Xuất bản: Ngày 5 tháng 2 năm 2026
Các hoạt động vật lý trị liệu phải đối mặt với một vấn đề cơ bản về mức độ tương tác. Mặc dù là một trong những phương pháp điều trị hiệu quả và được chỉ định nhiều nhất trong chăm sóc cơ xương khớp, nhưng chỉ có 25-35% bệnh nhân được giới thiệu bắt đầu liệu pháp và chỉ có 30% hoàn thành quá trình chăm sóc.
Đối với nhiều người, các rào cản mang tính thực tế, chẳng hạn như thời gian chờ đợi lâu, hạn chế về vị trí, xung đột lịch trình và chi phí tự chi trả định kỳ. Đối với những người khác, vấn đề là khả năng hỗ trợ tiếp cận. Mặc dù dịch vụ chăm sóc ảo đã trở nên phổ biến hơn, nhưng có thể gây khó khăn cho những người có trình độ kỹ thuật thấp.
LainaHealth là một nhà cung cấp dịch vụ vật lý trị liệu ảo, sử dụng nền tảng kỹ thuật số về cơ xương (MSK) được xây dựng để giúp vật lý trị liệu dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Chúng tôi kết hợp các nhà trị liệu được cấp phép với Trợ lý chỉ đường bằng trí tuệ nhân tạo trực tiếp (Laina). Dưới sự hướng dẫn của các nhà vật lý trị liệu được cấp phép, Laina cung cấp tính năng tự động hoá thông minh bằng cách huấn luyện và triển khai một mô hình tuỳ chỉnh cho web, cung cấp tính năng phân tích chuyển động theo thời gian thực, tiến trình tập luyện phù hợp với từng cá nhân và hỗ trợ đàm thoại.
Thách thức của chúng tôi: Một ứng dụng dành cho mọi người
Một giải pháp chấp nhận được phải xử lý hiệu quả một lượng lớn người dùng, vì vậy, chúng tôi cần giải pháp đó không phụ thuộc vào thiết bị, không gây phiền toái và dễ tiếp cận. Chúng tôi nỗ lực xây dựng một nền tảng có thể hoạt động liền mạch cho mọi người mà không cần tải ứng dụng xuống. Vì chúng tôi là một công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ và vật lý trị liệu là một dịch vụ y tế, nên ứng dụng của chúng tôi cũng phải đạt tiêu chuẩn y tế và tuân thủ HIPAA.
Trước năm 2020, chúng tôi nhận thấy hầu hết các giải pháp kỹ thuật số đều yêu cầu phần cứng chuyên dụng hoặc cài đặt ứng dụng, điều này gây ra nhiều khó khăn cho bệnh nhân. Chúng tôi đã tạo các nguyên mẫu dựa trên các thiết bị bên ngoài khác (chẳng hạn như máy tính bảng), điều này gây ra các vấn đề về việc giao hàng chậm trễ, khó khăn trong việc thiết lập mạng và tăng thêm chi phí. Do những yếu tố này, việc mở rộng giải pháp của chúng tôi gần như là không thể.
Chúng tôi giả định rằng chúng tôi sẽ cải thiện mức độ tương tác và kết quả của bệnh nhân nếu xây dựng ứng dụng trên web. Nếu không có lượt tải xuống và không có chế độ thiết lập kỹ thuật, thì sẽ có ít rào cản hơn đáng kể.
Ứng dụng của chúng tôi sẽ đủ điều kiện là một ứng dụng web FDA Loại II sử dụng công nghệ học máy (ML) mà không cần cảm biến hoặc phần cứng đặc biệt, đồng thời vẫn cung cấp tính năng phân tích chuyển động theo thời gian thực. Để đảm bảo quyền riêng tư, chúng tôi biết rằng mình cần suy luận trên thiết bị và các đường liên kết được mã hoá an toàn. Chúng tôi quyết định đo lường mức độ thành công dựa trên mức độ dễ dàng mà bệnh nhân có thể tiếp cận dịch vụ chăm sóc, mức độ tương tác cao hơn của bệnh nhân và chi phí thấp hơn cho mỗi liệu trình điều trị hoặc một đợt điều trị.
Công nghệ học máy để hỗ trợ trị liệu phù hợp với từng cá nhân
Chúng tôi bắt đầu bằng cách tạo một bản chứng minh khái niệm bằng mô hình PoseNet để đánh giá xem ý tưởng của chúng tôi có khả thi hay không. Các kết quả ban đầu đầy hứa hẹn, nhưng độ chính xác tổng thể và tốc độ của mô hình chưa đủ để ra mắt. Sau đó, chúng tôi đã thử mô hình MoveNet, một API phát hiện tư thế trong TensorFlow.js. Mặc dù đã cải thiện tốc độ và độ chính xác, nhưng chúng tôi vẫn chưa đạt được độ trung thực như các mô hình được thiết kế cho phần cứng chuyên dụng.
Để vượt qua trở ngại này, chúng tôi đã hợp tác với Google để tinh chỉnh một lớp con của MoveNet, được tối ưu hoá đặc biệt cho quá trình phục hồi chức năng cơ xương khớp. Chúng tôi đã ghi lại và chú thích hàng giờ dữ liệu về chuyển động lâm sàng để huấn luyện mô hình lớp con này, đồng thời kết quả phân tích đã mở rộng khả năng của MoveNet để nhận dạng nhiều vị trí khớp hơn. MoveNet nhận dạng các mẫu chuyển động và bù trừ, đây là những yếu tố quan trọng đối với liệu pháp cơ xương khớp.
Để tuân thủ HIPAA và bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân, chúng tôi cần mô hình chạy suy luận trong trình duyệt. Điều này đảm bảo rằng thông tin y tế được bảo vệ, chẳng hạn như chẩn đoán và tình trạng trong quá trình điều trị, sẽ không được chia sẻ với các mô hình của bên thứ ba hoặc nhà cung cấp bên ngoài.
Vì vậy, chúng tôi đã chuyển đổi mô hình tuỳ chỉnh trong TensorFlow.js. Cuối cùng, chúng tôi đã triển khai một số nhiệm vụ tối ưu hoá hiệu suất khác tập trung vào việc duy trì tốc độ suy luận theo thời gian thực và thời gian tải tối thiểu trên các thiết bị.
Lần triển khai đầu tiên vào năm 2021 cho thấy khái niệm này có thể thực hiện được, nhưng ứng dụng này không phụ thuộc vào thiết bị. Chúng tôi vẫn dựa vào các thiết bị cụ thể của Apple để xử lý. Mặc dù mô hình này đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn gặp khó khăn với một số tư thế cơ thể, khả năng theo dõi mắt cá chân và xoay cơ thể trong không gian 3D.
Chúng tôi đã thử nghiệm với người dùng và nhận thấy rằng sự tin tưởng của bệnh nhân vào trải nghiệm này giảm xuống khi họ nhận thấy hiện tượng biến dạng chuyển động và độ trễ. Người dùng bắt đầu nhận thấy điều này khi đầu ra video giảm xuống dưới 20 khung hình/giây.
Chúng tôi đã giải quyết những vấn đề này bằng cách giảm tải mô hình tổng thể, giới thiệu nhiều mô hình nhỏ hơn hoạt động cùng nhau. Mỗi mô hình nhỏ được điều chỉnh cho phù hợp với các vùng và hướng cụ thể của cơ thể. Đến cuối năm 2023, chúng tôi đã tạo ra một mô hình dựa trên trình duyệt đạt được độ chính xác gần như tuyệt đối trên thiết bị, có khả năng đo vận tốc chuyển động và phạm vi chuyển động mà không cần đến các cảm biến chuyên dụng. Kể từ đó, chúng tôi có thể cung cấp dịch vụ phân tích chuyển động ở cấp độ y tế thông qua một đường liên kết web duy nhất và an toàn.
Chúng tôi cung cấp dịch vụ vật lý trị liệu trực tuyến theo tiêu chuẩn chăm sóc sức khoẻ mà không cần thiết lập hoặc tải xuống.
Tăng mức độ tương tác và giảm chi phí
Bằng cách chuyển LainaHealth và hệ thống ước tính tư thế của chúng tôi lên web, chúng tôi đã mở rộng quy mô vật lý trị liệu ảo trên 45 tiểu bang, cải thiện mức độ tương tác của bệnh nhân và giảm chi phí:
74 %
Giảm chi phí cho bệnh nhân
2 x
Tỷ lệ đăng ký và hoàn thành của bệnh nhân
4 x
Mức độ tham gia vào vật lý trị liệu
- Số lượng bệnh nhân đăng ký cao hơn gấp 2 lần, tỷ lệ hoàn thành cao hơn gấp 2 lần và mức độ tương tác cao hơn gấp 4 lần so với phương pháp vật lý trị liệu truyền thống.
- Trung bình 34 lượt thăm khám cho mỗi đợt điều trị hoàn tất, so với 8 lượt trong dịch vụ chăm sóc tiêu chuẩn tại cơ sở y tế.
- Giảm 74% chi phí cho mỗi tập thông qua việc cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng.
- Kết quả lâm sàng đã được xác thực, với sự tuân thủ mục tiêu và cải thiện chức năng được theo dõi bằng AI trên web.
Ngoài ra, ứng dụng web của LainaHealth phục vụ bệnh nhân từ 12 đến 99 tuổi, cho thấy phương pháp dựa trên AI trên web của chúng tôi hoạt động hiệu quả với nhiều đối tượng và trình độ kỹ thuật khác nhau.
Kết luận và đề xuất
Vật lý trị liệu từ lâu đã gặp phải một vấn đề thực tế về khả năng hỗ trợ tiếp cận – bệnh nhân gặp khó khăn khi tham dự các buổi trị liệu do thời gian, khoảng cách và chi phí. Bằng cách kết hợp AI trên web và các nhà vật lý trị liệu được cấp phép, chúng tôi đã giảm đáng kể những rào cản đó và giúp bạn có thể phục hồi ngay tại nhà.
Chúng tôi đã thiết kế một mô hình và ứng dụng giúp bệnh nhân có thể tiếp cận dịch vụ dễ dàng hơn, với chi phí thấp hơn và thời gian phục hồi nhanh hơn, để họ có thể quay lại cuộc sống mà họ mong muốn. Chúng tôi đã chứng minh rằng AI thông minh dựa trên trình duyệt có thể nâng cao (chứ không thay thế) hoạt động chăm sóc của con người, cho phép áp dụng một phương pháp cá nhân hoá, có thể mở rộng và hiệu quả hơn đối với sức khoẻ cơ xương khớp.