ДаліНаступний посібник
AI у фертильності та відборі ембріонів ЕКЗ
Галузі промисловості
Галузеві довідники
ШІ в протезуванні та біонічних кінцівках
Штучний інтелект у протезуванні означає використання машинного навчання для декодування електричних сигналів від решти м’язів користувача в рухи рук і зап’ястя, а також використання сенсорних контролерів для налаштування штучних колін і щиколоток до кожного кроку.
На цій сторінці4 хвилини читання
Огляд
Це важливо, тому що більш інтуїтивно зрозуміле керування може зробити протез менш схожим на інструмент, а більше як кінцівку. Сучасні пристрої все ще стикаються з ненадійними сигналами, слабким відчуттям дотику, високою ціною та частими залишеннями.
Глибоке занурення
Більшість біонічних рук є міоелектричними. Електроди на шкірі всередині гнізда вловлюють невеликі електричні сигнали, які називаються електроміографією або ЕМГ, які виробляються, коли користувач скорочує м’язи залишкової кінцівки. Десятиліттями керування було прямим: один м’яз відкривав руку, інший закривав її, і користувач перемикався між функціями руки та зап’ястя за допомогою спільного скорочення або кнопки. Це працює, але повільно та виснажливо. Розпізнавання образів це змінило. Замість того, щоб зчитувати один м’яз за раз, класифікатор зчитує кілька електродів разом і дізнається, який загальний шаблон відповідає зведенню руки, повороту зап’ястя або відпочинку. На початку 2010-х Coapt привніс це в комерційну зброю. Хірургія теж допомагає. Цільова реіннервація м’язів, розроблена Тоддом Куйкеном і його колегами з Чикаго, перенаправляє нерви, які колись обслуговували відсутню руку, у м’язи, що залишилися, створюючи нові сигнальні ділянки. Руки з декількома захопленнями, такі як Psyonic Ability Hand і DEKA LUKE, пропонують багато моделей захоплення. Для ніг інтелект зосереджений переважно в контролері. Мікропроцесорні наколінники, такі як Ottobock C-Leg, представлені наприкінці 1990-х років, вимірюють кут коліна та навантаження багато разів на секунду та регулюють опір, щоб коліно залишалося стабільним на схилах, сходах і спотиканнях. Коліна та щиколотки з електроприводом додають двигуни. У 2024 році команда Массачусетського технологічного інституту на чолі з Г’ю Герром повідомила в журналі Nature Medicine, що люди, які користувалися хірургічною технікою під назвою міоневральний інтерфейс агоніст-антагоніст, ходили швидше та природніше з біонічною щиколоткою під власним нейронним контролем. Обмеження реальні. ЕМГ змінюється залежно від поту, втоми, зміщення електродів і положення руки, тому точність лабораторних даних часто падає вдома. Більшість пристроїв практично не відчувають дотику, вони важкі та дорогі, і багато користувачів відмовляються від протезів верхніх кінцівок. Поширеною помилкою є те, що біонічні кінцівки читають думки безпосередньо. Більшість читають м'язи, а не мозок.
Стратегічний вплив
Контекст і правила
Галузевий контекст визначає, чи виживуть ідеї ШІ при контакті з реальністю.
Контроль якості
Обмеження домену впливають на прийнятну кількість помилок і моделі контролю.
Створіть вибір
Успішне розгортання узгоджує технічні можливості з робочими процесами.
Майбутнє ШІ в протезуванні та біонічних кінцівках
Напрямки досліджень включають імплантовані електроди, які записують чистіші сигнали, остеоінтеграцію, яка прикріплює протез безпосередньо до кістки, і сенсорний зворотний зв’язок через нервову стимуляцію, щоб користувачі могли відчувати силу захоплення. Хірургічні підходи, такі як міоневральний інтерфейс агоніст-антагоніст, свідчать про те, що поєднання хірургічного втручання з кращим контролем може покращити ходьбу, хоча дослідження наразі включають невелику кількість учасників. Більш широкий вплив залежить від вартості, страхового покриття, довговічності та якості кріплення, які часто важливіші для користувачів, ніж додаткові шаблони рукоятки. Очікуйте поступового покращення надійності та адаптації, а не раптового переходу до кінцівок, які повністю відповідають природним.
Реалізація в реальному світі
Людина з ампутацією нижче ліктя тренує систему розпізнавання образів, виконуючи кожен захоплення кілька разів, після чого рука розпізнає його м’язові шаблони для зближення долоні, розкриття долоні та обертання зап’ястя.
Після цільової операції реіннервації м’язів нерви, які колись контролювали руку, перенаправляються до м’язів грудей або плеча, надаючи протезу більш чіткі сигнальні ділянки.
Мікропроцесорне коліно визначає, що користувач спіткнувся посеред кроку, і швидко збільшує опір, щоб коліно не згиналося.
Біонічна рука користувача добре працює в клініці, але вдома в спекотний день неправильно читає захвати, тому що піт і зміщення гнізда змінюють м’язові сигнали, тому вони повторно калібрують його.
Ризики та огорожі
Нормативні вимоги можуть зробити недійсними в іншому випадку надійні прототипи.
Історичні дані можуть кодувати упередженість, яка шкодить певним спільнотам.
Застарілі системи можуть створювати вузькі місця інтеграції та приховані витрати.
Дорожня карта впровадження
Залучайте експертів із предметної області від розробки проблеми до оцінки.
Створіть контрольні стежки та документацію перед запуском.
Завчасно перевірте зобов’язання щодо відповідності та безпеки.
Розгортайте поетапно з чіткими критеріями зупинки та відкату.
Продовжуйте досліджувати
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Prosthetics and Bionic Limbs quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часті запитання
Що таке ШІ в протезуванні та біонічних кінцівках?
Штучний інтелект у протезуванні означає використання машинного навчання для декодування електричних сигналів від решти м’язів користувача в рухи рук і зап’ястя, а також використання сенсорних контролерів для налаштування штучних колін і щиколоток до кожного кроку. Це важливо, тому що більш інтуїтивно зрозуміле керування може зробити протез менш схожим на інструмент, а більше як кінцівку. Сучасні пристрої все ще стикаються з ненадійними сигналами, слабким відчуттям дотику, високою ціною та частими залишеннями.
Який сигнал зчитує більшість біонічних рук, щоб вирішити, як рухатися?
Міоелектричні протези використовують електроди в гнізді для зчитування ЕМГ-сигналів, які виникають під час скорочення залишкових м’язів.
Чим розпізнавання образів відрізняється від старішого прямого керування?
Пряме керування прив’язує окремі м’язи до окремих дій, тоді як розпізнавання образів вивчає багатоканальні шаблони, які відповідають певним рухам.
Що робить цільова реіннервація м’язів?
TMR перенаправляє нерви в інші м’язи, створюючи нові, чіткі ділянки сигналу ЕМГ для контролю.
Що регулює мікропроцесорне коліно, наприклад C-Leg, під час ходьби?
Він вимірює кут коліна та навантаження багато разів на секунду та змінює опір, щоб коліно залишалося стабільним.
Чому біонічна рука, яка працювала в клініці, може неправильно розпізнати захоплення вдома?
Ці фактори змінюють ознаки сигналу, вивчені класифікатором, знижуючи точність у повсякденному житті.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми