La tecnologia indossabile compie un passo avanti nella vita di chi convive con malattie neurodegenerative come l’ALS o ha subito ictus. Un team di bioingegneri di Harvard ha sviluppato un esoscheletro morbido e personalizzabile che assiste i movimenti di braccia e mani, rendendo più semplici attività quotidiane come mangiare o pettinarsi. L’innovazione principale è l’integrazione di modelli di machine learning che permettono al dispositivo di adattarsi ai movimenti specifici di ogni utente.
Harvard crea un esoscheletro soffice per il supporto delle braccia
Da anni, gli ingegneri della John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences collaborano con medici del Massachusetts General Hospital e di Harvard Medical School per progettare dispositivi indossabili clinicamente rilevanti.
Ne è un esempio questo esoscheletro, che consiste in un gilet con sensori e un palloncino sotto il braccio che si gonfia e sgonfia per supportare i movimenti. L’innovazione recente consiste nell’aggiunta di un modello di machine learning che apprende i movimenti dell’utente, regolando l’assistenza in modo preciso e naturale.
Secondo la neurologista Dr.ssa Sabrina Paganoni, la personalizzazione è fondamentale per migliorare l’indipendenza funzionale e la qualità della vita dei pazienti. Gli utenti coinvolti nei test, tra cui Kate Nycz, diagnosticata con ALS nel 2018, hanno partecipato attivamente allo sviluppo del robot, fornendo dati e feedback per ottimizzare il dispositivo.
Software intelligente e modelli fisici integrati
Questo esoscheletro non solo traccia i movimenti, ma utilizza anche un modello fisico che stima la pressione minima necessaria per supportare il braccio durante l’azione. Questa combinazione gli permette di modulare rapidamente il livello di assistenza, rendendo più fluide e naturali le attività quotidiane come bere o mangiare. In passato, dispositivi simili non avevano considerato il ritorno del braccio, creando difficoltà per chi non disponeva di sufficiente forza residua.
I test hanno dimostrato che il dispositivo, addestrato sui dati individuali, può riconoscere i movimenti della spalla con il 94% di precisione e ridurre di circa un terzo la forza necessaria per abbassare il braccio. Inoltre, gli utenti hanno aumentato la gamma di movimento di spalle, gomiti e polsi, limitando posture compensative e rendendo più efficaci le loro azioni.
I risultati indicano che dispositivi indossabili avanzati, personalizzati e basati su machine learning, possono potenzialmente migliorare significativamente la funzionalità degli arti superiori e semplificare le attività quotidiane per chi vive con patologie neurodegenerative.
“Per le persone che vivono con la SLA, le considerazioni più importanti includono il comfort, la facilità d’uso e la capacità del dispositivo di adattarsi alle loro esigenze specifiche e ai modelli di movimento“, ha detto Paganoni. “La personalizzazione è fondamentale per migliorare la loro indipendenza funzionale e la qualità della vita… Questo dispositivo ha il potenziale per migliorare significativamente la funzione degli arti superiori, migliorare le attività della vita quotidiana e ridurre i movimenti compensatori“.
