爬楼梯

引用：Ottoboni G、La Porta F、Piperno R、Chattat R、Bosco A、Fattori P 等人 (2022) 一种多功能自适应交互式人工智能系统，用于支持中风、后天性脑损伤或脊髓损伤患者：一项研究方案。PLoS ONE 17(4): e0266702。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266702

根据世界卫生组织的《世界残疾报告》，全球残疾患病率接近 20% [1]。在西方社会，导致严重运动残疾和丧失独立性的最常见原因是获得性脑损伤（血管性或创伤性）和脊髓损伤（创伤性和非创伤性；以下简称 SCI）[2]。2016-2017 年估计创伤性脑损伤 (TBI)、中风和 SCI 的发病率分别为每年每 10 万人中 315 人、162 人和 27 人 [3,4]。在欧洲，15 岁以上人口中有 6.6% 患有严重运动残疾，定义为严重限制或无法行走和/或爬楼梯。残疾的患病率随着年龄的增长而显著增加：超过三分之一的依赖行动和个人护理的人年龄超过 75 岁，其中一半是女性（43.7%）[5]。严重的行动不便会给社会生活带来重大限制。不到一半的严重行动不便者可以依靠支持性关系网络。由于许多残疾人 (PWD) 独居 (27.4%)，与家人或其他人一起生活无法确保足够的个人自主功能水平。尽管残疾数据令人震惊，而且与神经发生和神经可塑性相关的知识也在不断进步，但没有短期解决方案能够确保基于受损神经组织再生的完全康复 [6]。因此，在致残疾病的非急性期，增强功能活动可能更适合参与目标，而不是神经系统损伤的恢复。在这种情况下，辅助技术 (AT) 代表了有益的解决方案。AT 将所有可用于增强、稳定或提高残疾人功能能力的物体、设备或系统聚集在一起 [7]。或者，AT 是“个人因健康状况而使用的所有设备或装置，用于帮助完成活动” [8]。人们希望组织再生技术能尽快成为可行的解决方案，同时，由安装了“智能神经假体”的人工智能协议组成的 AT 系统目前正在引起研究关注 [9,10]。智能神经假体是用人工智能协议打造的机器人设备，通过替代受损的神经网络来恢复失去的感觉运动功能。具体来说，这些设备可以利用从大脑记录的信号，将其转化为电子臂、腿或轮子和桌子的运动 [11,12]。从 21 世纪初开始，脑机接口促进了神经信号的获取，以规划和执行运动动作。主要记录来自额叶皮层 [11,13–15]。然而，它们在手势规划方面的成功并没有导致手势执行。从后顶叶皮层 (PPC) 获取的神经元的解码似乎更为成功 [16, 17]：感觉和运动信息有效地引导了四肢瘫痪患者移动的机械臂 [18, 19]。多年来，研究最终用户需求与 AT 的匹配计划的研究表明存在一些局限性。对于市场上的 AT，如果人与技术的匹配不精细，影响技术的流失率很高 [7]。阻碍 AT 采用的一些障碍包括对 AT 成本、最终用户的身体状况、产品安全性和可靠性控制不力。具体而言，研究建议重点分析最终用户对 AT 的态度、控制体验、易用性、最终用户与其主要照顾者的需求之间的匹配性以及 AT 可以提供的解决方案 [7]。此外，独立性和自主性成为最终用户期望 AT 能够保障的主要因素 [20]。有关确保智能神经假体的可接受性的心理社会计划的证据越来越多[21-24]。这些系统的出现提供了利用患者大脑活动控制外部设备（例如机械臂）的可能性[25]。一些研究表明，利用人类运动大脑区域提取的皮质信号可以重建运动轨迹和终点目标[15,26-28]。然而，只有少数研究涉及人类