В ногу со временем: как применяют искусственный интеллект в протезировании
Искусственный интеллект (ИИ) теперь используют и при протезировании конечностей. ИИ-датчики крепят к мышцам и сухожилиям, что способствует точной и слаженной работе протезов. Датчики размещаются на коже над мышцами культи. Сокращение мышц интерпретируется как электрический сигнал, который затем преобразуется в команды, управляющие движением протеза. Исследование, проведенное в 2017 году, показало, что 57,7 млн человек во всем мире живут с ампутациями конечностей. Только 5% из них имеют доступ к протезам из-за высокой стоимости и сложностей в эксплуатации. Как обстоит дело с протезированием в России, проблемы отрасли и возможные их решения — в материале «Известий».
Новейшие технологии
Технологии ИИ используются для обеспечения более точного и адаптивного контроля протезов. На сегодняшний день доступны различные типы протезов, основанные на технологиях ИИ. Однако некоторые передовые технологии, например мозговые интерфейсы, всё еще находятся на стадии исследований и разработок, сообщил «Известиям» CEO компании Arbitroom Артур Маркаров.
Руководитель направления человеко-машинных интерфейсов «Моторика» Михаил Синцов в беседе с «Известиями» рассказал, что ИИ в протезировании используется не только для повышения функциональности, но и для разработки системы считывания импульсов и их интерпретации в команды для управления протезами.
— Сегодня пилоты-испытатели могут с помощью протезов различать твердый предмет или мягкий, а также его размер. В проект планируется внедрить нейросеть, которая смогла бы самостоятельно подбирать параметры стимуляции для возвращения чувствительности и эффективного купирования фантомных болей, — рассказал эксперт.
По его словам, «Моторика» использует искусственный интеллект для решения одной из ключевых проблем современного протезирования — натурализации управления протезом. Пока, чтобы управлять мелкой моторикой руки, нужно предварительно программировать движения каждого пальца в приложении на смартфоне.
— Пользователь сначала делает естественное «фантомное» движение, то есть как будто рука без травмы. ИИ изучает изменения состояния кожи, мышц, сухожилий и связок культи и затем при работе уже по существующему состоянию культи распознает предполагаемый жест. Так управление становится натуральным, без дополнительных манипуляций с настройками в телефоне, — рассказал Михаил Синцов.
Решение проблемы
Общемировая тенденция к увеличению срока жизни ведет к повышению среднего возраста. При этом больше половины всех ампутаций конечностей происходит из-за сосудистых заболеваний, которым подвержены пожилые люди. Поэтому спрос на протезирование конечностей с каждым годом будет повышаться. Но пока лишь 13% разработчиков ассистивных мобильных технологий используют в своих проектах ИИ и машинное обучение.
По словам руководителя стартапа NewStep Северо-Западного наноцентра Андрея Синегуба, общая проблема протезирования — недостаток функциональности. Сегодня нет таких протезов, которые могут полностью заменить утраченную конечность. Функциональность протеза конечности зависит от трех составляющих: устройства крепления к телу, системы управления и мехатронной части с приводами.
— Современные протезы нижних конечностей могут только подстраиваться под ходьбу пациента, играя роль «умного» костыля. Тем не менее протезирование нижних конечностей опережает по эффективности протезирование верхних, так как для них важна мелкая моторика, восстановить которую на данный момент не представляется возможным, — считает эксперт.
Функциональность протезов верхних конечностей сравнительно низка. Одна из главных причин в том, что пользователи должны изучить неинтуитивные стратегии управления (например, сокращение бицепса, чтобы сомкнуть схват протеза кисти), что увеличивает когнитивную нагрузку при использовании.
— В России необходимо развивать проекты, связанные с разработкой инвазивных систем управления, обработки биологических сигналов и систем внутрикостной фиксации протезов, — заключил Синегуб.
Интерес инвесторов
Согласно исследованию Smart Ranking, в первом квартале 2023 года глобальные инвестиции в MedTech сократились почти на 30%. Однако объем российского MedTech-рынка по топ-70 крупнейших компаний в первом квартале 2023 года составил 7,46 млрд рублей — на 24,8% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
Артур Маркаров считает, что инвесторы интересуются развитием технологий протезирования, особенно в свете растущей осведомленности о проблемах людей с ограниченными физическими возможностями и потенциале технологий ИИ для улучшения их жизни. Государственная поддержка может быть важным фактором в развитии и внедрении технологий протезирования, так как это может способствовать их доступности для большего числа пользователей.
— Венчурные инвесторы могут быть осторожны в инвестировании в долгосрочные проекты из-за неопределенности и сложности в области протезирования. Однако потенциал рынка и общественное внимание к данной теме могут привлечь больше инвестиций, — рассказал эксперт.
Для поддержки производителей продукции реабилитационной направленности теперь будут выделяться субсидии. Председатель правительства РФ Михаил Мишустин подписал в апреле этого года постановление, которое меняет правила госфинансирования подобных проектов. Для этого компаниям нужно предоставить в Минпромторг необходимые для включения в перечень документы и подтвердить наличие не менее 90% выручки от реализации реабилитационной продукции в текущем календарном году.
Влияние на будущее
Михаил Синцов считает, что искусственный интеллект способен сильно продвинуть сферу протезирования. По словам эксперта, сейчас на повестке дня — повышение интуитивности и удобства управления.
— Протезирование — это история про крайне высокую степень индивидуализации и точности каждого протеза под конкретного человека. Применение ИИ будет играть здесь ключевую роль, потому что она позволяет адаптироваться под каждого пользователя, при этом ее легко будет масштабировать, — рассказал Синцов.
Директор компании «ТехЛаб» Александр Шаповалов придерживается мнения, что тенденция к повсеместному использованию ИИ будет только усиливаться. Этому способствуют государственные инициативы, предписывающие уже к концу этого года обеспечить каждое медучреждение решением на базе алгоритмов машинного обучения, а к 2024 году таких решений должно быть уже минимум три.
