Runeasi: biomechanika biegu w czasie rzeczywistym

Kontekst biznesowy

Runeasi to spin-off KU Leuven specjalizujący się w technologii wearable. Aplikacja rozwinięta przez Leaware jest efektem ośmioletniej współpracy Human Movement i Artificial Intelligence Research Groups KU Leuven, łączącej wiedzę naukową z praktyką kliniczną. Celem było dostarczenie obiektywnej, natychmiastowej informacji zwrotnej o jakości ruchu, aby szybko identyfikować słabe ogniwa i błędy techniczne u biegaczy i pacjentów.

Na rynku dominowały kosztowne, stacjonarne laboratoria 3D, co ograniczało dostęp do zaawansowanej analizy biomechanicznej. Runeasi chciało wypełnić tę lukę, wykorzystując czujniki noszone i AI do dostarczania spersonalizowanych wglądów biomechanicznych zarówno w klinice, jak i w terenie. Kluczową przewagą stało się umiejscowienie czujnika w okolicy krzyżowej, co pozwala rejestrować całkowity wpływ obciążeń na ciało.

Strategicznym założeniem projektu było zademonstrowanie, że możliwe jest stworzenie innowacyjnej, skalowalnej aplikacji łączącej wearables i AI, która odpowiada na realne potrzeby opieki zdrowotnej i sportu, przy zachowaniu wysokiej wiarygodności pomiarów i prostoty użytkowania.

Wyzwanie

Największym wyzwaniem było przełożenie danych z czujników noszonych na wiarygodne, klinicznie użyteczne wskaźniki bez wsparcia drogiego laboratorium 3D. Wymagało to zaprojektowania algorytmów AI do analizy wzorców biegu i asymetrii w czasie rzeczywistym oraz zapewnienia stabilnego strumienia danych i wizualizacji na urządzeniu mobilnym.

Równie istotne było stworzenie doświadczenia użytkownika, które angażuje pacjenta i ułatwia samodzielną optymalizację techniki poprzez natychmiastowy, wizualny feedback i elementy grywalizacji. Potrzebna była także spójna taksonomia i system tagowania, aby porządkować badania według rodzaju urazu, profilu zawodnika, protokołu testowego czy nawierzchni, i aby porównywać wyniki w czasie.

Kontekst operacyjny wymuszał działanie w różnych środowiskach: od gabinetu, po bieżnię i stadion. Rozwiązanie musiało wspierać łatwe ścieżki pracy dla personelu medycznego, łączyć dane biomechaniczne z subiektywną oceną wysiłku pacjenta oraz wpisywać się w praktykę rehabilitacji i powrotu do sportu, także poprzez treści edukacyjne dla użytkowników profesjonalnych.

Rozwiązanie

Leaware opracowało aplikację Runeasi, która integruje czujnik sakralny z algorytmami AI, aby przechwytywać i analizować całkowite obciążenia oraz wzorce biegu. System w czasie rzeczywistym wykrywa asymetrie i słabe ogniwa, a przejrzyste wizualizacje dostarczają obiektywnej informacji zwrotnej zarówno w warunkach klinicznych, jak i w terenie, wspierając decyzje terapeutyczne i trenerskie.

Doświadczenie użytkownika wzbogacono o grywalizację, aby zwiększyć zaangażowanie i ułatwić samodoskonalenie zgodnie z zaleceniami klinicznymi. Aplikacja pozwala zbudować indywidualny „blueprint” biomechaniczny, ustalać wartości bazowe i śledzić progres w procesie return-to-play, łącząc wyniki z testami siły, mobilności i funkcjonalnymi. Pacjent może ocenić subiektywny wysiłek, co uzupełnia metryki niemierzone tradycyjnie, takie jak tętno, prędkość czy dystans.

Dla uporządkowania pracy profesjonalistów przygotowano katalog predefiniowanych tagów oraz możliwość tworzenia własnych, według typu urazu, profilu sportowca, protokołu badania czy nawierzchni. Rozwiązanie wspiera świadczenie usług w dowolnej lokalizacji, a wczesne wdrożenie spotkało się z pozytywnym odbiorem — pierwsi użytkownicy podkreślali sprawność przesiewowych badań pacjentów i wartościowe wnioski płynące z analizy.