脳卒中によって毎年約500万人が長期的な機能障害を抱えており、理学療法士の不足が深刻化するなか、多くの患者が必要な治療を受けることが難しくなっています。新たなアプローチは、人工知能と人による療法を組み合わせることでこの隔たりを埋めようとしています。
MITの元ポスドク研究員で、現在はパーデュー大学の助教授を務めるJohannes Lachner氏と、MITの元客員学生であるNoah Geiger氏は、生成AIとリアルタイムの力フィードバックを用いて実際の療法士から学習するロボットシステムを開発しました。このシステムは学習した知見に基づき、手を伸ばす動作、腕を持ち上げる動作、日常生活動作といったリハビリテーションの訓練において、患者に必要なだけの支援を提供します。
Lachner氏によれば、目標は「療法士に取って代わることではなく、その手の届く範囲を広げること」です。同氏は、初期のロボット実験によって、このアプローチの実現可能性がすでに示されていると述べています。
プロジェクトの次の段階では、療法士ごとのモデルを開発し、以前に手技療法を受けていた同じ患者を対象とした長期的な臨床試験でその有効性を評価する予定です。Lachner氏は、リハビリテーション以外にも、接触の多い産業現場や協働作業スペースへの応用の可能性を見据えています。
出典: MIT Technology Review · 要約：HeadlinesBriefing