人工智能和机器人在医疗保健服务中的智能监测和辅助应用

康复是一个复杂的过程，包括各种旨在改善个人功能、活动和参与的干预措施。技术进步，特别是人工智能(AI)和机器人技术的进步，正开始应用于支持康复研究和实践方法。

智能移动和可穿戴设备可用于收集数据并向用户提供信息，以评估健康状况并监测个性化康复目标的进展情况。此外，社会和身体辅助系统开始被用于帮助人们在生病或受伤后恢复，或帮助弥合由感觉、运动或认知障碍引起的差距。使用人工智能来改善康复的交付和结果是美国国立卫生研究院的优先事项，在过去十年中，关于使用人工智能来改善关键康复过程和结果的研究正在稳步增长。

随着深度学习方法的扩展，研究人员现在已经开始探索联合应用自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)方法的可能性，以提高智能系统在多个应用领域的使用。这些领域的新兴进展，以及机器人硬件和伴随算法的发展，有望提高患者的护理质量，同时也提供经济效益。知识建立在与健康相关的数据之上，这些数据可以被收集来实时评估患者的结果，甚至可以在人们生活的环境中的医院环境之外进行评估。

其目标是解决人工智能和机器人应用，这些应用可以改善临床工作流程，提高患者的安全性，支持诊断，并促进个性化治疗。

本研究主题旨在提供在人工智能和机器人领域进行的研究概述，以支持康复实践。由于这种融合需要跨学科的态度，本研究课题旨在聚集在机器学习、计算机视觉、自然语言、生物工程、神经科学、医学和康复科学等各个领域拥有广泛专业知识的研究人员，讨论他们在这一新兴应用领域的前沿工作和未来方向的观点。寻求针对以下主题的原创研究文章、评论和观点的贡献，涵盖理论和实践方面、技术和系统的整个范围:
•NLP技术和方法支持临床环境中的人机交互
支持运动分析的CV技术和方法
•决策支持系统的人工智能
支持临床服务的人工智能框架
•用于临床评估和结果监测的深度学习。

关键字:计算机视觉、自然语言处理、机器人、健康监测、康复、数字治疗

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。