Naukowcy stworzyli Gait2Hip-60, ujednolicony benchmark do testowania modeli deep learning, które przewidują siły mięśni biodra i momenty stawowe na podstawie kinematyki chodu przy różnych prędkościach. Dataset zawiera dane z 60 pacjentów, co pozwala na ocenę zdolności modeli AI do generalizacji w biomechanice. Stanowi to krok naprzód w zastosowaniu AI do diagnostyki i monitorowania zaburzeń ruchu, szczególnie ważny dla rehabilitacji i planowania operacji ortopedycznych.