デジタル理学療法（デジタル・フィジカルセラピー）

肥満の増加や座りっぱなしの生活習慣に伴い、多くの成人が身体的不快感を経験しています。2020年のパンデミック下で理学療法セッションは84%減少して遠隔医療の需要が高まり、従来の理学療法の範囲に限界を感じていた背景から、SnipePlotコンセプトを活用した高精度なカメラベースの患者検知システムの開発が課題となりました。

SenzMateはデジタル理学療法企業と提携し、タブレットやスマートフォンに装着して患者の動きを追跡するカメラベースのデバイスを開発しました。歩行速度、上腕と前腕の角度（A）、歩幅を測定することで、理学療法士がより多くの患者に対応し、個別化されたケアとイノベーションに専念できるよう支援します。

患者評価の全体的アプローチと動画キャプチャ手法を分析。各種モバイルタブレットの機能、配置、理論上の消費電力、処理要件の算出、データセット収集計画、および実装における実用的な実現可能性を検討しました。

MVPのフィードバックを元にシステムを微調整。GoogleのMediaPipe（軽量・高速・マルチプラットフォーム対応の姿勢検出フレームワーク）を採用してポーズ予測を最適化し、設置マニュアルや開発者・ユーザー用マニュアルを納品しました。

角度測定のデータ収集を実施し基本モデルを構築。クラウド送信用APIと運動データを可視化するWebダッシュボードを設計しました。歩行時の肘角度の変化を動画フレームごとに連続計測し、トレンドの把握やレポート生成を可能にしました。

大規模データ収集へ移行し、角度測定・歩行速度・歩幅のWebページを構築。スマホ対応ダッシュボードとアプリの改善、歩行周期（ゲイトフェーズ）検出機能を実装し、初期状態からの改善プロセスを比較・確認できるようにしました。

ピクセル単位の歩幅や速度を実世界の距離に変換するため、「ボックス上の2つのステッカー参照点」方式を採用。ステッカーの視認性確保、水平かつ安定したカメラ角度、参照オブジェクト付き写真のアップロードにより、計測精度を大幅に向上させました。

GoogleのMediaPipe（軽量・高速・マルチプラットフォーム対応の姿勢検出フレームワーク）を採用してポーズ予測を最適化し、モバイルやWebでも軽量に展開できるようにしました。

今後の展開：

患者の状態に応じたテンプレート、パフォーマンス分析、グラフ可視化を備えた履歴レポート用モバイルアプリの展開を計画しています。