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La mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans l'interprétation des données de pression plantaire a automatisé le processus de diagnostic grâce à des techniques avancées d'IA pour la pression plantaire. Avec un entraînement suffisant sur les données de pression plantaire, les algorithmes d'IA peuvent apprendre à détecter des distributions spécifiques susceptibles de conduire à des affections telles que la fasciite plantaire ou les ulcères diabétiques. Par exemple, un modèle d'IA peut découvrir qu'une combinaison d'une pression élevée au niveau du métatarse moyen et d'un indice d'arc réduit augmente significativement le risque d'ulcères chez les patients diabétiques de 300 %, ce qui pourrait aboutir à des ordonnances d'orthèses. De tels systèmes aident également à générer des rapports pour les cliniciens, en fournissant automatiquement des résumés des insights les plus critiques et en proposant des plans de traitement, ce qui aide à réduire la charge de travail des cliniciens de 30 %. De plus, des outils puissants d'IA peuvent mener de nouvelles recherches par une méta-analyse automatisée à grande échelle sur différents ensembles de données, révélant de nouvelles relations entre la mécanique du pied et d'autres problèmes de santé dans le corps.
06
May
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FOOTWORK LAB fournit des équipements intelligents pour les pieds et des semelles orthopédiques personnalisées avec une détection pilotée par l'IA. Notre technologie brevetée offre des solutions précises et évolutives pour nos clients mondiaux. Rendez-nous visite aujourd'hui.
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