Fabian Just

Autor

Fabian Just (28) ist Robotik-Wissenschaftler und forscht im Balgrist Campus an der robotergestützten Therapie im Armbereich – er war massgeblich an der Weiterentwicklung des Therapieroboters ARMin beteiligt. Er hat einen Master in Elektrotechnik sowie Automatisierungstechnik und arbeitet seit 2015 im Balgrist Campus. Seine Doktorarbeit verfasst Fabian Just zum Thema Machine Learning.

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Machine Learning ist das Schlagwort der Stunde. Auch in der Rehabilitation wird zunehmend auf die roboterassistierte Therapie gesetzt. Fabian Just, Robotik-Spezialist im Forschungslabor für Paraplegie, spricht über den Einfluss von künstlicher Intelligenz auf Mensch und Maschine.

Beim Betreten des Labs sticht einem ARMin direkt ins Auge – es ist ein Armroboter, der in der Neurorehabilitation eingesetzt wird und Patientinnen und Patienten dabei unterstützt, verlorene Armfunktionen wieder zurückzugewinnen. Das Team lege den momentanen Fokus stark auf Patientinnen und Patienten mit Schlaganfällen, habe aber auch Studien mit Querschnittgelähmten durchgeführt, sagt Robotik-Forscher Fabian Just.

Unser Ziel ist es, an neuen Lösungen für die Rehabilitation zu forschen und in Zusammenarbeit mit Therapeutinnen und Therapeuten ein auf das Leiden des Patienten, der Patientin abgestimmtes Training zu entwickeln.


Dank ARMin bessere Therapieergebnisse?

Je nachdem, wie stark die Lähmung am Rückenmark ist oder ob eine inkomplette Tetraplegie besteht, sind Armfunktionen erwartungsgemäss beeinträchtigt. Ein Roboter kann vor allem helfen, die benötigte Kraft wieder zu erlangen. Im Jahr 2014 haben wir in einer umfangreichen Multicenter-Studie nachweisen können, dass die roboterassistierte Therapie statistisch bessere Rehabilitationserfolge erzielt als die konventionelle Therapie. Der Unterschied fiel allerdings so gering aus, dass das Ergebnis klinisch nicht relevant war. Unser Ziel ist es, an neuen Lösungen für die Rehabilitation zu forschen und in Zusammenarbeit mit Therapeutinnen und Therapeuten ein auf das Leiden des Patienten abgestimmtes Training zu entwickeln.

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Motivation ausschlaggebend für Rehabilitationserfolg

Die Forschungsfrage «Was könnte die robotergestützte Rehabilitation besser machen?» ist unsere Ausgangslage – danach fragen wir Patienten/-innen an, ob sie an einer entsprechenden Studie teilnehmen möchten. Wir erleben Patienten/-innen sehr aufgeschlossen und motiviert, mit dem Therapieroboter zu arbeiten. Wir Forscher können die Menschen mit unseren Ideen begeistern und sie überzeugen, dass Roboter – wenn sie sinnvoll eingesetzt werden – ein Gewinn sind. Innovative Technologien sind das eine, aber gerade die Motivation jeder einzelnen Person ist ausschlaggebend für den Erfolg der Rehabilitation.
 

Das Training bringt motorische Fähigkeiten zurück

Nebst der Motivation haben auch biomechanische Abläufe Einfluss auf den Erfolg. Im Unterschied zur Armrehabilitation gibt es für die Beinrehabilitation aktuell mehr Assistenzsysteme, weil sie im Alltag einfacher anwendbar sind. Bewegungsabläufe des Armes und der Schulter sind viel komplexer. Deshalb wird die Armrehabilitation stationär durchgeführt und Patienten/-innen sind auf Begleitung durch einen Therapeuten, eine Therapeutin angewiesen. Dank dem Training im Armroboter erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Patienten ihre motorischen Funktionen und ihre Kraft zurückgewinnen. Dabei geht es vor allem um das Wiedererlernen von Hand- und Armbewegungen in Alltagssituationen. Jeder Patient, jede Patientin hat dabei unterschiedliche Bedürfnisse. Dabei spielt auch die Ausprägung des Schlaganfalls eine Rolle – nicht jede Person hat die gleich gute Aussicht auf eine Genesung. Je intensiver das Training ausfällt, desto höher ist auch der Therapieerfolg. Die Therapiezeit, die von der Krankenkasse vergütet wird, soll möglichst effektiv genutzt werden.
 

Robotische Imitation von Expertenwissen

Das Wesentliche vorab: Therapeuten/-innen werden in absehbarer Zeit nicht durch Roboter ersetzt. Roboter übernehmen physisch anstrengende Arbeit, wo es sinnvoll ist. Gerade in der Rehabilitation passiert sehr viel physische Interaktion zwischen Therapeut/-in und Patient/-in. Bei manchen Geräten besteht durchaus die Gefahr, dass der Therapeut zum blossen Anlagenbenutzer verkommt. Dadurch ginge aber auch seine Expertise in der Therapie verloren.

Das immense und komplexe Wissen über den Menschen und dessen Bedürfnisse; welcher Bewegungsablauf der richtige ist – das kann ein Roboter kaum selbständig und richtig interpretieren.

Unser Fokus liegt darauf, das Expertenwissen in den Rehabilitationsroboter zu integrieren. In unserem Fall ist das Expertenwissen versteckt im Therapeuten, in der Therapeutin und in der Performance des Patienten, der Patientin. Das immense und komplexe Wissen über den Menschen und dessen Bedürfnisse; welcher Bewegungsablauf der richtige ist – das kann ein Roboter kaum selbständig und richtig interpretieren. Mit der kollaborativen Therapie «BridgeT» können Therapeuten/-innen dem Roboter beliebige Bewegungsabläufe mit komplett individuellen Schwierigkeitsgraden zur weiteren Repetition ohne Therapeut beibringen. Dies geschieht über die manuelle Interaktion mit dem Arm des Patienten, wenn dieser mit dem Roboter verbunden ist. (siehe Bild 1) Während der manuellen Interaktion ist der Roboter in der Mitte mechanisch transparent, d.h. der Therapeut spürt nur den Patientenarm und die Aktivität des Patienten. Durch Kraftsensoren kann der Roboter die Vorgaben des Therapeuten bezüglich Bewegung und Schwierigkeitsgrad imitieren und für weitere Bewegungsrepetitionen verinnerlichen. Durch die Visualisierung der Bewegungen und des positionsabhängigen Schwierigkeitsgrades auf dem Display sieht der Therapeut, die Therapeutin die robotische Imitation seiner Therapieidee und kann jederzeit manuelle Anpassungen vornehmen.


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Kollaborative statt autonome Robotik dank «BridgeT»

Kollaborative Roboter sind darauf ausgelegt, dass sie mit Menschen zusammenarbeiten, während autonome Roboter fest programmierte Aufgaben wiederholt ausführen, beispielsweise bei der Produktion von Autos. Unsere zum Patent angemeldete «BridgeT»-Therapie macht ARMin zu einem kollaborativen Roboter und gibt dem Therapeuten, der Therapeutin die Möglichkeit, wieder Ihre Expertise in manueller Interaktion mit dem Patientenarm zu nutzen. Der Roboter zeichnet die Daten der Trainingseinheiten selbständig auf und speichert sie im System für weitere Bewegungsrepetitionen ab. Dies geschieht in Form von automatisierten Algorithmen, welche auch Daten analysieren und auswerten, wie sich der Patient im Verlauf des Therapiezyklus verhält. Aber erst mit dem Expertenwissen des Therapeuten bekommen diese Sensorwerte und Datenanalysen Sinn und das Qualitätsniveau der Therapie verbessert sich für den Patienten erheblich. Wir in der Forschung sind froh, wenn auch die Therapeuten gegenüber neuen Lösungen in der Reha-Robotik aufgeschlossen sind – so ist «BridgeT» für uns eine gelungene Fusion zwischen konventioneller und roboterassistierter Therapie.

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