创智汇 | 想让未来由自己掌控？医疗机器人来帮你一程

我们看过很多科幻类充满人工智能的电影，一直以来都承载着人们无穷的想象，也从某种程度上预示着未来科技的发展方向。“人工智能”这个词听起来感觉很科幻，似乎距离我们有些遥远，但在医疗领域，康复机器人拉近了我们之间的距离。

《创智汇》对话中航创世机器人（西安）有限公司创始人贺琛

本期《创智汇》对话中航创世机器人（西安）有限公司创始人贺琛，为我们讲述中国医疗康复机器人如何实现“弯道超车”？

中国康复机器人蓝海领域的宝贵窗口期

就目前来说，作为医疗康复设备主要是分为自由度的牵引式/悬挂式康复机器人和穿戴式康复机器人。穿戴式康复机器人是基于仿生原理进行设计，结合人体工程学，可穿戴于患肢。其技术是融合传感、控制、信息、融合、移动计算,为作为操作者的人提供一种可穿戴的机械机构的综合技术，是指套在人体外面的机器人。

谈及目前康复机器人的行业情况，贺琛说道：“全球范围内代表性产品有以色列公司ReWalk Robotics公司的ReWalk系列，日本Cyberdyne公司的HAL、美国Berkeley Bionics公司的eLEGS等。而中国康复机器人目前进入国内市场的仅瑞士的HOCOMA产品。”

贺琛也谈到虽然中国技术起步时间比较晚，但随着资金的投入和人才的研究，逐渐变得丰富起来。相比于瑞士，我们实现跨越式的发展就是将云平台加入康复机器人中运行，云平台可以快速的实现售后服务、远程监控与预测和简化治疗师的工作量，同时对康复机器人的临床应用也进行了技术创新、模式创新和服务创新。

建立云平台是康复机器人产品的核心价值

目前中国大部分医疗设备属于单机版，需要拥有数据采集和数据分析的能力。贺琛谈到他们初始产品的定位就是第一步是建立云平台；第二步是是实现数据的共享；第三部是实时数据的优化。

具体来说就是结合物联网、云计算、数据挖掘等技术，研发创世康复云平台，对康复机器人设备的运行参数、设备状态和患者使用情况进行实时采集和存储，基于数据挖掘与机器学习算法对机器人和患者大数据分析，从而对机器人设备提供状态和故障预测，对患者康复数据管理，为患者提供智能康复报告。

另外，他们将航空自动控制与仿人机器人技术融入传统康复医学领域，实现康复治疗自动化与专业化；基于开发流程，针对医生和患者的使用习惯，设计更加高效的人机交互与协同系统；同时，采用柔性复合材料，利用3D打印技术，实现了符合人体工学的高舒适性，高匹配性穿戴设计；基于人工智能算法的模式识别，通过穿戴传感器数据，识别出步态周期中需要助力的时间点，并自适应各种行走模式。

算法是实现跨越式进步的核心竞争力与灵魂

“如今的康复机器人还处于辅助性的人工智能阶段，就相当于实时的监控，想要跨时代的进步实现一个更好的产品的灵魂还是在于算法这方面。”贺琛说道。

对于算法主要是通过数据的采集和优化，谈及如何采集信息分析数据？贺琛说有一下三个方面：1.通过机械设备采集社会方面的信息和患者方面的信息之后进行数据的分析和优化。2.通过专业康复治疗的顾问团队，利用评价指标进行数据分析，通过优化和筛选，制定更好的治疗方案。3.顾问团队得到的数据通过固化得到评价指标，之后通过自动运算形成专家系统的一个参考值以达到数据的采集与分析。

贺琛与团队其他成员一起讨论系统优化问题

对于如何优化？贺琛说到需要考虑到两个方面：匹配度：即根据客观的具体情况，通过人不断调整合适的参数，实现算法优化；云平台：通过后台数据的统计，实时反馈到算法实现优化。

贺琛谈到想要在算法实现超越主要有三个方面，1.人工团队，他们有专门做康复机器人软件的工程师来实现所有的功能、性能等。2.实现数据的优化，支持向量机，数据进行深度学习，另外由于我国人口基数大，可以快速的进行测试实现不断的迭代与优化。与阿法狗相比，阿法狗是固定的、单一的算法模式，而康复机器人的评判标准有舒适性、平衡能力、辅助能力、续航能力等多种因素，他的复杂性与主观评价性决定了算法需要不断优化。3.实现实时监控，比如就一个人目前的状态来说，就相当于每半个小时优化一次不断改变康复模式，进行在线处理。

未来康复机器人应用将更加智能化

医疗康复机器人发展的三大方向

在机器人发展史中，医疗康复机器人承载着人们对未来机器人科技的重视与期待。贺琛谈及未来康复机器人的应用时说道：“未来将引入“意图判断”技术，通过采集力感器信号，结合人工智能的算法，根据患者意图进行移动，不需要外力作用便能实现“智能跟随”。比如患者想走得快一点还是慢一点，包括他想迈左腿还是右腿以及想走想停这些。而对于涉及伦理方面的问题，暂时还涉及不到。粗略的划分，主要有三大方向，一个是成为身体的附加式“人工器官”；一个是个人出行，即偏消费行业，比如出去远行穿上外骨骼会帮助减少体力的消耗；最后是康复行业，帮助病人做步态康复训练，目前大部分的人工智能机器人企业都选择了康复行业方向。”

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