對抗手部震顫首先是人工智能然后是機器人

機器人為患有嚴重影響其生活質量的神經系統運動障礙的人們帶來了希望。現在，研究人員已經利用人工智能技術來構建算法模型，該模型可以在與手部震顫作斗爭時使機器人更準確，更快，更安全。

他們的模型可供其他人使用，已于本月發表在《自然》在線期刊《科學報告》上。國際團隊報告了迄今為止最強大的技術，用于表征影響大量衰老的常見和虛弱的運動問題的病理性手震癥狀。全世界有一百萬人被診斷出患有帕金森氏病，這只是一種會引起手部震顫的神經退行性疾病。

雖然先進的可穿戴外骨骼服和神經康復機器人等技術可以幫助人們抵消一些非自愿運動，但這些機器人助手需要實時準確地預測非自愿運動—僅10或20毫秒的延遲就可以阻止機器的有效補償。在某些情況下，甚至可能危及安全。

輸入在倫敦(安大略省)運動失調中心收集的大數據集，以及該團隊的開創性機器學習模型，他們將其命名為PHTNet，用于“使用遞歸神經網絡進行病理性手震”。他們使用小型傳感器分析了81位患者在60年代和70年代的手部動作，然后應用了一種新型的數據驅動的深度神經網絡建模技術來提取適用于所有患者的預測信息。

他們的論文詳細介紹了人工智能模型和培訓，并報告了24,300個樣本的95%置信度。

合著者S. Farokh Atashzar說：“我們的模型已經處于現成可用的階段，可供神經病學家，研究人員和輔助技術開發人員使用。”他現在是紐約大學坦登分校的助理教授，并開始探索使用機器人與人工智能相結合，同時在加拿大進行博士和博士后研究。“它需要大量的計算能力，因此我們計劃開發一種低功耗的云計算方法，以使可穿戴式機器人和外骨骼在患者家中運行。我們還希望開發出需要較少計算能力的模型，并增加其他生物學功能。輸入的因素。”