本文探讨了步态分析在临床应用中的潜力，介绍了多种基于计算机视觉的方法和数据集，如步态异常视频数据集（GAVD）。研究表明，机器学习模型如XGBoost能够有效预测下肢骨折患者的并发症。此外，结合可穿戴传感器和视频监测技术，步态分析在实时监测和评估中展现出重要价值。

该研究探讨了使用步态分析作为评估下肢骨折患者并发症的工具的潜力，特别是使用机器学习模型预测并发症。研究认为，机器学习在骨科护理中的步态分析中有潜力，可以提高患者的疗效。