未來，康復機器人或許能幫你站起來丨人工智能+醫療_風聞

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在社會老齡化、自然災害、各類事故等綜合影響下，由腦卒中、脊髓損傷、腦外傷等原因造成的殘障人口迅速增長。由此帶來的康復器具需求也不斷增加。然而，現有康復醫療資源非常緊缺，國內普遍採用的康復治療方法存在人員消耗大、康復週期長、效果有限等問題。康復機器人技術是解決傳統康復方法的有效途徑。

在經過諸如外科手術等急性期的臨牀處理後，癱瘓患者一般要進行長時間的康復訓練以恢復部分運動能力，重新迴歸正常生活。傳統的腦卒中療法與運動學習理論的研究表明，通過強化運動控制和技能獲取鍛鍊，腦卒中患者可得到部分功能恢復；通過重複性抗阻練習和各種各樣的任務與反饋練習，肌肉力量可得到增強。

傳統的康復治療手段通常依靠康復理療師手動帶動患者患肢進行被動康復訓練，訓練策略比較單一；同時，在訓練過程中，施加在患肢上的力度與患肢的訓練軌跡都難以保持良好的一致性；而且，這種康復手段需要理療師進行較強的體力勞動，因此患者通常難以得到足夠強度與頻次的康復訓練。

相對於傳統的人工康復訓練模式，康復機器人帶動患者進行康復運動訓練具有很多優點：

（１） 機器人更適合執行長時間簡單重複的運動任務，能夠保證康復訓練的強度、效果與精度，且具有良好的運動一致性； 

（２）通常康復機器人具備可編程能力，可針對患者的損傷程度和康復程度，提供不同強度和模式的個性化訓練，増強患者的主動參與意識； 

（３）康復機器人通常集成了多種傳感器， 並且具有強大的信息處理能力，可以有效監測和記錄整個康復訓練過程中人體運動學與生理學等數據，對患者的康復進度給予實時反饋，並可對患者的康復進展作出量化評價，為醫生改進康復治療方案提供依據。

先進的康復機器人可實現精確化、自動化和智能化的康復訓練，進一步提高康復醫療水平。但現有康復機器人在機構設計、人機交互、訓練策略、實驗與評價等多個方面還存在不足，難以較好地滿足患者的康復需求。早期的康復機器人研究較多關注被動訓練模式，即，由機器人帶動患肢執行定軌跡的運動。

康復醫學的臨牀研究表明，患者主動參與的訓練對於患者神經康復和運動功能恢復更加有效。針對這種情況，目前研究人員主要從患者意圖主動參與的主動康復訓練模式入手，解決意圖識別、柔順控制、患者參與水平增強等多方面的技術問題。

目前，針對肌電、腦電、及運動和力學信息識別人體運動意圖已經有大量的研究工作成果可以借鑑。通過肌電來估計關節力或者運動、通過力位信息來估計關節力等已經獲得了較高的識別準確率，而基於腦機接口的意圖識別一般只是限定在有限的動作模式上，與人體自然運動還有差距。如何設計可靠性高、識別精度高、實時性能好的意圖識別系統還是有待突破的技術難點。而如何增強患者神經、肌骨以及認知等的參與水平目前還處在探索性的起步階段。

中科院自動化研究所侯增廣研究團隊結合患者多模態數據，設計柔順的控制方法，先後研發了坐卧式下肢康復機器人(iLeg)、上肢康復機器人(CASIA-ARM)和全週期多位姿下肢康復機器人(iLeg-II)等樣機平台，從機械結構、控制系統等層面仿生人類肢體功能，優化人機相容性，提高人機交互柔順性。其中，iLeg是針對早期四肢癱/癱瘓患者研發的一款自動化康復醫療設備；CASIA-ARM是面向家庭化康復需求研發的一款觸覺反饋上肢康復機器人；iLeg-II是針對腦卒中和脊髓損傷下肢癱瘓患者的臨牀康復需求研發的一款覆蓋康復早、中、後期的全週期下肢康復機器人。

課題組以神經肌肉的多層次協同感知和強化參與為特色，自主研發了多通道sEMG採集儀和FES刺激儀，並和自主研發的上下肢康復機器人實現了無縫集成，設計了基於閉環腦機接口、注意力調控系統、“按需輔助”原則的個性化訓練策略和多種康復訓練模式，從生理和心理多個層面強化患者參與水平，針對患者的個體特徵和響應實現按需輔助的個性化康復。相關樣機平台在中國康復中心和國家輔具中心進行了初步的患者臨牀實驗，驗證了樣機的臨牀可行性和有效性。  

CASIA-ARM

iLeg-II

未來課題組將進一步深耕神經康復領域，從神經可塑性基本原理出發，突破神經、肌肉、認知等多層次康復評價及參與水平增強等技術難點，實現臨牀需求牽引的實用化康復機器人技術，推動臨牀神經康復技術發展。

**來源：**中國科學院自動化研究所