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如何讓義肢造福人類?道阻且長

454398 ? 來源:網絡整理 ? 2018-03-29 15:02 ? 次閱讀

我們來想象一下這樣一幅畫面:某天,你在醫院中醒過來,你已經記不清發生了什么,但是你驚恐地發現左手已經不在了,醫生告訴你你剛剛經歷了一場車禍。從那時起,你失去了你的左手,你很絕望。你發現生活中99%的事都要靠手來完成,這時,你想到了機器人義肢,也許它能夠幫你。

在你朋友的建議下,你來 到附近的康復中心,裝上了假肢。假肢完美地貼合你的身體,你很滿意,你還是像正常人一樣可以做自己喜歡的事,你漸漸地開始接受自己的新身份,你忘了自己是殘疾人。

那么,現在,我要告訴你一個悲傷的消息。

在歐洲,每年有1900起新的截肢案例。而機器人、康復科學、工程學能為這些人做些什么呢?至少在我寫這篇文章之前,它們能做的,非常少。

雖然多指義肢已經在醫療市場上出現8年了,但是要實現我前文描述的景象現在仍然很難實現,更別說整條手臂的截肢了。如果你失去了整條手臂,要實現上述的情景簡直癡人說夢。現在,只有世界頂尖的實驗室才能解決這個問題,而前提是它們能夠吸取到足夠多的資金。現在,世界上只有唯一一個成熟的機械義肢 ------DEKA義肢, 得到了FDA(美國食品藥品管理局)的批準。該裝置由Segway的發明者Dean Kamen的公司開發,尺寸與重量基本與成人的手臂一樣。該義肢由植入在殘留肢體中的肌動電極控制。傳感器會收集上臂肌肉運動時的電信號,而義肢中的計算 機可識別出使用者的操作類型。雖然它在某一特定范圍的應用較為成熟,但要造福廣大百姓還遠遠不夠。

工業機器人還是摩托車?

我們研究中心關注這個問題已經有10年之久了,并且一直在為打造自然靈活、值得信賴的上肢義肢而努力。

我們面臨著巨大的挑戰:怎樣將義肢連接到病人身體、怎樣確保系統能夠讓病人做自己想做的事,怎么避免控制系統產生的錯誤等等。我們與醫院和診所密切接觸,來了解病人的真正需求。

我們發現:主要的瓶頸就是現在的義肢有點像工業機器人。它們最開始是為某一特定的人群打造,后來卻要運用于其他的病人。因為每個病人的情況不一樣,因此要完成這個任務幾乎不可能。

我 們需要一整套體系(包括傳感器、控制電子和義肢本身)能夠緊緊地和病人身體契合,并隨著時間的推移越來越契合。而對于系統來說是一個學習過程:一方面,基 于機器學習的控制系統需要一直處于一種“提高”的狀態,能夠越來越適應新的環境;另一方面,病人也會隨著時間的推移對自己的義肢越來越了解,能夠向義肢發 出指令。

這個過程有點像學習開摩托車。你需要了解引擎的力量、轉向裝置的穩定性,還需要學習如何啟動、控制方向、剎車等等。你練習得越多,你的技能就會越強。經過一段時間之后,你將能游刃有余。而義肢也是一樣,你需要與它親密接觸,這樣日復一日之后,它才能成為你身體的一部分。

讓義肢不斷學習

我 們使用這種機器學習技術來產生”不斷適應“的效果,讓義肢與病人越來越合拍。算法可以將身體信號轉變為控制指令,在接受到熟悉的指令時,義肢會作出相應反 應;而在接受到不熟悉的指令(比如當時病人處于壓力狀態,肌肉狀態與平時不一樣,這時義肢會接受到新的指令)時,新的指令會添加到信息庫之中,這樣義肢今 后遇到類似的情況將會作出相關反應。

這種技能其實非常重要。義肢會遇到很多不同的場景,比如,穩定地提起重物。想象一下:某個下午你在購 物,不管你在走路、坐下、彎腰、蹲下,購物袋必須穩定地掛在你的手上,因此你的手、手腕、肩膀等必須保持穩定。而在康復項目的最開始,我們就要預測到這種 情況;而碰到沒有遇到的情況,義肢就需要學習。

其實,義肢的學習就是控制系統的學習,而控制系統要不斷學習,就要讓它不斷和物體接觸,這就是康復的關鍵。此外,沒有哪個測試能迅速地產生效果。我們需要結 合各種不同的物體、控制系統、義肢等等,一次一次試驗,讓系統適應不同的日常場景。這就意味著我們的工程師、數學家、機器人學家必須將自己的技能與醫學、 與病人結合,必須學習與終端用戶、醫生等接觸,并要從一開始就測試不同的機電整合模型。

前面道阻且長

義肢不僅需要解決生物排斥性問題,需要與人體完美契合,更重要的,它要具備學習技能。不過,現階段的現實還很殘酷,很多截肢的人并沒有辦法安裝上義肢,并且世界上至今尚未出現文章開頭提到過的那種康復中心。

要讓義肢真正造福有需要的人,我們仍然道阻且長。從中長期來看,我們應該開放義肢市場;而在短期內,我們需要提升義肢功能,讓義肢能夠不斷學習,使之與用戶越來越合拍。只有這樣,我們才能真正讓殘疾人的世界變得更加美好。

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