Робот учится у реабилитолога: как ИИ адаптирует упражнения под пациента

Йоханнес Лахнер, один из разработчиков:

«Цель проекта — научить роботов перенимать приемы физического взаимодействия с пациентом и адаптировать поддержку к его возможностям. Это позволит специалистам проводить больше персонализированных тренировок, сохраняя контроль над процессом реабилитации. В перспективе наш подход может выйти далеко за рамки физической реабилитации. Он может научить роботов взаимодействовать с окружающим миром, например в промышленных условиях или на рабочих местах для совместной деятельности. Сочетая управление, основанное на законах физики, с искусственным интеллектом, мы создаем новое поколение физически интеллектуальных, устойчивых и безопасных роботов».

Как работает система?

Во время занятия робот помогает пациенту поднимать руку, тянуться к предметам и выполнять другие функциональные движения. При этом система учитывает не только заданную траекторию, но и усилия самого человека, а также его сопротивление движению.

Если пациент способен выполнить большую часть задания самостоятельно, робот уменьшает поддержку. Если движение дается с трудом — увеличивает. Таким образом, система помогает ровно настолько, насколько это необходимо, сохраняя активное участие пациента.

Это отличает разработку от устройств, которые просто многократно воспроизводят заранее запрограммированное движение.

Чему учится искусственный интеллект?

Обычно ИИ управляет траекторией робота: определяет, куда и как должна двигаться его рука. Система MIT дополнительно учится физически взаимодействовать с человеком и учитывать его усилия.

Во время занятия робот определяет:

• с какой силой помогать пациенту;
• когда увеличить или уменьшить поддержку;
• насколько активно поддерживать и направлять руку;
• как реагировать на сопротивление человека.

Система регулирует эти параметры в реальном времени и подстраивает помощь под действия и возможности пациента.

Как тестировали систему?

Сначала в испытаниях участвовали здоровые добровольцы. Они поднимали руку и тянулись в разных направлениях, то выполняя движения самостоятельно, то принимая помощь робота. Так система училась оценивать усилия человека и регулировать поддержку.

Кроме того, специалисты управляли роботом с помощью гарнитуры Apple Vision Pro и показывали ему, как выполнять различные движения и реагировать на сопротивление. Эту серию заданий исследователи назвали «физическим паркуром».

В экспериментах робот выполнял движения с высокой точностью. Но пока это подтверждает только технические возможности системы, а не ее эффективность в реабилитации пациентов.

Специалист сможет обучить робота своим приемам

Следующий этап проекта проходит в Германии совместно с Техническим университетом Мюнхена и реабилитационным центром Pfennigparade.

Во время занятий специалисты надевают перчатки с датчиками силы, а камеры записывают их движения. Так исследователи изучают, как инструктор поддерживает руку пациента, регулирует усилие и реагирует на сопротивление. На основе этих данных планируют обучать робота приемам конкретного специалиста.

В дальнейшем разработчики проверят систему с участием пациентов и сравнят роботизированные занятия с обычной терапией.

Где может применяться технология?

В первую очередь разработка предназначена для пациентов с нарушениями функции верхней конечности после инсульта.

Среди других возможных направлений авторы называют:

• восстановление объема движений после операций;
• реабилитацию после травм;
• тренировку рук и плечевого пояса у пожилых людей.

Система потенциально может сделать роботизированные занятия более индивидуальными. Она сможет регулировать поддержку при каждом движении в зависимости от активности, силы и сопротивления пациента.

Что уже известно, а что предстоит проверить?

В лабораторных испытаниях система научилась реагировать на усилия человека и регулировать помощь в реальном времени.

Однако пока не доказано, что технология улучшает восстановление руки после инсульта. Первые испытания проводились в основном со здоровыми добровольцами, а исследование с участием пациентов еще продолжается.

Ученым предстоит оценить безопасность системы, точность ее настройки под разных пациентов и влияние на результаты реабилитации. Также необходимо определить роль специалиста в настройке и контроле занятий.

Перспективы использования «умных» роботов в реабилитации

Роботизированные системы позволяют проводить интенсивные тренировки с большим количеством повторений и объективно оценивать результаты. Разработка MIT добавляет еще одну возможность — обучение на действиях терапевта.

Если эффективность подхода подтвердится в клинических исследованиях, ИИ сможет точнее дозировать поддержку и адаптировать упражнения непосредственно во время занятия. При этом специалист сохранит ключевую роль: будет определять цели терапии, настраивать систему и контролировать состояние пациента.

Источники: MIT News, IEEE Xplore, arXiv