Ein KI-basiertes Assistenzsystem zur Steuerung der Handtherapie mittels eines Rehabilitationsroboters wollen Forschende im Rahmen des Projekts „iHand“ entwickeln. Das System soll in der Lage sein, auf Veränderungen im Therapieprozess selbstständig zu reagieren und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.
In dem Projekt arbeiten Wissenschaftler des Arbeitsbereichs Neuromotorik und Training des Instituts für Sportwissenschaft an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster mit der Lime Medical GmbH zusammen, um die Entwicklung der datenbasierten Lösung voranzutreiben. Sie hoffen, dass dank der Lösung die Handtherapie zukünftig größtenteils im Heimtraining durchgeführt und der Therapieerfolg über eine App eingesehen werden. Gefördert wird das Projekt mit rund 445.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM).
Um die Handfunktion nach Operationen, Verletzungen sowie bei chronischen Erkrankungen, Arthrose und Schmerzen wiederherzustellen und zu erhalten, kommt unter anderem die Handtherapie zum Einsatz. Hierbei werden das Greifen, die Beweglichkeit, die Koordination, Kraft und auch die Feinmotorik trainiert. Die Unterstützung der klassischen Physiotherapie mit Assistenzsystemen wie Therapie-Robotern ist nach Einschätzung der Forschenden eine gute Möglichkeit, um dem Fachkräftemangel in Deutschland entgegenzuwirken und mehr Flexibilität in der Handtherapie zu ermöglichen.
Selbstlernender Therapie-Roboter für die Handtherapie
Durch Implementierung eines Klassifikationsalgorithmus wollen die Partner eine selbstlernende Steuerungs- und Planungssoftware entwickeln. Durch die kontinuierliche Erfassung von Sensordaten während der Nutzung eines Therapie-Roboters erhält das System so ständig neue Informationen über die Zusammenhänge zwischen Therapieeinstellung, Therapiefortschritt, Gesundheitszustand der Hand und Befinden der Patientinnen und Patienten. Die Entscheidung für oder gegen eine Adaption der Parameter sowie über das Ausmaß der Anpassung wird von einem wissensbasierten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) getroffen. Die Planung, Durchführung und Adaption der robotischen Hand-Bewegungstherapie soll durch den Einsatz von Methoden zur Entscheidungsunterstützung sowie insbesondere durch Methoden des Machine Learning (ML) automatisiert werden.
Der Arbeitsbereich Neuromotorik und Training der Universität Münster hat die Aufgabe, geeignete Indikatoren zum Training des Klassifikationsalgorithmus zu identifizieren und das Entscheidungsunterstützungssystem auszuarbeiten. Die Firma Lime Medical übernimmt die die Entwicklung des ML-Modells sowie des echtzeitfähigen Regelsystems. In der Umsetzungs- und Validierungsphase sollen dann Komponenten zu einem Gesamtsystem zusammengefügt werden, um es in Betrieb zu nehmen und den finalen Prototypen zu validieren.