7月22日，日立中国研究院研究员马健博士受邀参加了在日本大阪举办的2022年世界生物和科学技术大会^*1 (BioST2022)。该会议作为生物医学界颇负盛名的学术会议，聚集了全球生物、医学方面的知名专家学者，围绕分子诊断、病毒和传染病、生物信息学模型等20个主题进行了演讲和讨论，分享交流了研究成果和经验。

马健博士在线参加了“生物信息学模型、方法和算法”主题分会，以《通过视频分析和机器学习从步态特征预测 TUG^*2 评分(Predicting TUG Score from Gait Characteristics with Video Analysis and Machine Learning)》为题进行了演讲，介绍了区别于传统TUG评分方式的，基于视频分析和机器学习的AI预测技术。

TUG测试被广泛应用于老年人跌倒风险筛查中。传统TUG评分需要专业人士为被测试人进行现场测试和打分，以完成动作的时间为主要衡量标准，对测试人的专业资质要求较高，且不同测试人的评分结果存在一定主观判断。马健博士介绍的AI预测技术，是通过视频技术分析被测试人的动作过程，再由人工智能计算得出TUG评分。该技术的应用打破了传统TUG评分方式的人力成本限制，极大地提高了评分过程的便利性，保证准确度的同时还能提高评分的客观性。该技术相关论文被英国物理学会等专著多次引用。

*1

2022年世界生物和科学技术大会（WORLD BIOLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY CONFERENCE 2022，简称：BioST2022）由生命与医学科学创新研究所（The Life and Medical Sciences Innovation Institute）主办，是生物医学领域具有全球影响力的会议。

*2

TUG为Timed Up & Go 的缩写，意为“起立-行走”计时，是一种快速定量评定功能性步行能力的方法。