SwRI开发生物力学人工智能系统，帮助培训军队医疗人员

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2022 May. 20

西南研究所正在开发一种机器视觉工具，以帮助美国国防部评估军事医疗人员在训练演习中的生物力学运动。

这个基于模拟的培训系统将把医疗实习生的表现与专家的表现进行比较，后者的身体运动或运动学已经被人工智能预先记录并在3D中进行分析。

军事医学训练依赖于人的主观评价，而训练员的反馈可能各不相同。他与智能系统部门经理凯斯·塞勒(Kase Saylor)共同领导了该研究所的人类绩效计划。SwRI的研究将帮助教师和学员客观地观察他们在某一特定任务中的表现，提供基于专家任务表现的定量评分，以及针对特定任务的反馈来提高表现。”

这个125万美元的项目，被称为性能超速调查方法(改进)，由美国国防部由国会指导的医学研究项目(CDMRP)资助，联合项目委员会-1/医学模拟和信息科学。

SwRI项目是国防部一项更大努力的一部分，该努力通过转变更有能力的医疗模拟技术，通过战略超视域研究来改善患者安全和护理质量。

SwRI正在调整其无标记动作捕捉技术，该技术用于评估运动员的生物力学以及临床应用。无标记动作捕捉(MoCap)利用计算机视觉算法，在研究、临床和体育科学应用中捕捉三维运动数据进行生物力学分析时，避免了繁琐的给人体贴上物理身体标记的过程。

SwRI的动作捕捉系统使用标准摄像机捕捉人体实验对象的视频，并使用定制的机器学习算法来量化与行走、跑步、身体筛选、运动和其他精确身体运动相关的个体生物力学性能。

将SwRI的技术应用于国防部医疗培训将允许对三维运动学性能进行复杂的评估。该项目将评估受训者缝合伤口和提供其他需要精确手部动作或身体方向的战斗和医院护理时的详细表现。

自动化评估将基于由瑞士开发的机器学习训练，利用完成特定医疗任务时从理想身体表现收集的实际数据进行训练。作为项目成员之一的军服大学将通过从几个军事医疗培训项目和培训最佳实践中收集的调查和其他数据为研究做出贡献。

该项目将专注于在三维生物力学模型空间中训练定制人工智能系统。这种方法将产生一个生物力学知情的机器学习系统，直接从2D视频数据测量三维空间-时间生物力学。Nicolella补充说:“我们将开发用于3D无标记动作捕捉视频分析的先进机器学习算法，以改善军队医疗保健培训。”

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