日前，中国医学科学院北京协和医院（简称北京协和医院）公示，以60万元的拟交易价格，将“康复训练中人体运动意图预测方法及装置”专利权转让给北京铸正机器人有限公司。
该专利的主要发明人赵宇教授，是中国医学科学院北京协和医院骨科教授。赵宇教授主要围绕着脊柱畸形和胸椎管狭窄等疾病，采用基因组学、代谢组学、生物力学、人因工程学、人工智能等进行了多系列研究，已在国际著名骨科杂志《JBJS(Am)》《EUR SPINE J》《SPINE》等发表论文50余篇，SCI收录20余篇。
而交易的另一方，北京铸正机器人有限公司，则是一家以手术机器人为核心，致力于提供脊柱外科数字化全流程手术解决方案，打造导航定位+自主操作国内最强医疗机器人产品矩阵的创新企业。
基于深度学习，实现精准预测人体运动意图
随着人口老龄化加剧，中风、偏瘫等导致患者认知和平衡力受损的情况日益增多，传统康复方法因效率低、专业人员短缺而面临挑战。为解决这一问题，机器人辅助康复设备应运而生，如平衡康复平台和外骨骼机器人，通过力传感器判断患者运动意图，实现人机交互训练。然而，力传感器信号滞后及训练平台控制系统的时间延迟，导致训练平台运动滞后于人体运动意图，影响训练效果。
基于此，赵宇教授团队研发了一种康复训练中人体运动意图预测方法及装置，消除康复训练平台运动相对于人体运动意图的延时误差，提高同步性，改善训练效果。
该方法的核心在于深度学习网络模型的应用。首先，团队通过采集人体的足底压力数据和各关节位姿数据，将这些数据以时间序列形式输入至训练好的深度学习网络模型中，模型便能精准预测出人体的运动意图。这一模型由数据块嵌入模块、编码器层、第一时间序列分解层和解码器层四大组件构成。
其中，数据块嵌入模块作为数据的预处理环节，负责将原始输入时间序列处理为预定长度的数据块，并进行位置编码和值编码，为后续处理奠定基础。编码器层则专注于提取数据块的第一周期特征，为后续的特征融合提供关键信息。
紧接着，第一时间序列分解层将原始输入时间序列分解为初始周期特征和初始趋势特征，为后续的特征计算提供了更精细的数据支持。解码器层则根据这些特征，计算总的趋势特征和总的周期特征，并将两者相加，得到最终的预测序列。
此外，为了进一步提高预测准确性，团队还引入了预处理模块。该模块对原始输入时间序列进行平稳化处理，消除非平稳性分量，确保输入数据的稳定性和可靠性。
值得一提的是，在实验阶段，团队将采集到的位姿序列数据按照6:2:2的比例科学划分为训练集、验证集和测试集。结果证明，新型的网络模型预测精度卓越，能更早地将预测值传给控制软件，显著提升康复训练平台与患者位姿的同步性，从而最大化平台的锻炼效果。
康复机器人向智能化、人性化发展
康复机器人作为一种融合了先进技术与医疗需求的创新产物，备受关注。从国内市场来看，随着我国人口老龄化程度的加深，慢性病患者数量不断增加，康复医疗服务需求日益旺盛。同时，国家政策的扶持也为康复机器人行业的发展提供了有力保障。
近年来，国内康复机器人的发展也迎来了质变。无论是康复类还是辅助类产品，都更加注重智能化、舒适化的发展，不仅适用部位、功能、训练模式日益丰富，而且在舒适度上也有了显著提升。同时，这些产品在使用场景上也在不断探索和拓展，以满足更多患者的需求。
以安杰莱科技为例，其推出的LiteStepper®单下肢偏瘫康复机器人和ExoMax®双踝关节康复训练机器人，基于脑可塑性闭环神经康复临床理论，为患者提供了全周期、主动、高效、个性化的康复解决方案。
再如，司羿智能推出的基于脑机接口的手功能康复机器人，其脑电帽实时采集并记录脑电波信号，通过智能算法实时解析运动意图，并转化为运动指令帮助患手运动，从而实现意念控制。通过脑控康复训练，激发患者主动运动意识，实现“感知-控制”双向闭环神经刺激。
此外，针对居家场景，国内企业也推出了众多黑科技产品。这些产品不仅满足了活动场地丰富、活动范围大的需求，还在安全性和技术集成度上达到了新的高度。同时，针对不同人群的个性化需求和性价比追求，企业也在不断提升自身的软实力。
针对截瘫患者，邦邦机器人则推出智能可站立轮椅，同时，其智能辅助移动机器人可帮助移动困难的残障人士实现自如居家，辅助出行机器人则可帮助行动不便的各类用户完成安全稳定的出行，满足了出行困难群体对"智能化服务+主动式安全防护+多环境适应能力"的暖黑科技期待。
随着技术的不断进步和市场的持续拓展，康复机器人行业将迎来更加广阔的发展前景。我们有理由相信，在不久的将来，康复机器人将成为更多患者康复路上的得力助手。
*封面来源：神笔PRO
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