El riesgo creciente de enfermedades crónicas asociadas al envejecimiento supone un reto importante para la calidad de vida. El diagnóstico precoz es especialmente importante en enfermedades progresivas como la demencia y el Parkinson, en las que una intervención oportuna puede influir significativamente en los resultados.

 

‘aiGait‘ es una solución impulsada por Uvance que aprovecha la avanzada tecnología de inteligencia artificial de reconocimiento esquelético de Fujitsu para detectar anomalías en los patrones de la marcha y proporcionar cuantificación de la marcha a los profesionales sanitarios con el fin de facilitar el diagnóstico precoz de la demencia y la enfermedad de Parkinson. La tecnología forma parte de Fujitsu Kozuchi for Vision.

 

Las pruebas utilizarán cámaras para capturar datos sobre los movimientos de los pacientes, como levantarse, sentarse y caminar, y los compararán con los movimientos específicos de los pacientes con demencia utilizando tecnología de IA para el reconocimiento esquelético. 

 

El objetivo es ayudar a los cuidadores y médicos a detectar cambios sutiles de forma temprana, lo que permite una intervención oportuna y mejora los resultados de los pacientes. Esta iniciativa refleja la misión más amplia de sus precursores: llevar soluciones sanitarias inteligentes y asequibles a las comunidades que más las necesitan.

 

La propuesta se basa en la tecnología de IA para el reconocimiento del esqueleto de alta precisión desarrollada a través del sistema de apoyo al arbitraje de Fujitsu para gimnasia, el primer y único sistema de apoyo al arbitraje con IA oficialmente reconocido para deportes de competición.

 

 

 

 

Los algoritmos de corrección patentados reducen significativamente la fluctuación (error de estimación) en el reconocimiento de la postura, lo que anteriormente suponía un reto en el análisis de imágenes mediante el aprendizaje profundo para los movimientos característicos de la demencia y la enfermedad de Parkinson. 

Esta herramienta fotorrealista genera grandes cantidades de datos de entrenamiento, lo que acorta significativamente el periodo de aprendizaje. Los procesos que tradicionalmente requerían meses de trabajo manual ahora podrán automatizarse y completarse en cuestión de horas.