Напружений аналіз тиску на стопу для оптимального здоров'я ног

Впровадження машинного навчання у тлумаченні даних про тиск стопи автоматизувало процес діагностики за допомогою сучасних методик штучного інтелекту для аналізу тиску стопи. При достатньому навчанні на даних про тиск стопи алгоритми штучного інтелекту можуть вчитися виявляти певні розподіли, які ймовірно призведуть до станів, таких як плантарна фасціїт або діабетичні язи. Наприклад, модель штучного інтелекту може виявити, що комбінація збільшеного тиску в середній частині передньої частини стопи та зменшений індекс своду значно збільшує ризик язів у діабетичних пацієнтів на 300%, що може призвести до прописування ортезів. Такі системи також допомагають у створенні звітів для клініків, автоматично надаючи короткі підсумки найважливіших прозоростей та пропонуючи плани лікування, що допомагає зменшити навантаження на клініків на 30%. Крім того, потужні інструменти штучного інтелекту можуть проводити нові види досліджень через масштабний, автоматизований мета-аналіз різних наборів даних, виявляючи нові зв'язки між механікою стопи та іншими проблемами здоров'я організму.