تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز إعادة التأهيل المنزلي: دراسة استقصائية | ||
| النشرة المعلوماتية في الحاسبات والمعلومات | ||
| Volume 6, Issue 2 - Serial Number 20240602, July 2024, Pages 16-30 PDF (804.11 K) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/fcihib.2024.280269.1113 | ||
| Authors | ||
| مؤمن زاهر* 1; عمرو غنيم2; ليلى عبد الحميد3; ايمن عطية1, 2 | ||
| 1HCI-LAB, FCAI Helwan University Faculty of Computer Science October University for Modern Sciences and Arts (MSA) | ||
| 2Computer Science Dept. , faculty of computer and Aritifal intelligence Helwan university | ||
| 3Information Systems Dept. , faculty of computer and Aritifal intelligence Helwan university | ||
| Abstract | ||
| على الصعيد العالمي، يعيش ما يقدر بنحو 2.4 مليار شخص في ظروف صحية قد تستفيد من إعادة التأهيل، ومع ذلك هناك نقص كبير في ممارسي إعادة التأهيل المهرة، لا سيما في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل، حيث لا يتجاوز عددهم 10 لكل مليون نسمة وفقًا لمنظمة الصحة العالمية. (من). يؤكد الطلب العالمي على خدمات إعادة التأهيل، والذي تفاقم بسبب جائحة كوفيد-19، على الحاجة إلى حلول مبتكرة لتحسين إمكانية الوصول والكفاءة. بدلاً من زيادة عدد أخصائيي العلاج الطبيعي، يركز هذا البحث على تعزيز إنتاجية العلاج الطبيعي من خلال مراقبة المزيد من المرضى في وقت واحد من خلال إعادة التأهيل المنزلي. تبحث هذه الدراسة في تكامل التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI)، ورؤية الكمبيوتر، وتقنيات الاستشعار لتحويل العلاج الطبيعي. وتشمل التحديات الرئيسية ضمان تعميم النموذج، وأجهزة استشعار الحصول على البيانات المختلفة، والتغلب على العوائق التي تحول دون التنفيذ في العالم الحقيقي. تم اقتراح إطار شامل لإعادة التأهيل المنزلي، باستخدام التفاعل بين التفاعلات البشرية (HCI)، والرؤية الحاسوبية، وتقنيات الاستشعار لأتمتة تقييم التمارين وتصنيفها. ويهدف هذا الإطار إلى تمكين برامج إعادة التأهيل الشخصية وتخفيف الضغط على أنظمة الرعاية الصحية. | ||
| Keywords | ||
| Rehabilitation; Skeleton-based; Machine Learning; Fusion | ||
| References | ||
|
| ||
|
Statistics Article View: 411 PDF Download: 684 |
||
