Riconoscimento dell’attività fisioterapica mediante tecniche di Machine Learning: un’analisi applicativa nel progetto I-TROPHYTS

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha dimostrato un notevole impatto nel settore medico, in particolare nella riabilitazione motoria. Questa tesi esplora l’applicazione di tecniche di machine learning per il riconoscimento di esercizi fisici eseguiti durante sessioni di riabilitazione. Attraverso l’uso di sensori indossabili per la raccolta dei dati relativi ai movimenti degli arti superiori, i dati acquisiti sono stati processati e utilizzati per addestrare modelli di machine learning. L’obiettivo `e fornire un feedback tempestivo ai pazienti e ai fisioterapisti, migliorando l’efficacia dei programmi riabilitativi. I risultati mostrano il potenziale dell’IA nel supportare la riabilitazione motoria e aprono la strada a futuri sviluppi nel campo.