リハビリテーションロボット

リハビリテーション ロボット工学は、ロボットデバイスの応用を通じてリハビリテーションを理解し強化するための研究分野です。リハビリテーション ロボット工学には、さまざまな感覚運動機能[ 1 ] (例: 腕、手[ 2 ] [ 3 ]脚、足首[ 4 ] ) を補助するようにカスタマイズされたロボット デバイスの開発、治療訓練を支援するさまざまなスキームの開発、[ 5 ]および患者の感覚運動パフォーマンス (移動する能力) の評価[ 6 ]が含まれます。ここでは、ロボットは補助デバイスとしてではなく、主に治療補助具として使用されます。[ 7 ] [ 8 ]ロボットを使用したリハビリテーションは、一般的に患者の忍容性が良好で、特に脳卒中 による運動障害のある人に対する治療の効果的な補助であることがわかっています。

概要

リハビリテーションロボットは、バイオメディカルエンジニアリングの特定の分野であり、ヒューマンロボットインタラクション（人とロボットの相互作用）の一部であると考えられます。この分野では、臨床医、セラピスト、エンジニアが協力して患者のリハビリを支援します。

この分野の主な目標には、患者、セラピスト、臨床医が簡単に使用できる実装可能な技術の開発、臨床医の治療の有効性の向上、患者の日常生活における活動の容易さの向上などがあります。

歴史

初期の発展（1960年代～1980年代）

リハビリテーションロボットの起源は、外骨格や電動装具の初期研究に遡ります。1960年代には、ゼネラル・エレクトリック社によるハーディマン・プロジェクトなどに代表される最初の電動外骨格が開発されましたが、当初は軍事用途を想定していました。1980年代になると、研究は医療用途へと移行し、初期のロボット補助具は脳卒中患者や脊髄損傷者の支援を目的として設計されました。

成長と臨床応用（1990年代～2000年代）

1990年代には、専用のロボットリハビリテーション機器が導入されました。初期の最も注目すべきシステムの一つは、マサチューセッツ工科大学（MIT ）で開発されたMIT-Manusで、脳卒中患者にロボット支援療法を提供しました。同時期には、Hocoma社が開発したロボット歩行訓練システム「Lokomat」が、反復的で集中的な歩行療法を可能にし、下肢リハビリテーションに革命をもたらしました。

2000年代には、この分野は大きく発展し、ロボット工学と神経可塑性研究を融合させることで患者の回復を促進しました。ロボット療法の活用は、脳卒中後のリハビリテーションを受けている患者の転帰改善を示す研究によって裏付けられました。重要な進歩としては、制御メカニズムの改善を目的とした脳コンピュータインターフェース（BCI）の導入や、個々のニーズに合わせて治療を調整するための適応アルゴリズムの導入などが挙げられます。

現代の進歩（2010年代～現在）

2010年代には、ソフトロボティクス、ウェアラブル外骨格、AIを活用したリハビリテーション戦略の登場により、リハビリテーションロボットが進化しました。企業や研究機関は、ReWalkやEkso Bionicsの外骨格など、軽量で持ち運び可能なデバイスを開発し、運動機能障害のある人の運動能力回復を支援しました。

最近のトレンドとしては、仮想現実（VR）と機械学習を統合し、リハビリテーションプログラムをさらにパーソナライズすることが挙げられます。ロボットシステムを用いた遠隔モニタリングと治療を可能にする遠隔リハビリテーションは、特にCOVID-19パンデミック以降、遠隔医療ソリューションのニーズが加速したことで、注目を集めています。

関数

設計者は、患者の適応レベルを判断する技術を応用したリハビリテーションロボットを開発しています。これらの技術には、能動支援運動、能動拘束運動、能動抵抗運動、受動運動、適応運動などが含まれますが、これらに限定されません。能動支援運動では、患者は力を加えられることなく、所定の経路に沿って手を動かします。能動拘束運動は、患者の腕が本来の動きとは異なる方向に動かそうとした場合に、反対の力を加えて動かす運動です。能動抵抗運動は、反対の力を加えて動かす運動です。

長年にわたり、リハビリテーション ロボットの数は増えてきましたが、臨床試験のため、その数は非常に限られていました。多くのクリニックでは臨床試験を行っていますが、遠隔操作できればよいという理由でロボットを受け入れていません。患者のリハビリテーションにロボットを活用することには、いくつかの良い点があります。その 1 つは、プロセスやエクササイズを必要な回数だけ繰り返すことができる可能性があることです。もう 1 つの良い点は、患者の状態の改善または低下を正確に測定できることです。正確な測定は、デバイス上のセンサーから得られます。デバイスが測定を行っている間は注意が必要です。測定が完了すると、患者が退出するために行うさまざまな動作によってデバイスが中断される可能性があるからです。[ 9 ]リハビリテーション ロボットは、長期間にわたって継続的な治療を施すことができます。回復の過程では、リハビリテーション ロボットは、経験豊富なセラピストのように患者のニーズを理解することはできません。[ 10 ]ロボットは今は理解できませんが、将来的にはデバイスが理解できるようになるでしょう。リハビリテーション ロボットを導入するもう一つの利点は、セラピストが身体的な負担をかけずに済むことです。

最近、リハビリテーションロボットは医療、外科手術、遠隔手術などの分野で活用されていますが、ロボットがリモコンで操作できないことに対する苦情が多すぎます。産業用ロボットがリハビリテーションロボットのように機能すると考える人も多いかもしれませんが、これは誤りです。リハビリテーションロボットは複数の用途に使用できるため、調整可能でプログラム可能である必要があります。一方、産業用ロボットは常に同じであり、作業対象の製品が大きくなったり小さくなったりしない限り、ロボットを変更する必要はありません。産業用ロボットが機能するためには、新しいタスクに合わせてより調整可能でなければなりません。[ 9 ]

ロボットの種類

リハビリテーションに使用できるロボットには、主にエンドエフェクタベースのロボットとパワード・エクソスケルトンの2種類があります。それぞれのシステムには長所と短所があります。エンドエフェクタシステムはセットアップが迅速で、適応性も優れています。一方、エクソスケルトンは関節の分離精度が高く、歩行の透明性が向上します。

現在の研究分野

現在のロボットデバイスには、手足や手の動きを補助する外骨格、強化されたトレッドミル、手足の運動動作を再訓練するロボットアーム、指のリハビリテーションデバイスなどがあります。一部のデバイスは特定の運動動作の筋力発達を支援することを目的としますが、他のデバイスはこれらの動作を直接支援しようとします。多くの場合、ロボット技術は動作の質を向上させ、タスクの強度と反復性を高めることで神経可塑性の原理を活用しようとします。過去20年間で、脳卒中患者のリハビリテーションのためのロボット介在療法の研究は、より安価で効果的な治療の可能性が認識されるにつれて大幅に増加しました。[ 11 ]脳卒中は北米で有病率が高いため、ほとんどの研究の焦点となっています が、 [ 7 ]リハビリテーションロボットは脳性麻痺の患者（子供を含む） 、[ 4 ]または整形外科手術からの回復期の患者にも適用できます。[ 11 ]

このタイプの適応型ロボット療法のさらなる利点は、患側の腕の痙縮と筋緊張の顕著な軽減です。ロボットの空間的な配置を変えることで、水平方向、垂直方向、あるいは様々な平面におけるそれらの組み合わせの動きが可能になります。[ 7 ] 垂直方向の反重力設定は、肩と肘の機能改善に特に有効です。

参照

参考文献

  1. ^ Brewer, Bambi R.; McDowell, Sharon K.; Worthen-Chaudhari, Lise C. (2007). 「脳卒中後の上肢リハビリテーション：ロボットシステムと臨床結果のレビュー」. Topics in Stroke Rehabilitation . 14 (6): 22– 44. doi : 10.1310/tsr1406-22 . PMID  18174114. S2CID  207260716 .
  2. ^ Balasubramanian, Sivakumar; Klein, Julius; Burdet, Etienne (2010). 「ロボット支援による手の機能リハビリテーション」Current Opinion in Neurology . 23 (6): 661– 70. doi : 10.1097/WCO.0b013e32833e99a4 . PMID 20852421 . 
  3. ^ Yongsuk Kang; Doyoung Jeon (2012). 「VSD法を用いたリハビリテーションロボット制御」2012 IEEE/SICE 国際システム統合シンポジウム (SII) . pp.  192– 197. doi : 10.1109/SII.2012.6427313 . ISBN 978-1-4673-1497-8. S2CID  21181553 .
  4. ^ a b Michmizos, Konstantinos P.; Rossi, Stefano; Castelli, Enrico; Cappa, Paolo; Krebs, Hermano Igo (2015). 「ロボット支援神経リハビリテーション：足首リハビリテーションのための小児用ロボット」 IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering . 23 (6): 1056– 67. doi : 10.1109/TNSRE.2015.2410773 . PMC 4692803 . PMID 25769168 .  
  5. ^ Marchal-Crespo, Laura; Reinkensmeyer, David J (2009). 「神経損傷後のロボット動作訓練における制御戦略のレビュー」 . Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation . 6 : 20. doi : 10.1186/1743-0003-6-20 . PMC 2710333. PMID 19531254 .  
  6. ^ Balasubramanian, Sivakumar; Colombo, Roberto; Sterpi, Irma; Sanguineti, Vittorio; Burdet, Etienne (2012). 「脳卒中後の上肢運動機能のロボット評価」American Journal of Physical Medicine & Rehabilitation . 91 (11 Suppl 3): S255–69. doi : 10.1097/PHM.0b013e31826bcdc1 . PMID 23080041 . S2CID 34630716 .  
  7. ^ a b c Krebs, Hermano; Ferraro, Mark; Buerger, Stephen P; Newbery, Miranda J; Makiyama, Antonio; Sandmann, Michael; Lynch, Daniel; Volpe, Bruce T; Hogan, Neville (2004). 「リハビリテーションロボティクス：MIT-Manusの空間拡張のパイロット試験」 Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation . 1 (1): 5. doi : 10.1186/1743-0003-1-5 . PMC 544952 . PMID 15679916 .  
  8. ^ Haghshenas-Jaryani, Mahdi; Patterson, Rita M.; Bugnariu, Nicoleta; Wijesundara, Muthu BJ (2020). 「手のリハビリテーションのためのハイブリッド外骨格ロボットデバイスの設計と検証に関するパイロットスタディ」 . Journal of Hand Therapy . 33 (2): 198– 208. doi : 10.1016/j.jht.2020.03.024 . PMID 32423846. S2CID 218688698 .  
  9. ^ a b Munih, Marko; Bajd, Tadej (2011). 「リハビリテーションロボティクス」.テクノロジーとヘルスケア. 19 (6): 483–95 . doi : 10.3233/THC-2011-0646 . PMID 22129949 . 
  10. ^カレラ、イセラ;モレノ、エクトル A.サルタレン、ロケ。ペレス、カルロス。プリージ、リサンドロ。ガルシア、セシリア (2011)。「ROAD：家事助手兼リハビリテーションロボット」。医療および生物学的工学およびコンピューティング。49 (10): 1201–11 .土井: 10.1007/s11517-011-0805-4。PMID 21789672。S2CID 1171144。  
  11. ^ a bヒルマン、マイケル (2004). 「2 リハビリテーションロボティクスの過去から現在まで – 歴史的視点」ビエン、Z. ゼン、ステファノフ、ディミター (編).リハビリテーションロボティクスの進歩. 制御情報科学講義ノート. 第306巻. pp.  25– 44. doi : 10.1007/10946978_2 . ISBN 978-3-540-44396-4。

さらに読む

  • セルツァー、マイケル・E.；クラーク、ステファニー；コーエン、レオナルド・G. (2006).神経修復とリハビリテーションの教科書：医療神経リハビリテーション.
  • クーパー、ロリー・A. (1995).移動とマニピュレーションへのリハビリテーション工学の応用. Bibcode : 1995ream.book.....C .
  • Gimigliano F, Palomba A, Arienti C, et al. 神経疾患におけるロボット支援腕療法：CICERONEイタリア・コンセンサス会議におけるエビデンス統合の根拠と方法論. Eur J Phys Rehabil Med. 2021年6月15日. doi: 10.23736/S1973-9087.21.07011-8. 電子出版、印刷前。PMID 34128606。
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