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《LLM动态优化康复动作识别效率》
本文提出一种突破性路径：通过大语言模型（LLM）的动态优化能力，重构康复动作识别的效率框架，实现从“被动监测”到“主动进化”的范式跃迁。系统通过语音交互（“今天手抖得厉害”）动态调整动作识别参数，同时结合脑电波数据，生成报告：“建议减少上肢训练强度，增加平衡练习”。例如，当某患者多次报告“肩部不适”后，系统将该症状与特定动作模式（如“抬臂角度>120°”）关联，未来同类患者自动触发参数调整。：LLM将康复从“数据驱动”升级为“认知驱动”，使系统具备“理解患者状态”的能力，而非仅“分析动作数据”。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2501_93420214/article/details/156877741
传统康复动作识别系统的平均误判率为28%。(单选)
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