Il presente lavoro di tesi, svolto con ROGA SpA (Enna, Italia), propone lo sviluppo e la validazione di un sistema markerless basato su IA per valutare la postura di pazienti con protesi meccanica di arto inferiore. Il sistema, pensato come strumento di telemedicina, consente al fisioterapista di verificare la correttezza posturale in stazione ortostatica tramite semplici fotografie da smartphone, eliminando la necessità di infrastrutture cliniche specializzate. A seguito di una revisione sistematica dei principali modelli di pose estimation markerless (quali DeepPoseKit, MediaPipe, DensePose), è stato selezionato MediaPipe BlazePose Full (MP), per efficienza computazionale, regressione diretta di 33 keypoints e compatibilità con dispositivi a bassa potenza di calcolo, ideale per usi remoti.