Jedes Jahr hinterlässt ein Schlaganfall rund 5 Millionen Menschen mit langfristigen Beeinträchtigungen, und der wachsende Mangel an Physiotherapeuten erschwert es vielen von ihnen, die nötige Versorgung zu erhalten. Ein neuer Ansatz versucht, diese Lücke zu schließen, indem er künstliche Intelligenz mit menschlicher Therapie kombiniert.
Johannes Lachner, ein ehemaliger Postdoc am MIT, der heute als Assistant Professor an der Purdue University tätig ist, und Noah Geiger, ein ehemaliger Gaststudent am MIT, haben ein Robotersystem entwickelt, das generative KI und Kraftrückmeldung in Echtzeit nutzt, um von echten Therapeuten zu lernen. Auf Basis des Gelernten bietet das System Patienten bei Reha-Übungen wie dem Greifen, dem Anheben der Arme und alltäglichen Handgriffen genau die richtige Menge an Unterstützung.
Das Ziel, so Lachner, sei "nicht, Therapeuten zu ersetzen, sondern ihre Reichweite zu erweitern". Er sagt, dass erste Robotik-Experimente bereits die Machbarkeit des Ansatzes gezeigt haben.
Die nächste Phase des Projekts zielt darauf ab, therapeutenspezifische Modelle zu entwickeln und diese in einer langfristigen klinischen Studie mit denselben Patienten zu evaluieren, die zuvor manuelle Therapie erhalten haben. Über die Rehabilitation hinaus stellt sich Lachner mögliche Anwendungen in kontaktintensiven Industrieumgebungen oder in kollaborativen Arbeitsbereichen vor.
Quelle: MIT Technology Review · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing