Design Method of a Smart Rehabilitation Product Service System Based on Virtual Scenarios: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The development of artificial intelligence and virtual reality technology has enabled rehabilitation service systems based on virtual scenarios to provide patients with a multi-sensory simulation experience. However, the design methods of most rehabilitation service systems rarely consider the physician-manufacturer synergy in the patient rehabilitation process, as well as the problem of inaccurate quantitative evaluation of rehabilitation efficacy. Thus, this study proposes a design method for a smart rehabilitation product service system based on virtual scenarios. This method is important for upgrading the rehabilitation service system. First, the efficacy of rehabilitation for patients is quantitatively assessed using multimodal data. Then, an optimization mechanism for virtual training scenarios based on rehabilitation efficacy and a rehabilitation plan based on a knowledge graph are established. Finally, a design framework for a full-stage service system that meets user needs and enables physician-manufacturer collaboration is developed by adopting a "cloud-end-human" architecture. This study uses virtual driving for autistic children as a case study to validate the proposed framework and method. Experimental results show that the service system based on the proposed methods can construct an optimal virtual driving system and its rehabilitation program based on the evaluation results of patients' rehabilitation efficacy at the current stage. It also provides guidance for improving rehabilitation efficacy in the subsequent stages of rehabilitation services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».