基於AI做步態分析，「步影醫療」想讓康復效果評估和疾病預警變得更簡單
近年來，康復領域可以算是醫療行業中下一個待引爆的市場。去年，國家衛計委就釋出了相關檔案，明確鼓勵社會力量舉辦康復醫療機構、護理機構，以打通專業康復醫療服務、臨床護理服務向社群和居家康復、護理延伸的“最後一公里”。
而康復行業的發展除了依賴場地和人員，還需要康復裝置。 其中，評估裝置是康復過程中的基礎裝置，貫穿了整個康復過程，其基本原理多是做步態分析，即對個體走路能力進行評估。 它適用於判斷所有因疾病或外傷（包括神經系統和肌肉骨骼系統）導致的行走障礙或步態異常， 並預測潛在疾病，譬如帕金森、糖尿病、阿爾茨海默症等 。
但過去大型體態分析裝置，不僅體積大、使用場景受限，價格也很昂貴——只有少部分有經濟實力的康體中心、健身場館、矯正中心在使用。這與中國的醫療市場難以匹配，加之未來康復醫學會朝著家庭康復、社群康復等方向發展。 大型裝置顯然不符合這一趨勢，若能將步態分析“輕量化”，或許會有不錯的市場機會。
「步影醫療」是36氪近期接觸到的一家定位於“ 基於深度視覺分析技術展開人體運動檢測與健康評估 ”的技術服務提供商，去年年底在上海成立。據悉，基於該服務， 使用者只需給個人拍攝視訊並上傳就能對人體步態、動作進行建模和標記，並對運動過程進行量化分析，最終智慧分析出人體步態異常所反映的健康問題。
據創始人李一名介紹，其目前正在申請的專利演算法主要涉及4個步驟（技術路徑）： ① 利用海量資料訓練的深度神經網路，實時自動化分析視訊中人體各主要關節點（足、踝、膝、臀、肘等）；② 根據各關節運動學和生物力學的變化關係，智慧判斷步態關鍵動作節點（如腳跟著地、腳尖離地等）；③ 針對動作節點，自動化計算人體運動各主要指標（如步頻、步速、步長、膝屈伸變化等等）；④ 根據不同疾病評估量表，提供對各類疾病和運動康復情況的分析評估報告。
資料層面，李一名錶示，目前公司已完成人體關節識別和步態指標量化演算法的研發，因為它能直接客觀評估， 對專業醫療影像資料依賴減少，可充分利用AI社群的開放資料進行訓練和評測 ；從步態指標轉換到特定病種的評估上，則要與醫療專家一起將主觀標準轉化為可以量化評估標準，相對來說更依賴專業醫療影像和專家標註，但 由於大量醫學專業評估量表的存在，使得這部分的規則轉化只需要各種典型樣本即可實現，而無需大量資料的重新學習 。
初步的測量信度分析結果顯示（12組樣本）： 新型演算法應用在步態時空指標上與大型三維步態儀和人工測量資料的組內相關係數(ICC3.1)達到了0.94 ，表示其輸出的指標資料測量信度較高，可用於替代現有檢測手段。
至於該技術未來商業落地的考量，李一名告訴36氪，會採取 2B2C的“三步走戰略” ： 先從最專業的角度切入做臨床運用—— 做成醫療裝置推廣到門診 ，他表示預計會在3-6月內拿到CFDA二類器械註冊證； 接著和體檢機構合作，提供運動能力評估方面的體檢專案或是VIP增值服務 ，以及面向機構作為選拔專業人才（譬如空乘人員）的輔助工具，以簡化篩選步驟；最後是 面向C端，初步的設想是 開發小程式，即使用者自行拍視訊出報告來收費，再接入專家解讀報告和問診，及面向第三方平臺開放分析API 等。
從市場需求的角度來看，目前中國有康復需求的人數超過5000萬人（殘疾人口），僅以10%要做康復評估的數量來算，按每週使用1次、每次10元算，1年的費用就會有20億；加上中國還有數以億計的老年人口和慢病及亞健康人群需要康復治療。 粗略加總，這至少是個百億的市場。
針對上述需求，除了前文提及的傳統三維步態分析儀（Vicon、Technaid、GaitWatch等），目前與步影醫療功能 類似 的產品或服務主要可分為2類：
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利用感測器做成的可穿戴裝置或壓力毯，代表公司有創感科技、FeetMe等。李一名認為，它們多是基於足部壓力分析和物聯網技術進行體態分析，評估維度比較單一，缺少關節角度評估資料，應用場景偏向運動健康等方面；
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小型步態分析裝置，代表公司有脈沃醫療、 ofollow,noindex" target="_blank">MINISUN 等。它們具有小型、精度高、操作簡便等優勢，主要作為大型步態儀的替代。李一名錶示，即便是對成本和場地要求有所下降但仍然比較貴（20萬元級），且屬於傳統裝置銷售模式，但B端渠道又難打通，且無法直接面向c端，在商業化上會相對受限。
李一名認為，步影醫療分析的是全身運動、資料維度更多，相對來說，分析會相對更完整；另外，除了B端外還可面向C端，應用場景更多元，最終在商業落地上形式比較靈活，更輕量、易於操作。
團隊方面，創始人兼CEO李一名是同濟大學計算機專業博士，曾擔任寶信軟體大資料事業部副總經理、易居（中國）創新研發中心首席資料官。整個團隊目前有6人全職。 目前， 步影醫療 已啟動天使輪融資，計劃融資500萬元人民幣，用於技術研發和市場應用方面。