RehabEase: Umělá inteligence pro přesnější sledování a personalizované vyhodnocení lidského pohybu v průběhu rehabilitačního cvičení

Poskytovatel

Ministerstvo průmyslu a obchodu

Program

TWIST

Veřejná soutěž

SMPO202500001

Hlavní účastníci

VisionCraft s.r.o.

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

FY01010024

Název projektu anglicky

RehabEase: Artificial Intelligence for More Accurate Tracking and Personalized Evaluation of Human Movement During Rehabilitation Exercise

Anotace anglicky

The objective of the proposed project is to develop a comprehensive software tool for monitoring the progress of physiotherapy treatment using artificial intelligence (AI). The project builds on the latest findings in the field of AI, particularly neural networks, the main applicant's experience in developing software to support rehabilitation, and the involvement of experts from the fields of healthcare (FN Brno) and computer motion processing (FI MU). Within the project, a mobile application called RehabEase will be created, which will evaluate patients' home exercises during rehabilitation therapy and provide feedback to both patients and therapists. The input for exercise analysis will be data from the camera of a mobile device, which will be converted into computer-processable motion data using a neural network. For this task, a new neural network model will be trained, which, compared to existing solutions, will work with a more detailed model of the human body designed by therapists specifically for the needs of rehabilitation monitoring. The acquired motion data will be analyzed to identify errors and inaccuracies during exercises and to continuously monitor the progress of the patient's treatment. This analysis will utilize similarity modeling principles, which enable personalized evaluation of patients' exercises, essential for use in rehabilitation. New AI algorithms will be designed and implemented for the analysis of exercise quality, allowing for the automatic derivation of key characteristics of individual exercises and the creation of a similarity model. By leveraging AI, complex dependencies between individual characteristics will be identified, and it will be possible to easily expand the application with new exercises and adapt exercises to the needs of individual therapists.

Kategorie VaV

AP - Aplikovaný výzkum

OECD FORD - hlavní obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

OECD FORD - vedlejší obor

20205 - Automation and control systems

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika<br>JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Zahájení řešení

1. 9. 2025

Ukončení řešení

31. 8. 2027

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MPO-FY-R

Datum dodání záznamu

29. 9. 2025

Celkové uznané náklady

18 610 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

13 026 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

5 583 tis. Kč