Tendo vivido com um diagnóstico de ALS desde 2018, Kate Nycz pode dizer em primeira mão como é perder lentamente a função motora para tarefas básicas. “Meu braço pode chegar a talvez 90 graus, mas depois cansa e cai”, disse o homem de 39 anos. “Comer ou fazer um movimento repetitivo com a mão direita, que era minha mão dominante, é difícil. Eu me tornei principalmente canhoto.”
Pessoas como Nycz que vivem com uma doença neurodegenerativa como ALS ou que tiveram um derrame geralmente sofrem de movimento prejudicado do ombro, braço ou mãos, impedindo-as de tarefas diárias como escovação de dentes, combate a cabelos ou comer.
Nos últimos anos, os bioengenheiros de Harvard têm desenvolvido um robô suave e vestível que não apenas fornece assistência de movimento a esses indivíduos, mas também pode aumentar as terapias para ajudá -los a recuperar a mobilidade.
Mas não há duas pessoas exatamente da mesma maneira. Os movimentos físicos são altamente individualizados, especialmente para a mobilidade, dificultando o design de um dispositivo que funcione para muitas pessoas diferentes.
Acontece que os avanços no aprendizado de máquina podem criar um toque mais pessoal. Pesquisadores da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas de John A. Paulson, juntamente com médicos-cientistas do Hospital Geral de Massachusetts e da Harvard Medical School, atualizaram seu robô vestível para responder aos movimentos exatos de um usuário individual, dotar o dispositivo com assistência mais personalizada que poderia oferecer aos usuários melhores, mais controlados para as tarefas diárias.
O Pesquisa publicada em Comunicações da natureza foi liderado por Conor Walsh, o professor de engenharia e ciências aplicadas de Paul A. Maeder, cujo laboratório se desenvolve dispositivos robóticos assistidos centrados em humanos Para aqueles com deficiências de movimento. Por mais de seis anos, o laboratório de Walsh colaborou com o especialista em AVC e neurorrehabilitação Dr. David Lin, diretor da Clínica de Neurorrecoveria do Hospital Geral de Massachusetts; e especialista em ALS, Dr. Sabrina Paganoni, co-diretor do Instituto de Pesquisa Clínica Neurológica do Hospital Geral de Massachusetts-ambos co-autores de artigos-para desenvolver dispositivos clinicamente relevantes para os pacientes.
“Esta tem sido uma colaboração maravilhosa, pois a equipe do Dr. Walsh priorizou, incluindo as perspectivas do clínico e do paciente desde o primeiro dia”, disse Paganoni. “Essa abordagem colaborativa nos permitiu trabalhar juntos nos protótipos iniciais e no desenho do estudo”.
NYCZ foi encaminhada para a equipe de estudo do SEA por Paganoni em 2018, pouco depois de ser diagnosticada com ALS por semana a menos de seu 33º aniversário. A NYCZ forneceu dados e testes de usuário para várias iterações do dispositivo, incluindo o mais recente que inclui um componente de feedback do motor personalizado. “Sou grande em tecnologia e dispositivos para ajudar a melhorar a qualidade de vida das pessoas que vivem com ALS … sinto que esse robô poderia ajudar com esse objetivo”, disse ela.
Prabhat Pathak (à esquerda) e James Arnold Demo The Wearable Robot no laboratório. | Crédito: Harvard
Atualização de software com modelo de aprendizado de máquina
O artigo descreve uma grande atualização para o software que alimenta o dispositivo, que consiste em um colete carregado de sensor com um balão preso embaixo do braço que infla e desvém para aplicar assistência mecânica a um membro fraco ou prejudicado.
Os pesquisadores usaram um modelo de aprendizado de máquina que personalize os níveis de assistência para o usuário individual, aprendendo quais movimentos o usuário está tentando fazer, através de sensores que rastreiam movimento e pressão.
Nas versões anteriores do dispositivoque apenas rastreou o movimento, os pesquisadores descobriram que os usuários tiveram problemas para empurrar o braço de volta depois que o robô ajudou a levantá -lo. “Algumas pessoas não tinham força residual suficiente para superar qualquer tipo de erro que o robô estava cometendo”, explicou o primeiro autor e estudante de graduação James Arnold.
Na nova versão, além do modelo de aprendizado de máquina, eles incorporaram um Modelo baseado em física Eles haviam desenvolvido anteriormente que estima a pressão mínima necessária para apoiar o braço durante o movimento. Isso faz com que a assistência do robô pareça mais natural para o usuário, oferecendo ajuda mais sutil em tarefas básicas, como comer e beber. A combinação dos modelos permitiu que o robô dispasse rapidamente ou diminua a quantidade de assistência que está dando a qualquer momento, com base no que aprendeu sobre como esse usuário normalmente se move.
Teste do usuário
Em colaboração com os pesquisadores clínicos da MGH, os engenheiros testaram seu dispositivo com nove voluntários, incluindo NYCZ – cinco que haviam sofrido um derrame e quatro vivendo com ALS.
“Para as pessoas que vivem com ALS, as considerações mais importantes incluem conforto, facilidade de uso e a capacidade do dispositivo de se adaptar às suas necessidades específicas e padrões de movimento”, disse Paganoni. “A personalização é crucial para melhorar sua independência funcional e qualidade de vida … Este dispositivo tem o potencial de melhorar significativamente a função dos membros superiores, aprimorar as atividades diárias de vida e reduzir os movimentos compensatórios”.
Os resultados mostraram que um robô treinado nos dados de movimento de um usuário individual poderia distinguir os movimentos do ombro do usuário com precisão de 94%. A quantidade de força que uma pessoa necessária para diminuir o braço foi reduzida em cerca de um terço, em comparação com as versões anteriores. Os usuários também mostraram faixas maiores de movimento em seus ombros, cotovelos e pulsos, reduzindo a necessidade de compensar a inclinação ou torção corporal e tornando seus movimentos em geral mais exatos e eficientes.
Estudos anteriores com o robô vestível se concentraram em uma única articulação ou em uma única pontuação clínica para avaliar o movimento do paciente, explicou o co-primeiro autor e o companheiro de pós-doutorado Prabhat Pathak. “O que fizemos aqui foi olhar para as atividades simuladas da vida diária, usando um sistema de captura de movimento altamente preciso – semelhante aos sistemas usados nos filmes. Vimos como todo e qualquer movimento articular mudou e se eles pudessem realizar as tarefas com mais eficiência”.
Nycz disse que ver as diferentes versões do dispositivo ao longo dos anos foi gratificante e ela notou que alguns de seus comentários foram refletidos em versões mais recentes.
“Eles fizeram um ótimo trabalho incorporando e incluindo a pessoa”, disse ela. “Eles não estão sentados no laboratório apenas brincando com o robô. Eu senti que eles estavam realmente envolvidos comigo. Eu não me senti como um rato de laboratório ou uma roda dentada em uma roda.”
O robô pode ajudar indivíduos com deficiências de movimento a realizar atividades diárias, como comer e beber. | Crédito: Harvard
Generalizável para muitas populações
Os pesquisadores observaram que seu dispositivo poderia ser generalizável para muitas populações de pessoas com deficiências superiores dos membros. Enquanto os pacientes com AVC geralmente se concentram na reabilitação através da recuperação gradual de força e movimento, a ELA é degenerativa, o que significa que o dispositivo pode ser mais valioso apenas para assistência de movimento. Através do apoio contínuo do acelerador de convergência da National Science Foundation, sob a Diretoria de Tecnologia, Inovação e Parcerias, a equipe continua a refinar a tecnologia para um dia permitir que os usuários o usem independentemente em casa.
Nota do editor: Este artigo foi republicado do Harvard John A. Paulson Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas.