපවීම වැඩි කරන චර්යා විද්යාත්මක මූලධර්මය මත ය. එම දෘෂ්යය රෝගියාට වැරදි චලන රටාවක් ප්රදර්ශනය කිරීමටද භාවිතා කළ හැක (උදා., දණහිස පල්වෙන විට ලිස්සා යාම); රෝගියා තම චලනයන් පිටතින් දකින විට වඩාත් පහසුවෙන් නිවැරදි කිරීමට ඉගෙන ගනී. නමුත් මෙහි ද රීතිය පවතී: නිශ්චිත සායනික මිනුම් සඳහා හිමිකම් පෑමක් ලෙස නොව, අභිප්රේරණ සහ ඉගැන්වීමේ මෙවලමක් ලෙස දෘශ්ය භාවිතා කරන්න. රෝගියාට පැවසීම "මෙය ඇස්තමේන්තුගත මිනුමකි, එය ඔබගේ ප්රවණතාවය පෙන්වයි" අවංකභාවය සහ විශ්වාසය පවත්වා ගනී.
ඉඟිය: නිරපේක්ෂ සංඛ්යාව මත නොව, රෝගියාගේ ඉතිහාසය සමඟ සැසඳීම මත දෘශ්ය ප්රතිපෝෂණය පදනම් කරන්න. "පසුගිය සතියට වඩා ගැඹුරින් සහ වඩා පෙළගස්වා ඇත" යන පණිවිඩය "දණහිස් 68°ට නැමෙන්න" යන පණිවිඩයට වඩා ආරක්ෂිත සහ වඩාත් අභිප්රේරණය කරයි.
පොදු වැරදි
- සායනික මිනුමක් සඳහා AI කෝණය වැරදියි. ඉරියව් ඇස්තමේන්තුව අනුමාන කිරීමකි; goniometer යනු යොමුවයි.
- කොන්දේසි සම්මත නොකිරීම. විවිධ කැමරා/ලයිට්/ඇඳුම් සමඟ රූගත කරන ලද වීඩියෝ සංසන්දනය කිරීම නොමඟ යවන සුළුය.
- 2D සීමාව අමතක වීම. 2D වීඩියෝ භ්රමණය සහ ගැඹුරට සම්බන්ධ චලනයන්හි බරපතල දෝෂ ලබා දෙයි.
- කැමැත්ත ලබා නොගැනීම. රෝගියාගේ වීඩියෝ විශේෂ දත්ත වේ; පැහැදිලි කැමැත්ත සහ ආරක්ෂිත ගබඩා කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
- නිරීක්ෂණය අවලංගු කිරීමට. AI සායනික නිරීක්ෂණ සමඟ ගැටෙන්නේ නම්, නිරීක්ෂණය විශ්වාස කරන්න, පසුව හේතුව සොයා බලන්න.
- වීඩියෝ අනාරක්ෂිතව ගබඩා කිරීම. වලාකුළෙහි හඳුනාගත හැකි රෝගී වීඩියෝවක් අනාරක්ෂිතව තබා ගැනීම KVKK උල්ලංඝනයකි.
සාරාංශයකින්
වීඩියෝ පාදක ඉරියව් ඇස්තමේන්තුව රෝගියාට චලනය ලුහුබැඳීම සහ සංසන්දනය කිරීම සහ දෘශ්ය ප්රතිපෝෂණ ලබා දීම සඳහා වටිනා ආධාරකයකි; කෙසේ වෙතත්, එය කැමරා කෝණය, ඇඳුම් පැළඳුම්, ආලෝකය සහ 2D-3D අලාභය හේතුවෙන් මිනුම් දෝෂයකට ගොදුරු වේ. ප්රතිදානය “ඇස්තමේන්තුවක්” ලෙස සලකන්න, කොන්දේසි ප්රමිතිකරණය කරන්න, ගොනියෝමීටරයකින් විවේචනාත්මක අගයන් සත්යාපනය කරන්න, සහ ප්රවණතා ලුහුබැඳීම සඳහා බොහෝ දේ භාවිතා කරන්න. රෝගියාගේ වීඩියෝව පුද්ගලික දත්ත වේ; අනුමැතිය සහ ආරක්ෂිත ගබඩා කිරීම අනිවාර්ය වේ.
යෙදුම් කාර්යය
ව්යාපාරයක් තෝරන්න (squat, උරහිස් පැහැර ගැනීම හෝ ඇවිදීම). දෙවන අච්චුව සමඟ සම්මත වෙඩි තැබීමේ පිරික්සුම් ලැයිස්තුව නිෂ්පාදනය කරන්න. එකම චලනය සම්මත ආකාරයෙන් වරක් "වෙඩි තැබුවේ" යැයි උපකල්පනය කරන්න, වරක් හිතාමතාම නරක තත්වයන් යටතේ (පැති කැමරාව, ලිහිල් ඇඳුම්), සහ පළමු අච්චුව නිමැවුම් දෙක අතර වෙනස අර්ථකථනය කරන්න. ගෝනියෝමීටරය සමඟ තහවුරු කිරීම අවශ්ය අගය සලකුණු කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම රෝගියාගේ වීඩියෝව සඳහා පැහැදිලි කැමැත්ත ලබාගෙන එය ආරක්ෂිතව තබා ගත්තෙමි.
- [ ] මම වෙඩි තැබීමේ කොන්දේසි (කැමරාව, දුර, ආලෝකය, ඇඳුම් පැළඳුම්) ප්රමිතිගත කළෙමි.
- [ ] මම AI කෝණය "ඇස්තමේන්තුගත" ලෙස ලේබල් කළ අතර එය නිල මිණුමක් ලෙස සැලකුවේ නැත.
- [ ] මම මගේ සායනික නිරීක්ෂණ සමඟ හරස් පරීක්ෂා කළෙමි.
- [ ] මම වාර්තාවට ඇතුළත් කළ යුතු තීරණාත්මක අගයන් ගොනියෝමීටරයකින් තහවුරු කළෙමි.
- [ ] මම නිරාවරණ දත්ත වැඩිපුරම භාවිතා කළේ ප්රවණතා ලුහුබැඳීම සඳහා මිස එක්-වරක් නිශ්චිත හිමිකම් පෑමක් නොකරයි.