理学療法士になってずっと思ってきたこと
理学療法士の仕事は結構、職人的なところがあって動作分析も見て判断なんてアナログ的な仕事を昔からしておりました。ビデオを撮影するくらいはできますけど歩行などの動作を数値化するのはかなり高額な機器を使わないとできなかったしマーカーをつけたりなど事前準備も大変で研究者向きというイメージです。ですがこれで良いのか？結果をできるだけ簡単に数値化できないものか？とこの十数年考えあぐねておりました。
姿勢推定プログラム
しかしながら最近はPCの性能も向上し、AIなどの技術発展もありIT業界とは畑違いの素人の私でも若干理想に近づくことができるようになりました。mediapipeという姿勢推定アルゴリズム（どういう計算をして関節座標を推定しているのかは詳しくはわかりません）をpythonのコードにしてビデオから全身の関節座標を求め姿勢や歩行の傾向、関節角度を割り出すプログラムを作成しております。
症例
このケースは右肩関節周囲炎を患った方で当初右手の挙上、結滞・結髪動作にかなりの痛みと不便を訴えておりました。数回の機能訓練の後、痛みが軽減して症状が和らいだケースです。
右肩関節の最大値は当初１０７度（ビデオからの推定値）から機能訓練後は最大１２５度まで改善されました。
上のビデオはセラピー前、下は数回のセラピー後のビデオとなります。
ちなみに顔のぼかしもmediapipeとopencvでモーショントラッキングしております（笑）。
右肩関節座標と右肘座標を引いた線と右肩関節座標と右骨盤座標を引いた線の角度を計算しております。多分実際の関節角度とは異なるでしょうが。右肩関節角度のリアルタイムの角度を左上に表示し、その最大値をその隣に表示しております。両ビデオを比較した感じ悪くはない印象です。関節座標もCSVファイルに記録することも可能で動き自体ももう少し細かく数値化して判断することができるでしょう。
リハビリのAI利用
今後より関節座標を求める精度があがり時系列に全身の関節座標データーをAIにわたせればAIが動作分析を詳細にしてくれるようになるのでしょうね。人間が見た印象で分析する時代も終わりを告げるのかもしれません。
