面向个性化理疗的智能体 AI：基于生成视频训练与实时姿态纠正的多智能体框架
人工智能
2026-04-24 v1
摘要
居家理疤障碍率极低，由于缺乏个性化监督和动态反馈。 现有数字健康解决方案依赖静态预录制视频库或通用 3D 虚拟形象，无法考虑患者的特定伤残限制或居家环境。 本文提出一种 novel 多智能体系统 (MAS) 架构，利用生成式 AI 和计算机视觉来闭合远程康复环路。 我们的框架由四个专业微型智能体组成：临床提取智能体将非结构化医疗记录解析为运动约束；视频合成智能体利用基础视频生成模型创建针对患者的个性化运动视频；视觉处理智能体进行实时姿态估计；诊断反馈智能体发布纠正指令。 我们展示了系统架构，详细阐述了使用大型语言模型和 MediaPipe 的原型管线，并概述了临床评估计划。 该工作表明了将生成式媒体与智能体式自主决策相结合，以安全有效地扩展个性化患者护理的可行性。
引用
@article{arxiv.2604.21154,
title = {Agentic AI for Personalized Physiotherapy: A Multi-Agent Framework for Generative Video Training and Real-Time Pose Correction},
author = {Abhishek Dharmaratnakar and Srivaths Ranganathan and Anushree Sinha and Debanshu Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21154},
year = {2026}
}
备注
3 pages, 2 figures, submitted to ICDH IEEE conference