مدیریت ناهنجاری های اسکلتی دانش آموزان با کاربرد هوش مصنوعی

ناهنجاری های اسکلتی-عضلانی در دانش آموزان یکی از شایع ترین مشکلات سلامت در محیط های آموزشی است که می تواند بر عملکرد حرکتی، مشارکت در فعالیت های بدنی و کیفیت زندگی تاثیر منفی بگذارد. شیوع بالای این ناهنجاری ها، به ویژه در سنین رشد، لزوم تشخیص زودهنگام و مداخله موثر را ضروری می سازد. روش های سنتی غربالگری و مدیریت این ناهنجاری ها عمدتا مبتنی بر مشاهده بالینی و اندازه گیری های دستی است که با محدودیت هایی از جمله پایایی پایین، زمان بر بودن و نیاز به تخصص بالا همراه است. هوش مصنوعی با بهره گیری از بینایی کامپیوتری، یادگیری ماشین و پردازش تصویر، می تواند به عنوان ابزاری دقیق، سریع و مقیاس پذیر در تشخیص، طبقه بندی و مدیریت ناهنجاری های اسکلتی عمل کند. این مقاله مروری سیستماتیک با تحلیل مطالعات ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۴، کاربردهای هوش مصنوعی را در سه حوزه اصلی تشخیص خودکار ناهنجاری ها، غربالگری جمعی، و طراحی برنامه های اصلاحی شخصی سازی شده بررسی می کند. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنی قادر به تشخیص ناهنجاری هایی مانند اسکولیوز، کیفوز و لوردوز با دقت بالا هستند. همچنین سیستم های مبتنی بر تحلیل ویدئو و سنسورهای عمق سنج می توانند وضعیت پوسچر دانش آموزان را در زمان واقعی ارزیابی کنند. با این حال، چالش هایی از جمله نیاز به داده های آموزشی متنوع، مسائل حریم خصوصی، هزینه پیاده سازی و نیاز به آموزش معلمان وجود دارد. نتیجه گیری می شود که هوش مصنوعی می تواند تحولی بنیادین در مدیریت ناهنجاری های اسکلتی دانش آموزان ایجاد کند، اما موفقیت آن مستلزم سرمایه گذاری زیرساختی، تدوین پروتکل های استاندارد و همکاری بین رشته ای است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، ناهنجاری های اسکلتی ، دانش آموزان ، پوسچر ، یادگیری عمیق ، غربالگری ، تربیت بدنی