面向个性化物理治疗的智能体AI：生成式视频训练与实时姿态纠正的多智能体框架

由于缺乏个性化监督和动态反馈，居家物理治疗的依从性仍然极低。现有数字健康方案依赖静态的预录视频库或通用3D虚拟形象，无法考虑患者特定的损伤限制或居家环境。本文提出一种新颖的多智能体系统（MAS）架构，利用生成式AI与计算机视觉闭合远程康复回路。该框架由四个专用微智能体组成：将非结构化医疗笔记解析为运动学约束的临床抽取智能体；利用基础视频生成模型创建个性化、患者特定训练视频的视频合成智能体；用于实时姿态估计的视觉处理智能体；以及发出纠正指令的诊断反馈智能体。我们展示了系统架构，详细介绍了使用大语言模型和MediaPipe的原型流水线，并概述了临床评估计划。这项工作证明了将生成式媒体与智能体自主决策相结合，以安全有效的方式规模化个性化患者护理的可行性。