换一批AI视觉追踪技术在辅助评估高原军事训练伤中的初步应用研究
Initial application of AI visual object tracking technology to assist in evaluating high-altitude military training-related injuries
摘要目的 应用AI视觉追踪技术评估战士功能性动作筛查(FMS)量表表现,以期早期识别高原军事训练伤.方法 以西藏某基层部队 136 名战士为研究对象,男性 113 名,女性 23 名;年龄 18～25 岁,平均 20.3 岁.采用FMS量表,所有人员分别在进驻高原(海拔:3 000 m)前及进驻高原 1 个月后同时接受人工和AI测评.人工测评由获得FMS认证的专业人员一对一指导实施,根据受试者完成情况评分;AI测评通过搭建视觉追踪与动作捕捉三维视频采集系统,根据关键特征点识别情况评分.采集训练伤样本数据,绘制受试者操作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),评估两种测评方法预测训练伤的准确度.结果 进驻高原1 个月后,共15 人诊断为军事训练伤,发病率为11.0%(95%CI:6.7%～17.4%).同一战士进驻高原前后FMS总分差异有统计学意义(P<0.05);相较于人工测评,AI测评分值更低,且进驻高原后两种测评方法FMS总分均显著下降.进驻高原前后FMS单项动作测评中,直线弓步评分差异无统计学意义(P>0.05);而深蹲、肩部灵活性、主动直腿抬高、躯干俯卧撑、旋转稳定性及跨栏步评分差异有统计学意义(P<0.05).人工测评FMS总分预测训练伤的AUC为 0.733(95%CI:0.650～0.805),FMS总分临界阈值为 15.5分;AI 测评预测训练伤的AUC为0.880(95%CI:0.813～0.929),FMS总分临界阈值为12.7 分,表明AI测评预测准确性更高,且差异有统计学意义(P<0.05).结论 AI视觉追踪技术通过量化测评指标,减少人为因素干扰,客观评价运动功能,能早期识别高原军事训练伤.
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关键词
军事训练伤AI视觉追踪技术功能性动作筛查运动损伤高原医学Military training-related injuriesAI visual object tracking technologyFunctional movement screeningSports injuriesHigh-altitude medicine
分类号
R82（军事医学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1009-4237.2025.07.003
发布时间
2025-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（CSTB2023TIAD-KPX0047）
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