Un grupo de investigadores diseñó una interfaz que permite controlar una órtesis robótica de mano.
Hasta hace poco tiempo, los usuarios de prótesis que deseaban realizar un cambio de funciones en su dispositivo debían hacerlo por medio de breves contracciones simultáneas de dos grupos musculares o también podían efectuar el cambio de forma manual, al igual que con las órtesis. Sin embargo, recientemente, se han producido sistemas de control de los dispositivos ortopédicos robóticos a través de inteligencia artificial (IA) que permiten el cambio de funciones de manera automatizada.
Optimizar la rehabilitación de los pacientes
Un grupo de investigación encabezado por la doctora Josefina Gutiérrez Martínez diseñó una interfaz, un dispositivo de apoyo externo que une cerebro y computadora y permite controlar una órtesis robótica de mano. Su objetivo es optimizar los esfuerzos de rehabilitación en pacientes con problemas de movilidad en esta extremidad, ya que puede emplearse para estabilizar o corregir sus funciones. Se diferencia de una prótesis robótica en que no reemplaza al miembro, sino que lo asiste.
Como parte de este proyecto, también se desarrolló un sistema de registro de señales electroencefalográficas (EEG). Este trabajo estuvo a cargo del ingeniero biomédico Jorge Airy Mercado, adscrito al Laboratorio de Investigación en Ingeniería Médica del Instituto Nacional de Rehabilitación (INR).
El sistema de registro de señales EEG procesa las señales electroencefalográficas de los usuarios relacionadas con el movimiento de las manos. Se trata de un sistema portátil y de bajo consumo energético.
El prototipo final, perfeccionado luego de tres años de trabajo, consiste en un circuito compuesto por electrodos montados en el cuero cabelludo del usuario que toma las señales eléctricas que emite el cerebro. Al captarlas, las limpia y amplifica para dejarlas listas para otra etapa de procesamiento que se encarga de interpretarlas y determinar la acción que realizará la órtesis robótica.
Caminar en distintos tipos de terreno
Según un reciente artículo publicado en Sciece Daily, un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte ha desarrollado un nuevo software que permitiría a las personas que utilizan prótesis robóticas o exoesqueletos caminar de una manera más segura y natural en diferentes tipos de terreno.
El desarrollo incorpora visión por computadora en el control de prótesis de pierna e incluye algoritmos robustos de IA que permiten que el software responda mejor a la incertidumbre. De esta manera, puede predecir el tipo de terreno que pisarán los usuarios, cuantificar las incertidumbres asociadas con esa predicción e incorporar esas incertidumbres en su toma de decisiones.
Los investigadores centraron su análisis en distinguir entre seis terrenos diferentes que requieren ajustes en el comportamiento de una prótesis robótica: baldosas, ladrillos, hormigón, hierba, “arriba” y “abajo”.
Si el grado de incertidumbre es demasiado alto, el sistema puede notificar al usuario que no tiene suficiente confianza en su predicción para actuar, o puede cambiar por defecto a “modo seguro”.
El sistema se puede utilizar con cualquier exoesqueleto robótico de miembro inferior o dispositivo protésico robótico, pero requiere de una pieza adicional de hardware: una cámara.
En su estudio, los investigadores utilizaron cámaras en anteojos y montadas en prótesis de extremidades inferiores. Luego, analizaron cómo el software hizo uso de los datos de visión de ambas cámaras, de forma conjunta y por separado.
Para entrenar al sistema, los investigadores conectaron las cámaras a personas sin discapacidad que caminaron a través de una variedad de entornos interiores y exteriores. Luego, hicieron que una persona con prótesis de pierna utilizara las cámaras mientras atravesaba los mismos entornos.
El empleo de dos cámaras requería una gran cantidad de poder de cómputo. Por ende, los investigadores se preguntaron cómo funcionaría el desarrollo informático si se utilizaba solo la cámara montada en la extremidad inferior. Al realizar la prueba, el software pudo realizar predicciones a corto plazo, tales como anticipar el terreno que sería pisado en los próximos dos pasos.
Los investigadores continúan trabajando en perfeccionar el sistema para que resulte más eficiente, lo cual incluye que utilice menos información visual y procesamiento de datos.
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'-Agencia EFE.
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