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A implementação de aprendizado de máquina na interpretação de dados de pressão plantar automatizou o processo de diagnóstico com técnicas avançadas de IA para pressão no pé. Com treinamento suficiente nos dados de pressão plantar, algoritmos de IA podem aprender a detectar distribuições específicas que são propensas a levar a condições como fascite plantar ou úlceras diabéticas. Por exemplo, um modelo de IA pode descobrir que uma combinação de pressão elevada no metatarso e um índice de arco reduzido aumenta significativamente o risco de úlceras em pacientes diabéticos em 300%, o que pode levar à prescrição de órteses. Esses sistemas também auxiliam na geração de relatórios para clínicos, fornecendo automaticamente resumos das insights mais críticas e oferecendo planos de tratamento, o que ajuda a reduzir a carga de trabalho dos clínicos em 30%. Além disso, ferramentas poderosas de IA podem realizar novos tipos de pesquisa por meio de metanálises automatizadas em larga escala sobre diferentes conjuntos de dados, revelando novas relações entre a mecânica do pé e outras questões de saúde no corpo.
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