机器人疗法助力中风患者康复

全球每年有约500万人因中风留下长期功能障碍，而物理治疗师的缺口正在持续扩大，这让患者很难获得应有的康复护理。麻省理工学院（MIT）前博士后、现普渡大学助理教授约翰内斯·拉克纳与MIT前访问学生诺亚·盖格合作，开发出一套结合生成式AI与实时力反馈的机器人系统，能够从真实治疗师的操作中学习，并在患者进行伸展、抬臂及日常生活动作训练时，给出恰到好处的辅助力度。 这套方案的核心思路是"人机协作"而非"机器换人"。拉克纳明确表示，目标不是取代治疗师，而是延伸他们的服务半径——在治疗师人手不足的情况下，让更多患者获得有质量的康复训练。目前初步的机器人实验已经验证了该方法的可行性，团队下一步计划开发针对不同治疗师的个性化模型，并对曾接受人工治疗的同批患者开展长期临床研究，以验证效果。值得注意的是，这项技术的想象空间不止于医疗康复，拉克纳认为它还可能应用于需要大量物理接触的工业场景或人机协作工作空间。对关注AI落地的从业者来说，这提供了一个"生成式AI+力反馈"在垂直场景中落地的样本：不追求全自动，而是把人类专家的经验数字化、可复制化。