治疗和辅助外骨和外衣中的AI:对表现和自主性的影响
Herman van der Kooij1,2, Edwin H F van Asseldonk1, Massimo Sartori1
1Department of Biomechanical Engineering, University of Twente, Enschede, Netherlands.
治疗和辅助外骨架的自主控制可以提高可用性和有效性. 机器学习和人工智能是推进这些机器人系统的关键,以获得更好的患者结果和更广泛的采用.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 治疗和辅助外骨在临床和现实应用中显示出重大潜力.
- 提高这些设备的自主性对于提高它们的可用性,有效性和成本效益至关重要.
研究的目的:
- 提出一种通用控制框架,用于上肢和下肢外骨架的自主操作.
- 审查目前在自主外骨架控制方面的进展和未来方向.
- 突出机器学习和人工智能在外骨自治中的作用.
主要方法:
- 对外骨架自主控制框架的当前文献的综述.
- 讨论数据驱动的机器学习技术,用于意图识别,同步,患者评估和任务不可知控制.
- 通过数字人类双胞胎探索强化学习以优化控制政策.
- 在治疗规划和患者参与中检查生成性AI应用.
主要成果:
- 机器学习对外骨的意图识别,同步,患者评估和任务不可知控制有很大的帮助.
- 强化学习与数字人类双胞胎相结合,为优化控制政策提供了一条途径.
- 生成型人工智能可以增强治疗计划和患者参与外骨架辅助康复.
结论:
- 自主操作是释放治疗和辅助外骨的全部潜力的关键.
- 先进的AI技术,包括机器学习和生成AI,对于实现更大的自主性至关重要.
- 进一步开发需要更丰富的患者特定数据和更准确的数字双胞胎来进行临床验证和广泛部署.
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