發布日期：2026 年 2 月 5 日
物理治療診所面臨基本的參與度問題。儘管物理治療是骨骼肌肉照護最有效且最常開立的治療方式之一，但只有 25% 至 35% 的轉診病患會開始治療，且只有 30% 的病患會完成治療。
對許多人來說，障礙是實際問題，例如等待時間過長、地點限制、時間衝突，以及經常需要自付費用。對其他人來說，問題在於無障礙功能。雖然虛擬照護已成為常態，但對技術能力較弱的人來說，可能較難上手。
LainaHealth 是虛擬物理治療服務供應商，使用數位肌肉骨骼 (MSK) 平台，提供更經濟實惠的物理治療服務。我們結合了執業治療師和 Live Artificial Intelligence Navigation Assistant (Laina)。在執業物理治療師的指導下，Laina 透過訓練及部署自訂模型，在網路上提供智慧自動化服務，包括即時動作分析、個人化運動進展和對話式支援。
我們的挑戰：打造適合所有人的應用程式
可接受的解決方案必須能有效服務廣大族群，因此我們需要不限裝置、無障礙且易於使用的解決方案。我們致力於打造一個平台，讓任何人都能順暢使用，不必下載應用程式。由於我們是美國公司，而物理治療屬於醫療服務，因此我們的應用程式必須達到醫療等級，並符合HIPAA規定。
2020 年前，我們發現大多數數位解決方案都需要專用硬體或安裝應用程式，這對病患來說相當麻煩。我們建構的原型需要額外的外部裝置 (例如平板電腦)，因此產生了運送延遲、網路設定困難和額外成本等問題。因此，我們幾乎無法擴展解決方案。
我們假設在網路上建構應用程式，有助於提升病患參與度和醫療成果。如果不需要下載，也不需要進行技術設定，障礙就會大幅減少。
我們的應用程式屬於FDA 第 II 類網頁應用程式，使用機器學習 (ML) 技術，無需特殊感應器或硬體，就能提供即時動作分析。為確保隱私權，我們知道需要裝置端推論和安全、權杖化的連結。我們決定以病患取得照護的容易程度、病患參與度提升，以及每個療程或病程的成本降低幅度，做為衡量成效的指標。
機器學習技術可提供個人化治療支援
我們首先使用 PoseNet 模型建立概念驗證，評估我們的想法是否可行。初步結果令人期待，但模型的整體準確度和速度仍不足以推出。接著，我們試用了 MoveNet 模型，這是 TensorFlow.js 中的姿勢偵測 API。雖然這項技術提升了速度和準確度，但我們尚未達到專用硬體模型所能提供的保真度。
為克服這項障礙，我們與 Google 合作，微調 MoveNet 的子類別，專門用於骨骼肌肉復健。我們記錄並註解了數小時的臨床動作資料，用來訓練這個子類別模型，而分析結果擴展了 MoveNet 的功能，可辨識的內容不只是關節位置。MoveNet 可辨識動作模式和補償， 這對肌肉骨骼治療至關重要。
為了符合《健康保險流通與責任法案》規定並保護病患隱私，我們需要模型在瀏覽器中執行推論。確保診斷結果和治療狀況等受保護的健康資訊，不會與第三方模型或外部供應商分享。
因此，我們在 TensorFlow.js 中轉換了自訂模型。 最後，我們還實作了幾項其他效能最佳化工作，著重於維持即時推論速度，並盡量縮短裝置的載入時間。
我們在 2021 年首次部署時，證明瞭這個概念可行，但應用程式與裝置無關。我們仍須使用特定 Apple 裝置進行處理。雖然模型已大幅進步，但仍難以處理特定身體姿勢、腳踝追蹤，以及 3D 空間中的身體旋轉。
我們與使用者進行測試，發現如果患者注意到動作失真和延遲，對體驗的信心就會降低。當影片輸出降至每秒 20 幀以下時，使用者開始注意到這個問題。
為解決這些問題，我們減少了整體模型負載，並導入多個較小的模型，讓這些模型共同運作。每個小型模型都經過調整，適用於特定身體部位和方向。2023 年底，我們開發出以瀏覽器為基礎的模型，可達到近乎裝置的準確度，並在沒有專用感應器的情況下，測量動作速度和活動範圍。自此，我們就能透過單一安全網址，提供醫療級動作分析。
我們提供醫療級線上物理治療，無需設定或下載任何內容。
提高參與度並降低成本
將 LainaHealth 和姿勢估算系統移至網頁後，我們在 45 個州擴大了虛擬物理治療服務的規模、提升病患參與度，並降低成本：
74 %
降低病患成本
2 x
病患註冊和完成率
4 x
參與物理治療
- 與傳統物理治療相比，病患註冊率提高 2 倍、完成率提高 2 倍，參與度則提高 4 倍。
- 每集完成後平均造訪次數為 34 次，相較之下，標準的親自照護為 8 次。
- 效率和擴充性提升後，每集節目的成本降低了 74%。
- 經過驗證的臨床結果，透過網頁 AI 追蹤客觀的依從性與功能改善情況。
此外，LainaHealth 的網頁應用程式服務對象涵蓋 12 到 99 歲的病患，證明我們的網頁 AI 輔助方法適用於各種族群和技術能力。
結論與最佳化建議
長期以來，物理治療一直面臨實際可及性問題，患者因時間、距離和費用而難以參加療程。我們結合網路 AI 和執業物理治療師，大幅降低這些障礙，讓使用者在家中就能復健。
我們設計的模型和應用程式可提供更便利的服務、降低成本並加快復原速度，協助患者重返他們想要的生活。我們已證明，以瀏覽器為基礎的智慧型 AI 可提升 (而非取代) 人工照護，進而提供更個人化、可擴充且有效的肌肉骨骼健康照護方式。