［摘要］遠(yuǎn)程康復(fù)作為一種新興的康復(fù)模式，可以通過(guò)信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)醫(yī)患之間的遠(yuǎn)程交互和康復(fù)指導(dǎo)。基于國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)的應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)成為當(dāng)前國(guó)家重點(diǎn)扶持的領(lǐng)域，借助于華為海思麒麟芯片和鴻蒙操作系統(tǒng)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，利用分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)一種利用手機(jī)攝像頭就可以遠(yuǎn)程完成康復(fù)訓(xùn)練的APP軟件，可以充分發(fā)揮智能手機(jī)的便攜性和高性能，方便患者足不出戶即可完成康復(fù)訓(xùn)練，節(jié)約患者的時(shí)間成本和金錢(qián)成本，節(jié)約醫(yī)療資源，緩解醫(yī)患矛盾。APP系統(tǒng)具有遠(yuǎn)程康復(fù)訓(xùn)練、在線醫(yī)療咨詢、個(gè)性化康復(fù)方案和社區(qū)互動(dòng)等特色功能，操作便捷，具有廣闊的應(yīng)用前景。這種康復(fù)模式的改革探索，不僅有助于改善康復(fù)服務(wù)的可及性和質(zhì)量，還有望在未來(lái)的發(fā)展中，成為一種主流的康復(fù)治療方式。

［關(guān)鍵詞］遠(yuǎn)程康復(fù)醫(yī)療；AI訓(xùn)練；APP開(kāi)發(fā)；數(shù)據(jù)分析評(píng)估；鴻蒙操作系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：P391.9文章標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-0563（2024）05-0112-07

DOI：10.13773/j.cnki.51-1637/z.2024.05.013

中國(guó)康復(fù)產(chǎn)業(yè)目前處于快速發(fā)展階段，康復(fù)需求不斷增長(zhǎng)。中國(guó)康復(fù)產(chǎn)業(yè)面臨一些挑戰(zhàn)，其中之一是康復(fù)資源的不均衡分布。遠(yuǎn)程康復(fù)醫(yī)療軟件通過(guò)提供便利的遠(yuǎn)程訪問(wèn)和監(jiān)護(hù)功能，滿足了患者對(duì)康復(fù)服務(wù)的需求。目前，國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)程康復(fù)輔助訓(xùn)練軟件雖然提供了定制化的康復(fù)計(jì)劃，如圖片、視頻演示和指導(dǎo)等，幫助用戶進(jìn)行物理治療和運(yùn)動(dòng)康復(fù)，但仍存在顯著問(wèn)題。多數(shù)軟件缺乏實(shí)時(shí)互動(dòng)和個(gè)性化反饋，無(wú)法根據(jù)患者的具體情況動(dòng)態(tài)調(diào)整康復(fù)計(jì)劃，導(dǎo)致效果欠佳。此外，軟件缺乏有效的監(jiān)測(cè)機(jī)制和個(gè)性化指導(dǎo)，不能及時(shí)糾正錯(cuò)誤動(dòng)作，存在安全隱患。因此，開(kāi)發(fā)一款更符合用戶需求的遠(yuǎn)程康復(fù)訓(xùn)練APP顯得十分必要。

1遠(yuǎn)程康復(fù)APP設(shè)計(jì)思路

1.1技術(shù)選型

APP基于海思麒麟芯片與鴻蒙操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，利用麒麟芯片的功耗和高效能耗比、先進(jìn)的人工智能加速、高性能圖形處理特性，以及鴻蒙操作系統(tǒng)的分布式架構(gòu)、多終端適配性、強(qiáng)大的性能和響應(yīng)速度、AI驅(qū)動(dòng)和智能化的優(yōu)勢(shì)性能［1］。后端功能開(kāi)發(fā)方面，運(yùn)用Python進(jìn)行AI、算法模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模塊開(kāi)發(fā)，搭建系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯、接口等；前端開(kāi)發(fā)方面，系統(tǒng)管理頁(yè)面利用Django設(shè)計(jì)，APP頁(yè)面采用ArkTS編程語(yǔ)言。APP采用原創(chuàng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)時(shí)考慮了后期升級(jí)拓展，高可拓展性使得算法模塊和代碼可以不斷改進(jìn)優(yōu)化，顯著提高系統(tǒng)的多樣性，運(yùn)行速度與性能，也使得后期開(kāi)發(fā)功能的多樣化。

1.2系統(tǒng)架構(gòu)選型

系統(tǒng)采用“分布式架構(gòu)+AI/機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)”結(jié)合的方式設(shè)計(jì)。分布式架構(gòu)可以將負(fù)載分散到多個(gè)服務(wù)器上，提高系統(tǒng)的吞吐量和可擴(kuò)展性，通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展系統(tǒng)的容量和處理能力；AI/機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)用于構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的系統(tǒng)架構(gòu)［2］。它包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和推理等組件，其中，數(shù)據(jù)處理負(fù)責(zé)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，模型訓(xùn)練優(yōu)化模型，模型評(píng)估評(píng)估性能，模型部署實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

1.3模塊間層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及模塊劃分

系統(tǒng)采用具備高可拓展性的核心業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層、深度學(xué)習(xí)層、基礎(chǔ)支撐層等四層層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，方便后期升級(jí)拓展。系統(tǒng)包含醫(yī)生管理模塊、患者模塊、系統(tǒng)管理等三個(gè)核心模塊，這樣的模塊層次結(jié)構(gòu)可以幫助將APP的功能和邏輯進(jìn)行分層，提高代碼的組織性和可維護(hù)性。項(xiàng)目總體采用前后端分離方式，方便后端接口實(shí)現(xiàn)，接口與模塊間通信便捷，便于項(xiàng)目修改與更新，用于模塊間的接口，各個(gè)履行自己的職責(zé)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的通信。

2系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

APP主要用戶角色分為患者和醫(yī)生。系統(tǒng)設(shè)計(jì)層次結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

核心業(yè)務(wù)層位于最頂層，它提供包括康復(fù)訓(xùn)練、醫(yī)患交流、身份驗(yàn)證等一系列關(guān)鍵服務(wù)。本層的設(shè)計(jì)充分考慮了用戶體驗(yàn)和實(shí)際操作流程，使系統(tǒng)能夠滿足不同場(chǎng)景下的多樣化需求；緊鄰核心業(yè)務(wù)層的數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)和管理。通過(guò)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)（Redis和OpenGauss），實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的快速讀寫(xiě)和高并發(fā)處理能力，為上層業(yè)務(wù)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持；深度學(xué)習(xí)層利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)算法進(jìn)行特征提取和學(xué)習(xí)。通過(guò)對(duì)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析和挖掘，該層能夠自動(dòng)識(shí)別患者的病情狀況并進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估，從而為后續(xù)的治療方案制定提供科學(xué)依據(jù)；基礎(chǔ)支撐層作為整個(gè)系統(tǒng)的基石，主要負(fù)責(zé)底層技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。本層中采用了鴻蒙原生開(kāi)發(fā)語(yǔ)言ArkTS以及Django框架等技術(shù)手段來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)的基本框架結(jié)構(gòu)。同時(shí)，還集成了各種開(kāi)源軟件包和庫(kù)文件以豐富系統(tǒng)的功能和性能表現(xiàn)。本層選擇海思麒麟芯片和華為Atlas2001DKA2異騰AI開(kāi)發(fā)者套件等高性能硬件設(shè)備以確保系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性，并配備了鯤鵬DevKit軟件開(kāi)發(fā)工具包等專業(yè)開(kāi)發(fā)環(huán)境以滿足不同開(kāi)發(fā)者的個(gè)性化需求。

2.1患者模塊描述

該模塊包括用戶注冊(cè)與登錄、患者信息管理、康復(fù)訓(xùn)練、醫(yī)患交流等子模塊。用戶注冊(cè)與登錄模塊允許患者首次使用APP時(shí)創(chuàng)建個(gè)人賬號(hào)，并在后續(xù)訪問(wèn)時(shí)通過(guò)登錄驗(yàn)證身份。系統(tǒng)對(duì)用戶密碼進(jìn)行加密存儲(chǔ)，確保用戶信息安全；患者信息管理模塊允許患者查看、編輯和更新自己的個(gè)人信息。前端界面通過(guò)API與后端服務(wù)交互，后端服務(wù)則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的CRUD操作；康復(fù)訓(xùn)練模塊則是患者根據(jù)醫(yī)生在系統(tǒng)中預(yù)設(shè)的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃，利用手機(jī)攝像頭進(jìn)行動(dòng)作模仿和練習(xí)。系統(tǒng)通過(guò)AI識(shí)別技術(shù)實(shí)時(shí)分析攝像頭捕捉的視頻幀，判斷患者的動(dòng)作是否標(biāo)準(zhǔn)，并給出反饋和建議。該功能實(shí)現(xiàn)采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow），利用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型對(duì)視頻中的患者動(dòng)作進(jìn)行特征提取和分類。同時(shí)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如決策樹(shù)、隨機(jī)森林）對(duì)動(dòng)作進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估，確保反饋的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；醫(yī)患交流模塊為患者和醫(yī)生提供一個(gè)在線溝通的平臺(tái)，該模塊采用WebSocket或HTTP輪詢等技術(shù)實(shí)現(xiàn)消息的實(shí)時(shí)傳輸，構(gòu)建出即時(shí)通訊系統(tǒng)。

2.2醫(yī)生模塊描述

該模塊包括個(gè)人信息維護(hù)、患者管理、醫(yī)患在線交流等子模塊。個(gè)人信息維護(hù)模塊允許醫(yī)生更新和完善個(gè)人基本信息，如姓名、職稱、專業(yè)領(lǐng)域等。患者管理模塊為醫(yī)生給患者制定個(gè)性化的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃，包括訓(xùn)練項(xiàng)目、強(qiáng)度、頻率等，并實(shí)時(shí)接收患者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。醫(yī)生還能根據(jù)數(shù)據(jù)反饋在線調(diào)整訓(xùn)練方案，優(yōu)化治療效果；醫(yī)患在線交流模塊構(gòu)建了一個(gè)即時(shí)通訊平臺(tái)，支持醫(yī)生與患者之間的文字、圖片、視頻等多種形式的溝通。醫(yī)生可在此模塊中解答患者疑問(wèn)，指導(dǎo)康復(fù)訓(xùn)練，增強(qiáng)醫(yī)患互動(dòng)與信任。

2.3系統(tǒng)管理模塊描述

該模塊包括用戶數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)動(dòng)模型管理等子模塊。用戶數(shù)據(jù)管理負(fù)責(zé)維護(hù)醫(yī)生和患者的基本信息。該模塊采用Django框架作為后端服務(wù)，結(jié)合Redis進(jìn)行緩存處理，并采用OpenGauss作為主數(shù)據(jù)庫(kù)；系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理聚焦于患者運(yùn)動(dòng)情況數(shù)據(jù)及醫(yī)生制定的康復(fù)計(jì)劃等核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理。對(duì)于患者運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可追溯性。醫(yī)生制定的康復(fù)計(jì)劃則通過(guò)API接口進(jìn)行管理和分發(fā)，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步與更新；數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)子模塊提供詳盡的用戶訓(xùn)練數(shù)據(jù)分析功能，包括但不限于訓(xùn)練會(huì)話次數(shù)、頻率、進(jìn)度、目標(biāo)達(dá)成情況、運(yùn)動(dòng)活動(dòng)數(shù)據(jù)、姿勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)、反饋評(píng)估數(shù)據(jù)以及錯(cuò)誤調(diào)整數(shù)據(jù)等。系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如聚類、分類）挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏模式，為醫(yī)生提供個(gè)性化的治療建議；運(yùn)動(dòng)模型管理模塊集成了AI技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)常見(jiàn)康復(fù)動(dòng)作（如肩部、膝蓋、脊柱康復(fù)動(dòng)作）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理。該模塊首先建立了一個(gè)包含各類康復(fù)動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)圖片的大型圖片庫(kù)。接著利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)圖片庫(kù)中的動(dòng)作圖像進(jìn)行特征提取與分類訓(xùn)練，構(gòu)建出高效的識(shí)別模型。系統(tǒng)通過(guò)攝像頭捕捉患者的訓(xùn)練動(dòng)作，并將其與預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行比對(duì)分析，從而實(shí)時(shí)評(píng)估患者的動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)度，并給出相應(yīng)的反饋與建議。

3系統(tǒng)核心功能實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)核心功能包括三個(gè)方面：一是康復(fù)指導(dǎo)模塊中，醫(yī)生的肢體動(dòng)作錄入如何利用軟件實(shí)現(xiàn)；二是患者通過(guò)攝像頭訓(xùn)練時(shí)，系統(tǒng)如何判斷患者動(dòng)作是否標(biāo)準(zhǔn)；三是關(guān)于患者訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分析與評(píng)估功能實(shí)現(xiàn)。有許多運(yùn)動(dòng)康復(fù)動(dòng)作的軟件模型可用于指導(dǎo)和輔助康復(fù)訓(xùn)練。常見(jiàn)的軟件模型包括視頻教學(xué)模型、姿勢(shì)檢測(cè)模型、3D模型和運(yùn)動(dòng)捕捉模型、個(gè)性化訓(xùn)練模型、人工智能輔助分析模型等等。本項(xiàng)目中采用人工智能輔助分析軟件模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。該模型借助動(dòng)作評(píng)估算法、動(dòng)作生成算法、人體姿勢(shì)校準(zhǔn)算法和人體姿勢(shì)識(shí)別算法，通過(guò)分析用戶的實(shí)時(shí)視頻流或圖像，提供即時(shí)反饋和指導(dǎo)。用戶可以通過(guò)觀察自己的姿勢(shì)與模型給出的參考姿勢(shì)進(jìn)行比對(duì)，糾正錯(cuò)誤并改進(jìn)執(zhí)行方式。

3.1肢體動(dòng)作錄入

醫(yī)生在后臺(tái)對(duì)需要制定的康復(fù)指導(dǎo)動(dòng)作進(jìn)行擬定，將數(shù)百?gòu)垊?dòng)作照片和數(shù)段訓(xùn)練動(dòng)作視頻提交到系統(tǒng)后端，系統(tǒng)后臺(tái)根據(jù)AI/算法庫(kù)模型生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)康復(fù)運(yùn)動(dòng)動(dòng)作，并進(jìn)行大量的動(dòng)作測(cè)試，保證康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)的可行性與科學(xué)性。系統(tǒng)完成標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作生成的同時(shí)，會(huì)自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的康復(fù)指導(dǎo)視頻與文檔，其中康復(fù)指導(dǎo)視頻的人物為系統(tǒng)自定義的虛擬人物。其動(dòng)作生成時(shí)采用了深度學(xué)習(xí)、動(dòng)作評(píng)估算法、動(dòng)作生成算法、人體姿勢(shì)校準(zhǔn)算法和人體姿勢(shì)識(shí)別算法。

3.2患者動(dòng)作判斷

該模塊通過(guò)AI動(dòng)作識(shí)別實(shí)現(xiàn)患者動(dòng)作判斷。該功能使用深度學(xué)習(xí)與動(dòng)作評(píng)估算法、動(dòng)作生成算法、人體姿勢(shì)校準(zhǔn)算法和人體姿勢(shì)識(shí)別算法的多種AI算法實(shí)現(xiàn)［3］。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)患者動(dòng)作的判斷，采用了基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作識(shí)別技術(shù)，使用了如BlazePose等主流姿勢(shì)估計(jì)模型，模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）從視頻流或圖像中檢測(cè)人體的關(guān)鍵點(diǎn)，如肩膀、肘部、膝蓋等，構(gòu)建了一個(gè)多階段檢測(cè)框架。模型先快速檢測(cè)出人體大致的輪廓或區(qū)域，然后進(jìn)一步細(xì)化定位到各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為，系統(tǒng)首先載入預(yù)訓(xùn)練的肢體檢測(cè)模型和地標(biāo)檢測(cè)模型，并使用SSD錨點(diǎn)機(jī)制來(lái)處理輸入的圖像數(shù)據(jù)。系統(tǒng)利用圖像預(yù)處理技術(shù)（如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)化等）來(lái)提高模型的魯棒性。接著，通過(guò)使用姿態(tài)檢測(cè)函數(shù)estimatePoses，系統(tǒng)從視頻幀中提取患者的實(shí)時(shí)動(dòng)作數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與訓(xùn)練集中存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作庫(kù)進(jìn)行比對(duì)。為了適應(yīng)不同設(shè)備的性能和硬件環(huán)境，系統(tǒng)會(huì)動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測(cè)模型的復(fù)雜度和精度。

系統(tǒng)集成了姿態(tài)平滑算法（如基于卡爾曼濾波的平滑技術(shù)），減少了由于噪聲或運(yùn)動(dòng)模糊引起的關(guān)鍵點(diǎn)抖動(dòng)，從而提高了姿態(tài)識(shí)別的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。通過(guò)平滑分割過(guò)濾（poseSegmentationFiltering），系統(tǒng)對(duì)每一幀的姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)和濾波處理，確保輸出的動(dòng)作數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和連貫性，并為用戶提供精確的康復(fù)指導(dǎo)和反饋。如圖2為用戶訓(xùn)練的肢體比對(duì)圖。

3.3數(shù)據(jù)分析與評(píng)估

該模塊包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化、康復(fù)評(píng)估等步驟［4］。首先，系統(tǒng)采集患者在康復(fù)訓(xùn)練期間產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。其次，系統(tǒng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；再次，系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析算法對(duì)康復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)可視化的方式將分析結(jié)果呈現(xiàn)給醫(yī)生和患者，以便直觀地了解數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化。系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對(duì)患者的康復(fù)訓(xùn)練效果進(jìn)行評(píng)估，并提供相應(yīng)的反饋和建議。

3.3.1數(shù)據(jù)采集

該模塊包含錄制視頻、AI算法與計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型訓(xùn)練、運(yùn)動(dòng)識(shí)別和評(píng)估等步驟［5］。第一步，用戶使用數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)、筆記本電腦、攝像機(jī)等設(shè)備錄制康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的高清視頻；第二步，系統(tǒng)利用AI算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)錄制的視頻進(jìn)行分析和處理。例如，使用動(dòng)作評(píng)估算法、動(dòng)作生成算法、人體姿勢(shì)校準(zhǔn)算法和人體姿勢(shì)識(shí)別算法來(lái)提取關(guān)鍵點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)軌跡等信息；第三步，系統(tǒng)對(duì)分析得到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)識(shí)康復(fù)運(yùn)動(dòng)的動(dòng)作、姿勢(shì)等信息，可以通過(guò)手動(dòng)添加文本標(biāo)簽、繪制關(guān)鍵點(diǎn)或邊界框等方式來(lái)完成；第四步，根據(jù)標(biāo)注的數(shù)據(jù)，構(gòu)建康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，將視頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽組織成適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以供后續(xù)的訓(xùn)練和評(píng)估使用；第五步，利用構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，使用AI算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。可以使用深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等來(lái)訓(xùn)練模型，以學(xué)習(xí)康復(fù)運(yùn)動(dòng)的特征和模式；第六步，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的康復(fù)運(yùn)動(dòng)視頻進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估。通過(guò)輸入視頻數(shù)據(jù)，模型可以預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)的類型、姿勢(shì)準(zhǔn)確性等信息，從而提供實(shí)時(shí)的反饋和評(píng)估結(jié)果。

3.3.2數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化

該模塊包含數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、用戶反饋和建議等步驟。第一步，APP應(yīng)用程序通過(guò)數(shù)據(jù)采集方法獲取用戶康復(fù)訓(xùn)練的相關(guān)數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)將被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或云服務(wù)器中，以備后續(xù)分析和可視化使用；第二步，對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這包括數(shù)據(jù)清洗、去除異常值、填補(bǔ)缺失值等操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；第三步，通過(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)康復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。例如，可以計(jì)算每個(gè)用戶的訓(xùn)練頻率、運(yùn)動(dòng)幅度變化、進(jìn)步趨勢(shì)等指標(biāo)，以評(píng)估康復(fù)效果和用戶的訓(xùn)練進(jìn)展。還可以利用分類算法識(shí)別用戶的運(yùn)動(dòng)模式，比如錯(cuò)誤姿勢(shì)或不規(guī)范的動(dòng)作；第四步，將分析得到的數(shù)據(jù)以可視化的形式展示給用戶和醫(yī)生，以便他們更直觀地理解康復(fù)訓(xùn)練的結(jié)果和進(jìn)展情況。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，醫(yī)生可以觀察到康復(fù)訓(xùn)練的趨勢(shì)、變化和潛在問(wèn)題，從而做出相應(yīng)的調(diào)整和決策；第五步，基于數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)果，APP提供個(gè)性化的用戶反饋和建議。例如，系統(tǒng)可以向用戶展示訓(xùn)練進(jìn)展的圖表，并給予積極的鼓勵(lì)或提供改進(jìn)建議，幫助用戶更好地完成康復(fù)訓(xùn)練。

3.3.3康復(fù)評(píng)估

該模塊包含運(yùn)動(dòng)分析、康復(fù)評(píng)估指標(biāo)計(jì)算、反饋和建議、醫(yī)患交流等步驟。第一步，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、AI和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)對(duì)康復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；第二步，根據(jù)運(yùn)動(dòng)分析的結(jié)果，計(jì)算一系列康復(fù)評(píng)估指標(biāo)，如運(yùn)動(dòng)范圍、運(yùn)動(dòng)速度、動(dòng)作準(zhǔn)確性等。這些指標(biāo)可以量化用戶的康復(fù)進(jìn)展和訓(xùn)練效果，為醫(yī)生和用戶提供客觀的評(píng)估依據(jù)；第三步，根據(jù)康復(fù)評(píng)估的結(jié)果，為用戶提供個(gè)性化的反饋和建議。系統(tǒng)通過(guò)界面展示評(píng)估結(jié)果、進(jìn)展曲線等信息，同時(shí)提供針對(duì)性的訓(xùn)練建議和改進(jìn)措施，幫助用戶調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃和提高康復(fù)效果；第四步，醫(yī)生可以通過(guò)遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)與患者進(jìn)行在線交流，查看康復(fù)評(píng)估結(jié)果，并給予專業(yè)的指導(dǎo)和建議。

4系統(tǒng)測(cè)試

系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程圍繞軟件的核心功能展開(kāi)，通過(guò)單元測(cè)試驗(yàn)證用戶管理、訓(xùn)練計(jì)劃選擇、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控、訓(xùn)練記錄分析等各模塊功能的正確性。系統(tǒng)測(cè)試在華為手機(jī)、華為平板等設(shè)備上模擬完整用戶操作流程，驗(yàn)證各功能模塊在多場(chǎng)景下的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性，確保用戶能夠無(wú)縫地注冊(cè)、登錄、選擇訓(xùn)練計(jì)劃、開(kāi)始訓(xùn)練、查看訓(xùn)練進(jìn)度和結(jié)果。在性能測(cè)試中，通過(guò)負(fù)載測(cè)試以模擬多用戶同時(shí)使用場(chǎng)景，評(píng)估APP在高并發(fā)訪問(wèn)下的響應(yīng)時(shí)間和系統(tǒng)資源占用情況，確保其能夠處理高峰負(fù)載；功耗測(cè)試監(jiān)測(cè)APP在海思麒麟芯片設(shè)備上的能源消耗，確保其在長(zhǎng)時(shí)間康復(fù)訓(xùn)練期間能夠維持低功耗運(yùn)行；安全測(cè)試方面，通過(guò)數(shù)據(jù)加密驗(yàn)證、身份認(rèn)證和漏洞掃描，確保數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的安全性，防止用戶數(shù)據(jù)被未授權(quán)訪問(wèn)和竊取。同時(shí)，兼容性測(cè)試在不同型號(hào)和版本的海思麒麟芯片設(shè)備以及鴻蒙操作系統(tǒng)環(huán)境下進(jìn)行，確保APP在各種設(shè)備上都能正常運(yùn)行和顯示。

測(cè)試結(jié)果顯示，APP在功能測(cè)試中通過(guò)率達(dá)到98%以上，所有核心功能均能按照設(shè)計(jì)要求正確執(zhí)行，且模塊間數(shù)據(jù)傳輸順暢。性能測(cè)試結(jié)果表明，APP在多用戶負(fù)載下的響應(yīng)時(shí)間保持在毫秒級(jí)，功耗水平符合低能耗設(shè)計(jì)目標(biāo)。在安全測(cè)試中，數(shù)據(jù)加密和身份認(rèn)證均符合行業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)，未發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重漏洞。兼容性測(cè)試表明，APP適配多種設(shè)備和操作系統(tǒng)版本，顯示效果和操作流暢度均達(dá)到預(yù)期。用戶體驗(yàn)測(cè)試結(jié)果顯示，90%以上的測(cè)試用戶認(rèn)為操作簡(jiǎn)單直觀、界面美觀、反應(yīng)迅速?？傮w而言，APP通過(guò)了全面的測(cè)試，滿足用戶需求，具備較高的可靠性、穩(wěn)定性和安全性。

5結(jié)論

本文提出了一種基于鴻蒙操作系統(tǒng)的遠(yuǎn)程康復(fù)軟件設(shè)計(jì)方案。該方案利用鴻蒙操作系統(tǒng)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的功能模塊，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程康復(fù)指導(dǎo)和數(shù)據(jù)分析等功能，其具有方便性和靈活性，節(jié)省了時(shí)間成本、財(cái)力成本及醫(yī)療資源。目前，該項(xiàng)目已獲得2項(xiàng)軟件著作權(quán)專利，接下來(lái)將陸續(xù)向攀枝花市相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)推廣使用。在未來(lái)的改進(jìn)方向中，項(xiàng)目將更注重個(gè)性化和定制化，繼續(xù)利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供個(gè)體化的康復(fù)方案設(shè)計(jì)。同時(shí)，完善數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)功能，幫助醫(yī)療專業(yè)人員評(píng)估康復(fù)進(jìn)展并提供個(gè)性化建議。

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［責(zé)任編輯：付麗萍］

Design of a Remote Rehabilitation Training App Based on

HiSilicon Kirin Chip and HarmonyOS

LIU Bin

（School of Mathematics and Computer Science， Panzhihua University， Panzhihua 617000， Sichuan）

Abstract：Remote rehabilitation， as an emerging mode of rehabilitation， enables remote interaction and guidance between doctors and patients by means of information technology."The design of application software based on domestic made operating systems has become a key area receiving national support."Utilizing the characteristics and advantages of Huawei’s HiSilicon Kirin chip and HarmonyOS， an app with a distributed architecture was designed which allows remote rehabilitation training using a smartphone camera."This app fully leverages the portability and high performance of smartphones， enabling patients to complete rehabilitation training at home， saving time and money， conserving medical resources， and alleviating doctor-patient conflicts."The app system features remote rehabilitation training， online medical consultations personalized rehabilitation plans， and community interaction， generating great convenience in operation as well as promising prospects of extensive application."This exploration in reforming the rehabilitation model not only helps improve the accessibility and quality of rehabilitation services but also has the potential to become a mainstream rehabilitation treatment method in future.

Keywords： Remote rehabilitation therapy； AI training； App development； data analysis and evaluation； HarmonyOS

收稿日期：2023-06-19

基金項(xiàng)目：2023年國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目“基于海思麒麟芯片和鴻蒙操作系統(tǒng)的殘障人士運(yùn)動(dòng)康復(fù)遠(yuǎn)程治療系統(tǒng)設(shè)計(jì)”（202311360017）。

作者簡(jiǎn)介：劉彬，講師，Email：36637345@qq.com。