香港の高齢者支援のためのインテリジェント ロボティクス (i-REACH)

この研究は、高齢者の可動性と操作性を支援するためのインテリジェントなロボット ソリューションを提供することを目的としています。 新しい UC3 開発アプローチを使用して、研究者は高齢ユーザーの要件を体系的に研究し、パーソナライズされたウェアラブル ロボット システムを設計するための技術仕様を策定します。 具体的には、次のことを開発します。(1) 老年工学および生理学的研究に基づいて、高齢者の可動性と操作可能性の要件と制約を特定するための新しい UC3 開発アプローチ。 (2) 高齢者支援のためのパーソナライズされたセンサー駆動のウェアラブル ロボット。 (3) インテリジェントなロボット対応高齢者支援の開発をサポートし、パフォーマンスと安全性を大幅に向上させるための、統合されたインタラクティブなテスト システム。 (4) 開発されたシステムをテスト、評価、実証するための実験環境であり、高齢者の可動性と操作性の大幅な改善に重点が置かれています。

人間の可動性と操作性を向上させるために、ウェアラブル ロボット デバイスには、人体を支えたり、外部負荷を支えたりするための一定の剛性が必要です。 生物の筋肉組織における複数の筋肉束の柔軟性に着想を得て、研究者らは複数のサーボモーターを使用してハイブリッド構造のウェアラブル ロボットの分散駆動関節を形成し、各モーターの出力を調整することによって関節の駆動力と速度を調整することを提案します。リアルタイムで。 UC3 アプローチは、心理社会的研究から始まり、運動学に基づく設計パラメーターによって記述される高齢者の重要なニーズの特定につながります。 これは、新しいハイブリッドソフト/リジッドソフトウェアラブルロボット、インテリジェントセンシングシステム、および制御方法を統合することにより、インテリジェントな高齢者支援ロボットを開発するためのガイドラインを提供します。 その後、ロボットはユーザー中心の環境でテストおよび評価され、次の段階の改善が可能になります。 私たちのシステムは、次の 3 つのレベルの要件に基づいて開発されます。 (2) アクションの機能レベル。 （3）タスクを実行する行動レベル。

ウェアラブル ロボット デバイスの設計に情報を提供するためには、生理学、機能、および行動レベルで、日常生活における高齢者ユーザーのニーズと補償要件を理解することが不可欠です。 60人の高齢者が試験のために募集されます。 ユーザーのニーズ評価により、高齢者が日常生活を自立して完了するために重要かつ必要と考える「家庭や地域社会における移動の問題」のシナリオを含む「動き、タスク、および行動」のカテゴリのリストが作成されます。 実験室のテストおよび評価プラットフォームで行われた心理社会的研究および身体的および生理学的テストに基づいて、研究者はニーズと補償の評価を定量的に実施し、システムの設計と開発の技術要件を策定します。 さらに、測定データが蓄積され続けるにつれて、研究者は、新しいユーザーの小さな測定データセットに基づいて、信頼できる補償スキームを効率的に推定するための機械学習方法を開発します。 これにより、ユーザー数が増加した場合の補償検討の効率が大幅に向上します。

ウェアラブル デバイスの改善を評価するために、研究者は、実装前後の実験を使用して、対象となる高齢者の移動性と操作性の向上を定量的に評価します。 外来診療所および/または高齢者コミュニティ サービス ユニットから合計 180 人の高齢者が、各フェーズで 60 人ずつ、3 つのフェーズでのユーザー調査のために募集されます。 フェーズ 2 およびフェーズ 3 で募集される被験者は、次の包含および除外基準を満たす必要があります。(1) 65 歳以上。 (2) SARC-Fスコア（サルコペニアの測定）4以上; (3) SPPB スコアが 11 未満。 (4) 中等度の運動障害、すなわち ADL が 6 から 12 の間。 (5) 明確なコミュニケーションができること。 (6) 認知障害がないこと。 参加者は、ロボティクス システムと統合環境を使用して毎日のセルフケアを実行し、機能性、使いやすさ、およびロボティック デバイスのプロトタイプの受け入れに関する問題を明らかにします。 モバイルアプリとインターネットに接続されたこのシステムは、参加者が事前に指定された活動にどのように従事しているかに関するデータを測定および記録するためのプラットフォームとして機能します。 実験は 6 か月続き、結果は比較と検証のために実装前と実装後に評価されます。 主なテスト基準には、機能性と信頼性、ユーザー エクスペリエンス、システム セキュリティ、およびプライバシーに関する設計仕様が含まれます。 参加者が日常のセルフケア活動を実行する能力と自信、生活の質、およびシステムの受け入れも測定されます。 評価の第 1 段階では、個々のシステムの機能性と信頼性に焦点を当て、ウォーカーの転倒指数を使用した歩行の安定性、ハンドルの反応ベクトル (HRV) による疲労性、および重心を測定します。 第 2 段階では、IAE のシステム パフォーマンスと使いやすさの評価に焦点を当てます。

外来診療所および/または高齢者コミュニティ サービス ユニットから採用された高齢者のテスト、調査、および/またはインタビューへの参加は、彼らが受けているケアの質に影響を与えません。 薬物の使用や治療は研究に関与しません。 介入、調査、および/またはインタビューは、参加者に身体的または医学的リスクを課すものではありません。 唯一の懸念は、参加者がテスト後に少し疲れを感じるかもしれないということです. 参加者は、理由を述べることなく、いつでも自主的に研究を取り下げることができます。参加者の医療や本来の権利は影響を受けません。

研究者は、プロジェクトのニーズに合わせて、ユーザー分析、生理学的分析、ロボット システム開発などの分析を行います。 ユーザー分析に関しては、カイ 2 乗または独立した t 検定を使用して、さまざまなレベルの可動性と操作性の問題を持つ高齢者間のベースライン特性の違いを調べます。 さらに、研究者は回帰分析を実施して、さまざまなレベルの可動性と操作困難を伴う高齢者間の転帰の違いを比較します。 採用率、中退率、欠落データも調査し、報告します。 生理学的分析に関しては、研究者は筋肉解剖学的分析、運動分析、歩行分析、足圧分析、および筋電図分析を行います。 ロボットシステムの開発に関しては、研究者はセンサーの開発と性能に関する分析を行います。

主治医は、研究中および研究後の個人データの保管に責任を負います。 個人識別情報を含むデータは、研究プロジェクトから生じた最初の論文の発行から 5 年間保管され、匿名化されたデータは、プロジェクトから生じた最初の論文の発行から 10 年間保管されます。 得られたすべての情報は、研究目的のみに使用されます。 すべてのデータは、暗号化されたワークステーションと、パスワードで保護されたオンライン クラウド ストレージに保存されます。