Weltweit erleiden jährlich rund fünf Millionen Menschen langfristige Beeinträchtigungen infolge eines Schlaganfalls. Die steigende Knappheit an Physiotherapeuten erschwert es diesen Patienten zunehmend, die notwendige Rehabilitation zu erhalten. Um diesem Problem zu begegnen, wurde ein neues Robotersystem entwickelt, das künstliche Intelligenz mit menschlicher Therapie kombiniert.
KI-gestütztes System für die Rehabilitation
Das System wurde von Johannes Lachner, ehemals Postdoc am MIT und nun Assistenzprofessor an der Purdue University, sowie Noah Geiger, einem ehemaligen Gaststudenten am MIT, entwickelt. Es nutzt generative KI und Echtzeit-Kraftrückmeldung (Real-time Force Feedback), um von realen Therapeuten zu lernen. Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte oder Aktionen auf Basis gelernter Muster zu erzeugen. Die Echtzeit-Kraftrückmeldung ermöglicht es dem Roboter, physische Interaktionen sofort zu erfassen und darauf zu reagieren.
Auf Grundlage dieses Wissens unterstützt das Robotersystem Patienten während ihrer physiotherapeutischen Übungen mit einem genau angepassten Maß an Hilfe. Zu diesen Übungen gehören beispielsweise das Greifen, das Anheben der Arme und die Ausführung alltäglicher Aufgaben.
Ziel: Reichweite der Therapeuten erweitern
Johannes Lachner betont, dass das Ziel des Systems nicht darin besteht, Therapeuten zu ersetzen, sondern ihre Reichweite zu erweitern. Es soll als Werkzeug dienen, um die Effizienz der Rehabilitation zu steigern und mehr Patienten Zugang zu hochwertiger Betreuung zu ermöglichen, auch angesichts des Personalmangels.
Erste robotergestützte Experimente haben die Machbarkeit dieses Ansatzes bereits demonstriert. In der nächsten Projektphase sollen therapeutenspezifische Modelle entwickelt werden. Diese Modelle werden anschließend in einer langfristigen klinischen Studie evaluiert, an der dieselben Patienten teilnehmen, die zuvor manuelle Therapie erhalten haben. Über die Rehabilitation hinaus sieht Lachner potenzielle Anwendungen des Systems auch in industriellen Umgebungen mit intensivem Kontakt oder in kollaborativen Arbeitsbereichen.
Thema: Intel. Quelle/Inspiration: MIT Technology Review.