步态分析适用于所有因疾病或者外伤导致的行走障碍或者步态异常，其中包括了神经系统和肌肉骨骼系统的疾病和外伤。包括：

• 中枢神经系统损伤（脑卒中、偏瘫等）

• 骨关节疾病和外伤（髋关节或膝关节术后、关节炎、韧带损伤、下肢不等长等）

• 下肢肌力损伤（脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等）

• 其他一些疼痛。

        步态分析是康复评估的最主要手段，康复评估贯穿康复医学的整个过程，但是现有的康复评估设备存在以下五大痛点：

• 占地面积大，设备占地面积超过60平方米。

• 操作流程复杂，单个患者准备时间超过半小时，检查时间半小时。

• 应用门槛高，需要有专业工程人员进行数据处理，仅在大型三甲教学医院和科研院所有应用。

• 投入产出比低下，一套设备价格很高，检查患者数量非常有限，难以收回成本。

• 患者出院后，得不到准确的评估和康复建议，恢复缓慢

        因此，现有设备跟中国的医疗市场难以匹配。同时，未来康复医学发展的趋势是家庭康复、社区康复，大型设备显然无法符合该趋势。

        随着大数据、人工智能的技术发展，通过一段人体步行视频，即可实现专业步态分析逐渐成为可能。为了实现精细化的人体运动识别，需要通过海量的人体数据进行大规模深度神经网络的训练，从而使人体姿态识别算法能够在复杂环境识别出人体的各个关节，并描述人体的总体姿态，通过每一帧画面的关联分析，进而记录人体的运动的形态特征。在不同区域、不同场景下，针对特定动作的定义，实现人体动作的深度分析。

    以下是最新的前沿科技在步态分析上的应用视频，可扫码观看。