AI-exoskelet leert lopen met slachtoffers van een beroerte

Voor veel slachtoffers van een beroerte kan zelfs een korte wandeling aanvoelen als het lopen van een marathon. Eenvoudige bewegingen leiden vaak tot vermoeidheid, instabiliteit en een voortdurende herinnering aan het verlies van coördinatie. Om deze uitdaging aan te pakken, hebben onderzoekers van Georgia Tech een robotachtig exoskelet ontworpen dat meer doet dan alleen mechanische ondersteuning bieden. Het leert van de gebruiker.

Door AI te integreren, past het systeem zich in realtime aan de unieke manier van lopen van elke persoon aan, waardoor de belasting wordt verminderd en het zelfvertrouwen wordt hersteld. De innovatie, die onlangs werd beschreven in IEEE Transactions on Robotics, benadrukt een verschuiving in het denken: in plaats van dat mensen zich moeten aanpassen aan starre machines, past het exoskelet zich aan hen aan.

Van starre naar responsieve ondersteuning

Traditionele exoskeletten zijn veelbelovend, maar vereisen vaak vervelende handmatige aanpassingen. Ingenieurs moeten sensoren kalibreren, instellingen nauwkeurig afstemmen en het systeem voor elke gebruiker herhaaldelijk aanpassen. Zelfs dan is het resultaat mogelijk niet geschikt voor de onvoorspelbare manier van lopen van iemand die herstelt van een beroerte.

“Het kan frustrerend en soms bijna onmogelijk zijn om het goed te krijgen”, legt Aaron Young, universitair hoofddocent aan de George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, uit. “Met AI brengt het exoskelet zelf de bewegingen in kaart. Het leert timing en ritme via een neuraal netwerk, zonder dat handmatige fijnafstemming nodig is.”

Het onderzoek richtte zich op een heup-exoskelet, ontworpen om koppel te leveren aan het heupgewricht. Sensoren volgen elke stap en sturen gegevens naar de AI, die onmiddellijk het ondersteuningsniveau aanpast. Binnen enkele minuten past het apparaat zich aan de loopstijl van de gebruiker aan, waardoor het aanvoelt als een natuurlijke ondersteuning in plaats van een geforceerde.

Snelle, nauwkeurige aanpassing

Lopen na een beroerte is zelden voorspelbaar. De paslengte kan van dag tot dag variëren, of zelfs van stap tot stap. Conventionele exoskeletten, gemodelleerd naar de stabiele gang van gezonde volwassenen, falen vaak in deze context. De oplossing van Georgia Tech maakt gebruik van een neuraal netwerk dat snel de bewegingspatronen van een patiënt herkent. “De snelheid heeft ons echt verrast”, zegt Young. “In slechts één tot twee minuten lopen had het systeem de gang van een persoon al met grote nauwkeurigheid geleerd.”

De resultaten zijn opvallend: het door AI aangestuurde exoskelet verminderde fouten in het volgen van de gang met 70% in vergelijking met standaardsystemen. Volgens hoofdarts Kinsey Herrin leert de AI niet slechts één keer, maar blijft hij leren en zich aanpassen bij elke stap om naadloze ondersteuning te garanderen.

Dit aanpassingsvermogen heeft een reële impact. Patiënten lopen verder met minder inspanning en krijgen niet alleen hun mobiliteit terug, maar ook hun onafhankelijkheid. “Als je iemand ziet die kan lopen zonder uitgeput te raken”, voegt Young toe, “besef je dat dit niet alleen om robotica gaat. Het gaat erom mensen een deel van hun leven terug te geven.”

Een universele oplossing

Een uitdaging bij het onderzoek naar exoskeletten is dat elk apparaat zijn eigen set sensoren gebruikt, waardoor gegevens in verschillende formaten worden geproduceerd. Doorgaans faalt een AI-systeem dat op één machine is getraind wanneer het naar een andere wordt overgezet.

Het team van Young heeft dit opgelost door software te ontwerpen die werkt als een universele adapterstekker. Na slechts tien kalibratieslagen verminderde het systeem de foutpercentages met meer dan 75%, ongeacht met welk exoskelet het was verbonden.

“We streven naar eenvoud”, legt Young uit. “Iemand moet een apparaat kunnen omdoen en binnen een minuut het gevoel hebben dat het speciaal voor hem of haar is gemaakt.”

Meer dan herstel na een beroerte

Hoewel het huidige onderzoek zich richt op revalidatie na een beroerte, zijn de toepassingen veel breder. Adaptieve exoskeletten kunnen ondersteuning bieden aan:

• Ouderen die kampen met leeftijdsgebonden spierzwakte.
• Patiënten met neurologische aandoeningen zoals de ziekte van Parkinson.
• Personen met orthopedische problemen, waaronder artrose.
• Kinderen met mobiliteitsstoornissen, door ondersteuning op maat te bieden tijdens de groei.

Er worden momenteel klinische proeven uitgevoerd om te evalueren hoe goed het systeem diverse dagelijkse activiteiten ondersteunt. “Er bestaat niet zoiets als een ‘gemiddelde’ gebruiker”, zegt Young. “De echte uitdaging is om technologie te ontwerpen die flexibel genoeg is om aan het volledige spectrum van menselijke mobiliteit te voldoen.”

Op weg naar levenslange aanpassing

De langetermijnvisie is duidelijk: een exoskelet dat in de loop van de tijd blijft leren en zich aanpast aan veranderingen in het lichaam en de mobiliteit van de gebruiker. Inseung Kang, hoofdauteur van de studie en nu assistent-professor aan de Carnegie Mellon University, ziet het potentieel als transformatief.

“We hebben een systeem gebouwd dat zich binnen enkele minuten aanpast aan iemands loopstijl”, legt Kang uit. “Maar stel je eens voor: een metgezel die je hele leven lang met je meeleert en zich aanpast aan je veranderende behoeften. Een robot die je manier van lopen begrijpt en je bij elke stap de juiste ondersteuning biedt.”

Met AI als kernpunt wijst het exoskelet van Georgia Tech naar een toekomst waarin technologie mensen niet alleen helpt lopen, maar met hen meeloopt

Project MARCH

In Nederland onthulde het studententeam van de TU Delft vorig jaar Project MARCH IX, de negende versie van hun robotachtige exoskelet, tijdens een live demonstratie in het Louwman Museum in Den Haag. Het nieuwe model is ontworpen om mensen met ruggenmergletsel te helpen weer te staan en te lopen, en legt de nadruk op grotere wendbaarheid, een lager gewicht en verbeterde controle.

Belangrijke innovaties zijn onder meer een passief kantelbaar enkelgewricht dat zijwaarts lopen mogelijk maakt, geïntegreerde camera’s die de omgeving scannen op obstakels en een nieuwe motorcontroller die de reactiesnelheid verhoogt. Het exoskelet is ook 25% lichter dan zijn voorganger, wat de bruikbaarheid ten goede komt. Tijdens de demonstratie voltooide piloot Daan van der Heyden met succes een hindernisbaan, waarmee hij het potentieel van het exoskelet in de praktijk aantoonde.

Artikel van ICT&Health