※佛羅里達大西洋大學發表一款軟性機器手套搭配AI的中風復健系統，盼助中風患者重拾執行精細工作能力。(Photo credit: Florida Atlantic University and Prof. Erik Engeberg)

佛羅里達大西洋大學(Florida Atlantic University)的研究團隊開發出一款軟性機器手套，可以幫助中風患者重新學習如何用雙手完成靈巧的行為。手套中的軟性促動器可以幫助患者在執行任務時移動手指，而感知器則有助於產生觸覺。到目前為止，研究團隊主要利用手套幫助病人演奏音樂。研究團隊利用機器學習對手道進行簡單的曲調訓練，然後當用戶彈錯曲調時，手套就能回饋給患者告知哪裡出錯。這個概念驗證表明，這個技術可以幫助病人重新學習各種需要高靈活性的任務。

中風後，患者可能會出現嚴重的功能障礙，通常需要進行復健訓練，以便重新學習各種任務，如: 說話、行走等等。演奏樂器這種需要高靈活性、協調性和精細動作的任務尤其難以重新學習。為了解決這個問題，這個研究團隊創造一種軟性機器手套和AI人工智慧系統，專門用於幫助中風患者重新學習這類靈巧的活動。

這個手套包含一系列軟質致動器，可幫助手指彎曲和伸展。不過，這些致動器的設計目的是讓患者的預期動作更輕鬆，而不是完全控制他們的動作。手套每個指尖還裝有16個軟性感知器，可以增強配戴者觸摸表面時的觸感。

「戴上手套後，人類用戶可以在很大程度上控制每個手指的運動。手套的設計目的是輔助和加強手部的自然運動，讓他們能夠控制手指的伸展。手套為手部提供引導，提供支持並增強靈活性。」這項研究的計畫主持人Erik Engeberg教授說道。

這個系統還利用人工智慧為訓練元件提供資訊。研究團隊利用機器學習教會系統正確和錯誤演奏簡單曲調的區別。然後，當使用者演奏曲目時，系統會回饋他們可能出錯的地方，幫助他們改進。

「要使目前的設計是用於演奏音樂以外的其他復健任務，如: 物體操作，那就需要客製化。可以透過3D掃描技術或CT來實現，以確保每個使用者都能獲得這個系統個人化的專屬功能。但這一個領域還需要克服一些挑戰。這些挑戰包含提高觸覺傳感的準確性和可靠性，增強外骨骼設計的適應性和靈巧性，以及以更好的理解和響應用戶使用行為為導向改進機器學習演算法。」參與這項研究的Maohua Lin博士說道。

(來源:Medgadget 生策中心編譯)