近年来，恢复领域可以算是医疗职业中下一个待引爆的商场。上一年，国家卫计委就发布了相关文件，清晰鼓舞社会力气举行恢复医疗组织、护理组织，以打通专业恢复医疗服务、临床护理服务向社区和居家恢复、护理延伸的“最终一公里”。

　　而恢复职业的开展除了依赖场所和人员，还需要恢复设备。其间，评价设备是恢复进程中的根底设备，贯穿了整个恢复进程，其基本原理多是做步态剖析，即对个体走路才能进行评价。它适用于判别一切因疾病或外伤（包括神经体系和肌肉骨骼体系）导致的行走障碍或步态反常，并预测潜在疾病，譬如帕金森、糖尿病、阿尔茨海默症等。

　　但过去大型身形剖析设备，不仅体积大、运用场景受限，价格也很贵重——只要少部分有经济实力的康体中心、健身场馆、矫正中心在运用。这与我国的医疗商场难以匹配，加之未来恢复医学会朝着家庭恢复、社区恢复等方向开展。大型设备显然不符合这一趋势，若能将步态剖析“轻量化”，或许会有不错的商场时机。

　　现在职业中正利用海量数据练习的深度神经网络，实时自动化剖析视频中人体各首要关节点（足、踝、膝、臀、肘等），依据各关节运动学和生物力学的改变关系，智能判别步态关键动作节点（如脚跟着地、脚尖离地等）；同时针对动作节点，自动化计算人体运动各首要目标（如步频、步速、步长、膝屈伸改变等等）；最终依据不同疾病评价量表，供给对各类疾病和运动恢复情况的剖析评价报告。

　　国内已经有企业已完成人体关节辨认和步态目标量化算法的研制，实现直接客观评价，对专业医疗影像数据依赖削减，可充分利用AI社区的开放数据进行练习和评测。

　　步影医疗、腾讯AI实验室是现在代表性企业，腾讯AI实验室此前也推出了一款经过动作检测评价帕金森症的AI模型：患者只需在摄像头前做出一系列规定动作，AI便会作出评价。据了解，它应用了深度学习和图像辨认两种技能，在人体上设定上百个可辨认关键节点，运用检测仪来追寻这些节点在频率、间隔、角度和速度等方面的改变，建立模型来练习AI，现在正与华山医院打开合作。