Mogu li nam roboti pomagati pri rehabilitaciji?

Robot pomaže pacijentu na temelju onoga što je naučio, pružajući onoliki fizički otpor da se mišići adekvatno aktiviraju i jačaju

Poslušaj članak

U današnje vrijeme svjedočimo sve većem tehnološkom napretku koji može pomoći čovjeku oko svakodnevnog funkcioniranja u sve više životnih sfera. Tako umjetna inteligencija može ponuditi rješenje za bilo koji problem. Neki su je znanstvenici počeli koristiti u dobre svrhe te na taj način pomakli granice mogućeg u tehnologiji i medicini.  

Tako su znanstvenici s Massachusetts Institute of Technology sveučilišta spojili visoko kvalitetnu umjetnu inteligenciju kako bi pomogli ljudima koji se suočavaju s posljedicama moždanog udara da se što prije oporave.

Ranije ove godine, inženjeri sa spomenutog sveučilišta razvili su novu metodu koja bi uvelike mogla pomoći fizioterapeutima da izvuku maksimalan učinak iz terapije za osobe koje su doživjele moždani udar, piše MIT News.

Naime, znanstvenici su razvili robote koji bi trebali upijati i pretvarati naredbu u pokret, odnosno vježbu koju robot pacijentu pomaže odraditi.

Johannes Lachner, suradnik za umjetnu inteligenciju na MIT-u, ističe kako bi kroz ovu inovaciju fizioterapeuti robota mogli trenirati na koji način da pomogne pacijentima.

– Naš je cilj naučiti robote kako pomagati u fizikalnoj i radnoj terapiji, ne zamijeniti terapeute, već proširiti njihov doseg. Ključna inovacija našeg sustava je da fizioterapeuti mogu trenirati vlastitog robota pomoću umjetne inteligencije, omogućujući personaliziranu podršku prilagođenu potrebama svakog pacijenta.

Ovaj robotski sustav razvili su Johannes Lachner, docent na Sveučilištu Purdue, i Noah Geiger, bivši gostujući student na MIT-u, te sadašnji pripravnik programa za mlađe menadžere sa smjera umjetna inteligencija/IT u tvrtki Robert Bosch GmbH.

Naime, spomenuti robotski sustav nastao je kao kombinacija modela difuzije temeljene na transformatorima s povratnim informacijama o sili u stvarnom vremenu. Dakle, robot, koristeći obje ruke, prilagođava terapiju (pokrete) sukladno mogućnostima pacijenta s kojim radi.

Sustav radi na principu sličnom onom ChatGPT-a kada generira zadanu sliku. Kod robotskog sustava stvar je slična, samo što umjesto toga sustav upija naredbe te uči što bi sve robot trebao raditi, ponašati se kako bi pacijentu pružio adekvatnu pomoć u vidu aktivnosti tijekom fizikalne terapije.

Robot potom pomaže pacijentu na temelju onoga što je naučio, pružajući tako točno onoliku količinu pomoći, odnosno fizičkog otpora, kako bi se mišići osobe adekvatno aktivirali te kako bi se jačao oslabljeni dio.

– Dok se većina generativnih modela umjetne inteligencije u robotici fokusira na kretanje, naš je među prvima koji uči fizičku interakciju, odnosno kako reagirati na dodir, silu i otpor. Novost našeg generativnog modela umjetne inteligencije je njegova sposobnost učenja dinamičke fizičke interakcije izvan planiranja kretanja – istaknuo je Noah Geiger.

Testiranje je izvršeno na zdravim sudionicima. istraživači su trenirali generativni model umjetne inteligencije koristeći svojevrsne VR naočale povezane s robotom (telemanipulaciju). Dakle kada je voditelj vježbe napravio određeni pokret, taj isti pokret ponovio je robot.

– To je omogućilo modelu da nauči kako bi se robotska pomoć trebala prilagoditi aktivnom sudjelovanju pacijenta. Paralelno s tim, ljudski operateri vodili su robota kroz zadatke manipulacije bogate kontaktima koristeći telemanipulaciju, stvarajući niz zahtjevnih pokreta. Zajedno, ovi komplementarni skupovi podataka omogućili su modelu da nauči i generalizira učinkovite strategije fizičke interakcije – kazao je Lachner.

Istraživanje ove metode u međuvremenu je otišlo korak dalje. Istraživači u Münchenu, udruživši se sa istraživačima iz laboratorija Cristine Piazza na Tehničkom sveučilištu u Münchenu.

Tamošnji fizioterapeuti i radni terapeuti nose rukavice koje mjere silu, te snimaju rad s pacijentima. Snimljeni podaci poslužit će za razvoj sustava robota, odnosno umjetne inteligencije pomoću koje bi robot trebao moći savladati nove pokrete koje su pojedini fizioterapeuti radili s pacijentima, ovisno o dijagnozi.

– Početni robotski eksperimenti već su pokazali izvedivost ovog pristupa. Sljedeća faza projekta ima za cilj razvoj modela specifičnih za terapeute i njihovu evaluaciju u dugoročnoj kliničkoj studiji s istim pacijentima koji su prethodno primali manualnu terapiju.

Ovaj sustav može obuhvatiti širok spektar vježbi, za više vrsta dijagnoza i oštećenja. Tako da će robot moći pomoći ljudima koji se oporavljaju od moždanog udara, ljudima koji imaju oštećenja gornjih ekstremiteta, pacijentima nakon operacije ili starijima koji žele ojačati svoje oslabljene mišiće.