Kinetiq · מנוע מודיעין-תרגול והוכחת RTM

הערכת תנוחה היא חינמית. ההוכחה הניתנת-לחיוב מעליה היא החלק הקשה, והחלק שבנינו.

כל פלטפורמת פיזיותרפיה כבר יכולה להריץ הערכת תנוחה חינמית ולספור חזרות. Kinetiq הוא השכבה הדטרמיניסטית שמעל נקודות המפתח: הוא מדרג כל חזרה מול פרופיל קליני מותאם-לאוכלוסייה, נמנע כשמפרק אינו נראה במקום להמציא זווית, ומייצא דוח מפגש ניתן-לחיוב-RTM ובצורת FHIR שקלינאי יכול לפעול לפיו. סוכנים מייעצים, קוד מחליט.

100%

התאמת פסיקה לפי-חזרה שהושבה דרך רעש נקודות-מפתח מוזרק (35 מתוך 35 חזרות)

סט סינתטי מתויג קבוע: 25 ברורות ועוד 10 גבוליות

3 / 3

חזרות מוסתרות נמנעו במקום לנחש זווית, 0 זוויות מפוברקות

אינווריאנטת יושר שנבדקה-ביחידות על הסט המתויג

3 מתוך 4

מפגשים אומתו אוטומטית כניתנים-לחיוב-RTM, 1 הופנה לסקירת קלינאי, 0 לא-ניתנים-לחיוב

3 מטופלים סינתטיים ועוד 1 קליפ אמיתי שצולם

הדגמה ניתנת-להרצה של המנגנון על שלושה מטופלים סינתטיים וקליפ סקוואט אמיתי אחד שצולם. היא רצה במצב לא-מקוון ללא מצלמה חיה, ללא חומרה, וללא מפתח API; הסוכנים האופציונליים הם החלק היחיד שיכול להשתמש במודל.

ספריית תנוחה גולמית תרשום 15 סקוואטים טובים על ברך שקורסת פנימה

נפח בלי אימות, וספירת חזרות שאף משלם לא יחזיר.

ספירת חזרות היא החלק הקל, והיא כמעט חינמית. BlazePose ו-MoveNet רצים על טלפון ויגידו לכם שמטופל עשה 15 סקוואטים. מה שהם לא יגידו הוא שחזרה 9 קרסה מדיאלית לסיכון לפציעה חוזרת, שהירך יצאה מהפריים בחזרה 12 כך שאין זווית כנה, או שאותו עומק של 80 מעלות הוא התקדמות לברך לאחר-ניתוח וכשל לספורטאי בריא. הפרשנות הזו היא השכבה שפלטפורמת פיזיותרפיה באמת צריכה, והיא השכבה שמתיישנת הכי גרוע כשמדלגים עליה.

הכאב מוחשי. היענות לתרגול-בית בפיזיותרפיה עומדת על 35 אחוז, ו-65 אחוז מהמטופלים נוטשים בתוך החודש הראשון (Veriprajna WP29 research, 2026), בעוד דיווח-עצמי מגזים בציות. קלינאים רוצים לחייב ניטור טיפולי מרחוק על CPT 98975 עד 98981, בנוסף לקודי 2026 98979 ו-98985 עם סף הכשירות שירד עד 2 ימים או 10 דקות, אך CMS דורש נתונים שנאספו-ממכשיר הקשורים להחלטות טיפול, לא קואורדינטות גולמיות (Veriprajna WP29 research, 2026). נקודות מפתח גולמיות אינן עוברות את הרף הזה.

ההשלכות למעסיקים מוחשיות באותה מידה. מצבי שריר-שלד עולים למעסיקים בערך 3,591 דולר לעובד לשנה, 486 דולר ישירים ו-3,105 דולר בפריון, מוערך ש-36 אחוז מניתוחי MSK נחשבים מיותרים בקנה מידה של 90 מיליארד דולר, ויותר מ-50 אחוז מהעובדים מתנגדים לשיתוף נתוני בריאות מטעמי פרטיות (Veriprajna WP29 research, 2026). ותקרת הדיוק אמיתית: שגיאת זווית-ברך מונוקולרית רצה בשגיאה מוחלטת ממוצעת של 9.3 עד 21.9 מעלות (Nature Scientific Reports, 2025), וזה בדיוק הסיבה שמערכת שטוענת לזווית בדרגה-קלינית ממצלמה אחת מוכרת יותר מדי, ואחת שנמנעת בחזרה עם נראות נמוכה היא כנה.

מנוע דטרמיניסטי מדרג כל חזרה, שער מדיניות מחליט על יכולת-חיוב

ליבת האמון היא קוד פשוט, נבדק-ביחידות. אף LLM אינו יושב בנתיב הניקוד.

הצינור לכל מפגש ישיר. זרם נקודות-מפתח, סינתטי או מחולץ במצב לא-מקוון מקליפ שצולם, מוחלק במסנן 1-Euro, נשער לפי ביטחון נקודת-מפתח כך שחזרה נמנעת כשמפרק אינו נראה, מפולח לחזרות בדמיון-עצמי זמני אגנוסטי-למחלקה, הופך למאפיינים ביומכניים לכל-חזרה, מדורג מול מנוע כללים מותאם-לאוכלוסייה, עובר דרך שער מדיניות RTM דטרמיניסטי, ונכתב לדוח מפגש בצורת FHIR שמוצג בלוח מחוונים על canvas. כל פסיקה היא NumPy פשוט שקלינאי יכול לחקור.

מנוע ביומכניקה דטרמיניסטי

ליבת האמון, כולה מחוץ לכל מודל שפה. מסנן 1-Euro מחליק את זרם ה-33-keypoint בסגנון BlazePose, שער ביטחון נמנע מתחת לסף הנראות, פילוח אגנוסטי-למחלקה מוצא חזרות לפי דמיון-עצמי זמני, וכל חזרה מניבה זווית מפרק ו-ROM, מדד ולגוס-ברך, יחס קצב ירידה לעלייה, חלקות Log Dimensionless Jerk, ומדד סימטריה L או R. קוד פשוט, נבדק-ביחידות, כך שקלינאי יכול לראות בדיוק מדוע חזרה סומנה.

שער מדיניות RTM ודוח בצורת FHIR

מחוץ למודל, קוד פשוט מחליט לכל מפגש: rtm_billable, needs_clinician_review, או insufficient_device_data, ממופה למשפחת CMS RTM CPT 98975 עד 98981 בנוסף לקודי 2026 98979 ו-98985. הדוח הוא JSON בצורת FHIR המשקף את צורות השדות Observation ו-DocumentReference, עם תצפיות לכל-חזרה, סיכום המפגש, קביעת ה-RTM, והתיעוד ש-CMS מצפה לו. בצורת FHIR, לא מאומת-FHIR: Kinetiq פולט את הרשומה, ואינו עושה POST ל-EHR חי.

מה המנוע מודד בכל חזרה

אות מה הוא תופס בסיס
זווית מפרק ו-ROM האם כיפוף השיא עובר את יעד הפרופיל, למשל 75 מעלות לאחר-ACL לעומת 95 מעלות לספורטאי רווחה. דטרמיניסטי
מדד ולגוס-ברך קריסת ברך מדיאלית, סיכון לפציעה חוזרת על ברך שיקום, עם סף לפי פרופיל (למשל 0.03 לאחר-ACL). דטרמיניסטי
יחס קצב ירידה לעלייה האטה או חיפזון פיצויי בחלק מהתנועה (למשל קצב מעל 1.25). דטרמיניסטי
חלקות LDLJ וסימטריית L או R איכות תנועה מקוטעת או אסימטרית שספירת חזרות לבדה מסתירה. דטרמיניסטי
שער ביטחון מפרק מתחת לסף הנראות, כך שהחזרה אינה מנוקדת במקום לקבל זווית מפוברקת. דטרמיניסטי, נמנע

הסוכנים האופציונליים: מוגבלים לפרשנות

מעל הליבה הדטרמיניסטית, שני סוכנים אופציונליים הניתנים-להחלפת-ספק מפרשים ומעבירים את המספרים: Longitudinal Monitor שמנסח הסלמת קלינאי יזומה כשמגמה יורדת, ו-Clinical Scribe שמנסח את הערת ה-RTM. כל אחד נבדק-עיגון מול הראיות הדטרמיניסטיות, כך שכל נתון שסוכן מכניס שאינו כבר בראיות נדחה ותבנית דטרמיניסטית מוצגת במקומו. שניהם נמנעים בלי מפתח API. המתאם כברירת מחדל הוא Claude claude-opus-4-8 ומתחלף ל-OpenAI או Gemini, אך שער הניקוד לעולם אינו מחליף ידיים: סוכנים מייעצים, קוד מחליט.

מפגשים מעובדים, על המסך

ארבעה מטופלים מתויגים-בכנות: שלושה סינתטיים (Maria, Jordan, Eleanor) ואחד (Aisha) הוא קליפ סקוואט אמיתי שצולם. אין מצלמה חיה, אין זהות מטופל אמיתית, אין רשומה רפואית.

הצינור רץ על צילום אמיתי

Aisha הוא סרטון סקוואט-משקל-גוף אמיתי שנקודות המפתח שלו חולצו במצב לא-מקוון עם MediaPipe, ואז נוקדו על ידי אותו מנוע ללא שינוי, כך שהדבר הראשון שאתם רואים הוא הצינור רץ על צילום אמיתי, מתויג בכנות. השלד בן 33 הנקודות מונח מעל הקליפ בפועל בעוד הלוח מדרג כל חזרה מול פרופיל סקר-הרווחה. שער המפגש מחזיר rtm_billable, עם 1 מאומתת, 2 מסומנות, ואיכות ממוצעת של 8.3.

Kinetiq מנקד את Aisha, קליפ סקוואט-משקל-גוף אמיתי שצולם, עם שלד בן 33 נקודות מונח מעל הווידאו בפועל וטבלה לפי-חזרה מימין המציגה חזרה טובה וחזרה רדודה שדורגו מול פרופיל סקר-הרווחה.
Aisha: קליפ סקוואט אמיתי, נקודות מפתח חולצו במצב לא-מקוון, נוקד על ידי אותו מנוע כמו המפגשים הסינתטיים.

החזרה שמודל תנוחה סופר ושקלינאי לא צריך

Maria היא מטופלת סינתטית לאחר-ACL שעושה 15 סקוואטים שנקבעו. ספריית תנוחה גולמית תרשום את כל 15 כחזרות. Kinetiq מדרג אותן, ובחזרה 9 הוא מחזיר KNEE VALGUS: מדד ולגוס-הברך קורא 0.054, בסף או מעליו של 0.03, כיפוף השיא הוא 78.6 מעלות, והקצב הוא 1.4, מעל הגבול 1.25, התראת סיכון-לפציעה-חוזרת ולא חזרה טובה. זו כל התזה בשורה אחת: הערך אינו בספירת החזרה, אלא בתפיסת זו שחשובה.

מפגש Maria לאחר-ACL עם טבלת הניתוח לפי-חזרה המדגישה את חזרה 9 באדום כ-KNEE VALGUS, קוראת מדד ולגוס-ברך 0.054 בסף או מעליו של 0.03 כסיכון לפציעה חוזרת וקצב 1.4 מעל 1.25 כפיצויי, בעוד חזרות 5 עד 14 סביבה קוראות GOOD REP, וחזרה 12 קוראת NOT SCORED עם נקודת-המפתח של הירך מתחת לסף הנראות.
חזרה 9 סומנה כסיכון ולגוס-ברך לפציעה חוזרת, עם סעיף הסף המדויק מוצג; חזרה 12 נמנעת כי הירך אינה נראית.

אותה תנועה, פסיקה שונה לפי פרופיל מטופל

שיפוט מותאם-לאוכלוסייה אינו סיסמה; הוא הופך פסיקה. החליפו את הפרופיל מ-Maria (לאחר-ACL, יעד 75 מעלות) ל-Jordan, ספורטאי רווחה-ארגונית (יעד 95 מעלות), וסקוואט בעומק של בערך 80 מעלות שדורג טוב ל-Maria מדורג SHALLOW ל-Jordan. אותה תנועה מרוויחה פסיקה שונה כי הספים מחוברים למטופל. במפגש המלא של Jordan השער עדיין מחזיר rtm_billable גם עם חזרות מסומנות, ניואנס כנה: ניתן-לחיוב אינו אומר שכל חזרה הייתה טובה.

מפגש Jordan ספורטאי-רווחה-ארגונית תחת פרופיל wellness_athlete, עם טבלה לפי-חזרה שבה סקוואטים סביב 80 מעלות כיפוף שיא כולם קוראים SHALLOW כי הכיפוף מתחת ליעד 95 מעלות, אותו עומק שדורג כטוב תחת יעד 75 המעלות לאחר-ACL של Maria.
ההיפוך המותאם-לאוכלוסייה: בערך 80 מעלות טוב לברך לאחר-ACL ורדוד לספורטאי רווחה.

הקבלה הניתנת-לחיוב, וההימנעות שמנתבת אותה

מפגש Maria מתגלגל ל-13 חזרות מאומתות, 1 מסומנת (חזרה 9), ו-1 שנמנעה בגלל הסתרה, באיכות ממוצעת של 9.6 מתוך 10. קביעת ה-RTM קוראת needs_clinician_review, ממופה ל-CPT 98975 עד 98981 בנוסף לקודי 2026 98979 ו-98985: המפגש כשיר-לחיוב, אך התראת הוולגוס מנתבת אותו לקלינאי לפני כל חיוב אוטומטי, והתראת הקלינאי עצמה מתעדת החלטת תוכנית-טיפול. מכאן דוח בצורת FHIR מיוצא כראיה הניתנת-לביקורת שעליה קלינאי מתעד RTM.

חלון קביעת ה-RTM ל-Maria שקורא NEEDS CLINICIAN REVIEW, משפחת RTM CPT 98975 עד 98981 בנוסף לקודי 2026 98979 ו-98985, עם 15 חזרות שנקבעו, 13 מאומתות, 1 מסומנת, 1 נמנעה בהסתרה, איכות ממוצעת 9.6 מתוך 10, וכפתור ייצוא דוח FHIR.
קביעת ה-RTM: כשיר-לחיוב, אך התראת הוולגוס מנתבת אותו לקלינאי לפני חיוב אוטומטי.

אמת המידה, בהיקף כנה

הרצת הסט המתויג הקבוע מעלה את התוצאה העמידה. התאמת פסיקה לפי-חזרה מול אמת קרקע נטועה היא 100 אחוז על 25 מקרים ברורים ו-100 אחוז על 10 מקרים גבוליים בתוך בערך סיגמה אחת מסף, עם התאמה לפי-מחלקה כולה ב-1.00. אמת הקרקע היא הפרמטרים הפיזיקליים הנטועים מול ספי הפרופיל, מחושבת באופן עצמאי מהמנוע, ורעש מדידה מוזרק אחרי שהתוויות קבועות, כך שהמנוע חייב להשיב את הפסיקה דרך הרעש. אינווריאנטת היושר נפרדת ונבדקת-ביחידות: מתוך 3 חזרות מוסתרות, 3 נמנעו, עם 0 זוויות מפוברקות. אלה דיוק משימה, תפוקה, ויושר על סט סינתטי מתויג קבוע, לא ערובה לעולם פתוח.

סיכום אמת המידה של Kinetiq מציג כרטיסי מדד ל-100 אחוז התאמת פסיקה על 25 מקרים ברורים, 100 אחוז על 10 מקרים גבוליים בתוך סיגמה אחת מסף, 3 מתוך 3 חזרות מוסתרות נמנעו עם 0 זוויות מפוברקות, ו-3 ועוד 1 מתוך 4 מפגשים ניתנים-לחיוב-אוטומטי או מנותבים לסקירה, מעל טבלת התאמה לפי-מחלקה שקוראת 100 אחוז ל-GOOD REP, SHALLOW, NOT SCORED, ו-KNEE VALGUS.
100 אחוז על 35 מתוך 35 חזרות שהושבו דרך רעש מוזרק, ו-3 מתוך 3 חזרות מוסתרות נמנעו, על הסט הסינתטי המתויג.

היכן Kinetiq יושב, והיכן לא

הוא רץ אחרי נקודות המפתח, מעל כל מודל תנוחה שכבר משתמשים בו. הוא בונה את שכבת הפרשנות-וההוכחה; הוא אינו מתחרה במעריך התנוחה.

חשש הערכת תנוחה גולמית וספירת חזרות Kinetiq
ברך שקורסת בחזרה 9 נספרת כחזרה מסומנת כסיכון ולגוס-ברך לפציעה חוזרת, עם הסף מוצג
מפרק מחוץ לפריים זווית שמוסקת בכל זאת נמנע, החזרה לא מנוקדת, אין זווית מפוברקת
אותו עומק, מטופל שונה סף קבוע אחד לכולם פסיקה מותאמת-לאוכלוסייה מחוברת לפרופיל המטופל
ראיות חיוב קואורדינטות גולמיות ש-CMS לא יחזיר דוח מפגש ניתן-לחיוב-RTM ובצורת FHIR ממופה למשפחת ה-CPT
מי מחליט על יכולת-חיוב לא מכוסה שער מדיניות דטרמיניסטי מחוץ לכל מודל
עמידות כשמודלי תנוחה משתפרים כל הערך הוא החיישן, שהופך לסחורה הערך הוא המוח וההוכחה מעל החיישן

מה ההדגמה הזו לא עושה

  • היא אינה משתמשת במצלמה חיה או בהסקה על-המכשיר. זרם נקודות המפתח נוצר סינתטית לשלושה תרחישים או מחולץ במצב לא-מקוון עם MediaPipe מקליפ אמיתי אחד שצולם. ה-SDK לצילום נייד וכל פריסת קצה נדחים.
  • היא אינה טוענת לגוניומטריה בדרגה-קלינית. שגיאת זווית-ברך מונוקולרית היא 9.3 עד 21.9 מעלות (Nature Scientific Reports, 2025), לכן Kinetiq עובד ברמת הפירוט ש-RTM דורש ונמנע בחזרות עם נראות נמוכה במקום לדווח זווית מדויקת.
  • דוח המפגש הוא בצורת FHIR, לא מאומת-FHIR ולא תואם-FHIR. הוא משקף את הצורות Observation ו-DocumentReference; כתיבת ה-EHR היא מתאם מדומה, כך שהוא פולט ואינו עושה POST.
  • מיפוי ה-RTM וה-CPT הוא מסגור לעזור לתעד RTM, לא אישור חיוב, לא חתימת ציות, ולא הבטחת החזר.
  • בנתיב הניקוד אין LLM ואין מודל עמוק מאומן. V1 הוא מנוע מאפיינים דטרמיניסטי; TCN מאומן הוא החלפת V2 המוצהרת מאחורי אותו ממשק לפי-חזרה. הסוכנים האופציונליים רק מפרשים ונבדקים-עיגון.
  • המטופלים הם מקרי מבחן מתויגים-בכנות, לא מטופלים אמיתיים או לקוחות. שלושה (Maria, Jordan, Eleanor) סינתטיים ואחד (Aisha) הוא קליפ סקוואט אמיתי שצולם בלי זהות אמיתית או רשומה רפואית. אין לקוחות, פריסות, המלצות, או ROI נטען.
  • התאמת הפסיקה של 100 אחוז וההימנעות 3 מתוך 3 הם מדידות על סט סינתטי מתויג קבוע שבו אמת הקרקע היא הפרמטרים הנטועים מול ספי פרופיל, לא ערובות עולם-פתוח או ייצור.

שאלות שקונים שואלים

אנחנו כבר מריצים BlazePose וסופרים חזרות. מה Kinetiq מוסיף?

הערכת תנוחה וספירת חזרות הן החלק שהפך לסחורה. ספריית תנוחה גולמית תרשום בשמחה 15 סקוואטים טובים על מטופל שברכו קורסת בחזרה 9. Kinetiq הוא השכבה שמעל נקודות המפתח: הוא מדרג כל חזרה מול פרופיל קליני מותאם-לאוכלוסייה, נמנע כשמפרק אינו נראה, ומייצא דוח מפגש ניתן-לחיוב-RTM ובצורת FHIR שקלינאי יכול לפעול לפיו. שכבת הפרשנות-וההוכחה הזו היא מה שפלטפורמת פיזיותרפיה באמת מחייבת ושקלינאי פועל לפיו, והיא שורדת כל שדרוג מודל-תנוחה במקום להתיישן איתו.

האם הוא יכול למדוד זווית מפרק בדיוק מספיק כדי לחייב עליה?

אנחנו לא טוענים לגוניומטריה בדרגה-קלינית, ואנחנו אומרים זאת על המסך. שגיאת זווית-ברך מונוקולרית רצה בשגיאה מוחלטת ממוצעת של 9.3 עד 21.9 מעלות (Nature Scientific Reports, 2025), כך שטענת זווית מדויקת-עד-מעלה ממצלמה אחת היא מלכודת. Kinetiq עובד ברמת הפירוט ש-RTM באמת דורש, השלמה מאומתת ועוד איכות משוערת ועוד מגמה, והוא נמנע בחזרות עם נראות נמוכה במקום להמציא זווית מדויקת. ראיות החיוב הן רשומת המפגש המאומתת, ממופה-לפרוטוקול, לא זווית מפרק מדויקת נטענת.

האם הדוח תואם-FHIR, והאם הוא יכול לכתוב ל-EHR שלנו?

הוא בצורת FHIR, לא מאומת-FHIR. דוח המפגש הוא JSON מובנה שמשקף את צורות השדות FHIR Observation ו-DocumentReference, נושא תצפיות לכל-חזרה, סיכום המפגש, קביעת ה-RTM ומשפחת CPT, ושדות התיעוד ש-CMS מצפה להם. כתיבת ה-EHR או FHIR היא מתאם מדומה בהדגמה זו, כך ש-Kinetiq פולט את הרשומה, ואינו עושה POST לשרת חי. זה שומר על הארטיפקט כנה: זו הראיה שקלינאי מתעד עליה, מעוצבת לאינטגרציית FHIR במורד הזרם שתבנו, לא כתיבת EHR מוסמכת.

איך באמת מחייבים RTM מזה, והאם ההחזר מובטח?

CMS מעניק החזר עבור ניטור טיפולי מרחוק על משפחת CPT 98975 עד 98981, בנוסף לקודי 2026 98979 ו-98985, והוא דורש נתונים שנאספו-ממכשיר הקשורים להחלטות טיפול ולא קואורדינטות גולמיות. Kinetiq מתוכנן לייצר בדיוק את הראיה הזו: שער מדיניות דטרמיניסטי מחזיר rtm_billable, needs_clinician_review, או insufficient_device_data, והדוח בצורת FHIR מתעד את הנתונים שנאספו-ממכשיר ואת קישור החלטת-הטיפול. מיפוי ה-CPT הוא מסגור לעזור לכם לתעד RTM, לא אישור חיוב ולא הבטחת החזר, ומפגש מסומן מנותב לקלינאי לפני חיוב אוטומטי.

AI מדרג את צורת התרגול של מטופל. איך זה בטוח להגנה?

ליבת האמון דטרמיניסטית ואין LLM בנתיב הניקוד. כל פסיקה לפי-חזרה וקביעת יכולת-החיוב של RTM הם קוד NumPy פשוט, נבדק-ביחידות, כך שקלינאי יכול לחקור בדיוק מדוע חזרה סומנה, למשל חזרה 9 סומנה כי מדד ולגוס 0.054 הוא בסף או מעליו של 0.03 והקצב 1.4 מעל 1.25. סוכנים מייעצים, קוד מחליט: שני הסוכנים האופציונליים רק מפרשים ומעבירים את הראיות הדטרמיניסטיות, וכל מספר שסוכן מכניס שאינו בראיות נדחה ותבנית דטרמיניסטית מוצגת במקומו. הניתנות-לביקורת הזו היא הנקודה לחברה שמותגה הוא אמת.

האם נדרשת מצלמה חיה או SDK נייד? מה רץ היום?

אין מצלמה חיה ואין הסקה על-המכשיר בהדגמה זו. זרם נקודות המפתח נוצר סינתטית לשלושה תרחישים או מחולץ במצב לא-מקוון עם MediaPipe מקליפ סקוואט אמיתי אחד שצולם, חיישן מדומה בשני המקרים. ה-SDK לצילום נייד וכל פריסת קצה נדחים. מה שרץ היום הוא לוגיקת הפרשנות-וההוכחה האמיתית: החלקת 1-Euro, שער הביטחון, פילוח החזרות האגנוסטי-למחלקה, הביומכניקה לפי-חזרה, הכללים המותאמים-לאוכלוסייה, שער מדיניות ה-RTM, והייצוא בצורת FHIR, הכל ללא מפתח על מחשב נייד.

האם מספרי ה-100 אחוז האלה הם דיוק בעולם האמיתי?

לא, ואנחנו זהירים בהיקף שלהם. התאמת הפסיקה של 100 אחוז היא על סט סינתטי מתויג קבוע של 35 חזרות, 25 ברורות ו-10 גבוליות בתוך בערך סיגמה אחת מסף, שבו אמת הקרקע היא הפרמטרים הפיזיקליים הנטועים מול ספי הפרופיל, מחושבת באופן עצמאי מהמנוע, והמנוע חייב להשיב את הפסיקה דרך רעש מדידה שהוזרק אחרי שהתוויות קבועות. המקרים הגבוליים הם מבחן עקה של הבחנה, כך שזו הבחנה אמיתית ולא שליפה של קיצון, אך זו אינה ערובה לעולם פתוח. המדדים העמידים הם דיוק משימה, תפוקת אוטומציה, ויושר, כולל 3 מתוך 3 חזרות מוסתרות שנמנעו עם 0 זוויות מפוברקות, שמחזיקים כשהערכת תנוחה משתפרת.

מחקר טכני

המחקר מאחורי ההדגמה הזו — הארכיטקטורה, עיצוב האימות, והתכנית הארגונית.

פתרון מלא

חקרו את פתרון הביומכניקה ב-AI לפלטפורמות פיזיותרפיה & רווחה ארגונית →

בנו את המוח מעל מודל התנוחה שלכם

נתוני תרגול מאומתים, מותאמים-לאוכלוסייה, עם קבלה ניתנת-לחיוב.

אם צוותי המוצר והקליניקה שלכם עובדים על איך להפוך זרם תנוחה גולמי לנתוני תרגול מאומתים, ניתנים-לחיוב-RTM, בלי להפריז בטענת זווית בדרגה-קלינית, נשמח באמת לשמוע איך אתם חושבים על זה. הבעיה היא כלל-תעשייתית והתשובות יהיו גם.

הערכת אימות-תרגול

  • ✓ מפו את המקום שבו זרם התנוחה שלכם צריך פרשנות, לא רק ספירת חזרות
  • ✓ הגדירו ספים מותאמים-לאוכלוסייה לפי פרופיל מטופל
  • ✓ הגדירו את שער הביטחון כך שהמערכת תימנע במקום לנחש
  • ✓ עצבו רשומה ניתנת-לחיוב-RTM ובצורת FHIR שהקלינאים שלכם יוכלו לתעד עליה

בנו איתנו

  • ✓ מנוע ביומכניקה דטרמיניסטי, נבדק-ביחידות, מעל כל מודל תנוחה
  • ✓ מנוע כללים מותאם-לאוכלוסייה ושער מדיניות RTM דטרמיניסטי
  • ✓ דוח מפגש בצורת FHIR ממופה למשפחת CPT RTM
  • ✓ סוכנים נבדקי-עיגון להערה האורכית, לא ניקוד קופסה-שחורה
התחברו דרך WhatsApp שלחו אימייל לצוות שלנו
WhatsApp
צ'אט מיידי
קביעת שיחה
תיאום דרך Calendly
אימייל
[email protected]